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论文类型：会议论文

发表时间：2006-11-01

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关键字：加权网络模型;自组织系统;正负匹配性;社会网络

摘要：本文给出了一个带有自学习和双向互选机制的加权网络演化模型．模型有两个参数进行控制。首先是自学习概率p,即在一个时间步每个点以概率p把点权加1;其次是双向选择参数 m,即一个时间步每个点以概率(1-p)选择m个邻居,如果两个点相互进行了选择,则它们之间建立一条边或边权加1。模型可以生成具有幂率形式的度分布,点权分布和边权分布。数值模拟结果与理论分析非常一致。而且,模型得到正负匹配度r可以根据不同的参数m和p正负变化。模型能够同时描述r为正或者为负时的加权网络模型。