复杂网络：一个幂率分布与威尔分布的混合
------读书笔记
这是一篇中国人的文章，在arxiv上看到的，这篇文章早出来5年的话，至少是个PRE的文章，现在还不知道发表在哪个杂志上，主要内容是说实际网络的度分布很多不是power-law的，而是power-law与weibull分布的混合体，并找到了很多实际网络数据证明自己的观点。
摘要翻译：
复杂网络最近吸引了很多的注意力。然而，在所有的学习中，网络的边都被认为是一样的，在这篇文章里，我们提出了一种简单的识别方法，把无权无向的网络的边分为两种类型，p2c与p2p。p2c的边表示两个节点之间的等级关系，而p2p的边表示两个节点之间的平等关系。很惊奇的是，在很多实际网络中，包括计算机科学，交通，生物，机械和社会科学，p2c的度分布比总的度分布更好的服从幂率分布，而p2p的度分布很好的服从威尔分布。因此总的度分布式幂率与威尔的混合。更惊奇的是，在很多情况下，总的度分布可以用威尔分布更好的拟合。通过比较两种拓扑模型，我们认为复杂网络里的威尔分布可能是优先选择和随机选择混合演化的结果。

关于把节点分为不同类型的研究已经很多了，比如二部图等，但把边分为不同类型的研究，这还是我第一次看到，这个idea来源是如此简单，和作者的专业有关，作者是研究计算机和软件的，只是把计算机中的p2c，p2p的基本概念引到复杂网络上，就得到这么好的结果，说明了idea远比仿真重要，也说明了交叉学科中，同时对两个学科知识的了解与贯通能力的重要性。
这篇文章只提供了部分实际网络数据说明了自己的观点，在复杂网络发展到现在阶段，要想让别人真正接受这个观点，这点实际数据的证据还是远远不够的，而是没有对背后的机制做一个深刻的分析，最好是理论的分析，这里面还有很多的后续工作可以做。个人认为在很多实际网络中，p2c与p2p的边的演化规则是不一样的，导致了整体度分布是幂率与威尔混合的结构。
参考
http://arxiv.org/pdf/0908.0588

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