如何解决Barabási-Albert模型和Erdos-Renyi模型之间的差异
我正在尝试进行网络科学,并构建了具有相同数量节点和相同 p 的Barabasi-Albert网络(BA)和Erdos-Renyi网络(ER)。>
从度数分布图( k )中,我看到了明显的区别,因为ER没有像BA中那样连接到许多节点的节点(下图)。
BA:
但是我还应该注意其他哪些差异,这些差异的原因是什么?我认为BA是一个无规模网络,这有什么区别?
解决方法
因此从根本上说,它们是通过不同的方式创建的:
在Erdos-Renyi网络中,我们分配N个节点,然后以概率p连接每对节点。这意味着没有一个节点比任何其他节点具有更高的程度。
在B-A网络中,我们分配了N个节点,但是要创建它们,我们首先从一小组连接的节点开始。然后我们一次添加一个节点,直到获得N个节点。添加节点时,我们将其连接到少量现有节点,其概率与现有节点的程度成正比。结果,度数较高的节点(较早的节点)往往会获得更高的度数。
将其视为当前的美国经济。如果您天生富裕,您实际上是手头上的钱,但是如果您天生贫穷,则需要支付额外费用。这在马修的书中被称为matthew effect:“对于拥有财富的人,将会给予更多的回报,而对于那些没有资产的人来说,甚至将会被夺走”。
无论如何,结果是网络最终以幂律分布结束。这也倾向于影响诸如网络中节点之间的典型距离以及各种集中度度量之类的问题。因为有一些非常高的度节点,所以它们似乎是一切的中心,而低度的节点则通过其高度度的邻居与其余人口连接。
在鄂尔多斯-仁义网络中,它更加平等。
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