Ett nätverk sägs visa diverse blandning om noderna i nätverket som har många anslutningar tenderar att vara anslutna till andra noder med många anslutningar. Vi definierar ett mått på en blandad blandning av nätverk och använder den för att visa att sociala nätverk ofta är blandade på olika sätt, men att tekniska och biologiska nätverk tenderar att vara disasortativa. Vi föreslår en modell för ett mångsidigt nätverk, som vi studerar både analytiskt och numeriskt. Inom ramen för denna modell finner vi att diverse nätverk tenderar att perkolera lättare än sina disassortativa motsvarigheter och att de också är mer robusta att vertex borttagning. Många system tar formen av nätverk-uppsättningar av hörn som förenas av kanter-inklusive sociala nätverk, datornätverk, och biologiska nätverk [1, 2, 3]. En mängd olika modeller av nätverk har föreslagits och studerats i fysiklitteraturen, av vilka många har varit framgångsrika i att reproducera funktioner i nätverk i den verkliga världen [4, 5, 6]. En särskilt välstuderad modell är den kumulativa fördelen eller förmånsfästen modellen [6, 7, 8, 9, 10] där sannolikheten för en given källa vertex bildar en anslutning till ett mål vertex är några (vanligtvis ökande) funktion av graden av mål vertex. ( Graden av en vertex är antalet andra hörn som den är ansluten till.) Förmånliga fastsättningsprocesser är allmänt accepterade som den troliga förklaringen till maktlagen och andra skev gradfördelningar som ses i många nätverk [11, 12, 13, 14]. Det finns dock ett viktigt element saknas från dessa samt andra nätverksmodeller: i ingen av dessa modeller gör sannolikheten för anslutning till målet vertex beror också på graden av källan vertex. I den verkliga världen däremot är sådana beroenden vanliga. Många nätverk visar "assortativ blandning" på sina grader, d.v.s. en preferens för höggradiga hörn att fästa på andra höggradiga hörn. Andra visar disassortativa blandning-höggradiga hörn fäster på låggradiga sådana. I detta papper visar vi först förekomsten av diverse blandning i en mängd olika nätverk genom direkt mätning, och sedan argumentera, med hjälp av exakt lösbara modeller och numeriska simuleringar, att diverse blandning kan ha en betydande effekt på beteendet hos nätverkade system. Modeller som inte tar hänsyn till det kommer nödvändigtvis att misslyckas med att korrekt reproducera många av beteendena i verkliga världen nätverkade system. Betrakta då ett nätverk, representerat i det enklaste fallet av en oriktad graf av N hörn och M kanter,
Särskilt i REF visar han att sociala nätverk ofta är olika blandade, i den meningen att noderna i nätverket har många relationer tenderar att vara anslutna till andra noder starkt anslutna själva.
Assortative Mixing in Networks
{'venue': 'Phys. Rev. Lett. 89, 208701 (2002)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Physics']}