从随机性中提升图以揭示信息网络
社会与信息网络
2017-01-03 v1 物理与社会
摘要
我们分析了增长信息网络中平均度与幂律度分布指数之间的细粒度联系。我们的起始观察是，幂律度分布的指数随网络规模递减，而平均度随网络规模递增。我们的实验基于三个 Twitter @提及网络以及另外三个来自 Koblenz Network Collection 的网络。我们观察到，现有的流行网络模型无法同时解释幂律度分布指数的递减与平均度的递增。我们提出了一种结合指数增长与幂律发展网络的模型，在该模型中，新的“同质性”边被持续添加到节点上，且与其当前的同质性度成正比。平均度增长与幂律度分布指数函数的参数依赖于网络增长指数参数的比率。具体而言，我们将平均度的增长与幂律度分布指数的递减联系起来。在我们之前的工作中，这两种情况仅有一种被处理过。现有模型甚至其组合只能重现我们在增长信息网络中观察到的一些关键新现象。
引用
@article{arxiv.1701.00406,
title = {Raising Graphs From Randomness to Reveal Information Networks},
author = {Róbert Pálovics and András A. Benczúr},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.00406},
year = {2017}
}