使用优先连接生成随机图 — barabasi.game • igraph 网络分析库

barabasi.game() 已重命名为 sample_pa() 以创建更一致的 API。

用法

barabasi.game(
  n,
  power = 1,
  m = NULL,
  out.dist = NULL,
  out.seq = NULL,
  out.pref = FALSE,
  zero.appeal = 1,
  directed = TRUE,
  algorithm = c("psumtree", "psumtree-multiple", "bag"),
  start.graph = NULL
)

参数

n: 顶点数。
power: 优先连接的幂，默认为 1，即线性优先连接。
m: 数值常数，每个时间步要添加的边数。仅当省略或 NULL out.dist 和 out.seq 时才使用此参数。
out.dist: 数值向量，每个时间步要添加的边数的分布。仅当省略或 NULL out.seq 参数时才使用此参数。
out.seq: 数值向量，给出每个时间步要添加的边数。它的第一个元素被忽略，因为在第一个时间步没有添加边。
out.pref: 逻辑值，如果为真，则总度数用于计算引用概率，否则使用入度。
zero.appeal: 没有相邻边的顶点的“吸引力”。请参见下面的详细信息。
directed: 是否创建有向图。
algorithm: 用于图生成的算法。psumtree 使用部分前缀和树来生成图，此算法可以处理任何 power 和 zero.appeal 值，并且永远不会生成多条边。psumtree-multiple 也使用部分前缀和树，但允许生成多条边。在 0.6 版本之前，如果 power 不为 1 或 zero.appeal 不为 1，则 igraph 使用此算法。bag 是以前（在 0.6 版本之前）如果 power 等于 1 且 zero.appeal 也等于 1 时使用的算法。它的工作方式是将顶点的 ID 放入一个包（实际上是一个多重集），次数恰好是它们的（入）度，再加上一次。然后从包中抽取所需数量的被引用顶点，并进行替换。此方法可能会生成多条边。它仅在 power 和 zero.appeal 等于 1 时有效。
start.graph: NULL 或 igraph 图。如果是一个图，则提供的图将用作优先连接算法的起始图。该图应至少有一个顶点。如果在此处提供了一个图，并且 out.seq 参数不为 NULL，则它应仅包含新顶点的出度，而不包含 start.graph 中的顶点。