● 重新定义“成功”：成功与你无关，与我们有关，成功是一种集体现象，是一种社会网络对你的回应——社会的认可。

　　● 首度揭示了成功背后的五大科学定律：

　　第一定律：能力表现驱动成功，但当能力表现无法被衡量时，社会网络驱动成功。

　　第二定律：能力表现是有界的，但成功是无界的。

　　第三定律：初始的成功 × 社会适应度 = 未来的成功

　　第四定律：成功的团队兼具多样性与平衡性，而且往往更容易让一个超级领导者脱颖而出。

　　第五定律：成功可以发生在任何时间和年龄， 只要你在一个好想法上坚持不懈。

　　● 全球复杂网络研究quan威、“无标度网络”奠基人艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西首度用故事揭示人类成功5大科学定律！宜警觉！可实践！能复制！

　　● 全覆盖、无死角的数据支持，汇集100多位世界ding尖的科学家、社会学家、心理学家、商业界领袖的z新研究成果，世界上首次揭示了成功背后那张“看不见的网”。

　　● 湛庐文化出品。

　　网络如何影响了我们的时代？
　　网络领域是如何成长得这么快的？
　　人与人之间怎样建立连接？
　　社会网络是六度分隔的吗？
　　真实网络是随机的吗？
　　信息怎样通过网络中的节点传播？
　　……
　　《巴拉巴西网络科学》列举了很多生活中的案例，深入浅出，全面而系统地绘制出一幅网络科学领域的知识地图。关于网络，你想知道的一切都能在这本书中找到。全球复杂网络研究权威、“无标度网络”奠基人艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西花费5年心血，用丰富的案例和研究成果，结合大量图表和参考文献，将网络科学的专业知识融汇成10大模块，以大众视角讲透网络科学；中国科学院计算技术研究所研究员、网络科学和社会计算专家沈华伟、普林斯顿大学博士后黄俊铭担纲翻译，最大程度还原原著。作为一本专业教材，《巴拉巴西网络科学》是网络科学领域研究者、教师、学生的必备佳作；除此之外，本书文笔流畅、通俗易懂，将网络科学的理论与日常生活联系起来，为普通大众了解当今的互联世界提供了一个通道。
　　网络科学是一门多学科交叉的复杂科学，与数学、物理学、社会科学、计算机科学、生物学、医学等学科密切相关，网络科学的应用领域也是多种多样：社交网络、经济网络、大脑网络、传播网络、组织网络、军事网络……《巴拉巴西网络科学》不仅是一本网络科学领域的权威教材，更是一本能让每个人理解复杂社会的运行规律、认识未来、学会并运用网络思维的实用手册。

　　艾伯特－拉斯洛·巴拉巴西
　　·全球复杂网络研究权威，“无标度网络”的创立者。美国物理学会院士，匈牙利科学院院士，欧洲科学院院士。
　　·美国东北大学教授，网络科学研究中心创始人、主任，同时任职于哈佛大学媒体学院医学系，并担任丹那-法伯癌症研究所癌症系统生物学中心研究员。

