最近听了两个报告，很有意思。贴出来与大家分享。

      第一个来自于JP Onnela，属龙，在CABDyN复杂性研究中心工作过两年，后来去了哈弗Medical School继续做Fellow。已经在顶级期刊发表了很多文章。今年他刚刚与Felix合作发表了一篇PNAS,研究了Facebook中application被用户选择情况，所用的工具是Fluctuation scaling（FS）方法，发现application被选择的频率的均值和方差的图中有一个间断点，这一点与以往的发现都不同。不过其实，这种现象在2007[77 20002 (2007)]年的一篇EPL文章中已经有了类似的发现，EPL文章用FS方法研究了开放软件的修改过程，也发现了间断点的现象。可惜PNAS论文并没有引用这篇论文，可能他们当时还没发现。PNAS论文仔细分析了间断点的意义，并指出间断点的两侧分别代表局部更新和全局更新两个含义。即有的application很快被几乎所有的用户使用，有的application则被少数几个人选择之后就没人继续选了。

PNAS

EPL

      另一个报告时Mason A Porter在这周二做的报告。这个是个牛人，来这里访问几个星期。他讲了他们今年再Science[328 no. 5980 pp. 876-878 (2010)]发表的关于动态网络聚类的工作。这个工作非常精彩。现在的聚类算法都是在静态网络寻找集团结构，基本的思想就是集团内的连边大于集团之间的连边。于是构造了一个目标函数（定义为modular），其实就是一个无约束优化问题，寻找使得modular最大的一种划分方法。具有集团重叠结构的网络这里暂不考虑。可是我们大部分网络都是动态变化，这回有关。这个工作定义了一个slice结构，把网络按照时间分成若干个片段，不仅考虑每个静态片段内有向网络的集团结构，而且考虑每个片段之间节点的相似性。基于这个思想重新构造了modular目标函数，再寻找集团结构。结果还不错。

      过程非常复杂，不过理解了思想读起来就轻快很多了。我关心的两个问题他们都还没有考虑。第一，如何定义每个片段之间节点的相似性，根据什么定义。第二，问题复杂化了后计算复杂度是否分析，对大型网络是否适用。他们目前都还没有考虑这些问题。有兴趣的可以进一步做一下。

      下面是文章的PDF文件。另外几篇相关论文可以在arxiv找到：arxiv:1010.3775, arxiv:0809.0960, arxiv:0812.1770, 还有Clauset2010的PRE extreme degeneracies good level optima of Q.。

       有什么问题欢迎一起探讨， 有想法也欢迎一起分享。

Science

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