PAFit：一个用于时序复杂网络中优先连接与节点适应度非参数估计的 R 包

许多现实世界系统可被有益地描述为随时间增长的复杂网络。优先连接和节点适应度是两种简单的增长机制，它们不仅解释了现实系统中常见的某些结构特性，还关联到建模与推断中的许多应用。尽管已有统计包用于估计优先连接函数的各种参数形式，但尚无实现非参数估计过程的此类包。对优先连接函数估计的非参数方法允许对“富者愈富”现象进行相对更细粒度的研究，从而可能在解释现实网络中某些非标准结构特性的探索中带来新见解。本文介绍了 R 包 PAFit，它实现了在增长网络中估计优先连接函数和节点适应度的非参数过程，以及用于从这两种机制生成复杂网络的若干函数。该包的主要计算部分用 C++ 配合 OpenMP 实现，以确保对大规模网络的可扩展性。我们首先通过模拟示例介绍 PAFit 的主要功能，然后使用该包分析复杂网络领域科学家之间的合作网络。结果表明合作网络中联合存在“富者愈富”和“适者愈富”现象。估计的优先连接函数被观察到近似线性，我们将其解释为作者获得新合作者的机会与其当前合作者数量成正比。此外，估计的作者适应度揭示了复杂网络界中一批熟悉的面孔，属于该领域最适应度的网络科学家之列。