Barabasi Albert 图(用于无标度模型)在 C/C++ 中如何实现?
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Barabasi-Albert 模型被视为几种产生无标度网络的模型之一。它结合了两个重要的一般概念:增长和优先依附。增长和优先依附这两个概念在实际网络中广泛存在。增长的含义是网络中的节点数量会随着时间的推移而增加。
优先依附的含义是节点连接越多，获得新链接的机会就越大。
度数较高的节点具有更强的捕获或抓取添加到网络的链接的能力。基本上，如果我们从连接人们的社交网络的角度来思考，就可以很好地理解优先依附。在这种情况下，从 X 到 Y 的链接意味着人 X"认识"或"熟悉"人 Y。紧密链接的节点可以代表具有大量关系的知名人士。当新人能够进入社区时，他/她通常会结识那些比较知名的人，而不是相对陌生的人。BA 模型的提出是基于这样的假设:在万维网上，新页面优先链接到中心，即非常知名的网站，例如 Yahoo、Google，而不是几乎无人知晓的页面。如果有人通过随机选择现有链接来选择要链接到的新页面，则选择特定页面的机会或概率将与其程度成正比。
下图将描绘遵循优先连接模型的 BA 模型图，其中包含 50 个节点。
