链式模体：复杂网络的尾部与柄部
无序系统与神经网络
2009-11-13 v3 统计力学
摘要
人们对复杂网络的兴趣很大程度上源于其结构化且通常非均匀的连通性。由于多样的连通模式往往导致不同的网络动力学，并且它们提供了识别和分类多种类型复杂网络的手段，因此获得有意义的局部网络拓扑度量变得至关重要。除了节点度、聚类系数和最短路径等传统特征外，文献中引入了模体（motifs）以提供对网络连通性的补充描述。本工作提出了一种新型模体，即节点链，定义为度为 2 的连通节点序列。根据其端点类型（例如开放或连接），这些链被细分为索（cords）、尾（tails）、环（rings）和柄（handles）。本文描述了随机网络和无标度网络中此类模体密度的理论分析，并提出了一种在一般网络中识别这些模体的算法。通过涵盖 16 个案例的五类真实世界网络，展示了考虑链进行网络表征的潜力。我们获得了一些有趣的发现，包括在真实世界网络（尤其是 WWW、书籍网络和电网）中观察到了大量链。此外，还研究了由不完全采样网络产生链的可能性。
引用
@article{arxiv.0706.2365,
title = {Chain motifs: The tails and handles of complex networks},
author = {Paulino R. Villas Boas and Francisco A. Rodrigues and Gonzalo Travieso and Luciano da F. Costa},
journal= {arXiv preprint arXiv:0706.2365},
year = {2009}
}
备注
13 pages, 8 figures. A working manuscript, comments welcomed