Attachment rate2 [네트워크이론] degree에 따른 attachment rate 구하기 - 실전편 이전에 작성했던 degree에 따른 attachment rate 구하기 방법의 특징을 BA model을 이용해서 확인해 본다. BA model은 이전에 작성했던 방법을 조금 수정하여 작성했다. BA model을 100,000 스탭 성장 시킨 후, 세 방법을 적용해 구한 attachment rate 결과는 다음과 같다. BA model은 실제로 degree에 비례한 attachment rate로 성장시킨 model인 degree-attachment rate가 선형 관계를 지닌 model이다. 세 방법 모두 다 degree가 증가할 수록 attachment rate가 비례하여 증가하는 경향을 보여준다. BA model이 지닌 degree에 비례한 attachment rate의 특성이 잘 나타난다. Jeong.. 2020. 3. 18. [네트워크이론] degree에 따른 attachment rate 구하기 Barabasi-Albert 모델에서 중요한 것은 Preferential attachment와 Network의 성장이다. 이 규칙을 통해 신규 유입되는 node들은 link의 개수가 많은 node와 연결을 맺을 확률이 높고, 이는 다른 node와 비교했을 시 아주 많은 link를 지닌 node, 즉 Hub들을 만들어낸다. 하지만, 특정 네트워크에서 이러한 규칙을 조금 더 엄밀히 살펴보기 위해 실제 node들이 연결을 갖는 비율 Attachment rate를 구하는 방법이 있다. 이 Attachment rate가 실제로 node가 지닌 link 수(degree, 관용적으로 k로 표현)에 비례하는가 확인함으로써 특정 네트워크가 지니고 있는 BA 모델의 성질을 확인할 수 있다. 오늘은 in-degree net.. 2018. 12. 7. 이전 1 다음
