真實世界中的網路與圖模型

現代人已經離不開網路了，每天花費大量的時間在網路世界之中，如果問一個近似于哲學的問題-“什么是網路”，也許會被人懷疑是一個傻子，或者是外星人，不過，這個問題的答案可能是會像莎士比亞所說的“一千個人眼中有一千個哈姆雷特”，我的父母可能回答“網路就是微信，淘寶，京東，，”，因為他們每天都在使用它們，而廣場跳舞的大媽們可能還會包括“抖音，每日K歌”，他們概念中的網路指的是計算機資訊網，

除了計算機資訊網之外，在真實的世界中，還存在著各種各樣的網路，比如交通網-鐵路網，航空公司的航線網，道路網等等，現代都市中有電網，自來水管網，電信網，地下水網，污水網，在我們的社會中，存在著各種各樣人的關系網，我們的大腦是神經元通過突兀觸連接起來的巨大網路，細胞中的遺傳活動是受由基因通過調節蛋白質連接起來的復雜的網路控制，

什么是網路

提到我們生活中的那么多網路之后，我們再一次扮演哲學家來提問“什么是網路”？這個問題時，也許不再會說我是傻子或者外星人了，許多自然，技術和文化現象經常被描述成為網路，

要科學地研究網路，我們必須精確地定義網路的意義，用最簡單的話說，網路是由邊線連接在一起的節點（node）的集合，節點對應網路中的個體（如神經元，網站，人），邊（Relationship）則是個體之間的關聯（例如突觸，網頁超鏈接，社會關系），

網路科學

歷史上，科學家們很早就開始研究網路，圖的概念在1736年首次由瑞典數學家歐拉的論文中出現，他試圖解決戈尼斯堡七橋問題，

這個著名的7橋問題可以使用下面的圖來表示，其中的島嶼和河岸使用節點來表示，而橋用圖的邊來表示，

數學家研究抽象網路網路結構方法是圖論，它是數學的一個分支，數學家通過圖論來揭示各種網路的普遍規律，并且解決實際問題，例如計算機網路中的路由，物流，導航中道路的優化等都使用到最短路徑演算法，

網路思維

前一陣子，網路上有一個熱詞，叫做“互聯網思維”，大多是“耗子免費給貓提供貓糧，讓魚買單”之類的網路賺錢秘籍，我們這里提到的“網路思維”與“互聯網思維”完全不同，網路思維是指關注的不是事物的本質，而是事物之間的關系，

真實世界的網路

有了網路的定義，我們再來看現實世界就會驚喜地發現，復雜的事情大多數是有一些簡單的事情構成的，將藐視復雜的事情進行分解后，他們具有驚人的相似性，

昆蟲群落

比如一個蟻群可能是由數百乃至上百萬只螞蟻構成，單只螞蟻卻相對簡單，它們受遺傳天性尋找食物，對蟻群中的其它螞蟻釋放化學信號做出簡單的反應，抵抗入侵者等等，雖然單只螞蟻相對簡單，但是整個蟻群一起構造出來的結構卻復雜驚人，如果將單個螞蟻作為網路的節點，單個螞蟻的行為和天性是這個節點的屬性，而它們之間化學信號的傳播關系是節點之間的邊，

流行病傳播

最近，人類被新冠病毒搞得暈頭轉向，流行病的傳播是靠人的相互接觸迅速傳播的，所以追蹤流行病傳播網，就需要構建人的網路，如果我們采集到每個家庭成員，他們居住的地方， 作業學習的機構，主要社會關系，加上他短期內活動軌跡，就醫病歷資料，這些資料構建成為一個復雜的網路圖，依據這個網路圖就完全可以按不同的程度追蹤到各種密切接觸者，同樣地，每個人的資訊并不多，但是從系統資訊中就能夠獲取巨大的社會化健康資訊，

社會網路

在人類的經濟活動中，掌握各種網路至關重要，比如人們就非常熱衷于建立人際關系，出了事情，第一想到的就是“找人”，托關系，許多人花費了大量的時間和金錢來維護和發展他們的人際關系，銷售員的主要活動也是發展公司的客戶關系，從中可以看出，關系網的價值，

互聯網經濟

在互聯網時代，通過資訊技術來構建各種網路，例如精準廣告，商品推薦，人才招聘都是依靠收集客戶資訊，構建復雜的網路，從中提取商業價值，所以可以說，成功的互聯網應用專案的本質是通過某些手段構建復雜的事物網路，嘀嘀打車網依靠構建乘客，出租車，地點，道路的關系網而成功地成為世界上最大的出租車公司，而且他們擁有的這個巨大的網路還能夠提取更多的價值，甚至軍事，安全情報，所以極有可能影響國家安全，

