Nuförtiden finns det en mängd åtgärder som är utformade för att fånga upp olika aspekter av nätstrukturen. För att kunna säga om strukturen för vissa nätverk förväntas eller inte, behöver man en referensmodell (null modell). En ofta används null modell är ensemble av grafer med samma uppsättning grader som det ursprungliga nätverket. I denna artikel hävdar vi att denna ensemble kan vara mer än bara en null modell-det också innehåller information om det ursprungliga nätverket och faktorer som påverkar dess utveckling. Genom att kartlägga denna ensemble i utrymmet för någon låg nivå nätverksstruktur-i vårt fall de som mäts med diverseitet och kluster koefficienter-en kan till exempel studera hur nära den giltiga regionen av parameterutrymmet de observerade nätverken är. En sådan analys visar vilka kvantiteter som är aktivt optimerade under nätverkets utveckling. Vi använder fyra mycket olika biologiska nätverk för att exemplifiera vår metod. Bland annat finner vi att hög klusterbildning kan vara en kraft i utvecklingen av proteininteraktionsnätverk. Vi finner också att alla fyra nätverken är iögonfallande robusta mot både slumpmässiga fel och riktade attacker.
Ett annat relaterat arbete är REF som konstruerade ensemblen av nätverk med samma gradsekvens som det ursprungliga nätverket, men som ändrar sortitet och klusterkoefficienter.
Exploring the assortativity-clustering space of a network's degree sequence
{'venue': 'Phys. Rev. E 75, 046111 (2007)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Physics', 'Medicine', 'Mathematics']}