1.複雜網絡與圖
複雜網絡與圖是同一種事物，由節點和連邊構成。圖是數學領域的研究內容，“圖論”的算法是普適性的，側重於理論。複雜網絡側重於工程，是將“圖論”的理論帶入到現實的生活生產中，結合圖算法理論、應用場景以及科學技術等方面能力，幫助觀察和理解真實的客觀世界。
2. 複雜性
哲學思想還原論認爲萬事萬物都有更基本的元素構成，通過研究更基本的元素可以理解複雜的整體，這個思想已經取得了許多成果，比較突出的有基因工程等。
不過，有時從簡單的元素入手卻不能理解複雜的整體，比如一隻螞蟻與蟻羣的行爲，說明現實世界系統具有“複雜性”，而複雜性背後是網絡關聯。
具有自組織、自相似、吸引子、小世界、無標度中部分或全部性質的網絡稱爲複雜網絡。（錢學森）
複雜網絡主要有以下幾個特點：
第1，結構複雜，不用解釋太多，自然界就是複雜的，抽象出來的網絡也是複雜的。
第2，網絡進化，世界在發展，代表它的網絡也是在變化，網絡中會不斷地產生新的節點，也會產生新的關係，同樣，也會在消失着一些節點和關係。今天我們是朋友，明天你們和他們也會成爲朋友。
第3，連接多樣，連接邊不是隻代表一種類別的關係，只要能代表事物和事物之間關係的都可以描述成邊，只要是屬於我們所要研究範疇的。你和她是朋友關係，也可能還存在着同事關係。
第4，動力學複雜性，它代表一種動態的特性，事物之間的影響是可以傳播的，一個事物發生了改變，可能會影響與它有關聯的其它事物的改變，並將這種改變傳播出去，把這種傳播變成可計算化，正是動力學所要研究的方向。
第5，多重複雜性結合，正是多種事物相互關聯和互相影響，體現出它的變化複雜性和未知性，未來發展趨勢，並非一個簡單的線性公式所能解釋的。
第6，節點的多樣性，和連接多樣性一樣，網絡中的節點可以代表任何事物，只要是屬於我們所要研究的範疇。
3. 實現技術
數據結構：矩陣結構與關係型數據庫結構，矩陣結構效率更高（NoSQL數據庫），關係型結構信息更完善。Neo4j圖查詢數據庫，適合中小規模的圖。
大數據：分佈式存儲與分佈式處理。爲實現分佈式需切分網絡，常用切分有三種：
按點切，切度值大的節點；
按邊切，切弱連接；
隨機切，結構不明顯的網絡可用，不太實用。
可行方案：基於Hadoop+Spark技術，把算法轉換爲分佈式計算，在集羣上運行。
大規模圖查詢展現：InfiniteGraph、OrientDB、InfoGrid和HypergraphDB等
4. 應用
社團檢測：潛在客戶挖掘、關聯羣體風險分析等；
網絡中心性分析：網頁排名（PageRank），供應鏈核心企業識別，信息傳播樞紐節點識別等；
網絡傳播預測：流行病傳播，金融風險傳播，輿論傳播；
網絡關係滲透：節點之間的關係（三度影響）；
關聯交易分析及投融資黑洞：虛假交易，擔保圈分析等。