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Clustering in complex networks. II. Percolation properties

机译:在复杂网络中群集。二。渗滤特性

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摘要

The percolation properties of clustered networks are analyzed in detail. In the case of weak clustering, we present an analytical approach that allows us to find the critical threshold and the size of the giant component. Numerical simulations confirm the accuracy of our results. In more general terms, we show that weak clustering hinders the onset of the giant component whereas strong clustering favors its appearance. This is a direct consequence of the differences in the k-core structure of the networks, which are found to be totally different depending on the level of clustering. An empirical analysis of a real social network confirms our predictions.
机译:详细分析了群集网络的渗透属性。在弱聚类的情况下,我们提出一种分析方法,使我们能够找到关键阈值和巨型组件的大小。数值模拟证实了我们结果的准确性。从更笼统的角度来看,我们表明弱聚类阻碍了巨型组件的发作,而强聚类则有利于其出现。这是网络的k核结构差异的直接结果,根据群集的级别,这些差异完全不同。对真实社交网络的实证分析证实了我们的预测。

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