WS小世界模型 - 版本历史

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许许：/* 从复杂网络小世界、无标度、高聚类特性看新型冠状病毒肺炎 */

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从复杂网络小世界、无标度、高聚类特性看新型冠状病毒肺炎

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-该模型由[[邓肯·瓦茨 Duncan J. Watts]]和[[史蒂夫·斯托加茨 Steven Strogatz]]在1998年两人联合发表于《Nature》的论文中提出
+小世界模型（Watts–Strogatz model）由[[邓肯·瓦茨 Duncan J. Watts]]和[[史蒂夫·斯托加茨 Steven Strogatz]]在1998年两人联合发表于《Nature》的论文中提出
 <ref name=WS>{{Cite journal | last1 = Watts | first1 = D. J. | authorlink1 =  | last2 = Strogatz | first2 = S. H. | authorlink2 =  | title = Collective dynamics of 'small-world' networks | journal = Nature | volume = 393 | issue = 6684 | pages = 440–442 | doi = 10.1038/30918 | year = 1998 | url = http://worrydream.com/refs/Watts-CollectiveDynamicsOfSmallWorldNetworks.pdf | pmid = 9623998 | pmc =  | bibcode = 1998Natur.393..440W }}</ref>
 。Watts和Strogatz随后提出了一种新的图模型（即现在的[https://en.wikipedia.org/wiki/Watts_and_Strogatz_model Watts-Strogatz模型]）。

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−	本中文词条由用户Iceblaze9527参与编译，flynn审校，[[张江]]总审校，[[用户:乐多多\|乐多多]]、[[用户:薄荷\|薄荷~~]]、[[用户:许许\|许许~~]]编辑，欢迎在讨论页面留言。	+	本中文词条由用户Iceblaze9527参与编译，flynn审校，[[张江]]总审校，[[用户:乐多多\|乐多多]]、[[用户:薄荷\|薄荷]]编辑，欢迎在讨论页面留言。

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 该模型由[[邓肯·瓦茨 Duncan J. Watts]]和[[史蒂夫·斯托加茨 Steven Strogatz]]在1998年两人联合发表于《Nature》的论文中提出
 <ref name=WS>{{Cite journal | last1 = Watts | first1 = D. J. | authorlink1 =  | last2 = Strogatz | first2 = S. H. | authorlink2 =  | title = Collective dynamics of 'small-world' networks | journal = Nature | volume = 393 | issue = 6684 | pages = 440–442 | doi = 10.1038/30918 | year = 1998 | url = http://worrydream.com/refs/Watts-CollectiveDynamicsOfSmallWorldNetworks.pdf | pmid = 9623998 | pmc =  | bibcode = 1998Natur.393..440W }}</ref>
-。Watts和Strogatz随后提出了一种新的图模型（即现在的[https://en.wikipedia.org/wiki/Watts_and_Strogatz_model Watts-Strogatz模型]），该模型具备两个特征：(1)平均最短路径长度较小，
+。Watts和Strogatz随后提出了一种新的图模型（即现在的[https://en.wikipedia.org/wiki/Watts_and_Strogatz_model Watts-Strogatz模型]）。

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 '''本词条内容源自公开资料，遵守 CC3.0协议。'''
-[[Category:小世界]]
+[[Category:网络]]
 [[Category:社会网络]]
 [[Category:随机图]]

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 '''本词条内容源自公开资料，遵守 CC3.0协议。'''
-[[Category:网络]]
+[[Category:小世界]]
 [[Category:社会网络]]
 [[Category:随机图]]

