1.2 图论在中医药研究中的应用

    作为一项通用性的分析技术，使用图论研究的中医问题也十分丰富，例如佟旭[13]提出的基于复杂网络重叠社区发现算法的特征选择，能有效提取出对证型代表性强且区分度高的典型特征组合，所得出的多种建模策略可胜任糖尿病肾病多证型分类任务，类似模型也适用于中医药领域具有高维度、稀疏性和非线性特点的其他数据和类似问题的建模研究。而在针灸领域，图论更广泛地应用于观测针刺特定穴位后脑功能的改变数据分析，如付彩红[14]应用独立成分分析提取静息态多个脑功能网络，并通过比较分析中风偏瘫患者和健康受试者脑网络内的功能连接的特点，探讨中风偏瘫患者脑功能网络变化的异常特征。在此基础上，采用格兰杰因果分析进一步探讨针刺对中风偏瘫多个脑网络间的调节效应。

    1.3 图论研究的主要参数介绍

    在图论研究过程中，对于某一网络的拓扑特征分析，主要从最短路径、平均路径、网络直径、节点度、度分布、度中心性、介数中心性、聚集系数和特征向量等参数展开，下面本文就这些参数作简要介绍。

    1.3. 最短路径、平均路径和网络直径

    最短路径是连接两个节点的所有路径中最小的路径 ......