可以不夸張地說，得網路者得天下，

電網

網路中的節點代表了電網中的主要組成部分：電廠，變壓器，變電站，邊代表他們之間的高壓輸電線，

物聯網

物聯網是通過巨量的傳感器和執行機構，將更多的自然界，工廠，企業和城市中的各種環境資料接入現有的計算機網路，以便人類能夠觀察出傳統技術無法獲得的系統行為，并且能夠及時地加以控制，

顯然，物聯網是一個節點數量巨大的網路，節點是人，機構，設備和軟體服務，邊線是它們之間的各種關系，以一個學校的能源管理物聯網系統為例，

節點：

人員節點：學生，教師，宿管員，

機構節點： 學院，系，班級

建筑物節點：教學大樓，圖書館，宿舍樓，教室，實驗室，宿舍，洗衣房

設備節點： 水電表，燈具，空調，路燈，，，

關系：

人員與組織之間的隸屬關系，設備的分層和連接，軟體的呼叫，資料訂閱和發布等關系，電表，空調與建筑的位置關系，

物聯網是“事物”的網路，這里的事物包羅萬象，包括了任何能夠數字化描述的事物，包括機器，人，動物，軟體等等，這些事物是又相互關系的，搞清楚事物的相互關系，就能夠當一個事件發生時，根據資料的脈絡，通知相關的節點發生改變，如果事物是節點的話，物聯網本質上是多個節點的網路，所以有人說，物聯網是圖，圖就是物聯網，

相似性

很難想象昆蟲群落于電網之間存在共性，但是網路科學家們的研究表明，它們實際上都是所謂“小世界網路”平均路徑很短，具有高度的集群性，

圖模型

計算機科學家研究各種資料結構，軟體介面和通信協議，嘗試來建立真實世界事物及其關系的數字化模型，使用這樣的數字化模型能夠更加高效率地采集，存盤和分析真實世界的變化，并且及時有效地實施控制，近幾十年來的研究成果中最為有效的方法就是面向物件程式設計思想，通過抽象，繼承，實體等方法，物件能夠很好地建立事物的模型，但是要通程序式才能描述物件物體之間的各種關系，圖模型比物件模型更細化，更簡單，按照專業術語而言，叫做顆粒度更高，

圖模型的幾個要素：

• 節點（Nodes）
• 關系（Relationship）
• 屬性（Property）可以定義在節點和關系上
• 標簽（Label） 代表節點的類別，

例如：下面的這張圖反映了兩個人A和B以及一臺車的關系，它由三個節點和四個關系構成，如果在每個節點中還包含人的姓名，性別，年齡以及車的型號，顏色等屬性，含有的資訊量就更加豐富，

事實上自動化控制領域的OPC UA 標準就是基于圖模型的方式來描述物件，在它的資訊模型中，最小的單元是節點（node），而關系稱為Reference.

資料脈絡（Data Context）

物聯網中的資料是具有復雜的關系，比如公司擁有車間，車間擁有生產線，生產線擁有設備，設備中有電機和傳感器，不同的人員和軟體在不同的時刻關心和處理的資料也是不同的，一個物聯網系統中事物的關系是非常復雜的，多樣的，因此，表現事物的資料也存在復雜的關系，資料的關系稱為資料的背景關系（Context），有人稱資料的背景關系關系為“資料的脈絡”，非常的貼切，如果資料脫離了背景關系關系（context），那它僅僅是資料而已，資料背景關系對于資料而言，就好比如魚得水，

圖資料庫

圖資料庫是圖模型資料的資料庫，它的資料建立，查詢和修改都是以圖的形式進行的，所以，要建立圖模型的物聯網需要使用圖資料庫，neo4j是目前最流行的開源圖資料庫，

結束語

在真實世界中，存在著許多十分相似的網路結構，可以使用極為簡單的圖來建立它們的模型，

圖模型和圖資料庫得到廣泛的關注，并且在許多應用領域獲得的應用，圖模型的概念將和面向物件的概念一樣，在數字化建模中獲得應用，圖模型與面向物件的模型相比更加能夠描述事物之間的資料脈絡（Data Context），

在互聯網，物聯網，智能制造，工業4.0 等諸多領域，采納了圖模型和圖資料庫技術，理解了圖模型的概念，有助于你理解其中的標準，術語和技術