复杂网络中的核心名词及其定义如下：

### 一、基础构成元素

**节点（Node）**

表示网络中的个体或事物，可以是人、城市、网页、基因等实体。例如社交网络中的用户、互联网中的服务器等。

**边（Edge）**

连接节点的关系或连接，可表示实体间的互动或依赖关系。边可有权重（表示连接强度）和方向（单向或双向）。

**邻居节点（Neighbor Node）**

与某个节点直接相连的其他节点。例如在社交网络中，你的朋友列表即为你的邻居节点。

### 二、关键特性

**自组织性（Self-organization）**

网络能自发形成有序结构，无需外部干预。例如交通网络中的路网形成、生物神经网络的功能实现等。

**自相似性（Self-similarity）**

网络在不同尺度上呈现相似的结构特征。例如城市交通网络在不同区域具有类似的分支模式。

**吸引子（Attractor）**

网络中节点行为的稳定状态，如社交网络中的社区结构或互联网的枢纽节点。

**小世界性（Small World）**

网络中任意两点间的平均路径长度较短，具有“近邻效应”。例如社交网络中熟人关系的传播特性。

**无标度性（Scale-free）**

网络中节点的度分布符合幂律分布，少数节点具有极高连接度。如互联网中的顶级网站和热门节点。

### 三、其他相关概念

- **加权网络（Weighted Network）** ：边具有数值权重，表示连接强度。

- **有向网络（Directed Network）** ：边具有方向性，如社交网络中的好友关系。

- **无向网络（Undirected Network）** ：边无方向，如完全图、环形网络等。

### 四、应用领域示例

- **社交网络** ：用户关系网络，具有小世界性和无标度特性。

- **互联网** ：全球节点互联的庞大网络，体现小世界性和无标度性。

- **生物网络** ：如神经网络，展示自组织性和动态性。

以上名词和特性共同构成了复杂网络的基础框架，理解这些概念有助于深入研究网络行为及应用。