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第489行： − 中心节点表现出很高的介数中心性，这使得节点之间存在捷径。因此，BA模型的平均路径长度往往很短。该模型的聚类系数也趋于0。+ − 包括Erdős Rényi随机图模型和一些小世界模型在内的很多网络模半径D正比于log N，但是BA模型表现出D~loglogN（超小世界）。<ref>{{cite journal|last=Cohen|first=R. |title=Scale-free networks are ultrasmall|journal=Phys. Rev. Lett.|year=2003|volume=90|pages=058701|url=http://havlin.biu.ac.il/Publications.php?keyword=Scale-free+networks+are+ultrasmall&year=*&match=all|doi=10.1103/PhysRevLett.90.058701|pmid=12633404|first2=S.|last2=Havlin|issue=5|bibcode=2003PhRvL..90e8701C |arxiv=cond-mat/0205476}}</ref> + − 注意，平均路径长度随N的变化和半径相同。+
→Barabási–Albert (BA) 优先链接模型
The [[Barabási–Albert model]] is a random network model used to demonstrate a preferential attachment or a "rich-get-richer" effect. In this model, an edge is most likely to attach to nodes with higher degrees.The network begins with an initial network of ''m''<sub>0</sub> nodes. ''m''<sub>0</sub> ≥ 2 and the degree of each node in the initial network should be at least 1, otherwise it will always remain disconnected from the rest of the network.
The [[Barabási–Albert model]] is a random network model used to demonstrate a preferential attachment or a "rich-get-richer" effect. In this model, an edge is most likely to attach to nodes with higher degrees.The network begins with an initial network of ''m''<sub>0</sub> nodes. ''m''<sub>0</sub> ≥ 2 and the degree of each node in the initial network should be at least 1, otherwise it will always remain disconnected from the rest of the network.
[[BA模型]]是一个随机网络模型，用于说明偏好依附效应（优先链接）preferential attachment或“富人越富”效应。 在这个模型中，边最有可能附着在度数较高的节点上。 这个网络从一个 ''m''<sub>0</sub>节点的初始网络开始。 ''m''<sub>0</sub> ≥ 2，初始网络中每个节点的度至少为 1，否则它将始终与网络的其余部分断开。
[[BA模型]]是一个随机网络模型，用于说明偏好依附效应（优先链接）或“富人越富”效应。在这个模型中，一条边最有可能附着在度数较高的节点上。这个网络从 ''m''<sub>0</sub>节点的初始网络开始。 ''m''<sub>0</sub> ≥ 2时，初始网络中每个节点的度至少为 1，否则它将始终与网络的其余部分断开。
: <math>P(k)\sim k^{-3} \, </math>
: <math>P(k)\sim k^{-3} \, </math>
在BA模型中，每次向网络中添加一个新节点。每个新节点和已有的<math>m</math>个节点相连接，连接的概率正比于每个已存在节点当前的度。形式上，新节点与节点''i''相连的概率''p''<sub>''i''</sub>为<ref name=RMP>{{Cite journal
在BA模型中，每次向网络中添加一个新节点。每个新节点和已有的<math>m</math>个节点相连接，连接的概率与现有节点已拥有的连接数成正比。形式上，新节点与节点 ''i'' 相连的概率 ''p''<sub>''i''</sub> 为 <ref name=RMP>{{Cite journal
|url = http://www.nd.edu/~networks/Publication%20Categories/03%20Journal%20Articles/Physics/StatisticalMechanics_Rev%20of%20Modern%20Physics%2074,%2047%20(2002).pdf
|url = http://www.nd.edu/~networks/Publication%20Categories/03%20Journal%20Articles/Physics/StatisticalMechanics_Rev%20of%20Modern%20Physics%2074,%2047%20(2002).pdf
|author1 = R. Albert
|author1 = R. Albert
: <math>p_i = \frac{k_i}{\sum_j k_j},</math>
: <math>p_i = \frac{k_i}{\sum_j k_j},</math>
其中 ''k''<sub>''i''</sub> 是节点''i''的度。大量连接的节点(“中心”)倾向于快速累积更多的连接，而只有少量连接的节点不太可能被选为新连接的目的地。新节点“偏好”将自己附加到已经高度连接的节点上。
其中 ''k''<sub>''i''</sub> 是节点 ''i'' 的度。大量连接的节点（“中心”）倾向于快速累积更多的连接，而只有少量连接的节点不太可能拥有新连接。新节点“偏好”将自己连接到已经高度连接的节点上。
[[File:Barabasi-albert model degree distribution.svg|thumb|The degree distribution of the BA Model, which follows a power law. In loglog scale the power law function is a straight line.<ref name=Barabasi1999>{{Cite journal
[[File:Barabasi-albert model degree distribution.svg|thumb|BA模型的度分布服从幂律。在对数标度中幂律函数是一条直线。<ref name=Barabasi1999>{{Cite journal
|url = http://www.nd.edu/~networks/Publication%20Categories/03%20Journal%20Articles/Physics/EmergenceRandom_Science%20286,%20509-512%20(1999).pdf
|url = http://www.nd.edu/~networks/Publication%20Categories/03%20Journal%20Articles/Physics/EmergenceRandom_Science%20286,%20509-512%20(1999).pdf
|author = [[Albert-László Barabási]] & [[Réka Albert]]
|author = [[Albert-László Barabási]] & [[Réka Albert]]
Note that the average path length scales with N as the diameter.
Note that the average path length scales with N as the diameter.
中心节点表现出很高的介数中心性，这使得节点之间存在捷径。因此，BA模型的平均路径长度往往很短。该模型的聚集系数也趋于0。
当包括Erdős Rényi随机图模型和一些小世界网络在内的许多模型的直径D正比于log N时，BA模型表现为D~loglogN（超小世界）。<ref>{{cite journal|last=Cohen|first=R. |title=Scale-free networks are ultrasmall|journal=Phys. Rev. Lett.|year=2003|volume=90|pages=058701|url=http://havlin.biu.ac.il/Publications.php?keyword=Scale-free+networks+are+ultrasmall&year=*&match=all|doi=10.1103/PhysRevLett.90.058701|pmid=12633404|first2=S.|last2=Havlin|issue=5|bibcode=2003PhRvL..90e8701C |arxiv=cond-mat/0205476}}</ref>
注意，平均路径长度随N的变化和直径相同。
===中介驱动依附(MDA)模型===
===中介驱动依附(MDA)模型===