拟合和抽样分层随机图模型。
详细信息
分层随机图是具有\(n\)个顶点的无向图的集合。 它通过具有\(n\)个叶子和\(n-1\)个内部顶点的二叉树定义，其中内部顶点标有概率。 随机图中两个顶点连接的概率由它们最近的共同祖先处的概率标签给出。
有关分层随机图的更多信息，请参阅下面的参考文献。
igraph 包含以下函数：将 HRG 模型拟合到给定网络 (fit_hrg())，从给定 HRG 集合生成网络 (sample_hrg())，将 igraph 图转换为 HRG 并返回 (hrg(), hrg_tree())，从一组采样的 HRG 计算一致树 (consensus_tree()) 以及基于网络的 HRG 模型预测网络中缺失的边 (predict_edges())。
igraph HRG 实现很大程度上基于 Aaron Clauset 在其网站上发布的代码（不再有效）。
参见
其他分层随机图函数：consensus_tree()、fit_hrg()、hrg()、hrg_tree()、predict_edges()、print.igraphHRG()、print.igraphHRGConsensus()、sample_hrg()