TF法则嵌入机制的动态局域加权网络模型

计算机应用 ›› 2012, Vol. 32 ›› Issue (05): 1240-1243.

TF法则嵌入机制的动态局域加权网络模型

马杰良¹,赵岳²

1. 南京信息工程大学电子与信息工程学院，南京 210044
2. 南京信息工程大学信息与控制学院，南京 210044

收稿日期:2011-11-07 修回日期:2011-12-30 发布日期:2012-05-01 出版日期:2012-05-01
通讯作者: 赵岳
作者简介:马杰良（1964-），男，山西稷山人，副教授，主要研究方向：复杂网络、离散系统、图论；
赵岳（1988-），男，江苏苏州人，硕士研究生，主要研究方向：复杂网络。

Dynamic local weighted network model of embedded TF mechanism

MA Jie-liang¹,ZHAO Yue²

1. College of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing Jiangsu 210044, China
2. College of Information and Control, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing Jiangsu 210044, China

Received:2011-11-07 Revised:2011-12-30 Online:2012-05-01 Published:2012-05-01
Contact: ZHAO Yue

摘要/Abstract

摘要： 分析目前加权局域世界演化模型已取得的研究成果，在其基础上进行综合改进与完善，提出一种TF法则嵌入机制的动态局域加权网络模型(TF-DLW)，该模型在演化过程中融入了TF法则和BBV权值动态演化机制。平均场理论和计算机模拟仿真均验证了该模型强度分布具有幂率特性。同时，计算机仿真中强度分布、边权分布以及度分布均出现了幂率肥尾现象，三角形结构的嵌入使得模型能更平稳地调节聚类系数的大小。实验表明，TF-DLW演化模型继承了许多复杂模型具有的幂率分布特性，而且可以快速平稳地调控簇系数的范围大小。

关键词: 局域加权网络, 幂率肥尾, TF-DLW演化模型, BBV模型, TF法则

Abstract: The author analyzed the research results obtained by the current weighted local world evolution model, based on which the research results needed comprehensive improvement. The dynamic local weighted network model with embedded TF mechanism was proposed. The BBV edged weight dynamic evolution mechanism and TF rule were introduced into the model in the course of evolution. Mean-field theory and computer analog simulation had verified the model with the characteristics of power law. Meanwhile, the strength distribution, the edged weight distribution and the degree distribution showed the power-law distribution of fat tail phenomenon. Triangular structure embedded made the model more stably adjust the size of the clustering coefficient. The simulation results show that, the TF-DLW evolution model inherits the power-law distribution characteristics many complex models have, and can control the size range of the cluster coefficient more rapidly.

Key words: local weighted network, power law fat tail, TF-DLW model, BBV model, TF rule

中图分类号:

TP393.02

马杰良赵岳. TF法则嵌入机制的动态局域加权网络模型[J]. 计算机应用, 2012, 32(05): 1240-1243.

MA Jie-liang ZHAO Yue. Dynamic local weighted network model of embedded TF mechanism[J]. Journal of Computer Applications, 2012, 32(05): 1240-1243.

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