吸引因子影响下的无尺度网络演化分析

"这篇论文是2008年由陶少华、赵会洋、平源和高景菊发表在《复杂系统与复杂性科学》杂志上的，主要探讨了一种基于吸引因子的无尺度网络演化模型。该研究挑战了传统BA模型（Barabási-Albert模型）中节点连接度单纯依赖时间的观念，提出引入吸引因子来影响节点的连接程度。通过计算机模拟，作者们比较了有吸引因子的模型与BA模型在同等规模网络下的度分布，发现吸引因子的存在使得节点的度分布呈现出幂律指数特性，这与BA模型的特征相近。" 这篇文章深入研究了网络科学中的一个重要概念——无尺度网络，这是一种在网络科学、信息科学、生物学和社会学等多个领域中广泛存在的网络结构。BA模型是由Barabási和Albert在1999年提出的，它描述了一个网络随着时间增长，新加入的节点倾向于连接到已存在节点中的高度节点，形成一种“富者愈富”的效应，即所谓的“优先连接”原则。然而，实际系统中的网络形成可能并不完全遵循这一规则。 在此基础上，研究者引入了“吸引因子”，这是一个能反映节点间相互吸引程度的参数。吸引因子的存在使得网络演化过程中节点的连接不再完全由时间决定，而是受到节点自身吸引力的影响。通过计算机程序模拟，研究人员构建了新的网络演化模型，并对比分析了这个吸引因子模型与经典的BA模型的度分布差异。 仿真结果显示，在相同规模的网络中，吸引因子模型的度分布依然呈现出幂律分布，这是无尺度网络的一个关键特征，但相比于BA模型，吸引因子引入后使这种分布更加灵活，更符合现实情况中网络的多样性和复杂性。这不仅丰富了我们对无尺度网络演化机制的理解，也为理解和设计复杂网络提供了新的理论工具和视角。 关键词：BA模型，BA扩展模型，吸引因子，度分布，吸引因子模型 这篇论文属于自然科学领域，特别关注计算机科学和技术，以及复杂系统的研究，对理解网络动态演化和复杂性科学具有重要意义。中图分类号将它归类在了计算机科学技术（TP393）和自然科学总论（N94）下，文献标识码A表示这是一篇原创性的学术研究论文。