共同邻居驱动的加权网络演化模型CNL：揭示网络局部结构影响

本文主要探讨了"基于共同邻居的点权有限BBV模型"的研究。网络结构的复杂性不仅体现在其全球小世界和无标度特性上，更体现在局域结构的多样性上，这些局部特征对网络的演化起着关键作用。文章提出，通过对集团度和点权有限网络模型的扩展，引入节点共同邻居的概念，构建了一个名为CNL的新型演化模型。CNL模型关注的是网络中节点间基于共同邻接关系的交互，这种关系反映了现实网络中信息传播和连接形成的动态过程。 通过电子邮件网络的实证研究，CNL模型展现出强大的适应性和准确性。它生成的网络规模与实际数据相匹配，能够准确地模拟出幂律集团度分布，这是许多实际网络中观察到的典型特征。这种分布表明网络中的节点连接强度存在幂律分布，即少数节点连接的其他节点数量远多于多数节点。这揭示了真实网络演化过程中的一种重要规律，即“富者愈富”的效应。 CNL模型不仅在理论层面提供了对网络演化的新理解，而且在实际应用中具有广泛的潜力。它可以帮助研究人员分析和预测网络的动态行为，对于社交网络、科技网络、金融网络等各类网络的研究具有重要意义。通过这个模型，我们可以深入理解网络的形成机制，以及如何通过局部结构的调整影响整个网络的演化趋势。 本文的工作在加权网络模型领域做出了重要贡献，将共同邻居的概念融入到网络演化模型中，为网络科学提供了一种有效的工具，有助于进一步揭示网络世界的复杂性和演化规律。