历史人物及历史事件统计规律的量化研究
发布时间：2021-06-16 18:48
复杂网络和时间序列分析是统计物理学中重要的研究方法,用于研究复杂系统中个体特征及个体间相互作用的性质。人类社会关系及人类行为动力学的量化研究是复杂系统领域的重要前沿课题之一。本文通过对中国春秋和战国时期的大量历史事件进行定量统计,利用复杂网络和时间序列分析的方法量化研究历史人物及历史事件的统计规律。主要研究内容和结果包括:1.构建历史人物关系网络及其拓扑特性的分析。研究发现,历史人物关系网络具有两个共同特性,分别由节点度幂律分布所表述的无标度特性和由较短路径长度所描述的小世界特性。同时,网络具有同配性和很好的层级关系。利用社团检测算法,发现网络中同一时期的历史人物出现在同一社团,春秋时期社团结构中连接度较大的节点是君王和大夫,而战国时期则是君主和将士,表明春秋时期多议和,战国时期多战争。2.重要历史人物及重要历史事件的挖掘。利用复杂网络中的关键节点挖掘算法,量化研究重要历史人物及重要历史事件。通过比较分析不同的算法,发现半局部中心性算法能更好的挖掘历史人物的重要性特征。同时,利用重要历史人物的排名,并结合事件的参与人数,提出了历史事件重要性参量S,进而挖掘重要的历史事件。3.历史人物及...
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．２：网络中边的权重定义
？硕士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??？?°〇??°?Ｏ??图１．３：科学家合作网络图。选自文献［３０］??？在科研工作方面：除却上文所提及的科学家合作网络（如图１．３），引文网??络［３３＿Ｍ的研宄对于追踪得到有价值的研宄成果也极为重要。通过论文之间文??献的引用和被引用关系网络，得出科学文献之间的相互联系以及各个学科之??间的渗透关系，从而了解研宄新趋势。??？历史文化中心变迁方面：ＢａｒａｂＡｓｉ以及Ｍａｘｉｍｉｌｉａｎ领导的团队，通过对各个??数据库的收集得到了两千多年以来各个国家历史名人的出生死亡信息，由此??建立有向复杂网络图，分析各个文化都城的变迀，以及通过死亡信息分析出??人才的流逝与各个时期战争的关系，通过人物出生死亡数量信息得出特定的??统计特性规律，通过出生死亡地的信息得出各个人类行为中迁徙的规律［３６］。??？艺术文化方面：２０１８年Ｂａｒａｂｄｓｉ和Ｆｒａｉｂｅｒｇｅｒ等人对１９８０年至２０１６年间来??自１４３个国家的艺术家的作品信息数据进行了统计，从网络的角度出发，以??博物馆或者展厅为节点，以艺术家参与展出情况为连边标准，构建网络，利??用网络中心性来反映各个博物馆的声望，通过与真实专业评估对比，结果发??现两者结论一致，即排名越靠前的博物馆，居中性越高，并且发现不论是拍??卖品还是展览品都呈现胖尾分布。从个体角度出发，通过构建模型很好的预??测出各个艺术家职业生涯的起伏变化情况１３７］。??—９—??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]无权网络零模型的构造及应用[J]. 许小可,崔文阔,崔丽艳,肖婧,尚可可. 电子科技大学学报. 2019(01)
[2]基于二分网络的网络用户评论情感分析[J]. 卢伟聪,徐健. 情报理论与实践. 2018(02)
[3]从单层网络到多层网络——结构、动力学和功能[J]. 陆君安. 现代物理知识. 2015(04)
[4]复杂网络零模型的量化评估[J]. 李欢,卢罡,郭俊霞. 计算机应用. 2015(06)
[5]科学引文网中基于“H指数”的文章影响力评价[J]. 牛琪锴,狄增如,樊瑛. 北京师范大学学报(自然科学版). 2014(06)
[6]网络重要节点排序方法综述[J]. 任晓龙,吕琳媛. 科学通报. 2014(13)
[7]人类行为时空特性的统计力学[J]. 周涛,韩筱璞,闫小勇,杨紫陌,赵志丹,汪秉宏. 电子科技大学学报. 2013(04)
[8]董事网络:定义、特征和计量[J]. 谢德仁,陈运森. 会计研究. 2012(03)
[9]复杂网络观察[J]. 吕琳媛,陆君安,张子柯,闫小勇,吴晔,史定华,周海平,方锦清,周涛. 复杂系统与复杂性科学. 2010(Z1)
[10]二分网络研究[J]. 吴亚晶,张鹏,狄增如,樊瑛. 复杂系统与复杂性科学. 2010(01)
硕士论文
[1]时序网络结构与传播中的aging效应[D]. 陈立菊.华中师范大学 2018
[2]基于复杂网络的关键词提取研究[D]. 左晓飞.西安电子科技大学 2013
本文编号：3233595
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．２：网络中边的权重定义
？硕士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??？?°〇??°?Ｏ??图１．３：科学家合作网络图。选自文献［３０］??？在科研工作方面：除却上文所提及的科学家合作网络（如图１．３），引文网??络［３３＿Ｍ的研宄对于追踪得到有价值的研宄成果也极为重要。通过论文之间文??献的引用和被引用关系网络，得出科学文献之间的相互联系以及各个学科之??间的渗透关系，从而了解研宄新趋势。??？历史文化中心变迁方面：ＢａｒａｂＡｓｉ以及Ｍａｘｉｍｉｌｉａｎ领导的团队，通过对各个??数据库的收集得到了两千多年以来各个国家历史名人的出生死亡信息，由此??建立有向复杂网络图，分析各个文化都城的变迀，以及通过死亡信息分析出??人才的流逝与各个时期战争的关系，通过人物出生死亡数量信息得出特定的??统计特性规律，通过出生死亡地的信息得出各个人类行为中迁徙的规律［３６］。??？艺术文化方面：２０１８年Ｂａｒａｂｄｓｉ和Ｆｒａｉｂｅｒｇｅｒ等人对１９８０年至２０１６年间来??自１４３个国家的艺术家的作品信息数据进行了统计，从网络的角度出发，以??博物馆或者展厅为节点，以艺术家参与展出情况为连边标准，构建网络，利??用网络中心性来反映各个博物馆的声望，通过与真实专业评估对比，结果发??现两者结论一致，即排名越靠前的博物馆，居中性越高，并且发现不论是拍??卖品还是展览品都呈现胖尾分布。从个体角度出发，通过构建模型很好的预??测出各个艺术家职业生涯的起伏变化情况１３７］。??—９—??
