小世界复杂网络模型研究
复杂网络的模型与分析
复杂网络的模型与分析随着互联网和信息技术的不断发展，复杂网络的研究逐渐成为了一个热门领域。
复杂网络是指由大量节点和连接组成的网络，节点之间的联系形式多种多样，如社交网络、物流网络、电力网络、交通网络等，这些复杂网络的研究对于我们理解社会、经济、技术发展及灾难管理等方面具有重要的意义。
本文将着重介绍复杂网络的模型和分析。
一、常见的复杂网络模型在复杂网络的研究中，人们常常会使用一些常见的模型来描述节点之间的联系。
1. 随机网络随机网络是一种节点和连接完全随机的网络，节点间的连接具有随机性，因为节点和连接的排列方式没有规律。
随机网络在复杂网络的研究中是最为简单和基础的模型，它用于研究网络拓扑结构的性质和动力学行为。
2. 小世界网络小世界网络是一种介于完全随机网络和规则网络之间的网络，它是由一些高度连接的节点组成，并且加上少量的随机连接形成的。
在小世界网络上进行的信息传递速度非常快，而且路径非常短。
3. 规则网络规则网络是一种节点排列间距相等、相互连接、形成规则的复杂网络，节点之间的连接相同、简单，结构规整。
规则网络常用于研究网络的物理性质和动力学特性。
4. 无标度网络无标度网络是一种节点度数分布呈幂律分布的网络，它的节点度数较高的节点数量比较少，而节点度数较低的节点数量比较多。
无标度网络对生物、社会和科学领域中的很多现象有很好的解释，在实际应用中具有较广泛的应用。
二、复杂网络的分析方法复杂网络的分析是研究节点间联系、网络中信息传输的方式和特点，以及网络自身的属性。
以下是常见的复杂网络分析方法：1. 节点中心度节点的中心度是在复杂网络中一个节点与其他节点之间联系的度量指标。
中心度可以被分为四种类型：度中心性、接近中心性、介数中心性和特征向量中心性。
其中，度中心性是指节点连接的数量，接近中心性是指节点与其他节点的连接性质，介数中心性是指节点作为中介者在所有节点之间传递信息的能力，特征向量中心性则比较复杂。
复杂网络的结构分析与模型研究
复杂网络的结构分析与模型研究随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，网络已经成为人们不可分割的一部分。
然而，网络并不是简单的连通图，它更多的是一种复杂的拓扑结构。
而复杂网络的结构分析与模型研究正是在探究这种复杂的拓扑结构。
一、复杂网络的概念和分类复杂网络是一种由众多节点和边组成的图形结构，其在现实生活中的各种应用越来越广泛，如社交网络、交通网络、供应链网络等。
根据网络节点之间连接的方式，复杂网络可以分为以下四类：1. 随机网络。
随机网络是节点之间连接完全随机的网络，其中各节点的度数呈现高斯分布。
这种网络的特点是具有较小的聚类系数和较小的平均路径长度。
2. 规则网络。
规则网络是节点之间连接具有规则性的网络，其中各节点的度数相同，且该度数相同。
这种网络的特点是具有较大的聚类系数和较小的平均路径长度。
3. 小世界网络。
小世界网络在随机网络和规则网络之间，其中大部分节点连接在一起，但也有一部分节点连接到远离它们的其他节点。
这种网络的特点是具有较小的平均路径长度和较大的聚类系数。
4. 非线性网络。
非线性网络包括动力学网络和生物网络，在这些网络中，边的权重也具有非线性性质。
这种网络的特点是具有丰富的动力学行为，包括同步、混沌等。
二、复杂网络的结构分析复杂网络的结构分析主要是研究网络连接的拓扑结构，包括网络的度分布、聚类系数、平均路径长度等特征。
1. 度分布。
度分布是指节点在网络中的度数概率分布，它是复杂网络的基本特性之一。
在一个网络中，节点度数越大，其所占比例越小，表现出幂律分布。
2. 聚类系数。
聚类系数是指节点的邻居之间也彼此相连的概率，它描述了网络的局部结构。
在随机网络中，聚类系数很小，在规则网络中，聚类系数很大，而在小世界网络中，聚类系数介于二者之间。
3. 平均路径长度。
平均路径长度是指节点之间的平均最短路径长度，它是网络中任意两个节点间距离的度量。
在随机网络中，平均路径长度较大，在规则网络中平均路径长度较小，而在小世界网络中，平均路径长度介于二者之间。
复杂网络中的小世界性质研究
复杂网络中的小世界性质研究随着互联网的普及，我们已经进入了一个高度连通的时代。
如果把所有人、所有物理设备、所有数字设备联结起来形成一个大网络，这就是一个复杂网络，它已经不再是一棵简单的树形网络，而是拥有了各种各样的连接方式，从而形成了一个复杂的结构。
在这个复杂网络中，人们更容易形成自己的小世界。
什么是小世界性质小世界性质是指，在一个复杂网络中，大多数节点可以在很短的时间内通过不多的步骤到达任意其他节点。
这个现象是由于网络中普遍存在着两种链接：一种是“短链接”，即较短距离内的连接；另一种是“长链接”，即较长距离的连接。
在一个小世界网络中，大多数节点都是通过较短的链接连接的，只有少数节点通过较长的链接才能达到其他节点。
小世界网络的构建小世界网络的构建通常采用“随机重连”算法。
