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→参考文献
==参考文献==
==参考文献==
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==编者推荐==
==集智论文==
====Barabasi-Albert 网络的配置模型 [https://pattern.swarma.org/paper?id=5ade71d6-00b0-11ea-8d16-acde48001122 The configuration model for Barabasi-Albert networks]====
::本论文介绍了重新布线方法(最初由纽曼提出) ，允许建立随机网络具有预先指定的度分布和两点相关性。
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*====Barabasi-Albert 网络的扩散传染过程 [https://pattern.swarma.org/paper?id=4049dd80-832b-11ea-8ea8-0242ac1a000b The Diffusive Epidemic Process on Barabasi-Albert Networks]====
::本文给出了无标度图上具有有限阈值的扩散传染病过程。 传染病的扩散过程描述了传染病在一个非定居人群中传播的过程，它是一个反应扩散过程。 在扩散阶段，根据感染者和易感者不同的扩散率，个体可以在连通节点之间跳跃。 在反应阶段，如果有一个被感染的个体共享同一个节点，并且被感染的个体可以自发恢复，那么就可能发生传染。 主要创新点是通过使用带有反应时间的 Gillespie 算法，使个体相互作用的数量与种群大小无关。
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*====基因型自旋Barabási-Albert网络的修正 Ising 模型 [https://pattern.swarma.org/paper?id=1b2c1924-88b1-11ea-b132-0242ac1a000b A Modified Ising Model of Barabási-Albert Network with Gene-type Spins]====
::由于生物状态之间的明显不对称性，本文提出了一个对称Ising模型的改进，以适应生命系统的非对称性，这里称为基因型自旋的修正Ising模型。 利用蒙特卡罗方法对相变进行了模拟分析，提出了一种与实际网络非常相似的网络类型的修正Ising模型的均场解，即无标度网络的Barabási-Albert模型。
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==集智视频==
[[File:Biological-networks-included-in-CausalBioNet-each-node-is-labeled-with-the-network-name.png|right|400px|缩略图|[https://www.youtube.com/watch?v=2WkfJbY4wTU 生物网络]]]
====[https://campus.swarma.org/course/1110 重访经典：无标度网络]====
本课程来自集智第 47 期图网络论文解读活动。
是对论文Emergence of scaling in random networks的解读
这篇文章是[[艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西 Albert-László Barabási]]的大作，也是复杂网络领域的经典文献，它总结了存在于许多实际网络中的幂律分布特性，首次命名了无标度 网络这一重要概念，并研究了其背后的生成机制——偏好连接 preferential attachment。在当时学界主要研究网络的静态性质时， 它引入了对网络增长机制的研究，并且紧扣复杂系统的相关特性，至今仍然相当具有启发性，值得我们细读。
====[https://campus.swarma.org/course/257 解读幂律分布与无标度网络]====
认真学习本课程，你能够做到：
*熟悉幂律分布的概念与原理，了解分布在自然界的各种有趣幂律分布
*了解无标度网络的相关原理与研究方法
===其他===
====[https://www.youtube.com/watch?v=HBUomdop_iE 油管视频：Barabasi-Albert算法实现]====
视频中介绍Barabasi-Albert算法实现richer getting richer 现象。
====[https://www.youtube.com/watch?v=2WkfJbY4wTU 油管视频：Reka Albert公开课（1）]====
本课程介绍了：网络结构和逻辑决定了生物网络的动态库 Network Structure and Logic Determines the Dynamic Repertoire of Biological Networks。
====[https://www.youtube.com/watch?v=g_qIxa1PgOY 油管视频：Reka Albert公开课（2）]====
本课程介绍了：基于网络的生物系统动态建模 Network-based dynamic modeling of biological systems。
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