请详解如何在Matlab中构建WS小世界网络模型，并展示如何计算其聚类系数和平均最短路径长度？

为了全面理解小世界网络的聚类特性和最短路径特性，推荐深入阅读《小世界网络模型详解及其构造算法》。这份资源将为你提供小世界网络模型的详细构建过程和理论基础，直接关联到你的问题。在Matlab中实现WS模型并分析其特性，需要遵循以下步骤和代码示例：

参考资源链接：[小世界网络模型详解及其构造算法](https://wenku.csdn.net/doc/u2q5a28j3i?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，根据WS模型的定义，初始化网络参数，包括节点数N、每个节点的邻居数K以及随机重连概率p。然后，利用这些参数构建初始的规则网络。接下来，通过随机化重连过程将规则网络转化为小世界网络。以下是Matlab代码示例：

    function ws_net = ws_model(N, K, p)
        % 初始化规则网络
        ws_net = zeros(N, N);
        for i = 1:N
            neighbors = [(i-K/2:i-1)', mod((i+1):mod(i+K/2,N),N)]';
            ws_net(neighbors) = 1;
        end

        % 随机重连过程
        for i = 1:N
            for j = 1:N
                if rand() < p/N
                    k = randi(N);
                    while ws_net(i, k) == 1 || k == i
                        k = randi(N);
                    end
                    % 重连边(i,j)和(k,i)
                    ws_net([i k], [j i]) = [ws_net(i, j) ws_net(k, i)];
                    ws_net([j i], [i k]) = [ws_net(j, i) ws_net(i, k)];
                end
            end
        end
    end

在得到WS网络模型后，可以使用Matlab内置函数计算聚类系数和最短路径长度。聚类系数衡量网络中节点的邻接节点之间的连接紧密程度，而最短路径长度则反映了网络中任意两节点之间通信的效率。通过`clustering_coefficient`和`average_shortest_path_length`函数可以实现这两个度量：

    clustering_coefficient(ws_net);
    average_shortest_path_length(ws_net);

通过上述代码，你可以构建WS小世界网络模型，并分析其聚类特性和最短路径。这样不仅能够帮助你理解小世界网络的基本特性，还能够对网络模型的动态变化有一个直观的了解。进一步地，为了深入研究小世界网络的其他性质和应用，可以继续查看《小世界网络模型详解及其构造算法》。这份资源不仅提供了基础概念和算法，还涵盖了网络模型的深入分析，能够帮助你全面掌握小世界网络的研究方法。

参考资源链接：[小世界网络模型详解及其构造算法](https://wenku.csdn.net/doc/u2q5a28j3i?spm=1055.2569.3001.10343)