幾種重要的網路演化模型
包括：隨機網路，小世界網路，隨機聚類網路，無標度網路，核心-邊緣網路
隨機網路：
er隨機網路模型：給定網格中節點的個數v，網路中任意兩個點以概率p（p>0）相連線。
此時，節點的度服從二項分布（v-1,p），並且隨機網路的很多重要性質都滿足引數為（v-1,p）的二項分布。
此外，隨機網路中節點的平均最短軌道距離很小，其大小與網路的大小呈對數關係，其中為平均度。
小世界網路：
一些現實世界的網路表現出網路的小世界特性，即大多數節點可以通過少量的幾步（邊）到達另乙個節點。
構造具有小世界性的網路：
step1：形成包括v個節點的規則網路
step2:每條邊被隨機重新連線，即對任意節點，隨機選擇乙個連線替換他原來的連線。
網路的小世界特性的最直接的理解是在這種網路上的資訊傳播的速度非常迅速，如病毒傳染網路。
無標度網路：
某些網路中的極少數節點擁有很高的度數，而大部分節點只有很小的度數。這種網路叫無標度網路，網路中節點的度服從冪律分布，即：
在無標度網路中，給定標度指數，隨著度數k值的增加，度數為k的節點個數急劇減少。當度數k值較小時，其分布概率p(k)較大，當度數k值較大時，分布概率較小。
網路的無標度性與網路受到隨機攻擊的魯棒性緊密相關。
少量關鍵節點（度比較大的節點）的存在，既是無標度網路的優點也是缺點。許多學者將無標度網路描述為對隨機攻擊具有魯棒性，但是對蓄意攻擊卻極為脆弱。
無標度網路的形成是根據節點的優先連線法則產生的，優先連線意味著某節點的度越大，新加入網路的節點與其相連線的可能性越大。如將連線概率定義為與當前網路中的節點的度數成比例。
隨機聚類網路：
社團的節點集合滿足乙個簡單的條件：屬於同乙個社團的節點有許多相互連線的邊，而不同的社團由相對較少的邊相連線。
在隨機聚類網路的形成中，兩個節點如果屬於同乙個社團，它們的連線概率為pin,如果屬於不同社團的連線概率為pout。
典型的隨機聚類網路中，pin值較大，pout值較小，即社團之內的節點連線緊密，而社團之間的節點連線稀疏。
評價社團檢測技術優劣程度的girvan-newman演算法就是基於這裡的兩個定義：
表示社團內節點的聯絡程度；
表示不同社團之間聯絡的緊密程度。
典型的隨機聚類網路必須滿足pout<核心-邊緣網路：
網路可以採用區域性網路，全域性網路，中等尺度網路的方法來描述。網路理論的乙個主要目標是識別大型網路統計學意義上的主要結構，以便於分析和比較複雜網路的框架。
在這個目標下，中等尺度網路結構的識別演算法使得我們能夠發現節點和邊在區域性網路以及全域性網路中不明顯的特徵。
通過計算確定核心-邊緣網路的結構，劃分哪些節點屬於密集連線的核心節點，哪些節點屬於外圍稀疏連線的邊緣節點。
網路的核心機構不僅是緊密相連的，而且往往是網路的中心。
可以將單個社團看作網路核心結構的一部分，整個核心結構由多個社團組成，社團之間可以存在重疊。
幾種網路I O模型
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