Preferential Attachment Model
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[NetworkX] 새로운 노드는 어디에 어떤 노드와 연결될까?Preferential Attachment Model (Barabasi Albert Model)Data & ML & AI/NetworkX 2023. 1. 12. 20:07
실 세계에서의 Degree 분포 한 학교에 새로 전학생이 왔습니다. 이 친구는 누구와 친구가 될 가능성이 가장 높을까요? 앉는 자리와 같은 변수를 제거한다면, "이미 친구가 많은" 아이와 친구가 될 가능성이 가장 높습니다. 실제 세계에서는 관계망을 이미 많이 가진 것들이 더 많은 관계를 가지게 될 가능성이 높습니다. A: 한 영화에 같이 나온 적이 있는 영화배우들의 관계망 B: 하이퍼링크로 연결된 웹 연결망 C: 미국 전력 변전 연결망 A,B,C의 네트워크 모두, 관계(Degree)를 극도로 많이 가지고 있는 노드는 극소수이고, 적은 수의 관계를 가지고 있는 노드가 다수임을 확인할 수 있습니다. 관계망의 빈익빈 부익부인 셈이죠. 이러한 실 세계 현상을 모델화 한 것을 바라바시 알베르트 모델(Barabas..