http://snap.stanford.edu/data/#amazon
这个地方公开了很多大规模网络的数据。
http://www.cise.ufl.edu/research/sparse/matrices/SNAP/
从这里可以看看从几万到几百万节点的网络大概长什么样。事实上，
它们的模样大同小异，就好像一滴颜料的滴溅，又好比是一颗蒲公英或者一粒真菌。
令人浮想联翩。几百万互联网用户的交互，所谓的“海量数据”，最后形成的结构，宛如宇宙间一颗漫不经心的浮尘。
一沙一世界，一花一天堂。
点评：东方隐
正如计算士所说，这些网络大同小异，然而这未必是好事。说明虽然网络动力学是当代复杂性研究的主流，对于一些关键问题仍然没有实质性的解释，这包括：
1、网络的表示，除了把网络照样画出来，是否存在傅立叶变换这样抽取网络性质的数学工具?除了连接度、平均距离这些唯象描述之外，有没有更加抽象的网络性质标志?
2、现在的网络好像要么就是小世界，要么就是随机网络，这就像用黑白两色去看世界一样，忽略了太多的重要内涵，因此一切网络，从Internet到病毒传播，画出来都差不多，但是它们的实质肯定是不同的，貌似“差不多”意味着对于不同网络的真正区别，我们还了解极少。网络和网络之间，到底有什么区别?
3、在一个网络生长发展的过程中间，它的不变量是什么?除了维度还有没有更好的刻画网络性质的签名式标志?
4、从动力学角度说，网络存在之意义究竟为何?对于一个具体的网络，已知了限定条件，能否用物理量的优化直接计算得到这个网络的参数?
5、知道了一个网络的参数，我们能否用这些参数来做一些日常的预测?比如你在Alexa上查询某一家公司网站的访问统计，或者对某一种产品的查询，结合你对于网络结构的知识，你能否对于这家公司的股价或者这种产品的行情做出某种估计?这种估计应该是运用真正科学方法的，而不是单纯的“访问上升说明关注的人多，关注的人多表示股价可能上升。”
这样的问题可以提很多，不知道近来网络研究是否逐渐接近了可以回答这些问题的阶段。
匿名用户
