albert1 [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