复杂网络中的sw小世界模型和无标度BA模型的生成程序

资 源 简 介

复杂网络中的sw小世界模型和无标度BA模型的生成程序

详 情 说 明

在复杂网络研究中，小世界（Small-World, SW）模型和无标度（Barabási-Albert, BA）模型是两种经典的网络生成模型，分别揭示了现实网络中高聚类性和幂律分布的特性。

SW小世界模型 小世界模型通过重连规则在规则网络和随机网络之间建立过渡。首先生成一个规则环形网络，其中每个节点连接最近的K个邻居。随后以概率p随机重连每条边，保留局部聚类特性同时引入长程连接，使得网络具备较短的路径长度。参数p控制“小世界性”——当p较小时网络接近规则结构，p较大时则趋向随机网络。

BA无标度模型 BA模型通过增长和偏好连接机制生成度分布服从幂律的网络。初始少量节点逐步增长，每次新增节点按“富者愈富”原则优先连接已有高度数节点。这种机制导致少数枢纽节点（Hub）出现，形成无标度特性。BA模型的关键在于：1）网络动态增长；2）连接概率与节点度数成正比。

两种模型分别刻画了社交网络（SW）和互联网链接（BA）的典型特征，其生成逻辑为研究信息传播、鲁棒性等提供了基础结构。