《巴拉巴西网络科学》是一本由[美]艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西著作，河南科学技术出版社出版的平装图书，本书定价：169.90元，页数：596，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《巴拉巴西网络科学》读后感(一)：数学+数据+分析+物理世界价值=新学科
202004 这本书写的好，能看出作者不仅科研能力强，还具备领导力模型，在商业运作和组建团队方面都有一套。 本书从图论开始，结合数据和真实世界的案例，层层剖析和展开了网络科学的基础发展历程。有丰富的图表，有公式，有建模思路，有真实案例（物理属性）的对照，写的非常深入浅出，不仅是学生可以系统的学习，外行也可以很容易看懂思路。 自己的一些收获： 1.理论的定义很重要，要定义基础属性，不可分解 2.数学有着一定的套路，如分布情况，方差，标准差（对偏差的描述），这些体现在初级的模型表达中 3.建模关键是选取合适的参数加入模型，能够使得模型层层嵌套，小模型是大模型的特例 4.网络科学对比图论，是引入了数据，使得每个节点具备了生命力，于是可以产生不同的子模型。网络生长，消亡，演变，分解，重组等等，体现了网络本身的生命力。而图论可能只关注路径的选择和计算，而不是变化。 5.对于鲁棒性的分析，有几种网络模型，已经被用于实际的工程部署中。其他的电网，传染病模型等等也是依赖于建模分析达成的。
《巴拉巴西网络科学》读后感(二)：谋事在节点，成事在网络——《巴拉巴西网络科学》导读
按道理，黄晓明和杨颖是不应该结婚的。 如果把人类社会看作一个网络，每个人都是这个网络中的一个节点，人与人的关系可以看作是节点之间的连接。假设每个节点都随机的连接到其他节点，那么像晓明和杨颖这样的“稀有”节点之间发生连接的可能性是极低的。 然而实际情况正好相反，杨颖嫁给晓明的概率要远高于她和你我这样的平凡节点产生连接的概率。因为真实的世界并不是一个随机网络。 一、小世界的随机网络 在网络科学中，随机网络被用作对照组。一个随机网络由n个节点组成，每对节点相互连接的概率为p，由相同的n和p产生的不同随机网络，其链接数L可以不同。 没有任何一个真实网络可以由随机网络模型准确刻画。但我们可以使用随机网络模型作为指南：如果该性质在随机网络中存在，则意味着它可以由随机性解释。如果该性质在随机网络中不存在，则它很可能标志着某种秩序——需要更深入的解释。 有关随机网络的最重要的一个性质是“小世界性质”：随机网络中节点之间的平均距离d比网络大小n要小许多个数量级，网络越稠密，节点间的平均距离就越小。 这条性质的通俗表述就是著名的“六度分隔”理论：世界上任何两个人之间的连接，平均来说要经过“六度分隔”——你的朋友跟你是一度分隔，你朋友的朋友是二度分隔… 本书的网站www.barabasi.com/NetworkScienceBook中用视频展示了随着p的增加,网络中是如何形成“巨连通”结构的？ 当P值较小时，网络是零散的，大部分节点之间“鸡犬之声相闻，老死不相往来”。随着P值的增大，绝大部分的节点都直接或间接的连接在了一起，也就是出现了“巨连通”结构。 随着互联网、先进交通等技术极大地提升了P值，使得全世界连接成了“人类命运共同体”。“六度分隔”之后，又有人提出了“三度影响”理论，比如朋友的朋友的评价可能会决定你的购买决策。 由此自然就得出了这样一个推论：随着现代社会人与人之间的平均距离进一步降低，蝴蝶效应般的相互影响也会进一步加剧，未来将是一个更加“动荡”的世界。