封面
版权信息
从被拒稿的天才物理学家到诺贝尔奖热门人选
一面是全球复杂网络研究第一人，一面是钟爱湖蓝色T恤、只喝健怡可乐的科学狂人
用科学揭示成功定律，用人生诠释成功之路
译者序 如小说般引人入胜的网络科学
前言 网络科学诞生的奇妙旅程
I.1 曲折之路
I.2 参考文献
引言 复杂科学的未来
0.1 互联带来的脆弱性
0.2 复杂系统的核心——网络
0.3 推动网络科学出现的两股力量
0.4 网络科学的特性
0.5 社会影响
0.6 科学影响
0.7 小结
0.8 课后习题
0.9 参考文献
第1章 图论
1.1 哥尼斯堡的桥
1.2 网络和图
1.3 度、平均度和度分布
1.4 邻接矩阵
1.5 真实网络是稀疏的
1.6 加权网络
1.7 二分网络
1.8 路径和距离
1.9 连通性
1.10 集聚系数
1.11 小结
1.12 课后习题
1.13 进阶阅读1.A 全局集聚系数
1.14 参考文献
第2章 随机网络
2.1 本章概览
2.2 随机网络模型
2.3 链接数
2.4 度分布
2.5 真实网络不是泊松分布的
2.6 随机网络的演化
2.7 真实网络是超临界的
2.8 小世界
2.9 集聚系数
2.10 小结：真实网络不是随机的
2.11 课后习题
2.12 进阶阅读2.A 推导泊松分布
2.13 进阶阅读2.B 最大度和最小度
2.14 进阶阅读2.C 巨连通分支
2.15 进阶阅读2.D 分支大小
2.16 进阶阅读2.E 全连通状态
2.17 进阶阅读2.F 相变
2.18 进阶阅读2.G 小世界的修正
2.19 参考文献
第3章 无标度性质
3.1 本章概览
3.2 幂律和无标度网络
3.3 枢纽节点
3.4 无标度的含义
3.5 普适性
3.6 超小世界性质
3.7 度指数的作用
3.8 生成任意度分布的网络
3.9 小结
3.10 课后习题
3.11 进阶阅读3.A 幂律分布
3.12 进阶阅读3.B 绘制幂律分布
3.13 进阶阅读3.C 估计度指数
3.14 参考文献
第4章 巴拉巴西－阿尔伯特模型
4.1 本章概览
4.2 生长和偏好连接
4.3 巴拉巴西－阿尔伯特模型
4.4 度动力学
4.5 度分布
4.6 生长或偏好连接的缺失
4.7 测量偏好连接
4.8 非线性偏好连接
4.9 偏好连接的起源
4.10 直径与集聚系数
4.11 小结
4.12 课后习题
4.13 进阶阅读4.A 推导度分布
4.14 进阶阅读4.B 非线性偏好连接
4.15 进阶阅读4.C 集聚系数
4.16 参考文献
第5章 演化网络
5.1 本章概览
5.2 比安科尼－巴拉巴西模型
5.3 测量适应性
5.4 玻色－爱因斯坦凝聚
5.5 演化网络
5.6 小结
5.7 课后习题
5.8 进阶阅读5.A 比安科尼－巴拉巴西模型的解析解
5.9 参考文献
第6章 度相关性
6.1 本章概览
6.2 同配性和异配性
6.3 计算度相关性
6.4 结构截断
6.5 真实网络的相关性
6.6 生成相关网络
6.7 度相关性的影响
6.8 小结
6.9 课后习题
6.10 进阶阅读6.A 度相关性系数
6.11 进阶阅读6.B 结构截断
6.12 参考文献
第7章 网络鲁棒性
7.1 本章概览
7.2 渗流理论
7.3 无标度网络的鲁棒性
7.4 攻击耐受性
7.5 级联故障
7.6 对级联故障建模
7.7 构筑鲁棒性
7.8 小结：阿喀琉斯之踵
7.9 课后习题
7.10 进阶阅读7.A 无标度网络中的渗流
7.11 进阶阅读7.B 莫洛伊－里德准则
7.12 进阶阅读7.C 随机故障下的临界阈值
7.13 进阶阅读7.D 分解有限规模的无标度网络
7.14 进阶阅读7.E 真实网络对攻击和故障的耐受性
7.15 进阶阅读7.F 攻击阈值
7.16 进阶阅读7.G 最优度分布
7.17 参考文献
第8章 社区
8.1 本章概览
8.2 社区基础
8.3 层次聚类
8.4 模块度
8.5 重叠社区
8.6 检验社区
8.7 刻画社区特征
8.8 小结
8.9 课后习题
8.10 进阶阅读8.A 层次模块度
8.11 进阶阅读8.B 模块度
8.12 进阶阅读8.C 社区识别的快速算法
8.13 进阶阅读8.D 团渗流的阈值
8.14 参考文献
第9章 传播现象
9.1 本章概览
9.2 流行病建模
9.3 网络上的流行病模型
9.4 接触网络
9.5 其他网络性质的影响
9.6 免疫
9.7 流行病预测
9.8 小结
9.9 课后习题
9.10 进阶阅读9.A 流行病传播的微观模型
9.11 进阶阅读9.B SI、SIS和SIR模型的解析解
9.12 进阶阅读9.C 针对性免疫
9.13 进阶阅读9.D SIR模型和键渗流
9.14 参考文献
结语 运用网络科学理解当今的互联世界
10.1 如何使用本书
10.2 致谢

