powerlaw_cluster_graph

powerlaw_cluster_graph(n, m, p, seed=None)

Holme和Kim算法用于生成具有幂律度分布和近似平均聚类系数的增长图。

Parameters:

nint

节点数量

mint

每个新节点添加的随机边数

pfloat,

在添加随机边后添加三角形的概率

seedinteger, random_state, or None (默认)

随机数生成状态的指示器。 参见 随机性 。

Raises:

NetworkXError

如果 m 不满足 1 <= m <= n 或 p 不满足 0 <= p <= 1 。

Notes

平均聚类系数很难超过某个取决于 m 的阈值。这个阈值通常很低。 传递性（三角形与可能的三角形之比）似乎随着网络规模减小。

本质上，这是Barabási–Albert（BA）增长模型，额外步骤是每条随机边之后都有机会连接到其邻居之一（从而形成三角形）。

该算法在BA模型的基础上改进，因为它能够实现更高的平均聚类系数（如果需要）。

由于初始的 m 个节点可能不会在第一次迭代中全部连接到新节点，因此该算法可能会生成不连通的图。

References

[1]

P. Holme和B. J. Kim, “Growing scale-free networks with tunable clustering”, Phys. Rev. E, 65, 026107, 2002.