分析公文收發記錄的可視網絡

摘 要：通常人們對動力學分析只是從時間間隔方向入手，雖然很簡單，但是人類行為不能全部被反應出來。本文從公文收發方面分析，通過復雜的網絡結構，分析行為特征。通過對公文收發的時間間隔和時間序列的簡單分析，進一步對可視網絡的算法及特征進行研究。

關鍵詞：公文;收發記錄;可視網絡

計算機技術的發展使人們的工作生活更加便利，各個方面所產生的數據都能夠在計算機中準確的記錄下來，這種技術的開發給人們提供了一個新的行為途徑。通過對人的行為進行定量分析，例如時間序列分析，可以記錄在一定的時間段發生的行為數據，通過所記錄內容分析其特征，得出發展趨勢。當行為被當做一種定量來研究的時候，空間和時間的移動分布是重要的兩點，這種復雜的系統可以看成一個網絡結構。

一、公文收發的時間間隔

傳統分析中，由于技術落后，對行為的分析都是先假設所發生的行為是均勻隨機的，在發生的一段時間內，行為是按照負指數分布的，而數量是按照泊松分布。隨著技術的不斷進步，在近些年對行為的研究中發現，之前所假設的均勻隨機并不是正確的，行為實際上具有陣發性和重尾性，并且應該用冪律分布表示時間間隔。

公文收發的時間間隔的研究中，將公文看做一個整體，其中來源單位并不加以區分。統計中，根據時間間隔的數據得到頻率的分布圖，并且采用P（X≥x）分布形式消除在尾部產生的不規則波動。如圖1所示，

從圖中可以得出，數據的排列近似一條直線，可用一個冪律函數表示。所以公文收發的動作行為也屬于人類行為的一種，具有非泊松特征，也就是在很短的時間間隔內產生的頻率高，反而在長時間間隔中產生的頻率很低，具有非均勻的特性。所以對于公文的發布在一定時間內連續發布是一種多發性行為，只有很少的公文發布單位在公文發布一次之后就不再發布。在人們生活中具有長時間間隔與作息相關，大部分情況是由于長假所導致，形成了時間間隔的冪律分布形態。

二、收文相關的時間序列

時間序列的存在具有非常重要的作用，可以幫助人們對現象客觀的觀察，得到統計的結果和認識到統計的規律，掌握行為的發展趨勢，通過對時間序列采用重標極差法進行相關性分析。

從相關性分析中能夠得出公文的收發行為是不具有隨機的特性的，并且通過觀察得知持久性具有逐漸增強的特性，發展的趨勢呈正相關規律性發展，其中發揮明顯作用的是行為中的記憶效應。這些結果表明公文收發情況具有穩定性和持續性，這種行為具有循環的特性，循壞的周期與人們工作的時間相吻合，說明數據的循環并不隨機。

三、公文收發記錄的可視網絡分析

對可視網絡分析借鑒了之前研究的時間序列以及復雜網絡，將所研究的時間序列轉變成可視網絡。

（一）算法

可視圖算法如圖2所示，基本思想就是通過柱狀圖上的線的表達得到復雜網絡，數據觀測值可以從柱狀圖的高度得出。每一個節點與數據點都是一一對應的，同時可以通過可視線判斷節點之間的連接關系。

水平可視圖算法通過圖3所示，在柱狀圖的數據之間畫出水平線，這條線并不將任一數據切斷，此時就可以在這兩個數據中對應的點間建立連接。時間序列相同，得到的轉換而來的水平可視圖就包含在可視圖中。由此可知，通過轉換得到的具有連通性的無向無權的網絡是一種復雜網絡。這兩種算法的優點就是能夠保留時間序列中的結構特征，同構周期序列到了一個規則網絡、指數網絡、無標度網絡。從復雜網絡中不僅得到并驗證了時間序列的特征，還用其理論研究出了關于時間序列的其他屬性。

算法可以將時間序列用網絡表示，來體現公文的收發數量。兩種算法的網絡表示雖然不相同，在水平可視網絡中排列顯得稀疏，但在結構上也極為相似。如圖4、圖5所示，

（二）可視網絡特征

通過對可視網絡中拓撲特征的計算，得出了網絡在積累度中按照冪律形式表現出來，是一種無標度網絡。經分析得出，公文收發的時間序列可以轉化為無標度特征和等級結構，同時所得結論又可以驗證時間序列的分形特征，原始時間序列中的數據之間存在著非常密切的聯系。

（三）討論

通過研究得出，兩種算法得到了相同的拓撲結構，雖然拓撲參數不同，但也不影響網絡中的定性分析，在對大型的網絡進行分析時可以通過較小的運算量得到。

結語：上文在對政府公文收發這種行為中，運用復雜網絡驗證時間序列特征。通過一系列的簡單研究中得到公文在收發時時間序列的特征，與人類的行為密切相連。兩種算法可以減少復雜網絡中的運算量，為實際應用運算提供的良好途徑。同時對人類行為研究的結果給映射提供了理論依據。

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