Neo4j 图数据库高级应用系列 / 服务器扩展指南 APOC 8.7 - 图生成 无标度网络

1、概述

Barabási和Albert(1999)的“富者更富”（Rich get richer）生成模型(BA模型)最被熟知的无标度网络子集的生成模型。它让每个网页根据一个非均匀的概率分布与已有网页建立连接，这个概率分布与当前网页的入度数成比例。根据这个过程，拥有更多入度的的网页相较一般网页会吸引更多的链接。这样的机制会产生“幂律”(Power Law)。

        和无标度网络相关的另外一个耳熟能详的名词是“长尾效应”。

        无标度网络(scale-free network)是一种度分布（即对复杂网络中节点度数的总体描述）服从或者接近幂律分布的复杂网络。尽管许多真实世界的网络被认为是无标度的，然而其证明却往往因为愈发严格的数据分析技术而显得不够充分。由此，许多网络的无标度性还在科学社群中被争讨论中。一些声称是无标度的网络包括：

    • 社交网络(Social networks)，包括合作网络。两个被广泛研究的示例是演员合演电影的合作网络和数学家合著论文的合作网络。

    • 许多种电脑网络，包括互联网和万维网的网图。

    • 一些金融网络，如银行间支付网络。

    • 蛋白质-蛋白质相互作用网络。

    • 语义网络[3]。

    • 航空航线网络。

BA图/无标度图拥有以下特征：

1. 普遍存在度远高于平均值的节点。度最高的节点通常称为枢纽（hub），被认为在网络中起到特殊作用，尽管这还要看具体在网络的哪个区域。无标度性与网络应对故障的鲁棒性有很大关系。主要的hub节点通常连接着小的hub节点。这些小的hub节点再伴随着度更小的节点，
2. 无标度图的层级关系使得网络拥有一定的容错行为。如果错误随机发生，并且大量节点都具有较小的度&#