基于局部和全局规则的加权网络模型
无序系统与神经网络
2007-05-23 v1
摘要
我们将介绍两种描述加权复杂网络的演化模型。尽管微观动力学不同，这两种模型被发现具有相似的数学框架，因此表现出一些常见行为，例如幂律分布和度、权重、强度的演化。我们还研究了基于特定参数的非平凡聚类系数 C 和可调节度关联系数 r。大多数结果都得到了当今经验证据的支持，可能为我们更好地描述加权网络的层次结构和组织架构提供了帮助。我们的模型受到 Alain Barrat 等人提出的加权网络模型（BBV）的启发，可以被视为对其原始工作的有意义的发展。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0505417,
title = {Weighted Network Models Based on Local and Global Rules},
author = {Bo Hu and Gang Yan and Wen-Xu Wang and Wen Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0505417},
year = {2007}
}
备注
9 pages, 11 figures, submitted to PRE