复杂网络中简单性的探寻

复杂网络可被理解为连通性偏离规则或近规则图（被视为“简单”）的图。尽管迄今为止对复杂网络的大量关注确实由其“复杂”结构所驱动，本文中我们致力于在复杂网络中识别简单性，即规律性。基本思想是寻找表现出局部度量（如节点度与聚类系数）小离散度（例如标准差或熵）的子图。该方法为识别具有近乎均匀连通性的子图（斑块）铺平了道路，从而补充了对网络复杂性的刻画。我们还进行了级联失效分析，揭示出在“简单”区域移除顶点对网络结构造成的损害小于在异质区域移除顶点。我们以四个理论模型以及三种不同物种的蛋白质-蛋白质相互作用网络为例说明了所提方法的潜力。我们的结果表明，蛋白质相互作用的简单性随自然选择而增长。这种简单性的增加使这些网络对级联失效更具鲁棒性。