二、强者恒强的无标度网络 随机网络的小世界性质在很多其他结构的网络中也存在，但是现实网络的一些特质却是随机网络所不具备的，比如“生长”和“连接偏好”。 例如一个社区内的人口和餐馆都是动态变化的，新加入的节点在选择餐馆时，也并不会随机决策，而是更可能选择那些人气更旺餐馆。也就是说，在真实网络中，新节点倾向于和链接数高的节点相连。这样就会形成“强者越强”的效果，这种特质的网络叫做无标度网络。 许多真实网络都具有无标度性质，比如互联网，电子邮件网络，学术论文引用网络。所谓的“二八定理”、“马太效应”、“赢家通吃”描述的都是无标度网络的这种幂律分布性质。 “连接偏好”的生长网络中最老的节点总是有最多的链接，这种模型可以解释为什么很多豪强可以经久不衰，长期把持行业龙头地位。但是不能解释，为何也有大量的老人过气，新人崛起。 由此需要引入节点适应性的概念。适应性越高的节点，连接数的增长越快。假如时间足够长，适应性高的节点最终会将适应性低的节点甩在身后。当所有节点的适应性相同时，适应性模型退化为生长模型。 适应性并非由某一个人给定的，而是反映了网络整体对于某个节点相对于其他节点的重要性的群体判断。适应性的微小差异会被网络生长机制和偏好连接机制放大，最终使适应性略高的节点具有非常大的优势。 老人们想要一直抢占变幻的风口，新人们想要把握变革的红利，然而网络的巨大和复杂，已经远远超过了节点的算力，精确的预测和控制变得极为困难。正所谓“谋事在节点，成事在网络”，大家都作为一个个节点在网络中沉沦演化。
三、政治同配、经济异配 网络可以生长，也可以被破坏。
如果一个网络中的大节点之间倾向于彼此连接，就像晓明和杨颖，同时小节点也倾向于连接到其他小节点，就像你和和你一样平凡的朋友们。这种网络被称为同配网络。对应的，如果大小节点之间倾向于相互连接，则称为异配网络。 社会学意义下的同配性，就是节点喜欢连接到具有类似属性的节点。比如美国政治博客的网络——相似特征的节点倾向于彼此相连。很少存在指向对方阵营的博客，展示出政治博客的强同配性。 而经济社会则是天然的异配网络，面包师不会把面包卖给其他面包师，鞋匠很少给其他鞋匠修鞋。达成交易的本质就是拥有不同技能的个体之间的分工协作连接。 从网络中移除枢纽节点将会使网络碎片化。但在同配网络中，移除枢纽节点的破坏性较小，因为很多枢纽节点共同形成了一个核心节点组，从而相互冗余备份。 因此在意识形态世界中，同配的结构是稳定的，不会因为某个大节点的倒台，就扭转网络中相互对立的基本盘。 但在异配网络中，移除枢纽节点的破坏性变大，因为枢纽节点连接到大量小节点，当枢纽节点被移除后，这些小度节点将从网络中脱落。比如如果“大到不能倒”的金融巨头真的崩溃将很容易引发经济危机。 这似乎暗示了政治世界是稳定的，而经济世界是脆弱的。 但是针对枢纽节点的定向攻击是一种人为的蓄意攻击模式。想要精确摘除网络中的枢纽节点并不是件容易的事。相反的，在现实中真正大量发生的是一种更自然的攻击方式：随机攻击。 节点随机地从网络中脱落，就像大大小小的公司在时代大势中生生死死。在这种模式下，异配网络就比同配网络要更加强韧。 这么看来，意识形态的持续对立和经济世界的不断融合并不矛盾，同配和异配两种结构的网络可以相对独立的各自演化。
你我皆节点，活在网络中，了解了基础的网络科学知识，你可能会产生“往往都是事情改变人，人改变不了事情”的沧桑感，亦或犹如狂风中飘零的塑料袋般的无力感。
另一方面，当合上这本书时，我对人类命运共同体的未来也变得更有信心了。
《巴拉巴西网络科学》读后感(三)：谋事在节点，成事在网络——《巴拉巴西网络科学》导读
按道理，黄晓明和杨颖是不应该结婚的。 如果把人类社会看作一个网络，每个人都是这个网络中的一个节点，人与人的关系可以看作是节点之间的连接。假设每个节点都随机的连接到其他节点，那么像晓明和杨颖这样的“稀有”节点之间发生连接的可能性是极低的。 然而实际情况正好相反，杨颖嫁给晓明的概率要远高于她和你我这样的平凡节点产生连接的概率。因为真实的世界并不是一个随机网络。 一、小世界的随机网络 在网络科学中，随机网络被用作对照组。一个随机网络由n个节点组成，每对节点相互连接的概率为p，由相同的n和p产生的不同随机网络，其链接数L可以不同。 没有任何一个真实网络可以由随机网络模型准确刻画。但我们可以使用随机网络模型作为指南：如果该性质在随机网络中存在，则意味着它可以由随机性解释。如果该性质在随机网络中不存在，则它很可能标志着某种秩序——需要更深入的解释。 