　　随着人类社会的日益网络化，网络科学的思维方式将会变得日益重要。对于普通读者而言，这本书与巴拉巴西的《链接》一书是了解网络科学的主要思想与思维方式的z佳组合读物；对于专业读者而言，这本书是了解过去20年网络科学的曲折历程与主要进展的不er之选。
　　——汪小帆
　　上海大学副校长

　　网络科学是专门研究复杂网络系统规律的一门新兴交叉学科，其研究内容十分广泛，从物理学到生物学，从社会科学到技术网络，从工程技术到经济管理等都包括其中。《巴拉巴西网络科学》将会带你逐步认识真实世界的复杂网络，章节之后的练习会让你感觉犹如大师在身边，与你一起探索复杂网络的世界。
　　—唐杰
　　清华大学计算机系教授、副主任
　　清华大学-工程院 知识智能联合实验室主任
　　清华科技大数据研究中心执行主任

　　如今，每年有十余个学术会议、研讨会和讲习班在关注网络，有百余本书及多本重点期刊专注于网络领域，大部分大学开设了网络科学课程，有三个大洲的大学设置了网络科学博士学位，科研资助机构也在网络领域投入了数亿美元的经费。看到这些，人们不禁会想，这个仅出现十余年的领域真可谓一帆风顺。不过，受此种效应的影响，我们可能会忽略一个最耐人寻味的问题：网络领域是如何成长得这么快的？
　　我把这一章视为我的科学发现旅程，原因其实很简单：我并没有打算对上述问题提供一个无偏见的回答，而是希望从一个参与者的角度去回忆网络科学的兴起。我恰好是最了解这个参与者的人，因为“他”就是我。我想回忆的并不是什么胜利大游行，相反，我经历的是一场曲折坎坷的旅行，一场充满挫折、矛盾和冲突的旅行。这一章也不是什么全貌图，而是主要关注我在穿越网络科学的“森林”时，反复碰到的那些令人难以忘记的“树”。需要提醒大家的是，科学发现绝不像教科书中描述的那样直观和自然，而是像接下来几页里你将看到的那样充满曲折。
　　我的首篇关于网络的论文（1994年）
　　我对网络的着迷始于1994年，即我在IBM传奇之地——沃森研究中心做短期博士后的那几个月。考虑到假期即将来临——假期期间不能留在IBM，我决定利用这段时间更多地去了解我的雇主（当时，IBM几乎就是计算机的代名词）。于是我去了沃森图书馆，寻找关于计算机科学的入门书籍。
　　怀着对计算机领域科学问题的好奇心，我从沃森图书馆借阅了一本书。这本书涵盖了很多内容，包括算法、布尔逻辑（Boolean Logic）和NP-完全性（NP-completeness）。我对书中讲述最小生成树问题的一章特别感兴趣。我发现，书中介绍的克鲁斯卡尔（Kruskal）算法很好地对应了统计物理学领域的著名模型——侵入渗流。于是，在圣诞节过去的两个月后，也就是1995年2月24日，我的第一篇关于网络的论文在《物理评论快报》（Physical Review Letters）上发表了。该论文阐述了物理学和计算机科学领域中这两个广泛研究的网络问题之间的等价性。在如此有影响力的物理期刊上发表一篇单作者论文对于我的学术生涯来说无疑是重要的，不过这一举措的真正影响远不止于此：这篇论文打开了我对网络科学研究的热情之门，奠定了我随后数十年对网络热爱的基础。
　　失败1：第二篇论文（1995年）
