真实世界中的网络与图模型

时间：2023-03-14 15:18:01 买帖 | 投诉/举报

篇首语：本文由小编为大家整理，主要介绍了真实世界中的网络与图模型相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

现代人已经离不开网络了，每天花费大量的时间在网络世界之中，如果问一个近似于哲学的问题-“什么是网络”，也许会被人怀疑是一个傻子，或者是外星人。不过，这个问题的答案可能是会像莎士比亚所说的“一千个人眼中有一千个哈姆雷特”。我的父母可能回答“网络就是微信，淘宝，京东。。”，因为他们每天都在使用它们，而广场跳舞的大妈们可能还会包括“抖音，每日K歌”。他们概念中的网络指的是计算机信息网。

除了计算机信息网之外，在真实的世界中，还存在着各种各样的网络，比如交通网-铁路网，航空公司的航线网，道路网等等。现代都市中有电网，自来水管网，电信网，地下水网，污水网。在我们的社会中，存在着各种各样人的关系网。我们的大脑是神经元通过突兀触连接起来的巨大网络。细胞中的遗传活动是受由基因通过调节蛋白质连接起来的复杂的网络控制。

什么是网络

提到我们生活中的那么多网络之后，我们再一次扮演哲学家来提问“什么是网络”？这个问题时，也许不再会说我是傻子或者外星人了。许多自然，技术和文化现象经常被描述成为网络。

要科学地研究网络，我们必须精确地定义网络的意义。用最简单的话说，网络是由边线连接在一起的节点（node）的集合。节点对应网络中的个体（如神经元，网站，人），边（Relationship）则是个体之间的关联（例如突触，网页超链接，社会关系）。

网络科学

历史上，科学家们很早就开始研究网络。图的概念在1736年首次由瑞典数学家欧拉的论文中出现，他试图解决戈尼斯堡七桥问题。

这个著名的7桥问题可以使用下面的图来表示。其中的岛屿和河岸使用节点来表示，而桥用图的边来表示。

数学家研究抽象网络网络结构方法是图论，它是数学的一个分支，数学家通过图论来揭示各种网络的普遍规律，并且解决实际问题。例如计算机网络中的路由，物流，导航中道路的优化等都使用到最短路径算法。

网络思维

前一阵子，网络上有一个热词，叫做“互联网思维”，大多是“耗子免费给猫提供猫粮，让鱼买单”之类的网络赚钱秘籍。我们这里提到的“网络思维”与“互联网思维”完全不同。网络思维是指关注的不是事物的本质，而是事物之间的关系。

真实世界的网络

有了网络的定义，我们再来看现实世界就会惊喜地发现，复杂的事情大多数是有一些简单的事情构成的。将藐视复杂的事情进行分解后，他们具有惊人的相似性。

昆虫群落

比如一个蚁群可能是由数百乃至上百万只蚂蚁构成，单只蚂蚁却相对简单。它们受遗传天性寻找食物，对蚁群中的其它蚂蚁释放化学信号做出简单的反应，抵抗入侵者等等。虽然单只蚂蚁相对简单，但是整个蚁群一起构造出来的结构却复杂惊人。如果将单个蚂蚁作为网络的节点，单个蚂蚁的行为和天性是这个节点的属性，而它们之间化学信号的传播关系是节点之间的边。

流行病传播

最近，人类被新冠病毒搞得晕头转向。流行病的传播是靠人的相互接触迅速传播的，所以追踪流行病传播网，就需要构建人的网络，如果我们采集到每个家庭成员，他们居住的地方，工作学习的机构，主要社会关系，加上他短期内活动轨迹，就医病历资料。这些数据构建成为一个复杂的网络图。依据这个网络图就完全可以按不同的程度追踪到各种密切接触者。同样地，每个人的信息并不多，但是从系统信息中就能够获取巨大的社会化健康信息。

