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Network growth with preferential attachment for high indegree and low outdegree

机译：网络发展，优先考虑高入学率和低出学率

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We study the growth of a directed transportation network, such as a food web, in which links carry resources. We propose a growth process in which new nodes (or species) preferentially attach to existing nodes with high indegree (in food-web language, number of prey) and low outdegree (or number of predators). This scheme, which we call inverse preferential attachment, is intended to maximize the amount of resources available to each new node. We show that the outdegree (predator) distribution decays at least exponentially fast for large outdegree and is continuously tunable between an exponential distribution and a delta function. The indegree (prey) distribution is poissonian in the large-network limit. (C) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：我们研究了定向运输网络（例如食物网）的增长，其中链接承载着资源。我们提出了一个增长过程，在该过程中，新节点（或物种）优先以高度（以食物网络语言，猎物的数量）和低度（或掠食者的数量）为依托的现有节点。我们将这种方案称为反向优先附加，旨在最大化每个新节点可用的资源量。我们表明，出场度（捕食者）分布对于大出场度而言至少呈指数级衰减，并且可以在指数分布和增量函数之间连续可调。在大型网络范围内，度（猎物）分布是泊松分布。 （C）2008 Elsevier B.V.保留所有权利。

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