基于适应度的有向网络层次增长模型
物理与社会
2024-05-13 v1
摘要
越来越多的关注被引向这样一个事实：许多真实的有向网络通过营养级分析和非正规性等技术测量，表现出层次性和方向性。我们提出了一个简单的增长网络模型，其中连接到节点的概率由基于度的优先连接机制和节点间适应度差异定义。特别是，我们展示了基于度的优先连接和节点适应度相互作用等机制如何导致真实网络中观察到的层次性和方向性谱的出现。在这项工作中，我们研究了该模型与网络层次相关的各种特征，这些特征通过营养级分析来衡量。这包括：(I) 优先连接如何导致网络层次，(II) 无标度度分布和网络层次如何共存，(III) 节点适应度与营养级之间的相关性，(IV) 适应度参数如何预测营养非相干性，以及营养级差异分布与适应度差异分布的比较，(V) 营养级与度不平衡之间的关系，以及适应度层次两端节点的独特作用，以及 (VI) 适应度相互作用和基于度的优先连接如何相互作用以生成具有不同相干性和度分布的网络。我们还提供了一个示例，说明这项工作在分析真实历史网络时所能提供的直觉。这项工作为理解有向网络中产生层次的简单机制提供了见解，并量化了使用营养级分析作为真实网络分析工具的有用性和局限性。
引用
@article{arxiv.2405.06395,
title = {Fitness-Based Growth of Directed Networks with Hierarchy},
author = {Niall Rodgers and Peter Tino and Samuel Johnson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.06395},
year = {2024}
}
备注
50 pages, 15 figures