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[[Image:Scale-free network sample.png|thumb|Example of a random network and a scale-free network|400px|right|图3：随机网络（a），无标度网络（b）。在无标度网络中，大型枢纽被突出显示。]]
[[Image:Scale-free network sample.png|thumb|Example of a random network and a scale-free network|400px|right|图3：随机网络（a），无标度网络（b）。在无标度网络中，大型枢纽被突出显示。]]
枢纽的[[涌现]]可以用无标度网络和[[随机网络]]的区别来解释。[[无标度网络]]（[[Barabási-Albert模型]]）与[[随机网络 ]]（[[Erdős–Rényi模型]]）的区别主要存在于如下两个方面: （a）'''增长 Growth'''，（b）'''优先链接 Preferential Attachment'''。
枢纽的[[涌现]]可以用无标度网络和[[随机网络]]的区别来解释。[[无标度网络]]（[[Barabási-Albert模型]]）与[[随机网络 ]]（[[Erdős–Rényi模型]]）的区别主要存在于如下两个方面: （a）增长，（b）优先链接。<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 | vauthors = Albert R, Barabási AL | author-link1 = Réka Albert | author-link2 = Albert-László Barabási | title = Statistical mechanics of complex networks | journal = [[Reviews of Modern Physics]] | volume = 74 | pages = 47–97 | year = 2002 | doi = 10.1103/RevModPhys.74.47 | bibcode = 2002RvMP...74...47A | arxiv = cond-mat/0106096 }}</ref>
网络中枢纽的涌现也与时间有关。在无标度网络中，较早出现的节点比后来者更有可能成为枢纽。这种现象被称为'''先发优势 First-Mover Advantage'''，它解释了为什么一些节点成为枢纽，而一些没有。然而，在一个真实的网络中，涌现的时间并不是影响枢纽规模的唯一因素。例如，在谷歌成为全球最大互联网枢纽的8年后，Facebook出现了，并于2011年成为了全球最大的互联网枢纽。因此，在实际网络中，枢纽的增长和规模也取决于各种各样的其他属性，如节点的流行程度、质量或老化程度。
网络中枢纽的涌现也与时间有关。在无标度网络中，较早出现的节点比后来者更有可能成为枢纽。这种现象被称为'''先发优势 First-Mover Advantage'''，它解释了为什么一些节点成为枢纽，而一些没有。然而，在一个真实的网络中，涌现的时间并不是影响枢纽规模的唯一因素。例如，在谷歌成为全球最大互联网枢纽的8年后，Facebook出现了，并于2011年成为了全球最大的互联网枢纽。因此，在实际网络中，枢纽的增长和规模也取决于各种各样的其他属性，如节点的流行程度、质量或老化程度。
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== 属性==
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