经典的复杂网络BA模型

资 源 简 介

经典的复杂网络BA模型

详 情 说 明

BA模型（Barabási–Albert模型）是复杂网络研究中最经典的无标度网络生成模型之一，其核心思想揭示了真实网络中普遍存在的“富者愈富”现象。该模型通过两个关键机制构建网络：增长性（网络随时间新增节点）和优先连接（新节点倾向于连接已有高度数节点）。

模型生成过程可分为三个阶段： 初始化：从一个包含少量节点的极小连通网络开始 增长过程：每次引入一个新节点，该节点会与网络中已有节点建立连接 优先连接：新节点选择连接目标时，优先选择度数更高的现有节点（概率与节点度数成正比）

生成的网络会呈现典型的幂律度分布特征，即少数节点拥有大量连接（枢纽节点），而大多数节点只有少量连接。这种分布特性在真实网络中广泛存在，如互联网、社交网络和蛋白质相互作用网络等。

通过绘制度分布的双对数坐标图，可以观察到近似直线的幂律分布曲线，这是识别无标度网络的重要依据。BA模型的创新之处在于首次用简单规则解释了复杂网络拓扑结构的形成机制，为后续网络科学研究奠定了基础。