Weighted tunable clustering in local-world networks with increment behavior
Weighted tunable clustering in local-world networks with increment behavior
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具有增量行为的局部世界网络中的加权可调聚类
DOI：
10.1088/1742-5468/2010/11/p11009
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发表时间：
2010-11
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Huijia Li
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yinghong Ma;Huijia Li
由于一些现实网络不仅受到增量行为的影响，而且还受到网络中加入新节点的可调分簇机制的影响，因此描述这些实际网络的模型是很有意义的。本文提出了一种结合增量行为和可调聚类机制的加权局域世界模型，并研究了它的度分布和聚类系数等性质。数值模拟结果表明，该模型具有良好的右倾无标度特性。此外，我们还研究了模型中顶点之间的相关性，表明了模型的协调性。通过加权传播率对模型上的疫情传播过程的分析表明，可调的聚集性行为对疫情动态有很大的影响。
Since some realistic networks are influenced not only by increment behavior but also by the tunable clustering mechanism with new nodes to be added to networks, it is interesting to characterize the model for those actual networks. In this paper, a weighted local-world model, which incorporates increment behavior and the tunable clustering mechanism, is proposed and its properties are investigated, such as degree distribution and clustering coefficient. Numerical simulations are fitted to the model and also display good right-skewed scale-free properties. Furthermore, the correlation of vertices in our model is studied which shows the assortative property. The epidemic spreading process by weighted transmission rate on the model shows that the tunable clustering behavior has a great impact on the epidemic dynamic.
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DOI：
10.1063/1.1985375
发表时间：
2005-07
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
S. Dorogovtsev;J. Mendes
通讯作者：
S. Dorogovtsev;J. Mendes
DOI：
10.1103/physreve.67.056102
发表时间：
2002-08
期刊：
Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics
影响因子：
--
作者：
G. Szabó;M. Alava;J. Kertész
通讯作者：
G. Szabó;M. Alava;J. Kertész
影响因子：
2.4
作者：
Onnela, JP;Saramäki, J;Kaski, K
通讯作者：
Kaski, K
影响因子：
64.8
作者：
Jeong, H;Mason, SP;Oltvai, ZN
通讯作者：
Oltvai, ZN
DOI：
10.1103/physreve.73.036105
发表时间：
2006-03
期刊：
Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics
影响因子：
--
作者：
Qi Xuan;Yanjun Li;Tie-Jun Wu
通讯作者：
Qi Xuan;Yanjun Li;Tie-Jun Wu