调控聚集系数与模块性的无标度网络生成算法研究

本文主要探讨了具有社区结构的无标度网络生成算法——TCGMN（Scale-Free Network with Tunable Clustering Coefficient and Modularity）。随着复杂网络研究的日益深入，生成图模型在理解疾病传播、信息扩散以及揭示网络特性的过程中扮演着关键角色。无标度网络，因其节点连接度分布遵循幂律，常被用来模拟现实世界中的复杂系统，如社交网络和互联网。 TCGMN算法旨在生成既具备真实网络特征，又拥有结构多样性和社区结构的网络。该算法的关键在于其设计了可调节的聚集系数和模块性。聚集系数反映了网络中节点间的紧密程度，而模块性则表示网络中的子集内部联系强烈，但与整体网络的联系较弱。通过调整混合参数，研究人员能够控制生成网络的模块化程度，使其在保持网络结构多样性的同时，实现聚集系数的精细调整。 连接策略是TCGMN算法的核心，它确保在增加或减少网络的社区结构时，不会破坏原有的无标度特性。这意味着算法能够在保持网络整体无标度属性的同时，适应不同应用场景对社区结构的需求。为了验证算法的有效性，研究者对比了人工构造的数据和真实世界的网络数据，通过实验结果展示了TCGMN在生成具有社区结构的无标度网络方面的优越性能。 这篇研究论文受到了国家自然科学基金和山西省回国留学人员科研基金的支持，作者包括郑文萍、曲瑞和穆俊芳三位学者，他们分别在图论算法、生物信息学、复杂网络建模等领域有着丰富的研究成果。TCGMN的提出不仅推动了复杂网络生成模型的发展，也为理解实际网络中的社区结构和动态行为提供了新的工具。该算法为复杂网络研究提供了一种实用且灵活的方法，有助于进一步探索和理解网络的深层次结构和功能。