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第27行： − WS模型是针对于第一条局限性来设计的最简可能模型。它在解释了集聚的同时保持了ER模型较短的平均节点间距离，这是通过在近似ER图的随机化结构和[https://en.wikipedia.org/wiki/Lattice_(group) 正则环点阵 regular ring lattice]中进行内插得到的。因而，该模型至少能够部分解释许多网络中的“小世界”现象 "small-world" phenomena，比如电网、秀丽隐杆线虫 C. elegans的神经网络、电影演员的社交网络、以及芽殖酵母脂肪代谢的信息交流+ 第99行：
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WS小世界模型是针对于第一条局限性来设计的最简可能模型。它在解释了集聚的同时保持了ER模型较短的平均节点间距离，这是通过在近似ER图的随机化结构和[https://en.wikipedia.org/wiki/Lattice_(group) 正则环点阵 regular ring lattice]中进行内插得到的。因而，该模型至少能够部分解释许多网络中的“小世界”现象 "small-world" phenomena，比如电网、秀丽隐杆线虫 C. elegans的神经网络、电影演员的社交网络、以及芽殖酵母脂肪代谢的信息交流
<ref>{{cite journal |doi=10.1371/journal.pcbi.1004264|pmid=26020510|title=Experimental and Computational Analysis of a Large Protein Network That Controls Fat Storage Reveals the Design Principles of a Signaling Network|journal=PLOS Computational Biology|volume=11|issue=5|pages=e1004264|year=2015|last1=Al-Anzi|first1=Bader|last2=Arpp|first2=Patrick|last3=Gerges|first3=Sherif|last4=Ormerod|first4=Christopher|last5=Olsman|first5=Noah|last6=Zinn|first6=Kai|bibcode=2015PLSCB..11E4264A|pmc=4447291}}</ref>
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==局限性==
==局限性==
该模型的主要局限性是会产生不符实际的度分布。相较而言，现实中的网络通常是非齐次的[[无标度网络]]，有中心节点的存在和无标度的度分布。考虑到此，这样的网络可以用[[偏好依附模型 preferential attachment model]]来更好的描述，比如[[BA网络模型]]。（另一方面，BA模型没有产生真实网络中出现的高集聚特性，而这个弱点是WS模型所不具备的。因此，WS模型和BA模型均不应被看成是完全符合实际的。）WS模型也暗含了固定的节点数，所以也不能用来描述网络的生长。
该模型的主要局限性是会产生不符实际的度分布。相较而言，现实中的网络通常是非齐次的[[无标度网络]]，有中心节点的存在和无标度的度分布。考虑到此，这样的网络可以用[[偏好依附模型 preferential attachment model]]来更好的描述，比如[[BA网络模型]]。（另一方面，BA模型没有产生真实网络中出现的高集聚特性，而这个弱点是WS小世界模型所不具备的。因此，WS小世界模型和BA模型均不应被看成是完全符合实际的。）WS小世界模型也暗含了固定的节点数，所以也不能用来描述网络的生长。