　　学得越多，我越觉得自己对真实网络知之甚少。居住在纽约市的我，想象着曼哈顿地下铺设的数百万条电线、电话线和光缆线到底有多么复杂。图论告诉我们，这些网络中的节点是随机连接的，然而我并不这么认为。我坚信，一定有某些组织原则在支配着我们日常生活中使用的网络。寻找这些组织原则恰好是统计物理学家的拿手好戏，毕竟他们经训练而成的
　　思维方式就游弋在有序和随机的边界。
　　随后的几个月里，我阅读了贝拉·波罗巴斯（Bela Bollobes）关于图论的优秀著作，这使我接触到了保罗·埃尔德什（Paul Erdos）和阿尔弗雷德·雷尼（Alfred Renyi）在图论方面的经典工作。与此同时，斯图尔特·考夫曼（Stuart Kaufmann）富有远见的作品使我意识到网络对于生物领域的重要性。在这些书籍中，两种截然不同的视角碰撞在了一起：一边是由定理驱动的枯燥的数学世界，一边是考夫曼那种不受数学羁绊的肆意想象。
　　在博士后岗位上工作了8个月后，我接受了美国圣母大学（University of Notre Dame）提供的教职，这使我在 IBM余下的4个月内可以专注地完成我的第二篇关于网络的论文。这篇题为《随机网络动力学：连通性和一阶相变》的论文，是我探究网络拓扑结构的首次尝试。该论文将波罗巴斯的世界和考夫曼的世界结合在一起，探索了网络结构的改变会如何影响布尔系统的演变。论文背后的观察非常简单：改变随机网络的平均度，布尔系统将经历一次相变。因此，如果不能完全理解网络的结构，你就无法解释布尔系统的行为。
　　这篇论文受到了很多想法的启发，这些想法源于蜂窝网、互联网和万维网。然而，我过去发表论文的物理期刊几乎不涉及此类研究。因此，我努力尝试，去寻找上述发现在我所在领域中的应用。最终，我决定把我的发现应用于神经网络——物理学家经常研究的一个主题。在我看来，关注神经网络的物理学家应该会认可网络的重要性。然而，我错了。这次决定标志着随后4年间我的网络科学之旅中一系列失败的开始。
　　1995年11月10日，我将完成的论文投稿到《科学》杂志，之后便回到波士顿参加美国材料研究学会的年度会议。在那里，我碰到了《自然》杂志的编辑菲利普·鲍尔（Philipp Ball），他对交叉学科很感兴趣。我有幸向他介绍了那时令我非常着迷的新研究对象——网络。于是，当我的论文在几周后被《科学》杂志拒稿时，我将它发给了菲利普，希望《自然》杂志会对它感兴趣。的确如此，论文被送审了。
　　不过，论文的评审人对网络并不那么着迷。其中一位评审人在他的评审意见中坦率地写道：论文的研究动机不清晰；技术上很受限；关于演化和互联网的推测不切实际。
　　当然，这位评审人是正确的：论文中没有解释为什么我们需要关注网络。答案都在我脑子里，但由于我博士毕业不过一年，仅仅靠4年前读博士时才开始学习的英语，实在是难以把脑中的想法通过文字变成故事。
　　我很失望，并于1996年4月25日将该论文再次投稿到《物理评论快报》——结果并没有好多少，论文经过漫长的评审过程之后再次被拒收。1997年11月21日，在首次投稿两年后，我又把该论文投稿到《欧洲物理快报》（Europhysics Letters）。那时候，我的网络科学之旅的第二个重大失败已经开始了。