Sociala nätverk är organiserade i samhällen med täta interna förbindelser, vilket ger upphov till höga värden på klusterkoefficienten. Dessutom har man observerat att dessa nät är olika, dvs. mycket uppkopplade hörn tenderar att ansluta till andra starkt uppkopplade hörn och har en bred gradfördelning. Vi presenterar en modell för ett oriktat växande nätverk som reproducerar dessa egenskaper, med målet att effektivt producera mycket stora nätverk som ska användas som plattformar för att studera sociodynamiska fenomen. Samhällena uppstår från en blandning av slumpmässiga fasthållanden och implicita preferensfästen. Modellens strukturella egenskaper studeras analytiskt och numeriskt med hjälp av k-clique-metoden för kvantifiering av samhällen. Var och en av dem ska uppfylla kraven i bilaga I till förordning (EU) nr 952/2013.
I en annan modell för växande nätverk föreslås av Toivonen et al. REF, samhällen uppstår från en blandning av slumpmässiga fastsättning och implicit preferens fastsättning.
A model for social networks
{'venue': None, 'journal': 'Physica A-statistical Mechanics and Its Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics']}