加速增长的HK网络演化模型

摘要：

近年来,随着复杂网络演化模型的深入研究,研究的焦点已从全局结构转移到了局部结构,其中,网络的集团度及其分布受到了广泛关注.实证研究表明,大量真实网络具有幂律的低阶集团度分布,而且分布指数随集团阶数的上升呈下降趋势.这一普适规律无法由Holme和Kim(HK)模型的熟人推荐机制再现.在HK模型中考虑网络演化的加速增长这一重要因素,提出一种改进的HK模型.数值模拟显示,改进的HK模型生成网络的簇系数较大,平均最短路径较小,不仅具有小世界效应和无标度特性,而且再现了真实网络的低阶幂律集团度分布特性.此研究有利于更好地认识真实网络中的各阶基元.

关键词：复杂网络、网络演化、演化模型、加速增长、集团度分布

所属期刊栏目：42

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61300018,61103109;中央高校基本科研业务费ZYGX2012YB027,ZYGX2012J071,ZYGX2013J079,ZYGX2011J057

在线出版日期：2015-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：37-39