复杂系统与复杂网络
课程编码：1802060811J2P4003H
英文名称：Complex Systems and Complex Networks
课时：20
学分：1.00
课程属性：研讨课
主讲教师：郑晓龙
教学目的要求
本课程教学的目的主要体现在三个方面：
1. 让学生了解该学科的基本理论和方法；
2. 让学生了解该学生的国际最新学术问题；
3. 训练学生的基本科研素质和创新能力。
预修课程
概率与统计、矩阵分析、高等数学
大纲内容
第一章 复杂系统及复杂网络概论 3.0学时 郑晓龙
第1节 复杂系统内涵与外延
第2节 复杂系统建模的挑战
第3节 复杂网络的基本概念
第4节 复杂网络的应用场景
第二章 复杂网络度量方法与模型 3.0学时 郑晓龙
第1节 网络度分布
第2节 网络聚集系数
第3节 最短路径及网络搜索
第4节 网络中心性计算
第5节 典型的复杂网络模型
第三章 复杂网络分析基础 3.0学时 郑晓龙
第1节 强链接与弱链接
第2节 结构洞与桥链接
第3节 同质性与异构性
第4节 正链接与负链接
第四章 网络结构分析与计算 3.0学时 郑晓龙
第1节 网络结构
第2节 结构平衡
第3节 结构级联
第4节 网络动态博弈
第5节 结构影响力
第五章 网络行为分析与计算 3.0学时 郑晓龙
第1节 信息模因及社会趋同
第2节 情感网络与级联行为
第3节 关联网络与因果网络
第4节 网络行为影响力计算
第六章 复杂网络的典型应用 3.0学时 郑晓龙
第1节 基于复杂网络的网络商品智能推荐
第2节 基于复杂网络的突发事件智能预警
第3节 基于复杂网络的金融市场智能预测
第七章 答疑 2.0学时 郑晓龙
第1节 总结与课后答疑
参考书
1、
Networks，Crowds，and Markets： Reasoning about a Highly Connected World
.David Easley and Jon Kleinberg
2010年7月
Cambridge University Press
课程教师信息
郑晓龙，现任中国科学院自动化研究所研究员，中国科学院特聘核心岗位研究员，国家杰出青年科学基金获得者。已主持国家重点研发计划、国家科技重大专项、新一代人工智能重大专项等国家相关项目20余项，发表学术论文130余篇，其中，期刊论文80余篇，获省部级科技奖励5项，担任7次领域国际学术会议执行主席以及40余个国际顶级或知名学术会议程序委员会委员，担任中国指挥与控制学会大数据科学与工程专委会副主任委员及总干事、中国自动化学会计算社会与社会智能专委会副主任委员、中国人工智能产业发展联盟学术与知识产权组副组长以及多个国家知名学会和智库的专委会委员，担任国家基金委、科技部和国家多个部委的项目评审专家。