用大学术语关联网络模拟城市标度律

在本文中，我们试图增进对城市标度现象的理解。我们研究当一个网络规模增大时超线性标度如何涌现，以及这种标度如何依赖于构成网络的元素出现情况。为此，我们将城市视为复杂网络，并通过一所大学的出版物网络来模拟。在此模拟中，出版物扮演城市居民的角色，出版物中的概念(术语)代表居民的能力与特质。我们计算术语的共现，并基于这些连接创建网络，通过从出版物总集中依次添加出版物使该网络增长。由此我们得到一系列不同规模的网络，模拟了一系列具有不同居民数量的城市。我们分析了四个网络参数如何随网络规模增大而增加。网络链接数和总网络关联强度是主导标度现象的参数，可视为城市社会经济强度的模拟。我们发现这些网络参数对网络规模存在显著的幂律依赖。在我们的方法中，簇的数量可解释为网络内复杂性的度量。由于出现阈值决定了术语的多样性，我们可能预期出现阈值与簇数量之间存在特殊关系。事实确实如此：对于其他三个网络参数，标度指数随出现阈值增大而增大，而簇数量是唯一标度指数随出现阈值增大而减小的网络参数。最后，我们讨论了我们的出版物术语网络方法如何与城市中的标度现象相关联。