Implementierung des Barabasi-Albert-Diagramms (für skalenfreie Modelle) in C/C++?

Das Barabasi-Albert-Modell gilt als eines von mehreren vorgeschlagenen Modellen zur Erzeugung skalenfreier Netzwerke. Es vereint zwei wichtige Konzepte: Wachstum und priorisierte Verbindungen. Diese beiden Konzepte, Wachstum und bevorzugte Konnektivität, sind in realen Netzwerken weit verbreitet. Wachstum bedeutet, dass die Anzahl der Knoten im Netzwerk mit der Zeit zunimmt.

Die Bedeutung der Prioritätsverbindung besteht darin, dass die Chance, neue Links zu erhalten, umso größer ist, je mehr Knoten verbunden sind.

Knoten mit höheren Graden haben eine größere Fähigkeit, dem Netzwerk hinzugefügte Links zu erfassen oder zu erhalten. Grundsätzlich lässt sich die Priorisierung von Verbindungen gut verstehen, wenn wir an soziale Netzwerke denken, die Menschen verbinden. In diesem Fall bedeutet eine Verknüpfung von X zu Y, dass X Y „kennt“ oder mit Y „vertraut“ ist. Dicht verbundene Knoten können bekannte Personen mit vielen Beziehungen darstellen. Wenn eine neue Person Zugang zu einer Community erhält, ist es wahrscheinlicher, dass sie sich mit Bekannteren vertraut macht als mit einer relativ unbekannten Person. Das BA-Modell basiert auf der Annahme, dass neue Seiten im World Wide Web eher auf zentrale Websites verweisen, also auf sehr bekannte Websites wie Yahoo und Google, als auf Seiten, die fast niemand kennt . Wenn jemand eine neue Seite zum Verlinken auswählt, indem er zufällig einen vorhandenen Link auswählt, ist die Chance oder Wahrscheinlichkeit, eine bestimmte Seite auszuwählen, proportional zu ihrem Grad.

Das Bild unten zeigt das BA-Modelldiagramm mit 50 Knoten, das dem bevorzugten Verbindungsmodell folgt.

Das obige Bild kann die Logik, dass die Reichen reicher und die Armen ärmer werden, vollständig erfüllen.

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