迈向复杂网络社区结构的分形起源：一种基于模型的方法

在本文中，我们提出一个假设：复杂网络中社区的结构可能源于其潜在的分形性质。该假设不仅基于一个普遍观察，即许多真实网络具有多层次组织，这让人联想到经典分形的几何自相似性。支持该假设的定量论据如下：首先，许多具有明确社区结构的非分形真实复杂网络在适当稀释时显现出分形性质；其次，许多真实网络中观察到的无标度社区规模分布直接与尺度不变的盒子质量分布相关，后者近来被描述为分形复杂网络的一个基本特征。我们在一个具有社区结构的演化网络通用模型中检验该假设，该模型展现出双重尺度不变性：分别体现在节点度和社区规模层面。我们表明，至少在该模型中，所提假设不能被拒绝。其理由是，在所研究的网络中可识别出一种分形核，当通过有监督方式移除社区检测算法所识别的模块间连边时，该分形核表现为一个宏观连通分量。