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아래는 vvgogh22가 나누고 싶은, 책 요약.

mafiaboy의 "Yes, I heard you!"
St.Paul의 복음 전파
두 명 다 Master of network
navigation of network 뿐만 아니라 structure and topology도 중요
20세기 과학은 reductionism(환원주의)
- 분할 지배하라, 악마는 미세한 부분들 속에 숨어 있다
하지만 자연은 self-organization하고 있다. (ComplexSystem)

쾨니히스베르크의 다리에 대한 오일러의 증명(Graph=nodes+links)
여러개의 nodes가 모여 cluster를 형성한다
에르되스와 레니의 Random graph
- 규칙성이 없다
- 공정치 못한 동시에 관대하다(부자 nodes와 가난한 nodes)
- 결국에는 철저히 평등적이다(network이 커지면 결국엔)

Frigyes Karinthy의 Literary caricature(Igy irtok ti)
Frigyes Karinthy의 책 - 연쇄(사슬)
Stanley Milgram의 임의의 두사람 간의 distance측정
- median(중앙값)이 5.5 -> Six Degrees of Separation
- 60억 nodes에 6 degrees
- small world
Web상의 임의의 두 문서간의 distance 18.59

clustering coefficient가 높을수록 조밀하다
clusters 간에는 소수의 약한 연결
에르되스 넘버
와츠-스트로가츠 모델 = 에르되스-레니(Random)모델+clustering

허브의 존재는 평등주의적 사이버스페이스에 대한 유토피아적 비전에 대해 가장 강력한 반론을 제기한다
The oracle of Bacon - 케빈 베이컨 게임
허브는 전체 네트워크의 구조를 지배하며, small world로 만든다
Web의 평균거리는 18.59이지만 yahoo.com를 통해 두세번 클릭으로 끝난다

Web-pages가 가지는 link의 분포는 멱함수 법칙(power law)을 따른다
다수의 작은 사건+소수의 큰 사건->멱함수 법칙(단순 감소 curve)
random network: 종형곡선
scale-free network: 멱함수 법칙

See also 파레토법칙, 프랙탈

scale-free network: 성장(growth)+선호적 연결(preference attachment)
사고의 전환의 대립축들
정적(static)<->성장(growth)
무작위(random)<->scale-free
구조(structure)<->진화(evolution)

rich get richer인데 어떻게 후발주자가 성공할 수 있는가?
preference attachment할 때 그 노드의 적합성(fitness)을 본다
topology 측면에서 모든 network는 2개의 category로 나눌 수 있다
- 1. scale-free,growth,preference attachment,fitness
- 2. 승자가 독식한다 ex>M$

Operation Eligible Receiver(NSA)
몇 개의 Hubs를 제거->critical point
robustness와 weakness의 공존
위상구조적 robustness가 network structural characteristic
연쇄사고는 복잡한 system의 dynamic characteristic

Florida의 투표 용지->network의 확산 과정
innovator->위험을 감수한 소수,일종의 Hub의 종류
확산 과정 규명->임계모델 도입
임계모델에서 중요한 두 가지 factor->확산율,결정적 임계
- 확산율>결정적 임계->확산,확산율<결정적 임계->소멸
Love bug를 전염성 한 가지만으로 그 끈질긴 생명력을 전부 설명할 수 있다고 말하긴 어렵다->실제 network에서는 전염성이 강하다고 보다 잘 확산된다고 할 순 없다
free-scale network에서는 전염 임계가 사리져버린다
AIDS는 scale-free에서는 더욱 확산된다(random이라면 지양이 가능)
자원이 한정되어있다는 점을 감안한 가혹한 해결책은 치료의 일차적인 대상을 Hub로 한정하는 것이다
정작 문제는 Hub가 누구인지를 정확히 알 지 못한다는 것이다
일정한 확률을 가지고 Hub를 식별해낼 수는 있다

취약성의 원인->Topology of network

www은 성공한 실패작->그 기능의 검증을 거쳐 기술적 완성이 되기도 전에 엄청난 속도로 유포
parasitic computer ex>SETI@home project(Berkeley Univ.를 중심으로)

Potter Stewart 대법관 "나는 오늘 어디까지가 외설인지를 규정하는 더 이상의 노력을 하지 않겠습니다.....또한 냉철한 지성으로 그 일을 완벽하게 해낼 만한 자신이 없습니다. 그렇지만 그것을 보는 순간만큼은 그것에 대해 알고 있다고 생각합니다."->Web-based community
searching engine은 incoming link의 개수를 조사하여 개수가 높을수록 indexing 확률을 높인다

보고싶다친구야

위키위키의 완벽한 이론서 입니다. 위키위키에 관심 있는 분은 꼭 읽어보세요 --고무신

아..어떻게 하셨는지..저는 그냥 링크 페이지 한 번 만들어 볼려고 한 번 해봤는데..
글 성격이 안맞다고 하시길래 바로 삭제했는데..어떻게 이런 복구가 가능한 지...신기하군요.. vvgogh22

Sequoia가 교보문고에 가서 앗 이 책이닷! 하고 집어들었다가 가격을 보고 도로 내려놨습니다. 요즘 출판사들은 다 도둑놈들이야 흑 ㅜ.ㅡ

개인적으로 ,이책에서 알게 된 것은 인터넷 아카이브 뿐이였다. 위키위키가 여기서 나올줄이야 상상을 했을까. ^^:-갈라드리엔

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