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A Tractable Complex Network Model based on the Stochastic Mean-field Model of Distance

机译:一种基于随机均值场的可追踪复杂网络模型   距离模型

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摘要

Much recent research activity has been devoted to empirical study andtheoretical models of complex networks (random graphs) with three qualitativefeatures: power-law degree distribution, local clustering of edges, and smalldiameter. We point out a new (in this context) platform for such models -- thestochastic mean-field model of distance -- and within this platform study asimple two-parameter proportional attachment model. The model ismathematicallly natural, permits a wide variety of explicit calculations, hasthe desired three qualitative features, and fits the complete range of degreescaling exponents and clustering parameters; in these respects it comparesfavorably to existing models.
机译:最近的许多研究活动已致力于具有三个定性特征的复杂网络(随机图)的实证研究和理论模型:幂律度分布,边缘局部聚类和小直径。我们为这种模型指出了一个新的平台(在这种情况下)-距离的随机平均场模型-并在该平台内研究了简单的两参数比例附件模型。该模型在数学上是完全自然的,可以进行多种显式计算,具有所需的三个定性特征,并且适合度缩放指数和聚类参数的整个范围;在这些方面,它可以与现有模型进行比较。

著录项

  • 作者

    Aldous, David J.;

  • 作者单位
  • 年度 2004
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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