社交网络中自相似性的两种幂级数模型
社会与信息网络
2015-06-25 v1 物理与社会
摘要
提出两种幂级数模型来表示自相似性，并与Zipf和Benford分布比较。由于社交网络的演化与在许多层面上复制自相似性相关，互连的性质可作为其组织最优性的度量。与Zipf分布（其中间项是相邻项的调和平均）不同，我们的分布考虑中间项为几何平均。在其中一个幂级数模型中，某一层面的缩放因子被证明是黄金比。描述了一种通过两种不同自相似性度量之间振荡的网络演化模型。
引用
@article{arxiv.1506.07497,
title = {Two Power Series Models of Self-Similarity in Social Networks},
author = {Subhash Kak},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.07497},
year = {2015}
}
备注
12 pages, 4 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:0812.2891 by other authors without attribution