复杂网络中的小世界模型

资 源 简 介

复杂网络中的小世界模型

详 情 说 明

复杂网络中的小世界模型是研究现实世界中网络结构特性的重要工具，它结合了规则网络的聚类特性和随机网络的小世界特性。主要的小世界模型包括NW（Newman-Watts）模型和SW（Watts-Strogatz）模型，它们通过不同的方式在规则网络中引入随机性，从而模拟现实网络的高聚类系数和短平均路径长度特性。

NW模型通过在原始规则网络的节点之间随机添加连接来构造小世界网络，而不是像SW模型那样通过“断边重连”的方式。NW模型的优势在于它保证了网络的连通性，因为不会删除原有的连接。

SW模型则是Watts和Strogatz提出的经典小世界模型，它从一个规则环形网络开始，然后以一定概率重新连接边，使得部分连接变为随机连接。这种方式能够在保持高聚类系数的同时，显著降低平均路径长度。

度分布是衡量小世界网络特性的关键指标之一。在MATLAB中，可以通过统计每个节点的度数并绘制直方图来求取网络的度分布。具体步骤包括构建邻接矩阵、计算每个节点的度数，然后使用MATLAB的统计工具进行分布拟合和可视化分析。

小世界模型在社交网络、生物网络和互联网结构研究中具有广泛应用，能够帮助理解网络中的信息传播、疾病传播和鲁棒性等关键问题。