系统科学与复杂网络初探 刘建国 上海理工大学管理学院 E-mail:liujg004@gmail.com 15202121269

从科学计量学角度看系统科学与复杂网络的发展 目前共同面临的问题 可能的研究方向 动态网络信息自动过滤算法介绍

Wikipedia上关于系统科学的定义 Systems science is an interdisciplinary field of science that studies the nature of complex systems in nature, society, and science. It aims to develop interdisciplinary foundations, which are applicable in a variety of areas, such as engineering, biology, medicine and social sciences.

Web of science系统科学最早的论文 标题: TOWARD FORMAL FOUNDATIONS OF TELEOLOGICAL SYSTEMS SCIENCE 作者: SACHS WM 来源出版物: GENERAL SYSTEMS   卷: 21   页: 145-153   出版年: 1976

系统论将世界视为系统与系统的集合，认为世界的复杂性在于系统的复杂性，研究世界的任何部分，就是研究相应的系统与环境的关系。它将研究和处理对象作为一个系统即整体来对待。系统论的任务，不只是认识系统的特点和规律，反映系统的层次、结构、演化，更主要的是调整系统结构、协调各要素关系，使系统达到优化的目的。

系统 功能 系统 功能 系统 结构 系统 结构 系统 结构

Wikipedia上关于复杂网络的定义 In the context of network theory, a complex network is a network (graph) with non-trivial topological features—features that do not occur in simple networks such as lattices or random graphs. The study of complex networks is a young and active area of scientific research inspired largely by the empirical study of real-world networks such as computer networks and social networks.

1. 2000-2010发表的以“系统科学”和“复杂网络”为主题词的中文论文数

1. 2000-2010发表的以“complex networks”和“Systems Science”为主题词的SCI论文数

Citespace软件介绍与科学计量学 CiteSpace：由美国德雷赛尔大学信息科学与技术学院的陈超美开发。该程序可以登录到http://cluster.cis.drexel.edu/~cchen/citespace后免费使用。 利用Citespace寻找某一 学科领域的研究进展和当 前的研究前沿，及其对应 的基础知识。

复杂网络各个国家研究状况

2010年3月以“Complex Networks”为主题的合作网络

复杂网络领域科学家合作网络 复杂网络论文作者合作网 Bing-Hong Wang

研究机构关系网络图

复杂网络的研究领域网络图

发表复杂网络的期刊之间的关系

简要小结 发表论文数量： 研究人员专业背景： 发表论文类别： 系统科学的发展处在有条不紊的状态； 复杂网络在数年之间经历了突飞猛进的发展。 复杂网络的研究人员来自不同专业，包括数学，物理学，计算机，控制，管理，金融，社会学等等。 系统科学的研究人员多具有数学，控制论，管理等不同背景。 发表论文类别： 复杂网络的论文大多发表在物理类，IEEE，社会网络和综合类期刊； 系统科学的论文大多发表在专业期刊例如，General System等。

2.目前共同面临的问题 与复杂网络研究的热火朝天相比，系统科学的声音相对要平静很多。 复杂网络的研究虽然非常火热，但由于研究人员不同的专业背景，不同的兴趣爱好和研究课题使得复杂网络的核心特性不是非常明确。最明显的体现就是很难对复杂网络进行定义。 复杂网络与系统科学很大程度上并非两个学科，中间存在千丝万缕的联系。网络是对复杂系统进行定量描述的工具（复杂网络，二部分网络，超网络）。

任何学科的内涵和外延都会随着时代进步。系统科学和复杂网络的发展不会因为没有统一的概念或定义就停滞不前。 复杂网络研究的兴起很大程度上受益于互联网，数据库技术的发展。海量数据的出现为不同学科提供了大量重要的研究课题。

互联网数据 Facebook CEO马克·扎克伯格向全球5亿用户致谢

基因数据 Sanger测序技术于上世纪70年代由弗雷德-桑格尔发明，他因此获得了诺贝尔奖，第一份人类基因草图于2001年绘制成功，花费了40亿美元。 第二代测定一个完整的基因组需要上万美元。 2009年英国牛津纳米孔公司成功研发出第三代基因测序技术，花费不到1000美元就可以完成一个基因测序。在未来5年内，测序费用将有可能降至500美元。

3.可能的研究方向 在过去几十年中，计算机科学的发展带动社会进步的同时，带动了数学，物理，微电子，管理，金融，社会学，心理学等学科的发展。 也有人说未来若干年是生物学的时代，生物学会引领不同学科的发展。 我认为未来社会是数据驱动的时代，生物数据和在线社会网络数据会为从基础学科到应用学科的诸多领域带来各种各样新的问题，这些问题既是机遇也是挑战。系统科学的思想和复杂网络的研究方法都为迎接这一时代做了些准备和铺垫。

动态网络信息自动过滤算法介绍

Why recommend We face too much data and sources to be able to find out those most relevant for us. Indeed, we have to make choices from thousands of movies, millions of books, billions of web pages, and so on. Evaluating all these alternatives by ourselves is not feasible at all. As a consequence, an urgent problem is how to automatically find out the relevant objects for us.

Collaborative filtering algorithm Herlocker et al., ACM Trans. Inf. Syst. 22: 5-53 (2004)

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