Barabasi-Albert 図 (スケールフリー モデル用) を C/C++ で実装しますか?

Barabasi-Albert モデルは、スケールフリー ネットワークを生成するために提案されているいくつかのモデルの 1 つとみなされます。これは、成長と優先接続という 2 つの重要な概念を組み合わせたものです。成長と優先接続という 2 つの概念は、実際のネットワークに広く存在します。成長とは、ネットワーク内のノードの数が時間の経過とともに増加することを意味します。

優先接続の意味は、接続されているノードが多いほど、新しいリンクを取得できる可能性が高くなるということです。

より高い次数を持つノードは、ネットワークに追加されたリンクをキャプチャまたは取得する能力が高くなります。基本的に、優先接続は、人々をつなぐソーシャル ネットワークを考えるとよく理解できます。この場合、X から Y へのリンクは、X が Y を「知っている」または「精通している」ことを意味します。密に接続されたノードは、多くの関係を持つ有名な人々を表すことができます。新しい人がコミュニティにアクセスすると、あまり知られていない人よりもよく知られている人と知り合いになる可能性が高くなります。 BA モデルは、World Wide Web では、新しいページはほとんど誰も知らないページよりも、中央サイト、つまり Yahoo や Google などの非常によく知られた Web サイトにリンクされる可能性が高いという仮定に基づいて提案されています。 。誰かが既存のリンクをランダムに選択してリンク先の新しいページを選択した場合、特定のページが選択される確率または確率はその程度に比例します。

下の画像は、優先接続モデルに従った、50 ノードの BA モデル図を示しています。

#上の図は、金持ちはさらに金持ちになり、貧乏人はさらに貧乏になるという論理を完全に満たすことができます。

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