- 文献综述（或调研报告）：
科学家们对科学网络的研究已经有很长的历史。研究科学网络，对于我们理解科学家之间的合作模式、知识的传播以及创新的扩散具有重要意义。
科学网络包含互引网络和合作网络。对网络的研究一般分为网络结构研究及网络的演化研究。
研究网络的结构，主要是对一些重要的网络测度的研究，这些测度包括分支，度分布，节点平均距离，聚类系数等。
科学网络的数据主要来源于各大论文数据库，如美国的Medline生物医学数据库和Mathematical Reviews数学数据库等[1]。这些大型的数据库包含了众多的科学家及他们的论文信息，为研究科学网络提供了重要的数据来源。并且，由于论文的规范性，每篇论文都有发表的时间及引用的论文。这让研究者们能够知道顶点和边是何时加入网络的，对于研究网络的演化具有重要的意义。
分支是网络中顶点的子集，该子集中的任何两个顶点之间至少存在一条路径。在无向网络中，一个典型的现象就是网络中都有一个分支，这个分支占据了网络的绝大部分。Newman研究的生物医学网络中，最大分支占据了整个网络的92%[1]，这表明多数科学家更倾向于与他人合作，而不是独立研究。
顶点度的频率分布是网络最基本的性质之一，包含了网络结构的重要信息。科学家合作网络的度分布符合幂律[2]。幂律分布通常又被称为长尾分布(图1)。
图1
以表示在网络中找到一个度为k的顶点的概率，那么幂律度分布可以表示为：
式中，就是幂律指数。幂律分布表现在合作网络中，就是有一小部分的作者拥有大量合作者，大部分的作者只拥有少数合作者。符合幂律分布的网络有时也被称为无标度(scale free)网络。当然从严格意义上来讲，科学网络由于现实的因素，其度分布并不是严格的幂律分布。
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