具有层次组织和异配混合的加权网络的基于排名的模型
无序系统与神经网络
2015-06-25 v1
摘要
受最近引入的依赖于节点声望度量排名的网络增长机制[S. Fortunato等人，Phys. Rev. Lett. 96, 218701 (2006)]的启发，研究了一个基于排名的加权网络演化模型。网络的演化规则基于节点强度的排名，这耦合了拓扑增长和权重动力学。解析解和数值模拟都表明，在增长动力学参数（）的整个区域内，生成的网络具有度、强度和权重的无标度分布。我们还表征了这类网络的聚类和相关性性质。结果表明，在时发生结构相变，对于，生成的网络同时表现出层次组织和异配度相关性，这与广泛的生物网络一致。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0609361,
title = {Rank-based model for weighted network with hierarchical organization and disassortative mixing},
author = {Liang Tian and Da-Ning Shi and Chen-Ping Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0609361},
year = {2015}
}
备注
4 pages, 5 figures