随机派系网络模型统计性质研究

摘要：

提出派系作为构建复杂网络的基本模体,在随机选择规则下,采用自然增长方式构建随机派系网络的方法,并比较分析在此方式下网络的度分布、平均路径长度和聚类系数.研究发现随机派系网络的度分布服从多重泊松分布,且派系大小n越大,分层越多;随机派系网络相比于ER随机网络具有更高的聚类系数,且派系大小n越大,聚类系数越大;随机派系网络相比于ER随机网络具有更短的平均路径长度,且派系大小n越大,平均路径长度越短.随机派系网络模型是一个具有高的聚类系数和短的平均路径长度的网络模型,可以较好地描述现实中的复杂网络的高聚类小世界的性质,它为小世界网络模型的构建提供一种新的思路.

关键词：复杂网络、派系、聚类系数、平均路径长度

所属期刊栏目：44

分类号：O414.2(理论物理学)

资助基金：国家自然科学基金12074107

在线出版日期：2022-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：466-472