無尺度網路

出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

無尺度網路(Scale Free Network)

　　無尺度網路是指在某一複雜的系統中，大部分節點只有少數幾個連結，而某些節點卻擁有與其他節點的大量連結。這些具有大量連結的節點稱為“集散節點”，所擁有的連結可能高達數百、數千甚至數百萬。這一特性說明該網路是無尺度的，因此，凡具有這一特性的網路都是無尺度網路。

　　1999年，A-L.Barabasi和R.Albert等提出了一個“無尺度網路”模型，由此揭開了複雜網路研究的新篇章。“無尺度網路”是這樣被髮現的，1999年，A-L.Barabasi等人開展一項描繪萬維網的研究。他們原本以為會發現一個隨機網路的鐘形分佈圖，但結果他們卻意外發現，萬維網基本上是由少數高連通性的頁面串連起來的，80%以上的頁面連接數不到4個，而占節點總數不到萬分之一的極少節點，卻和1000個以上的節點連接。隨機網路具有的大多數節點連接數相同的性質不見了。他們把這種網路稱為“無尺度網路”。

　　下圖是隨機網路與無尺度網路的對比圖，隨機網路可以用美國高速公路系統為代表(左上為簡化圖)，其中包含一些節點和隨機佈置的連接，在這種類型的網路中，節點連接的分佈將遵循鐘形曲線分佈(左下圖)，按照這種分佈，大部分節點擁有的連接數目差不多。與之相反，美國航空網則是無尺度網路的代表(右上為簡化圖)。它存在擁有大量連接的集散節點(紅色)。在這種類型的網路中，節點與節點之間的連接分佈遵循冪次定律(右下圖左)。其中大部分的節點只有少數連接，而少數節點則擁有大量的連接。從這種意義上來說，這種網路是“無尺度”的。這種系統的定義特性是，若將節點連接數的分佈取對數畫在雙對數坐標上，結果將成一直線(右下圖左)。

　　自A-L.Barabasi和R.Albert等在1999年發表了無尺度網路的研究成果後，至今的四五年中，無論在實證研究的範圍，以及在建模和理論分析方面，無尺度網路的研究都取得了令人矚目的成果，《科學》、《自然》、《物理評論快訊》等權威刊物上發表了多篇有關文章，引起了國際科學界的廣泛重視。

　　Barabasi與Albert認為，一個更為基本的問題也許是，為什麼隨機網路理論不能解釋集散節點的存在?進一步考察了Erdos和Renyi的研究後，發現這裡面存在兩個原因。

　　在建立模型的時候，Erdos和Renyi曾假設，他們在安置連接之前能夠得到所有節點的清單。而事實上，萬維網的頁面數量絕對不是恆定的。1990年整個萬維網只有一個網頁，而到今天它的網頁數已經超過了30億。大部分網路也都具有類似的發展過程。1890年好萊塢只有屈指可數的幾位演員，但隨著越來越多的人加入這個行業，新人與演員建立聯繫，如今這個網路已經超過了50萬人。大約30年前，整個網際網路只有幾個路由器，隨著新的路由器與網路原有的路由器相連接，如今路由器的數量已經高達百萬。由於現實中的網路具有不斷成長的本性，所以老節點獲得連接的機會就比較高。

　　此外，並非所有的節點都是平等的。在選擇將網頁連接到何處時，人們可以從數十億個網站中進行選擇。然而我們大部分人只熟悉整個萬維網的一小部分，這--+部分中往往包含那些擁有較多連接的站點，因為這樣的站點更容易為人所知。只要連接到這些站點，就等於造就或加強了對它們的偏好。這種“優先連接”的過程，也發生在其他網路。在好萊塢，連接關係較多的影星更容易受到新秀們的重視。而在網際網路上，那些連接較多的路由器通常還擁有更大的帶寬，因而新用戶就更傾向於連接到這些路由器上。在美國的生物技術產業內，像Genzvme這樣的知名公司更容易吸引到同盟者，而這又進一步加強了它在未來合作中的吸引力。類似地，被引用較多的科學文獻，會吸引更多的研究者去閱讀和引用。美國著名的社會學家K.Merton將這種現象稱之為“馬太效應”。

　　成長性和優先連接這兩種機制，有助於解釋集散節點的存在：當新節點出現時，它們更傾向於連接到已經有較多連接的節點，隨著時間的推進，這些節點就擁有比其他節點更多的連接數目。這種“富者逾富”的過程，有利於早期節點，它們更有可能成為集散節點。

