复杂网络有什么分析方法

复杂网络的分析方法主要包括度分布分析、聚类系数分析、介数中心性分析和社区划分等。这些方法广泛应用于社交网络、互联网、生物网络、交通网络和金融网络等多个领域，并且随着信息技术和计算机技术的发展，其重要性日益增加。128

具体来说，度分布分析关注的是网络中节点的连接度分布情况，即度值k的节点在网络中所占的比例4。聚类系数分析则衡量的是网络中节点的局部连接紧密程度8。介数中心性分析用于识别网络中的关键节点，这些节点在网络信息传递中扮演着重要角色8。社区划分则是将网络中的节点分组，使得同一组内的节点连接较为紧密，而不同组之间的连接较为稀疏8。

此外，还有基本分析方法和关联分析方法等，例如度和度的分布、平均路径长度等4。这些分析方法有助于深入理解复杂网络的结构特征和功能特性，为进一步的研究和应用提供支持。随着AI技术的发展，AI方法驱动的复杂网络研究新范式，为复杂网络的描述、理解、预测与优化提供了新的途径10。