本章要点：
（引出）图论：着眼于简单的图
网络科学：包含大量节点，有着复杂的拓扑结构。
无向网络中的巨片，有向网络的蝴蝶结
网络小世界性质刻画：平均路径长度与聚类函数
网络均匀性程度刻画：泊松分布和幂律度分布
无向网络中的巨片：
大规模复杂网络都是不连通的，但是往往会存在一个巨片，它包含了整个网络相当比例的节点
可以看出巨大的连通片的数量也是非常少的。
有向网络的蝴蝶结结构：
实际网络存在一个巨大的弱连通片，称为包含四个部分的蝴蝶结结构.
节点的度与网络稀疏性：
度与平均度：
度：在无向图中某个节点边的数目
平均度：所有节点的平均度称为网络的平均度
出度与入度：尽管单个节点的出度与入度不相同，但是网络的平均入度与出度却是相同的。
网络稀疏性与稠密性：
稠密化幂律：
描述了网络中节点和边数之间的关系，为了可以直观的体现这种关系，采用了线性拟合的方法，就是两边取对数
例如：
平均路径长度与直径：
平均路径长度：尽管许多实际的复杂网络的节点数巨大，网络的平均路径长度却小得惊人，这就是所谓的小世界现象
网络直径：
节点间最大值称为网络直径。
加权网络路径最小值;dijtstra算法;
聚类系数：
简单的说：就是研究你的朋友们之间的关系
加权网络的聚类函数：
从无向网的聚类函数推广到加权网络并不是那么容易，因为你要考虑边的权值情况。
所以现在的问题是如何根据加权网络的权值矩阵来合理确定w。
度分布：
在图中随机选择一个点的度为k的概率称为度分布
从正态分布到长尾分布：
正态分布的均匀性体现在绝大部分的数据都落在均值附近。
长尾分布
我们www网络便是一个标准的幂律分布，即长尾分布，想要直观的看幂律分布，还是用到了线性拟合的办法。