Priority Weighted Fitness Model in Networks
Priority Weighted Fitness Model in Networks
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网络中的优先权加权适应度模型
DOI：
10.4028/www.scientific.net/amm.229-231.1854
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发表时间：
2012-11
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
陈新一
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
陈新一
像遗传网络或万维网这样多样化的系统最好被描述为具有复杂拓扑结构的网络。许多大型网络的一个共同特性是顶点连通性遵循幂律分布。这一特征被发现是三种一般机制的结果：(i)网络通过添加新顶点不断扩展，（ii）优先选择的新顶点与系统中不同顶点连接的加权选择的不同边，以及（iii）新顶点优先附着在已经连接良好的站点上的适应度概率。基于这些成分的模型再现了观测到的平稳无标度分布，这表明大型网络的发展是由鲁棒自组织现象控制的。实验结果表明，该模型更接近实际的Internet网络。
Systems as diverse as genetic networks or the World Wide Web are best described as networks with complex topology. A common property of many large networks is that the vertex connectivities follow a power-law distribution. This feature was found to be a consequence of three generic mechanisms: (i) networks expand continuously by the addition of new vertices, (ii) new vertex with priority selected different edges of weighted selected that connected to different vertices in the system, and (iii) by the fitness probability that a new vertices attach preferentially to sites that are already well connected. A model based on these ingredients reproduces the observed stationary scale-free distributions, which indicates that the development of large networks is governed by robust self-organizing phenomena. Experiment results show that the model is more close to the actual Internet network.
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DOI：
10.1103/physreve.70.066108
发表时间：
2004-02
期刊：
Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics
影响因子：
--
作者：
Shi Zhou;R. Mondragón
通讯作者：
Shi Zhou;R. Mondragón
影响因子：
56.9
作者：
Lawrence, S;Giles, CL
通讯作者：
Giles, CL
影响因子：
64.8
作者：
Albert, R;Jeong, H;Barabási, AL
通讯作者：
Barabási, AL
影响因子：
56.9
作者：
Barabási, AL;Albert, R
通讯作者：
Albert, R
影响因子：
8.6
作者：
Albert, R;Barab치si, AL
通讯作者：
Barab치si, AL