Модели сетей с предпочтительным присоединением

Автор: Щербакова Наталья Григорьевна

Журнал: Проблемы информатики @problem-info

Рубрика: Прикладные информационные технологии

Статья в выпуске: 3 (44), 2019 года.

Бесплатный доступ

В статье представлен краткий обзор механизмов генерации и роста, свойственных реальным комплексным сетям. Основное внимание уделено моделям, порождающим масштабноинвариантные сети.

Модели комплексных сетей, масштабно-инвариантные сети, механизм предпочтительного присоединения

Короткий адрес: https://sciup.org/143172475

IDR: 143172475

Список литературы Модели сетей с предпочтительным присоединением

  • Erdos Р., Renyi A. On random graphs // Publicationes Mathematicae Debrecen. V. 6. 1959. P. 290-297.
  • Erdos P., Renyi A. On the evolution of random graphs // Bull. Inst. Internat. Statist. V. 38, № 4. 1961. P.343-347.
  • Watts D. J., Strogatz S.H. Collective dynamics of "small-world" networks // Nature. 1998. V. 393. P.440-442.
  • Price D. J. de Solla. Networks of Scientific Papers // Science. 1965. V. 149. P. 510-515.
  • Price D. J. de Solla. A general theory of bibliometric and other cumulative advantage processes // J. of the American Society for Information Science. 1976. V. 27(5-5). P.292-306.
  • Barabasi A.-L., Albert R. Emergence of scaling in random networks // Science. 1999. V. 286. P. 509-512.
  • Barabasi A.-L., Albert R., Jeong H. Mean-field theory for scale-free random networks // Phvsica A 272. 1999. P. 173-187.
  • Albert R., Barabasi A.-L. Statistical mechanics of complex networks // Rev. Mod. Phvs. 2001.V.47, N. 74. P.47-97.
  • Dorogovtsev S. N., Mendes J. F. F. Evolution of networks // Advances in Phvs. 2002. V. 51, 1079.
  • Dorogovtsev S. N., Mendes J. F. F., Samukhin A. N. Structure of growing network with preferential attachment // Phvs. Rev. Lett. 2000. V. 85, 4633.
  • Kullmann L., Kertesz J. Preferential growth: exact solution of the time dependent distributions // Phvs. Rev. E. 63.051112. 2001.
  • Krapvisky P.L.,Redner S., Leyvraz F. Connectivity of growing random networks // Phvs. Rev. Lett. V. 85, 4629. 2000.
  • Krapvisky P. L., Redner S. Organization of growing random networks // Phvs. Rev. E 63, 066123. 2001.
  • Albert R., Jeong H., Barabasi A.-L. Error and attack tolerance of complex networks // Nature. 2000. V.406. P.378-482.
  • Albert R., Barabasi A.-L. Topology of evolving networks: local events and universality // Phvs. Review Letters. 2000. V. 85. P. 5234-5237.
  • Dorogovtsev S. N., Mendes J. F. F. Scaling behavior of developing and decaying networks // Europhes. Lettr. 2000. V. 52, N. 3. P. 33-39.
  • Dorogovtsev S.N., Mendes J.F.F. Evolution networks with aging of sites // Phvs. Rev. E62, 1842. 2000.
  • Zhu H., Wang X., Zlli J-Y. The effect of aging on network structure // Phvs. Rev. E 68, 056121. 2003.
  • Hajra К. B., Sen P. Phase transitions in an aging network // Phvs. Rev. E 70, 056103. 2004.
  • Blanconl g., barabasi a.-l. bose-einstein condensation in complex networks // phvs. rev. lett. 86, 5632. 2001.
  • Bianconi G., Barabasi A.-L. Competition and multiscaling in evolving networks // Europhvsics Letters, 54: 436-442, 2001.
  • Ergon G, Rodgers G. J. Growing random network with fitness // arXiv: cond-mat/0103423.
  • Wang D., Song C., Barabasi A.-L. Quantifying long-term scientific impact // Science. 2013. V.342. P. 127-131.
  • Vazquez A. Knowing a network by walking on it: emergence of scaling // arXiv:cond- mat/0006132.
  • McGlohon М., Akoglu L., Faloutsos С. Weighted graphs and disconnected components // PAKDDTO Proc. of the 14th Pacific-Asia conference on advances in knowledge discovery and data mining. 2010. Vol. P. 2. P.410-421.
  • Kumar R., Raghavan P., Rajagopalan S., Sivakumar D., Tomkins A., Upfal E. Stochastic models for the Web graph // Proc. of the 41th IEEE symp. on foundations of computer science. 2000. P. 57-65.
  • Leskovec J., Kleinberg J. M., Faloutsos C. Graph evolution: Densification and shrinking diameters // ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD). 2007. V. 1, iss. 1. Art. 2.
Еще
Статья научная