探寻最佳互联网模型

文献中报道的互联网模型主要旨在重现真实互联网中发现的无标度结构、高聚类系数和小世界效应，而其他重要属性（例如与中心性和层级测量相关的属性）则未被考虑。为了更好地表征和建模此类网络，必须考虑更多的拓扑属性。在本工作中，我们提出了一种可靠的多变量统计方法，包括特征空间和多变量统计分析（特别是典型投影），以便在考虑更大一组相关测量的同时表征多个互联网模型。我们应用该方法，在包含 21 项网络测量的集合下，确定九种复杂网络模型中哪些与真实互联网数据（在自治系统层面上）最兼容。我们得出结论：所考虑的模型中没有一个能高精度地重现互联网拓扑。