推荐 | 多层网络建模与可视化分析R包muxViz出新版了！
R Package Muxviz已在新版本的多层网络建模和视觉分析中发布！
【来源】RCN的复杂在线课程网站
序言翻译：wtuliujie
R Package Muxviz已在新版本的多层网络建模和视觉分析中发布！作者巩固了Pure R的最新版本，并在Springer发表了指南，这是每个人都建议的。
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书籍作者写的专着的序言
（翻译）
网络是数学对象，在多个学科中广泛用于建模复杂的系统结构。从人脑中的神经元网络到我们社会中人类的社交网络，网络科学在过去二十年中迅速引起了人们的关注，因为其固有的跨学科建模和分析方法以及新颖见解的深度。
网络科学并不是什么新鲜事物：由社会科学家和生物学家开创，其半个世纪的发展是这些学科和应用数学之间富有成果的交叉融合的结果。就在20年前，该领域以跨学科的思维吸引了最有远见的物理学家的兴趣，其贡献导致了所谓的网络科学。
如今，该领域是数据科学的基本组成部分，其应用涵盖了所有知识领域，包括物理科学，生命科学，社会科学和应用科学。网络科学是分析复杂系统的基本工具：由颗粒，分子，细胞或个体组成的这种系统的物理学是21世纪最富有，最活跃的研究领域之一。
大约十年前，网络科学家认识到，网络科学家开发的经典方法不足以描述和解释以同时相互作用和单位之间的相互依存为特征的广泛系统的复杂性。这个复杂的系统是每个人今天都熟悉的“多层网络”。
尽管有很多出版物和专着专门针对这个新颖而复杂的系统描述框架，但仍缺少对多层网络的数据科学的全面介绍，这本书是填补这一空白的首次尝试。
我的目标是提供用于分析和可视化多层网络的方法，例如，具有广泛应用的多层网络，例如，列举了一些最相关的示例，例如城市运输，人类流动性，（计算）社会科学，都有对象适用于神经科学，分子医学和数字人文科学等领域中的多层网络描述和刻画。
作为一名物理学家，我坚信我们的纪律有可能在促进人类知识中发挥核心作用。但是，作为一名复杂的系统科学家，我坚信为研究复杂系统而开发的方法正在彻底改变我们对物理世界的方法。这场革命受到与物理学无关的几个学科的欢迎：从系统生物学等新兴领域到社会科学，网络医学以及其他新兴领域，经济物理和社会物理学都是密集的跨学科合作的结果。即使是人工智能等计算机科学方面的最新进展，也开始从物理学家开发的标准概念中受益。另一个人也是如此：物理学开始从其他学科中受益，通过使用诸如遗传算法或深度学习的新方法，以找到（准）对标准问题的最佳解决方案，例如识别相变和相变的关键点和集体现象的特征。
从理论物理学到应用数学，具有不同背景的网络科学家正在迅速打破传统的知识界限，将来，我希望新一代的物理学家现在有机会接受复杂性科学的正式培训，就像现在或现在一样一般相对论也是如此。
正如斯蒂芬·霍金（Stephen Hawking）大约20年前所预测的那样，由于我们生活在一个世纪的复杂性中，因此复杂的科学需要理论和计算技能，因此从新颖的角度重新考虑学术书籍至关重要。
本书的目的是为读者提供我们将要使用的计算工具背后的基本理论基础，以及使用它们来分析现实世界的实用指南和示例。因此，仅凭这项工作就无法满足对多层网络科学的更广泛理论概述感兴趣的读者，但是，这项工作应被视为专门针对该特定目的的教科书的补充。
因此爱游戏app官方入口最新版本，本书希望通过在多个知识领域开发应用程序来指导读者进入多层网络科学。用于此目的的计算框架是Muxviz：一组可视化工具，用于基于R编写的大量功能库，用于多层系统的分析和可视化。 Muxviz背后的故事值得解释几句话，因为它完美地总结了上面讨论的跨学科思维和努力。这是多个由国际项目资助的研究人员共同努力开发2013年共同研究路线图的结果的一部分（当时，我是弗吉尼亚大学的博士后研究员，相关项目由Alex Arenas领导）。
亚历克斯·阿雷纳斯（弗吉尼亚大学），马克·巴特勒米（CNRS/CEA），詹姆斯·格里森（Limerick大学），Yamir Moreno（Zaragoza/Bifi大学），Mason A. Porter（牛津时代，现在在加利福尼亚，现在在加利福尼亚州他们的实验室参加了会议的众多结果之一。多层网络和呼吁建立库以与其他用户社区共享的库，但是一件事引起了我的注意：就像Alex一样以某种有意义的方式布置“使用一些简单的投影几何形状”。
事实证明，虽然要使用的投影几何形状相对简单爱游戏app入口官网首页，但允许根据多个标准对层及其网络的灵活可视化是一项更具挑战性的任务。经过近一年的研究和开发，制作了Muxviz的第一个版本：基于R语言的计算框架，具有良好的图形用户界面。 Muxviz发布并发布了相关研究报告后，它很快成为了多层网络分析和可视化的标准工具，并具有快速增长和热情的用户社区（截至2020年12月底，已有600多人订阅了600多人。官方网站）。团体）。如今，Muxviz是免费和开源的，比其第一个版本快2000倍爱游戏ayx官网登录入口，并且可以依靠具有数百个功能的库来创建，操作，建模，分析和可视化多层网络。
尽管在这个新领域开发的理论和计算技术是不可估量的，但Muxviz并不包括所有这些，这主要是由于缺乏公开披露（R）代码。需要明确的是，将来需要做更多的工作，以解释该框架中尚未包含的几种算法。同时，Muxviz允许生成多层模型，计算最常用的中央描述符，检测社区，减少多层结构，分析三元组和动作以及某些功能。这本书的未来版本将涵盖新颖的理论和计算工具，从更复杂的生成工具到强大和渗透分析模型；但是，请注意，当前版本的基础库允许编写自己的R脚本，原则上可以适当地用于实现现有算法，从而扩展Muxviz Toolkit。
从跨学科物理学家的角度来看，这本书是对这些特定特征的理论背景的短途旅行，无论其领域如何分析实际系统。这本书需要开放的思想才能阅读，因为它以开放的心态写，将社会科学原理与全身医学或运输工程的应用相结合。关于最近涵盖多层网络科学理论的最近工作，我指的是最近的[1]和[2]。
原则上，数据允许所有学科中的从业者和研究人员的多层表示，成为本书的主要读者。一项非竭力纪律清单包括：物理，神经科学，分子和系统生物学，城市运输和工程，数字人文，社会和计算社会科学。该文本伴随着几个代码段，这些代码片段专门用于重现特定的分析或可视化，以及真实多层网络的数据集，以促进读者通过该学科的计算方面的旅程。
特伦托，2021年7月，
Manlo de Domenico
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参考
【1】Artime，O。＆Al，e。多数字网络科学。理论和应用：从细胞到社会（剑桥大学出版社，2021年）。
【2】Bianconi，G。多链章净作品：结构和功能（牛津大学出版社，2018年）。
（感谢一些插图）
上一篇文章：备忘录：R软件包MUXVIZ 3.01的功能概述用于多层网络视觉分析 - 软件包用法接口的简介
