（1）随机网络模型 （2）小世界网络 （3）无标度网络 （4）社区网络

我们被网络包围着,几乎所有的复杂系统都可以抽象 成网络模型,这些网络往往具有大量的节点,节点之间有 着复杂的连接关系。 报告内容 1、复杂网络可靠性概述 2、指标体系与模型 3、复杂网络可靠性的有关研究内容 4、网络可靠性研究方法论

（1）复杂网络社区检测简介 （2）社区检测方法

（1）复杂网络发展历程 （2）群体智能发展历程 （3）为什么《复杂网络与群体智能》

基本概念 （1）网络的图表示 （2）节点的聚类系数 （3）节点的介数 （4）平均度和度分布 结构模型 （1）小世界网络 （2）无标度网络 （3）社区网络

针对两个不同的时变时滞耦合复杂网络,提出一个新的网络同步模型.该模型中的两个网络在节点数目、拓扑结构、内部耦合、耦合时滞及节点动态均可不相同.基于LaSalle不变原理,设计自适应控制器使得两个网络获得同步.进一步研究了具有未知拓扑结构的两个复杂网络的自适应同步问题.数值结果表明了本文方法的有效性

1.GraphSAGE 2. 深度整合网络： Deep Aggregate Network(DAN)

（1）复杂网络发展历程 （2）群体智能发展历程 （3）为什么《复杂网络与群体智能》

社会本质上是一个开放演化、具有耦合作用和适应性的复杂网络系统，社会治理是一项庞大而复杂的系统工程。由于环境和社会事物的复杂性和不确定性，传统由政府主导的线性管理模式不能对复杂社会问题给出有效的解释和应对方案，有必要引入新的管理范式，即复杂科学管理范式。复杂系统理论与社会治理具有内在的契合性，能够揭示社会治理复杂性产生的内在机理及其规律。复杂系统理论表明，越是复杂的系统，系统协调的要求越高，协同效应也就越显著。复杂社会网络系统所具有的小世界、无标度、社团结构、偏好连接及虚实“二相”性拓扑结构范型，对社会治理有着直接而深刻的影响。加强和创新社会治理，需要分析社会系统的复杂网络结构及其特征，建立社会治理的协同创新机制和制度安排，展开协同社会治理。复杂系统理论为研究社会治理提供了一种新的研究范式，具有重要的借鉴意义

西安电子科技大学：《复杂网络与群体智能》课程教学课件（复杂网络）第八讲 图神经网络（上）