Vi föreslår en modell för att utveckla nätverk genom att slå samman byggstenar som representeras som kompletta grafer, som påminner om moduler i biologiska system eller samhällen i sociologi. Modellen visar power-law grad fördelningar, power-law kluster spektra och höga genomsnittliga kluster koefficienter oberoende av nätstorlek. Analyslösningarna tyder på att en gradexponent bestäms av förhållandet mellan antalet sammanslagna noder och antalet av alla noder i blocken, vilket visar att exponenten är tonfiskbar och även är tillämpliga när blocken är klassiska nätverk som Erdős-Rényi eller regelbundna grafer. Vår modell blir samma modell som Barabási-Albert-modellen under ett specifikt villkor.
Takemoto och Oosawa Ref föreslår en modell för att utveckla nätverk genom att slå samman klichéer som byggstenar.
Evolving networks by merging cliques
{'venue': 'Phys. Rev. E 72, 046116 (2005)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Physics', 'Biology']}