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Clustering in random line graphs

机译：随机折线图中的聚类

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We investigate the degree distribution P(k) and the clustering coefficient C of the line graphs constructed on the Erdos–Renyi networks, the exponential and the scale-free growing networks. We show that the character of the degree distribution in these graphs remains Poissonian, exponential and power law, respectively, i.e. the same as in the original networks. When the mean degree k increases, the obtained clustering coefficient C tends to 0.50 for the transformed Erdos–Renyi networks, to 0.53 for the transformed exponential networks and to 0.61 for the transformed scale-free networks. These results are close to theoretical values, obtained with the model assumption that the degree–degree correlations in the initial networks are negligible.
机译：我们研究了在鄂尔多斯—仁尼网络，指数网络和无标度增长网络上构建的线图的度分布P（k）和聚类系数C。我们表明，这些图中的度数分布的特征分别保持泊松，指数和幂定律，即与原始网络相同。当平均度数k增加时，对于转换后的鄂尔多斯-仁义网络，获得的聚类系数C趋于0.50，对于转换后的指数网络趋向于0.53，对于转换的无标度网络趋于0.61。这些结果接近于理论值，在模型假设下，初始网络中的度数-度相关性可忽略不计。

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