不同于规则网络和随机网络，复杂网络具有小世界效应和无标度特性。小世界效应：大的簇系数和小的平均距离。 无标度特性：节点度服从幂律分布—具有某个特定度的节点数目与这个特定度之间的关系可用一个幂函数近似表示。 统计特征：(1) 簇系数：用来衡量网络节点聚类的情况，对于某个节点,它的簇系数被定义为它所有相邻节点之间连边的数目占可能的最大连边数目（k(k-1)/2，k为节点数）的比例,网络的簇系数C则
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2024-10-28 09:10:37
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无标度网络具有形似马太效应的分布特性，并且它的度分布的统计特性呈现幂律分布，直接上老师PPT：现在要去验证这个特性。从上图可以看出，这样的幂律分布经过两边取对数后，可以在对数坐标系下近似成一个直线的形式。实际上不需要这样一张对数坐标纸，只要将统计好的<度数:该度的节点数>均取同底的对数(我取的是自然对数)，也就是logf(x)和logx，再作为纵坐标和横坐标放在坐标系中就可以寻求回归直
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2024-04-20 20:19:48
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第一次接触复杂性科学是在一本叫think complexity的书上，Allen博士很好的讲述了数据结构与复杂性科学，barabasi是一个知名的复杂性网络科学家，barabasilab则是他所主导的一个实验室，这里的笔记则是关于里面介绍的课程的笔记，当然别人的课程不是公开课，所以从ppt里只能看到骨干的东西了，对了补充下，slider相关的书籍在这里可以找到回顾我们的研究一个网络模型的三个特征：
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2023-12-23 15:16:48
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基础概念：
1.复杂网络：具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称之为复杂网络。
①小世界特性
小世界特性（Small world theory）又被称之为是六度空间理论或者是六度分割理论（Six degrees of separation）。小世界特性指出：社交网络中的任何一个成员和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个。
复杂网络（Complex Network），是指具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络。特征：小世界、集群即集聚程度的概念、幂律的度分布概念。BA模型是由巴拉巴西（Albert-László Barabási）与阿尔伯特（Réka Albert）提出的无标度网络模型。在此之前，大多数网络被想当然的认为是随机的，因此连接度分布可以近似用泊松分布来表示，而巴拉巴西与其学生阿尔
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2023-08-04 19:52:42
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病毒传播为什么如此迅速？我不是医学专业的，所以我无法从专业的视角去解释病毒到底是什么，它们的行为我也不懂，但是我可以从另一个专业的视角，给大家普及一下病毒传播的承载介质，即 网络 。我不可能去描述真实的网络，所以我只能用抽象的网络去仿真真实的网络，这很容易。如果我们把所有的城市（或者一个人）看作一个网络的节点，两个城市之间的或真实或虚拟的链接看作该网络的一条边。那么一个城市在考虑是否与另一个城市建
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2023-11-30 12:48:59
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无标度网络是一类重要的网络拓扑结构，在许多复杂系统中具有广泛的应用，例如社交网络、交通网络及生物网络等。该网络的结构特征是某些节点被连接得特别多，而大部分节点的连接数较少，从而导致网络呈现出“小世界”效应和高聚类性。在这篇博文中，我将详细记录用 Python 生成无标度网络的过程，突出其业务影响及实现细节。
## 背景定位
无标度网络的核心在于其微小的度分布特征，通常用幂法则来表示。根据不同的
BA无边度网络模型构造算法（1）增长：从一个具有 m_0 个节点的联通网络开始，每次引入一个新的节点, 并且连到 m 个已经存在的节点上，这里 m <= m_0。（2）优先连接：一个新的节点与一个已经存在的节点 i 相连的概率 w 与节点 i 的度 k_i 之间的关系为 w = k_i / ( k_1 + k_2 + k_3 + ... + k_n )，其中n为网络中的节点的总个数。特别的说
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2024-04-13 06:08:25
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传统的随机网络（如ER模型），尽管连接是随机设置的，但大部分节点的连接数目会大致相同，即节点的分布方式遵循钟形的泊松分布，有一个特征性的“平均数”。连接数目比平均数高许多或低许多的节点都极少，随着连接数的增大，其概率呈指数式迅速递减。故随机网络亦称指数网络。节点连接数的泊松分布： 一个随机网络： 现实世界的网络大部分都不是随机网络，少数的节点往往拥有大量的连接，而大部分节点却很少，一般
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2023-07-02 15:11:15
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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要1.随机网络（random network） 2.无标度网络 （scale-free network） 3.小世界 network 4.NS小世界network 首先，通过随机
