小世界網路
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在网络理论中,小世界网络是一类特殊的复杂网络结构,在這種网络中大部份的节点彼此并不相连,但绝大部份节点之间經过少數幾步就可到達。
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在日常生活中,有时你会发现,某些你觉得与你隔得很“遥远”的人,其实与你“很近”。小世界网络就是对这种现象(也称为小世界现象)的数学描述。用数学中图论的语言来说,小世界网络就是一个由大量顶点构成的图,其中任意两点之间的平均路径长度比顶点数量小得多。除了社会人际网络以外,小世界网络的例子在生物学、物理学、计算机科学等领域也有出现。許多經驗中的圖可以由小世界網路來作為模型。万维网、公路交通网、脑神经网络和基因網路都呈現小世界網路的特徵。
小世界网络最早是由邓肯·瓦茨(Duncan Watts)和斯蒂文·斯特罗加茨(Steven Strogatz)在1998年引进的,将高集聚系数和低平均路径长度作为特征,提出了一種新的网络模型,一般就稱作瓦茨-斯特罗加茨模型(WS模型),这也是最典型的小世界网络的模型。