Гигантская компонента: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Нет описания правки
Нет описания правки
 
(не показана 1 промежуточная версия этого же участника)
Строка 12: Строка 12:
В простейшей модели предпочтительного присоединения http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/PreferentialAttachmentSimple вероятность нового узла присоединиться к уже существующему узлу прямо пропорциональна числу связей данного узла. Например, в репозитории МЭШ новые участники обращают большее внимание и чаще копируют и загружают популярные сценарии известных авторов. В результате возникают связи между новыми участниками и популярными авторами, которые в результате этого становятся еще популярнее.
В простейшей модели предпочтительного присоединения http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/PreferentialAttachmentSimple вероятность нового узла присоединиться к уже существующему узлу прямо пропорциональна числу связей данного узла. Например, в репозитории МЭШ новые участники обращают большее внимание и чаще копируют и загружают популярные сценарии известных авторов. В результате возникают связи между новыми участниками и популярными авторами, которые в результате этого становятся еще популярнее.


Team Assembly
[[Team Assembly (model)]]
 
; История формирования гигантской компоненты МЭШ
 
<netlogo model="Giant_MESH" />

Текущая версия от 13:26, 21 сентября 2025


Описание Гигантская компонента – в науке о сетях – это наиболее крупный компонент графа, представленного в рассматриваемой сетевой структуре. Существование сетевого компонента, как правило, связывают с «эффектом Матфея» или эффектом предпочтительного присоединения, суть которого в том, что узлы с большем числом связей притягивают новые узлы сильнее, чем узлы с малым числом связей.
Область знаний NetSci, Информатика, Социология
Авторы Барабаши
Поясняющее видео https://www.youtube.com/watch?v=jA wI5UuqE4
Близкие понятия эффект Матфея, Team Assembly
Среды и средства для освоения понятия NetLogo, R, Python

В простейшей модели предпочтительного присоединения http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/PreferentialAttachmentSimple вероятность нового узла присоединиться к уже существующему узлу прямо пропорциональна числу связей данного узла. Например, в репозитории МЭШ новые участники обращают большее внимание и чаще копируют и загружают популярные сценарии известных авторов. В результате возникают связи между новыми участниками и популярными авторами, которые в результате этого становятся еще популярнее.

Team Assembly (model)

История формирования гигантской компоненты МЭШ