揭示大型无标度网络中的异配性
物理与社会
2015-06-04 v4 统计力学
社会与信息网络
摘要
大型自组织网络（如互联网、万维网、社交网络和生物网络）中的混合模式通常由相邻节点间的度-度依赖性来表征。本文提出了一种新的度量度-度依赖性的方法。常用同配系数的一个问题在于，在异配网络中其数值随网络规模增大而减小。我们从数学上解释了这一现象，并在合成图和真实网络数据上验证了结果。作为替代方案，我们建议使用秩相关度量，如 Spearman's rho。我们的实验令人信服地表明，Spearman's rho 在规模不同但结构相似的图中产生一致的值，并且能够揭示大型图中强（正或负）的依赖性。特别地，我们在 Web 图中发现了比以往认为的强得多的负度-度依赖性。秩相关允许我们比较不同规模网络的同配性，而同配系数由于其本质上依赖于网络规模，无法实现这一点。我们得出结论，秩相关为揭示网络混合模式提供了一种合适且信息丰富的方法。
引用
@article{arxiv.1204.0266,
title = {Uncovering disassortativity in large scale-free networks},
author = {Nelly Litvak and Remco van der Hofstad},
journal= {arXiv preprint arXiv:1204.0266},
year = {2015}
}