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2023-11-23 18:25:16
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网络节点的度没有明显的特征长度我们就称之为无标度网络。一、BA无标度网络模型1、模型概述ER随机图和WS小世界模型忽略了实际网络的两个重要特性： （1）增长特性：即网络的规模是不断扩大的。例如每个月都会有大量的新的科研文章发表，www上则每天都有大量新的网页产生。而ER随机图和WS小世界模型中网络节点数是固定的。 （2）公先连接特性：即新的节点更倾向于与那些具有较高连接度的hub节点相连接。这种现
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2024-05-13 18:04:32
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# Python无标度网络的探索
无标度网络（Scale-Free Network）是一种广泛存在于自然界和社会网络中的连接模式，其最显著的特点是，网络中节点的连接数分布遵循幂律法则。也就是说，少数节点拥有大量的连接（高度节点），而大多数节点只有少量连接。这种网络结构在互联网、社交网络、大规模科学合作网络等领域发挥着重要作用。
## 1. 无标度网络的生成
无标度网络的生成通常采用“优先连接
Network Models - Random network, Scale-free network, Hierarchical network 随机网络The Erdös–Rényi (ER) model of a random network14 (see figure, part A) starts with N nodes and connects each pair of nodes
无标度网络 在网络理论中，无尺度网络（或称无标度网络）是带有一类特性的复杂网络，其典型特征是在网络中的大部分节点只和很少节点连接（节点的’度‘很小），而有极少的节点与非常多的节点连接（节点的’度‘非常高）。这种关键的节点（称为“枢纽”或“集散节点”）的存在使得无尺度网络对意外故障有强大的承受能力，但面对协同性攻击时则显得脆弱。现实有1000个节点的BA模型网络中的许多网络都带有无尺度的特性，例如
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2023-12-12 23:00:20
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目录一、前言二、无标度性（scale-free）三、标度不变性（scale invariance）四、总结参考文献 一、前言在学习《Emergence of Scaling in Random Networks》这篇经典的文章时，文中提到了两种说法的性质——无标度性（scale-free）与标度不变性（scale invariance），往往我们会把它当作是同一种性质，或许事实也确实如此。二、无标
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2023-10-26 14:16:08
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0. BA无标度网络模型简单介绍：实际网络的两个重要的特性： （1）增长性：即网络的规模是不断的增长的，ER随机图和WS小世界模型中的网络的大小是固定 （2）优先连接（Preferential attachment以下简称PA）：新的节点更倾向于和那些具有较高的连接度
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2024-04-17 14:44:09
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无标度网络1.简介传统的随机网络(如ER模型)，尽管连接是随机设置的，但大部分节点的连接数目会大致相同，即节点的分布方式遵循钟形的泊松分布，有一个特征性的“平均数”。连接数目比平均数高许多或低许多的节点都极少，随着连接数的增大，其概率呈指数式迅速递减。故随机网络亦称指数网络。现实世界的网络大部分都不是随机网络，少数的节点往往拥有大量的连接，而大部分节点却很少，一般而言他们符合zipf定律，(也就是
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2024-09-01 18:50:37
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目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 1.随机网络（random network） 2.无标度网络
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2024-08-28 20:23:24
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# 无标度网络的构建与应用
## 什么是无标度网络？
无标度网络（Scale-Free Networks）是指其节点的度分布遵循幂律分布的网络结构。这种网络的特点是，大部分节点的连接数相对较小，但有少数节点（称为“枢纽”或“超级节点”）的连接数极其庞大。无标度网络常见于许多真实世界的网络中，包括互联网、社交网络和生物网络等。
## 为什么选择无标度网络？
无标度网络在许多领域展现了强大的鲁
# 教你如何使用Python生成无标度网络
## 一、流程
下面是生成无标度网络的整个流程，可以用表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | -------- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建一个空的图形对象 |
| 3 | 添加节点到图形对象中 |
| 4 | 添加边到图形对象中 |
| 5 | 可选：绘制网络图 |
## 二、具体操作步骤
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原创
2024-06-28 06:16:00
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