類似度に基づき成長する複雑ネットワーク生成モデルの提案

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概要

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近年注目されている複雑ネットワークには，代表的なモデルとして，スモールワールドネットワークとスケールフリーネットワークがある．本研究では，新規ノードの結合に類似度に基づく優先選択を取り入れた制約を与え，成長させながらネットワークを構成する手法を提案する．提案手法は自己組織化マップのアルゴリズムを参考に，より自然なネットワークの生成及び，現実のネットワークの特徴を示すネットワークの生成を目的としている．提案手法で生成したネットワークは小さい平均頂点間距離（L）及び，大きいクラスター係数（C）を示し，次数分布はべき則に従うという結果が得られた．また本手法により生成されたネットワークは，べき則を満たすにも関わらず，次数の高いハブノードから受ける影響が小さく，現実のネットワークに見られるような頑強性を示すという結果が得られた．
2011-10-15

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