Ett stort antal koncisa modeller, t.ex. förmånsfästen, har lagts fram för att avslöja utvecklingsmekanismerna i verkliga nätverk, som visar att verkliga nätverk vanligen drivs gemensamt av en hybridmekanism med multiplexfunktioner i stället för en enda ren mekanism. För att få en korrekt simulering för verkliga nätverk föreslog vissa forskare några hybridmodeller genom att blanda flera evolutionsmekanismer. Hur en hybridmekanism av multiplexfunktioner gemensamt påverkar nätverksutvecklingen är dock inte särskilt tydligt. I denna studie introducerar vi två metoder (länk förutsägelse och sannolikhetsanalys) för att mäta flera utvecklingsmekanismer i komplexa nätverk. Genom enorma experiment på artificiella nätverk, som kan styras för att följa flera mekanismer med olika vikter, finner vi metoden baserad på sannolikhetsanalys presterar mycket bättre och ger mycket exakta uppskattningar. Äntligen tillämpar vi denna metod på några verkliga nätverk som är från olika domäner (inklusive tekniknätverk och sociala nätverk) och olika länder (t.ex. USA och Kina), för att se hur popularitet och kluster coevolve. Vi finner att de flesta av dem påverkas av både popularitet och kluster, men med ganska olika vikter. Många sociala och tekniska nätverk utvecklas med tiden efter det att de har etablerats. Tidigare studier har visat att verkliga nätverk har många olika strukturella funktioner, som olika gradfördelning 1, olika nivåer av kluster 2, Existerande eller obefintliga samhällen 3, diverse eller disassortativa blandningsmönster 4, lång eller kort genomsnittlig kortaste avstånd, och så vidare, som drar till sig mycket uppmärksamhet på att bygga modeller för att härma nätverket evolution 5, 6. Samtidigt är de latenta mekanismerna också fruktbara såsom rik-get-richer 7, den goda-get-richer 8, stabiliteten begränsningar 9, homofily 10, kluster 11 etc. Men att använda en enda ren mekanism är vanligtvis inte tillräckligt för att avbilda verkliga nätverk just på grund av dessa olika aspekter av funktioner. Därför blandade forskare olika mekanismer för att få bättre simulering, som blandningen av kluster och preferensfäste 11, 12, popularitet och slumpmässighet 13, popularitet och likhet 14, topologi avstånd och geografiskt avstånd 15, och så vidare. På det hela taget kommer nätverken sannolikt att drivas av flera mekanismer, och vi är inspirerade att ställa en fråga: är det möjligt att mäta varje mekanisms bidrag till nätutvecklingen? Det invalda sättet att utvärdera nätverksmodell eller underliggande mekanism bygger på jämförelsen mellan vissa utvalda strukturella funktioner. Den antar att en modell är bättre än en annan om dess genererade nätverk är mer nära målnätverket när det gäller de utvalda funktionerna. Men en sådan metod kan inte valideras väl eftersom ingen har den rättvisa standarden att välja representativa sådana från otaliga strukturella egenskaper. Utan att överväga någon särskild strukturell funktion, hade vi föreslagit en metod baserad på sannolikhetsanalys för att rättvist utvärdera nätverksmodeller 16. Däri kan vi beräkna den skenbara sannolikheten för varje nyskapad länk enligt modellens mekanism, och sedan multiplicera dem tillsammans för att få sannolikheten för uppsättningen av nya länkar. För en grupp modeller är den som ger störst sannolikhet
Zhang m.fl. I REF infördes en sannolikhetsanalyssmetod för att kvantifiera bidraget från olika evolutionära mekanismer.
Measuring multiple evolution mechanisms of complex networks
{'venue': 'Scientific reports', 'journal': 'Scientific reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Medicine', 'Mathematics']}