为何社交网络不同于其他类型网络
统计力学
2009-11-10 v1 无序系统与神经网络
摘要
我们认为社交网络与大多数其他类型网络（包括技术网络和生物网络）在两个重要方面存在差异。首先，他们具有非平凡的聚类或网络传递性；其二，相邻顶点之间的度之间呈正相关，称为 assortative mixing。社交网络常被划分为组或社区，最近有人建议这种划分可解释所观察到的聚类。我们演示了网络中的组结构也能解释度相关性。我们使用一个简单模型表明，只要组大小存在变异，我们应期望出现 assortative mixing，且预测的 assortative mixing 水平与真实网络中观察到的水平相当。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0305612,
title = {Why social networks are different from other types of networks},
author = {M. E. J. Newman and Juyong Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0305612},
year = {2009}
}
备注
9 pages, 2 figures