有关随机网络的最重要的一个性质是“小世界性质”：随机网络中节点之间的平均距离d比网络大小n要小许多个数量级，网络越稠密，节点间的平均距离就越小。 这条性质的通俗表述就是著名的“六度分隔”理论：世界上任何两个人之间的连接，平均来说要经过“六度分隔”——你的朋友跟你是一度分隔，你朋友的朋友是二度分隔… 本书的网站www.barabasi.com/NetworkScienceBook中用视频展示了随着p的增加,网络中是如何形成“巨连通”结构的？ 当P值较小时，网络是零散的，大部分节点之间“鸡犬之声相闻，老死不相往来”。随着P值的增大，绝大部分的节点都直接或间接的连接在了一起，也就是出现了“巨连通”结构。 随着互联网、先进交通等技术极大地提升了P值，使得全世界连接成了“人类命运共同体”。“六度分隔”之后，又有人提出了“三度影响”理论，比如朋友的朋友的评价可能会决定你的购买决策。 由此自然就得出了这样一个推论：随着现代社会人与人之间的平均距离进一步降低，蝴蝶效应般的相互影响也会进一步加剧，未来将是一个更加“动荡”的世界。
二、强者恒强的无标度网络 随机网络的小世界性质在很多其他结构的网络中也存在，但是现实网络的一些特质却是随机网络所不具备的，比如“生长”和“连接偏好”。 例如一个社区内的人口和餐馆都是动态变化的，新加入的节点在选择餐馆时，也并不会随机决策，而是更可能选择那些人气更旺餐馆。也就是说，在真实网络中，新节点倾向于和链接数高的节点相连。这样就会形成“强者越强”的效果，这种特质的网络叫做无标度网络。 许多真实网络都具有无标度性质，比如互联网，电子邮件网络，学术论文引用网络。所谓的“二八定理”、“马太效应”、“赢家通吃”描述的都是无标度网络的这种幂律分布性质。 “连接偏好”的生长网络中最老的节点总是有最多的链接，这种模型可以解释为什么很多豪强可以经久不衰，长期把持行业龙头地位。但是不能解释，为何也有大量的老人过气，新人崛起。 由此需要引入节点适应性的概念。适应性越高的节点，连接数的增长越快。假如时间足够长，适应性高的节点最终会将适应性低的节点甩在身后。当所有节点的适应性相同时，适应性模型退化为生长模型。 适应性并非由某一个人给定的，而是反映了网络整体对于某个节点相对于其他节点的重要性的群体判断。适应性的微小差异会被网络生长机制和偏好连接机制放大，最终使适应性略高的节点具有非常大的优势。 老人们想要一直抢占变幻的风口，新人们想要把握变革的红利，然而网络的巨大和复杂，已经远远超过了节点的算力，精确的预测和控制变得极为困难。正所谓“谋事在节点，成事在网络”，大家都作为一个个节点在网络中沉沦演化。
三、政治同配、经济异配 网络可以生长，也可以被破坏。
如果一个网络中的大节点之间倾向于彼此连接，就像晓明和杨颖，同时小节点也倾向于连接到其他小节点，就像你和和你一样平凡的朋友们。这种网络被称为同配网络。对应的，如果大小节点之间倾向于相互连接，则称为异配网络。 社会学意义下的同配性，就是节点喜欢连接到具有类似属性的节点。比如美国政治博客的网络——相似特征的节点倾向于彼此相连。很少存在指向对方阵营的博客，展示出政治博客的强同配性。 而经济社会则是天然的异配网络，面包师不会把面包卖给其他面包师，鞋匠很少给其他鞋匠修鞋。达成交易的本质就是拥有不同技能的个体之间的分工协作连接。 从网络中移除枢纽节点将会使网络碎片化。但在同配网络中，移除枢纽节点的破坏性较小，因为很多枢纽节点共同形成了一个核心节点组，从而相互冗余备份。 因此在意识形态世界中，同配的结构是稳定的，不会因为某个大节点的倒台，就扭转网络中相互对立的基本盘。 但在异配网络中，移除枢纽节点的破坏性变大，因为枢纽节点连接到大量小节点，当枢纽节点被移除后，这些小度节点将从网络中脱落。比如如果“大到不能倒”的金融巨头真的崩溃将很容易引发经济危机。 这似乎暗示了政治世界是稳定的，而经济世界是脆弱的。 但是针对枢纽节点的定向攻击是一种人为的蓄意攻击模式。想要精确摘除网络中的枢纽节点并不是件容易的事。相反的，在现实中真正大量发生的是一种更自然的攻击方式：随机攻击。 节点随机地从网络中脱落，就像大大小小的公司在时代大势中生生死死。在这种模式下，异配网络就比同配网络要更加强韧。 这么看来，意识形态的持续对立和经济世界的不断融合并不矛盾，同配和异配两种结构的网络可以相对独立的各自演化。
