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A simple and generic paradigm for creating complex networks using the strategy of vertex selecting-and-pairing

机译：使用顶点选择和配对策略创建复杂网络的简单通用范式

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In many networks, the link between any pair of vertices conforms to a specific probability, such as the link probability proposed in the Barabasi-Albert scale-free model. Here, we demonstrate how distributions of link probabilities can be utilized to generate various complex networks simply and effectively. In particular, we focus on the problem of complex network generation and develop a straightforward paradigm using the strategy of vertex selecting-and-pairing to create complex networks that are more generic than those generated by other relevant approaches. Crucially, our paradigm is capable of generating various complex networks with varied degree distributions using different probabilities for selecting vertices; however, in contrast, other relevant approaches can only be used to generate a specific type of complex network. We demonstrate our paradigm using four synthetic Barabasi-Albert scale-free networks, four synthetic Watts-Strogatz small-world networks, and a real email network with a known degree distribution. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：在许多网络中，任意一对顶点之间的链接都符合特定的概率，例如Barabasi-Albert无标度模型中提出的链接概率。在这里，我们演示了如何利用链接概率的分布来简单有效地生成各种复杂的网络。特别是，我们关注复杂网络生成的问题，并使用顶点选择和配对策略来开发简单模型，以创建比其他相关方法生成的网络更通用的复杂网络。至关重要的是，我们的范例能够使用选择顶点的不同概率来生成具有不同程度分布的各种复杂网络；但是，相反，其他相关方法只能用于生成特定类型的复杂网络。我们使用四个合成的Barabasi-Albert无标度网络，四个合成的Watts-Strogatz小世界网络以及具有已知度分布的真实电子邮件网络来演示我们的范例。 （C）2019 Elsevier B.V.保留所有权利。

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