Abstract-Degree distributioner är utan tvekan den viktigaste egenskapen i verkliga världens nätverk. Den klassiska kantkonfigurationsmodellen eller Chung-Lu-modellen kan generera en oriktad graf med önskad gradfördelning. Detta fungerar som en bra null modell för att jämföra algoritmer eller utföra experimentella studier. Dessutom finns skalbara algoritmer som implementerar dessa modeller och de är ovärderliga i studiet av grafer. Nätverken i verkligheten är dock ofta riktade och har en betydande andel ömsesidiga kanter. En starkare relation finns mellan två noder när de pekar på varandra (ömsesidig kant) jämfört med när endast en pekar på den andra (envägskanten). Trots deras betydelse har ömsesidiga kanter förbisetts av de flesta riktade grafmodeller. Vi föreslår en nullmodell för riktade grafer inspirerade av Chung-Lu-modellen som matchar de verkliga grafernas in-, ut- och ömsesidiga fördelningar. Vår algoritm är skalbar och kräver O(m) slumptal för att generera en graf med m-kanter. Vi utför en serie experiment på verkliga datauppsättningar och jämför med befintliga grafmodeller.
Durak m.fl. REF föreslår en null modell för riktade grafer som kombinerar ömsesidiga och enkelriktade kanter för att generera riktade grafer som matchar de i-, ut- och ömsesidiga grad fördelningarna.
A Scalable Null Model for Directed Graphs Matching All Degree Distributions: In, Out, and Reciprocal
{'venue': 'Proceedings of IEEE 2013 2nd International Network Science Workshop (NSW 2013), pp. 22--30', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}