　　Barabasi與Albert一道，進行了電腦模擬和計算，結果顯示，具有優先連接的特性並且持續成長的網路，確實會發展成無尺度網路，並且節點的分佈也遵循冪次定律。雖然這個理論模型過於簡化，且需要根據具體情況加以調整，但還是對現實世界中無尺度網路的普遍存在提供瞭解釋。

　　成長性和優先連接還能夠解釋生物系統中為什麼會出現無尺度網路。例如，美國墨西哥大學的Wagner和英國牛津布魯克斯大學的A.Fell就發現，大腸桿菌代謝網路中連接性較高的幾種分子，一般具有更為久遠的進化史，有些甚至被認為是所謂的RNA世界(DNA出現之前的進化階段)的遺物，還有的則是最古老的代謝路徑的一部分。

　　令人感興趣的是，優先連接的機制常常是線性的。換句話說，如果一個現存節點的連接數是其相鄰節點連接數的2倍，那麼新節點與它連接的可能性，也是與鄰近節點連接可能性的2倍。美國波士頓大學的Render及同事研究了不同類型的優先連接，他們發現。如果這種機制運行得比線性更快(例如，一個節點的連接數是另一個的2倍，而新節點連接到前者的可能性卻是後者的4倍)，那就容易出現一個攫取最多連接的集散節點，在這種“贏者通吃”的情況下，網路最終演變為擁有一個中心集散節點的星形拓撲結構。

　　下圖給出了一個無尺度網路的形成圖。本例中，無尺度網路的節點從2個成長到11個，當新節點(空心球)決定建立連接時，總是傾向於和已經擁有較多連接的節點(實心球)相連接，成長性和優先連接這兩種基本機制，最終會造成擁有大量連接的集散節點所控制的系統。

　　雖然現在無尺度網路還處在探索階段，但是無尺度網路的發展前景是不容忽視的，我們期待著它在以下領域發揮其重要作用。

　　1)運算

　　具有無尺度結構的電腦網路，例如萬維網，對意外故障具有極強的承受能力，但面對蓄意的攻擊和破壞卻可能不堪一擊。目前面對的問題是，要想在網際網路上徹底清除病毒，即使是已知的病毒，也幾乎是不可能的。隨著對無尺度網路理解的深入，這些問題才有可能解決。

　　2)醫學

　　研究流行病在無尺度網路中的傳播現象，例如，對天花等嚴重疾病的疫苗接種，如果能針對集散節點(即那些與很多人具有連接關係的人)進行，也許可以達到最大的效果，但要找出屬於集散節點的人非常困難。弄清人體細胞內的網路結構，將有助於研究者發現和控製藥物的副作用。此外，若能識別出那些與特定疾病有關的集散點分子，就可開發只針對這些集散節點作用的新藥物。

　　3)商業

　　通過無尺度網路瞭解公司、產業與經濟之間的連接方式，有助於研究人員監控和預防大規模的經濟衰退，為市場人員傳播他們的新產品提供了新方法。

　　無尺度網路規律這一現象讓人們認識到，信息社會同時兼有“大世界”與“小世界”兩種屬性。一方面，網民、網頁、帶寬隨時間快速成長，使得萬維網成為名副其實的全球範圍內的巨大網路；另一方面，每個人一天之內所能接受的信息，受到生理帶寬與生理精力的限制，又是一個不隨時間變化的小世界。大世界與小世界之間，技術世界同“以人為本”的人文世界之間，存在明顯的差異與矛盾，矛盾的主要方面在用戶端。

　　用戶感覺到，數十萬網站和數百億網頁，猶如“信息孤島”，實在難以分別直接面對。他們希望能出現一種承大啟小的“中間代理”，用戶很容易對這個統一的中間代理表達自己的需求，有興趣的內容又會通過中間代理主動地流入自己手裡。這種“中間代理”正是無尺度現象所指出的、由熱門網站構成的群體，也就是集結點。於是，成為這種集結點就非常重要，而這個由數百或數千資源構成的熱門群體，是網民通過民主的方法“選舉”產生的。因而，每一個網上組織的營銷目的都是成為一個無尺度網路中的集結點，而藉助民意是其必需的營銷渠道。

　　知道了集結點的超強競爭力，還可以將其推而廣之用於認識營銷傳遞渠道，即用戶或其他網站。由於通過有針對性地控制社會上相對少數“社交廣泛”的用戶或網站就能夠更加高效率地控制信息傳播，那麼如果要想在社會網路上傳播某種信息，信息服務組織也應該有針對性地尋找社交網路上的關鍵節點，爭取這樣的集結點作為新的傳播點，這樣信息的傳播會更有效率和針對性。

　　因而，無尺度現象為網路營銷提供了基本思路。