ScholarGate
Asistents
Process / pipeline

Mazo pasaules un bezskalas tīklu analīze

Mazo pasaules un bezskalas tīklu analīze pārbauda, vai reāls tīkls uzrāda divas iezīmīgas topoloģiskās pazīmes, kas tika identificētas 1998.–1999. gadā: Wattsa-Strogatza mazās pasaules īpašību (augsta lokālā klasterizācija apvienojumā ar īsiem vidējiem ceļa garumiem) un Barabási-Alberta bezskalas īpašību (pakāpes sadalījums, kas seko pakāpes likumam, kas nozīmē, ka neliels skaits centru savienojas ar nesamērīgi lielu daļu citu mezglu). Kopā šie ietvari pārveidoja tīklu zinātni, parādot, ka daudziem sociālajiem, bioloģiskajiem un tehnoloģiskajiem tīkliem ir kopīga strukturālā gramatika.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Avoti

  1. Watts, D.J. & Strogatz, S.H. (1998). Collective Dynamics of 'Small-World' Networks. Nature, 393(6684), 440-442. DOI: 10.1038/30918
  2. Barabási, A.L. & Albert, R. (1999). Emergence of Scaling in Random Networks. Science, 286(5439), 509-512. DOI: 10.1126/science.286.5439.509

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 1). Small-World and Scale-Free Network Analysis (Watts-Strogatz & Barabási-Albert). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/network-analysis/small-world-scale-free

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateSmall-World and Scale-Free Network Analysis (Small-World and Scale-Free Network Analysis (Watts-Strogatz & Barabási-Albert)). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/network-analysis/small-world-scale-free · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026