你我皆节点，活在网络中，了解了基础的网络科学知识，你可能会产生“往往都是事情改变人，人改变不了事情”的沧桑感，亦或犹如狂风中飘零的塑料袋般的无力感。
另一方面，当合上这本书时，我对人类命运共同体的未来也变得更有信心了。
《巴拉巴西网络科学》读后感(四)：网络科学专业教材
“图3-10展示了许多真实网络的度分布：基础设施网络（互联网），生物网络（蛋白质相互作用网络）、通信网络（电子邮件网络），以及描述学术交流的网络（引文网络）。每个网络的度分布都明显偏离泊松分布，却都能被幂律分布很好地近似。”
01
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全书有大量数学公式，还有练习题，基本是教材。卖书网站上好像有意忽略这一点。
我想跳过数学公式看，结果发现可看的内容很少。
书中有一些有趣的内容，可惜不够深入。
网络科学，研究的是不同领域的网络的共性，比如这些网络：互联网、蛋白质相互作用网络、电子邮件网络、描述学术交流的网络。有趣的是以上这些网络都存在幂律分布的现象，也就是富者愈富。
总体评价3星，有参考价值。
以下是书中一些内容的摘抄：
02
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◆ I.1 曲折之路
万维网还能被分裂成许多彼此不连通的部分吗？还是像当时人们所认为的那样已经连成一个大网络了？无论答案是什么，这个问题都非常有趣。为了回答这个问题，我们需要知道万维网的度分布。
当从郑浩雄收集的数据中绘制出万维网的度分布时，我们着实吃了一惊：我们没有看到随机网络理论所预言的泊松分布，出现在眼前的是一个幂律分布。
1999年6月14日，雷卡通过电子邮件向我汇报了她的分析结果，那时候我已经在波尔图了。在电子邮件的最后，她写下了这样一行文字：“我查看了这些网络的度分布，在几乎所有这些系统中，度分布的尾部都遵循着幂律分布。”
差异很大的万维网和好莱坞演员网络，居然具有同样的幂律分布，我们之前在万维网上看到的幂律分布居然是普遍的。
◆ 0.1 互联带来的脆弱性
2003年这次大面积停电事件是级联失效的典型案例。网络就像一个运输系统，一个地方的局部失效会使其原本的负载转移到其他节点上。当这些额外负载比较小时，系统可以轻松地将其吸收掉，局部失效被无形化解。
我们经历过金融系统中的级联失效。1997年，国际货币基金组织向几个太平洋国家的中央银行施压，促使其下调贷款额度，多家大型企业的资金链因此断裂，最终引起全球范围的股灾。2009年至2011年期间的金融危机经常被当作级联失效的经典案例
◆ 0.3 推动网络科学出现的两股力量
这些网络的产生过程差异也很大：代谢网络是经过数十亿年的演化而形成的；万维网是由数百万的个人和组织共同努力建成的；社会网络是由数千年来的社会规范塑造而成的。
网络科学的一个关键发现是：这些在不同的科学、自然、技术领域中形成的网络，其架构是彼此相似的，这说明它们在同样的组织原理的支配下形成。因此，我们可以采用同样的数学工具来探索这些网络及其所描述的系统。
◆ 0.5 社会影响
然而，要想完全理解细胞的运转方式和疾病的起源，列出人类所有的基因还不够：我们还需要一幅描绘基因、蛋白质、代谢体及其他细胞组成部分之间相互作用的地图。实际上，消化食物、感知环境变化等大多数细胞过程都依赖于细胞内的分子网络。这些网络的损坏会导致人类疾病。
随着对分子网络重要性的关注日益增多，致力于理解细胞网络行为的网络生物学，作为生物学的一个新的子领域出现了。与之相呼应，医药领域出现了网络医药学，致力于揭示网络在人类疾病中的作用
这些进展的重要性可由下面这条消息生动地说明：2012年，哈佛大学成立了网络医药系，公开聘用应用基于网络的思想理解人类疾病的研究人员和医疗人员。