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 |description=小世界模型，集智
 }}
-[[File:图上.png|200px|右|小世界网络的例子 中心比其他节点大 平均[https://en.wikipedia.org/wiki/Degree_(graph_theory) 度]3.833 平均最短路径长度1.803 [https://en.wikipedia.org/wiki/Clustering_coefficient 聚类系数]0.522]]
+[[File:图上.png|200px|缩略图|右|小世界网络的例子 中心比其他节点大 平均[https://en.wikipedia.org/wiki/Degree_(graph_theory) 度]3.833 平均最短路径长度1.803 [https://en.wikipedia.org/wiki/Clustering_coefficient 聚类系数]0.522]]
-[[File:图下.png|200px|右|随机图 平均[https://en.wikipedia.org/wiki/Degree_(graph_theory) 度]2.833 平均最短路径长度2.109 [https://en.wikipedia.org/wiki/Clustering_coefficient 聚类系数]0.167]]
+[[File:图下.png|200px|缩略图|右|随机图 平均[https://en.wikipedia.org/wiki/Degree_(graph_theory) 度]2.833 平均最短路径长度2.109 [https://en.wikipedia.org/wiki/Clustering_coefficient 聚类系数]0.167]]
 '''WS小世界模型 Watts–Strogatz model '''是一种[[随机图]]生成模型，其生成的图具有[[小世界属性]]，包括较短的平均节点间距离 average path length和高集聚系数clustering coefficient。在此类图中，绝大多数节点彼此之间并不相邻，但任一给定节点的邻居们却很可能彼此是邻居，并且大多数节点都可以从任意其他节点，用较少的步或跳跃访问到。具体来说，小世界网络的定义如下：如果网络中随机选择的两个节点之间的距离<i>L</i>（即访问彼此所需要的步数），与网络中节点数量<i>N</i>的对数成比例增长，（即<ref name="a1">http://www.nature.com/nature/journal/v393/n6684/full/393440a0.html</ref>: <math>L \propto \log N</math>），且网络的[https://en.wikipedia.org/wiki/Clustering_coefficient 集聚系数]（Clustering Coefficient）不小，那么，这样的网络就是小世界网络。在社交网络中，这种网络属性意味着一些彼此并不相识的人，可以通过一条很短的[https://en.wikipedia.org/wiki/Acquaintance 熟人]链条被联系在一起，这也就是[[小世界现象]]。许多经验网络图都展示出了[[小世界现象]]，例如[https://en.wikipedia.org/wiki/Social_networks 社交网络]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Internet 互联网]的底层架构、诸如Wikipedia的百科类网站以及[https://en.wikipedia.org/wiki/Gene_regulatory_network 基因网络]等等。

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 {{#seo:
-|keywords=网络,集智,随机图，小世界，社会网络
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 |description=小世界模型，集智
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+[[File:图上.png|400px|右|小世界网络的例子 中心比其他节点大 平均[https://en.wikipedia.org/wiki/Degree_(graph_theory) 度]3.833 平均最短路径长度1.803 [https://en.wikipedia.org/wiki/Clustering_coefficient 聚类系数]0.522]]
-[[File:小世界网络图1.png|200px|缩略图|右|小世界网络的例子 中心比其他节点大 平均[https://en.wikipedia.org/wiki/Degree_(graph_theory) 度]3.833 平均最短路径长度1.803 [https://en.wikipedia.org/wiki/Clustering_coefficient 聚类系数]0.522]]
+[[File:图下.png|400px|右|随机图 平均[https://en.wikipedia.org/wiki/Degree_(graph_theory) 度]2.833 平均最短路径长度2.109 [https://en.wikipedia.org/wiki/Clustering_coefficient 聚类系数]0.167]]
 '''WS小世界模型 Watts–Strogatz model '''是一种[[随机图]]生成模型，其生成的图具有[[小世界属性]]，包括较短的平均节点间距离 average path length和高集聚系数clustering coefficient。在此类图中，绝大多数节点彼此之间并不相邻，但任一给定节点的邻居们却很可能彼此是邻居，并且大多数节点都可以从任意其他节点，用较少的步或跳跃访问到。具体来说，小世界网络的定义如下：如果网络中随机选择的两个节点之间的距离<i>L</i>（即访问彼此所需要的步数），与网络中节点数量<i>N</i>的对数成比例增长，（即<ref name="a1">http://www.nature.com/nature/journal/v393/n6684/full/393440a0.html</ref>: <math>L \propto \log N</math>），且网络的[https://en.wikipedia.org/wiki/Clustering_coefficient 集聚系数]（Clustering Coefficient）不小，那么，这样的网络就是小世界网络。在社交网络中，这种网络属性意味着一些彼此并不相识的人，可以通过一条很短的[https://en.wikipedia.org/wiki/Acquaintance 熟人]链条被联系在一起，这也就是[[小世界现象]]。许多经验网络图都展示出了[[小世界现象]]，例如[https://en.wikipedia.org/wiki/Social_networks 社交网络]、[https://en.wikipedia.org/wiki/Internet 互联网]的底层架构、诸如Wikipedia的百科类网站以及[https://en.wikipedia.org/wiki/Gene_regulatory_network 基因网络]等等。