仅利用局部信息的现实网络增长：从随机到无标度及超越
统计力学
2007-05-23 v2 无序系统与神经网络
物理与社会
摘要
我们引入了一个简单的单参数网络增长算法，该算法能够重现各种现实网络结构，而无需调用任何关于节点度的全局信息，如优先连接概率。无标度网络出现在准随机网络和准有序网络之间的转变点。我们提供了一个详细的 formalism，能够准确描述整个网络范围，包括这一临界点。我们的 formalism 建立在节点间连接的统计描述之上，而非单节点度，并且可以应用于任何现实世界网络——特别是那些节点-节点度相关性可能重要的网络。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0608733,
title = {Realistic network growth using only local information: From random to scale-free and beyond},
author = {David M. D. Smith and Chiu Fan Lee and Neil F. Johnson},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0608733},
year = {2007}
}
备注
Minor typos corrected