如今，传染病预测是网络科学最活跃的应用领域之一，例如预测H1N1病毒和埃博拉病毒的传播。基于网络的框架也是本书讨论的一些重要发现的源头，它使我们可以建模并预测生物病毒、数字病毒和社会病毒（例如流行语）的传播。
◆ 1.6 加权网络
梅特卡夫定律：网络的价值梅特卡夫定律指出，网络的价值与网络节点个数的平方（N2）成正比。
梅特卡夫定律背后的思想是，网络用户数越多，网络就越有价值。例如，你的朋友中使用电子邮件的人越多，电子邮件这项服务对你而言就越有价值。
有两个问题限制了梅特卡夫定律的有效性：（1）大多数网络是稀疏的，这意味着只有很小一部分链接会出现。因此，网络价值并非像N2那样增大，而是与网络大小N呈线性关系。（2）链接是有权重的，并不是所有链接的价值都一样。
◆ 1.7 二分网络
网络科学研究中，我们会碰到很多二分网络。一个著名的例子是好莱坞电影演员网络，其中一个节点集合对应着电影（记为U），另一个节点集合对应着演员（记为V）。如果某个演员出演了某部电影，则二者之间有一个链接。
医药领域也有一个明显的二分网络：人类疾病网络。基因和疾病构成该二分网络的节点，链接刻画基因和疾病之间的因果关系。
◆ 1.8 路径和距离
网络中，物理距离被路径长度取代了。路径是指沿着网络中的链接行走经过的线路。路径的长度表示其包含的链接个数。注意，有些情况下会要求一条路径经过每个节点不能超过一次。
◆ 2.2 随机网络模型
在其1995年和雷·索洛莫诺夫合作的论文中，拉波波特指出，逐渐增加网络的平均度，网络连接性会出现一个突然的变化，从彼此不连通的节点组变成一幅具有一个巨大连通分支的图。
◆ 2.8 小世界
小世界现象——又称六度分隔，长期以来备受公众关注。小世界现象指出，在地球上任意选择两个人，你会发现他们之间相隔最多6个相识关系。
◆ 3.2 幂律和无标度网络
在2009年的经济危机中，幂律分布又有了新的意义。“占领华尔街运动”揭露了这样一个事实：在美国，1%的人口拥有美国全部财产的15%。这种“1%现象”是收入差异的一个缩影，是收入服从幂律分布的结果。
◆ 3.5 普适性
图3-10展示了许多真实网络的度分布：基础设施网络（互联网），生物网络（蛋白质相互作用网络）、通信网络（电子邮件网络），以及描述学术交流的网络（引文网络）。每个网络的度分布都明显偏离泊松分布，却都能被幂律分布很好地近似。
◆ 4.3 巴拉巴西－阿尔伯特模型
在认识到真实网络中生长和偏好连接共同存在之后，我们提出了一个最简单的、可以生成幂律度分布的网络生长模型。该模型被称为巴拉巴西－阿尔伯特模型，也被称为BA模型或者无标度模型。
这些枢纽节点就是“富者愈富”现象的结果：偏好连接机制使得新节点倾向于与链接数高的节点相连。因此，链接数高的节点会比链接数低的节点更容易获得新链接，最终发展成为枢纽节点。
总之，巴拉巴西－阿尔伯特模型表明，生长和偏好连接这两个简单的机制是无标度网络形成的原因。幂律分布和枢纽节点源于这两个机制引起的“富者愈富”现象。
◆ 4.11 小结
巴拉巴西－阿尔伯特模型给我们带来的最重要的启示是，网络的结构和演化密不可分。
迄今为止，我们在所有已知的具有无标度性质的模型和真实系统中都发现了偏好连接。因此，巴拉巴西－阿尔伯特模型的基本机制看上去的确刻画了无标度拓扑的起源。
◆ 5.1 本章概览
万维网的竞争局面凸显出我们的模型框架的一项重要不足：迄今为止，我们遇到的所有网络模型均不能建模这种后来居上的竞争局面。
◆ 8.1 本章概览
随着全世界的多民族国家纷纷分裂，我们不禁要问：比利时如何促进了两个民族自1830年以来的和平共处？这是不是一个无论弗拉芒人还是瓦隆人都同样紧密相连的社会？抑或在这个国家里存在彼此联系不多的两个小国家？
算法表明，比利时的社交网络分裂为两个大的社群，每个社群内部的个体极少与另一个社群中的个体通话
全文完
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