社会网络

在人类的经济活动中，掌握各种网络至关重要，比如人们就非常热衷于建立人际关系。出了事情，第一想到的就是“找人”，托关系。许多人花费了大量的时间和金钱来维护和发展他们的人际关系。销售员的主要活动也是发展公司的客户关系。从中可以看出，关系网的价值。

互联网经济

在互联网时代，通过信息技术来构建各种网络，例如精准广告，商品推荐，人才招聘都是依靠收集客户信息，构建复杂的网络。从中提取商业价值。所以可以说，成功的互联网应用项目的本质是通过某些手段构建复杂的事物网络。嘀嘀打车网依靠构建乘客，出租车，地点，道路的关系网而成功地成为世界上最大的出租车公司。而且他们拥有的这个巨大的网络还能够提取更多的价值，甚至军事，安全情报。所以极有可能影响国家安全。

可以不夸张地说，得网络者得天下。

电网

网络中的节点代表了电网中的主要组成部分：电厂，变压器，变电站。边代表他们之间的高压输电线。

物联网

物联网是通过巨量的传感器和执行机构，将更多的自然界，工厂，企业和城市中的各种环境数据接入现有的计算机网络。以便人类能够观察出传统技术无法获得的系统行为，并且能够及时地加以控制。

显然，物联网是一个节点数量巨大的网络，节点是人，机构，设备和软件服务。边线是它们之间的各种关系。以一个学校的能源管理物联网系统为例。

节点：

人员节点：学生，教师，宿管员，

机构节点：学院，系，班级

建筑物节点：教学大楼，图书馆，宿舍楼，教室，实验室，宿舍，洗衣房

设备节点：水电表，灯具，空调，路灯。。。

关系：

人员与组织之间的隶属关系。设备的分层和连接，软件的调用，数据订阅和发布等关系。电表，空调与建筑的位置关系。

物联网是“事物”的网络。这里的事物包罗万象，包括了任何能够数字化描述的事物，包括机器，人，动物，软件等等。这些事物是又相互关系的。搞清楚事物的相互关系，就能够当一个事件发生时，根据数据的脉络，通知相关的节点发生改变。如果事物是节点的话，物联网本质上是多个节点的网络。所以有人说，物联网是图，图就是物联网。

相似性

很难想象昆虫群落于电网之间存在共性，但是网络科学家们的研究表明，它们实际上都是所谓“小世界网络”平均路径很短，具有高度的集群性。

图模型

计算机科学家研究各种数据结构，软件接口和通信协议。尝试来建立真实世界事物及其关系的数字化模型。使用这样的数字化模型能够更加高效率地采集，存储和分析真实世界的变化，并且及时有效地实施控制。近几十年来的研究成果中最为有效的方法就是面向对象程序设计思想。通过抽象，继承，实例等方法，对象能够很好地建立事物的模型，但是要通过程序才能描述对象实体之间的各种关系。图模型比对象模型更细化，更简单。按照专业术语而言，叫做颗粒度更高。

图模型的几个要素：

节点（Nodes）
关系（Relationship）
属性（Property）可以定义在节点和关系上
标签（Label）代表节点的类别。

例如：下面的这张图反映了两个人A和B以及一台车的关系。它由三个节点和四个关系构成。如果在每个节点中还包含人的姓名，性别，年龄以及车的型号，颜色等属性。含有的信息量就更加丰富。

事实上自动化控制领域的OPC UA 标准就是基于图模型的方式来描述对象。在它的信息模型中，最小的单元是节点（node），而关系称为Reference.

数据脉络（Data Context）

物联网中的数据是具有复杂的关系，比如公司拥有车间，车间拥有生产线，生产线拥有设备，设备中有电机和传感器。不同的人员和软件在不同的时刻关心和处理的数据也是不同的。一个物联网系统中事物的关系是非常复杂的，多样的。因此，表现事物的数据也存在复杂的关系，数据的关系称为数据的上下文（Context），有人称数据的上下文关系为“数据的脉络”。非常的贴切。如果数据脱离了上下文关系（context），那它仅仅是数据而已。数据上下文对于数据而言，就好比如鱼得水。