！?Ｎｕｍｂｅｒ?Ｔ??（ｄｊ?ｉ?ｒ?ｉｉｉＴｉｉｉｉｉｒ?ｉ?ｊ：；??５００?＂?ｉ?￣．．－．．、ｒ’…??￡?Ｉ?ｉ?（ｅ）?、、⑴??ｇ?３００?ｉ?ｉ〇－?ｆ－?＼??ｉ?，?ｌｉｉ?ｓ?＾?＼?５??｜?１００?＾?］?ｌ?．?；?Ｊ?－?ｆ－?＼?Ｊ??．?，?｜?＾?ｊｉ?Ｊ??￣１Ｃ！〇?０?２００?４００?６Ｉ？?８００?１０００?＊?＊？！?，ｆｌ，?？＞＊?＊??Ｅｖｅｎｔ?Ｎｕｍｂｅｒ?％??图１．４：?Ｐｏｉｓｓｏｎ过程预测的人类活动和随机优先序列生成的胖尾分布之间的区别。取自文献［３８］??的事件发生具有时间分布规律的动力学模型，并且该时间间隔分布符合幂律??分布；以及韩筱璞老师组提出的考虑到人类兴趣的自适应条件变化模型［４１］等??等。??？实证方面：例如Ｏｌｉｖｅｉｒａ和Ｂａｒａｂｄｓｉ统计了达尔文和爱因斯坦这两位科学家??一生的信件通讯记录［４２］，研宄发现一封信在ｔ时间内被回复的概率可以很好??的近似于一个幂指数为３／２的幂函数Ｍ；同样的周涛老师组通过统计钱学森??先生１９５５－２０００年信件３３３５封，发现信件的回复时间距离收到时间时间间隔??分布，同样符合幂律分布，其中幂指数为２．１１４３］；再有阎春宁老师组通过统计??中国现代史中著名文学人物茅盾、陶行知、傅雷等人的写信时间间隔Ｍ，发??现其分布同样符合幂律分布，其幂指数为１．４０６８。除却上述对邮件信件方面??的研宄，网络通讯［４＼任务执行［４６１、金融活动１４７］、历史战争［４８１等等越来越??多的日常人类行为用来分析人类行为活动规律。??—１１—??
【参考文献】：
期刊论文
[1]无权网络零模型的构造及应用[J]. 许小可,崔文阔,崔丽艳,肖婧,尚可可. 电子科技大学学报. 2019(01)
[2]基于二分网络的网络用户评论情感分析[J]. 卢伟聪,徐健. 情报理论与实践. 2018(02)
[3]从单层网络到多层网络——结构、动力学和功能[J]. 陆君安. 现代物理知识. 2015(04)
[4]复杂网络零模型的量化评估[J]. 李欢,卢罡,郭俊霞. 计算机应用. 2015(06)
[5]科学引文网中基于“H指数”的文章影响力评价[J]. 牛琪锴,狄增如,樊瑛. 北京师范大学学报(自然科学版). 2014(06)
[6]网络重要节点排序方法综述[J]. 任晓龙,吕琳媛. 科学通报. 2014(13)
[7]人类行为时空特性的统计力学[J]. 周涛,韩筱璞,闫小勇,杨紫陌,赵志丹,汪秉宏. 电子科技大学学报. 2013(04)
[8]董事网络:定义、特征和计量[J]. 谢德仁,陈运森. 会计研究. 2012(03)
[9]复杂网络观察[J]. 吕琳媛,陆君安,张子柯,闫小勇,吴晔,史定华,周海平,方锦清,周涛. 复杂系统与复杂性科学. 2010(Z1)
[10]二分网络研究[J]. 吴亚晶,张鹏,狄增如,樊瑛. 复杂系统与复杂性科学. 2010(01)
硕士论文
[1]时序网络结构与传播中的aging效应[D]. 陈立菊.华中师范大学 2018
[2]基于复杂网络的关键词提取研究[D]. 左晓飞.西安电子科技大学 2013
本文编号：3233595
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