摘要
我们定义了一类增长网络，在这类网络中，新节点被赋予空间位置，并以支持短距离和高程度的概率机制连接到现有节点。优先依恋和空间聚类的竞争为该模型提供了一系列有趣的特性。经验度分布收敛于极限定律，它可以是任意指数$\tau>2$的幂律。网络的平均聚类系数收敛到正极限。最后，当幂律指数超过临界值$\tau=3$时，全局聚类系数和边缘长度的经验分布发生相变。我们证明这些结果的主要工具是本着Penrose和Yukich的精神提出的一般弱大数定律。
引用
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伊曼纽尔·雅各布。
彼得·莫特斯。
“空间优先连接网络：幂律和聚类系数。”
附录申请。普罗巴伯。
25
(2)
632 - 662,
2015年4月。
https://doi.org/10.1214/14-AAP1006
问询处
发布日期：2015年4月
首次在欧几里德项目中提供：2015年2月19日
数字对象标识符：10.1214/14-AAP1006
学科：
主要用户：05C80号
次要：60二氧化碳,90B15号机组
关键词：Barabási–Albert模型,聚类系数,度分布,动态随机图,边长分布,几何随机图,幂律,优先依附,无规模网络
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