具体方法是：在一个有N个节点的圆环模型上，每个节点与相邻的m个节点相连。
随机地选择一个节点，断开它与其相邻的链接，然后随机地选取一个节点与其相连。
在这个过程中，短链接能够被保留下来，而一部分长链接会被替换成短链接。
通过这样的重连过程，原本的环形结构被打乱，形成了一个小世界网络。
小世界性质在现实生活中的应用小世界性质在现实生活中有着广泛的应用。
例如，社交网络中的朋友关系就是一个小世界网络。
在社交网络中，大多数人认识的人都是通过较少的步骤得到的，而每个人所认识的朋友圈也通常分布在全球范围内。
类似地，物理网络中的交通路径、电力系统、道路网络等也可以被视为小世界网络。
在这些系统中，信息传输的速度都非常快，但是网络之间的连接却比较稀疏。
小世界网络的拓扑结构小世界网络的拓扑结构由短链接和长链接构成，其中大量短链接形成了网络中的大部分路径，而只有少量的长链接连接了远离的节点。
对于一个小世界网络，我们通常关心的是三个指标：网络的直径、聚集系数和节点度分布。
网络的直径是指任意两个节点之间最短路径的最大值。
在一个小世界网络中，网络的直径很小，通常只有几个节点的距离。
复杂网络中的动力学模型与机理分析
复杂网络中的动力学模型与机理分析一、引言复杂网络是近年来引起广泛关注的研究领域，它可以用来模拟和分析各种复杂系统，如社交网络、生物网络和交通网络等。
动力学模型是研究复杂网络行为的重要工具，通过对网络节点之间的相互作用进行建模，我们可以深入了解复杂网络中的动态演化过程与机理。
本文将介绍一些常用的动力学模型，并对其机理进行分析。
二、随机图模型随机图模型是最早被引入到复杂网络研究中的模型之一，它假设网络中节点之间的连接是随机生成的。
其中最经典的是随机图模型中的ER模型，它假设每一对节点间的连接概率都是相等的。
通过该模型，我们可以研究网络中的群聚现象和相变行为等，揭示了复杂网络中的一些基本特性。
三、小世界网络模型小世界网络模型克服了随机图模型中的不足，它通过引入局部连接和随机重连机制，能够同时兼顾网络的聚类特性和短路径特性。
其中比较有代表性的是Watts-Strogatz模型，它将网络的随机重连程度作为参数，可以控制网络的小世界性质。
这种模型揭示了许多实际网络中普遍存在的“六度分隔”现象。
四、无标度网络模型无标度网络模型是另一类常用的动力学模型，它假设网络中部分节点的度数比其他节点更高。
这种模型能够较好地描述现实中一些特殊的网络，如互联网和社交网络等。
其中著名的模型是BA 模型，它通过优先连接机制，使得度数较高的节点更容易获得新节点的连接。
这一模型的提出揭示了复杂网络中的“rich get richer”原则。
五、动力学机理分析除了建立动力学模型，我们还需要分析模型中的动力学机理。
常用的方法包括稳定性分析和数值模拟等。
稳定性分析可以通过线性化系统方程来推导系统的稳定性条件，从而预测网络的稳定状态。
数值模拟则利用计算机模拟的方法，通过迭代网络的动力学方程，模拟网络的演化过程并得到网络的行为特性。
六、复杂网络中的动力学现象在复杂网络中，各种有趣的动力学现象被发现并研究。
例如，网络同步现象是指网络中的节点在相互作用下，逐渐趋于统一的状态。
复杂网络的研究与建模
复杂网络的研究与建模一、简介复杂网络是由大量节点及它们之间复杂的关联所构成的网络结构。
具有以下特点：节点数目庞大，连接方式复杂，节点之间的连通性及关联度、节点属性等多种因素相互作用而形成一种复杂的网络形态。
研究复杂网络的特点、模型与算法对了解复杂系统、社交网络、交通流量等现象具有重要意义，复杂网络的研究已经成为其中一项热门领域。
二、复杂网络的特点1. 宏观特征：例如无标度网络和小世界网络等，其表现为具有大量的节点及较少的链接，形成大量孤岛节点和少量极度集中的节点，同时也会表现出高聚集性和低度同配性，这些广泛存在于真实世界的复杂网络中。
2. 微观特征：例如面临节点的拓扑结构来增强网络的连通性，同时在进行可控网络研究中，特征对网络拓扑结构的形成具有关键作用。
（Liu等，2017）三、复杂网络的建模1. 静态建模：例如随机网络模型、组合网络模型等，这些建模方法认为节点的属性与网络关系是互相独立的，即节点的特点不会影响它在网络中的连接方式（R. Albert, 2000）。
2. 动态建模：例如基于时空社区的建模方法、动态组合网络模型等，这些建模方法将网络节点的属性与拓扑结构并列研究，将节点与节点之间的关系看作是状态上的变化，可以更加清楚地展示大规模复杂网络如何演化及发展（Zhou等，2016）。
四、复杂网络的研究1. 小世界网络研究：指的是通过增加连接性以增强网络感知范围，并引入一定程度的无序性来提高网络效率并保持者网络连通性的研究方法，已被广泛应用于社交网络、传感器网络等各项研究领域（Watts和Strogatz，1998）。
2. 时空网络分析：指的是研究复杂系统（如物流、城市规划等）在时空分配上的运营情况，这种网络拓扑结构分析方法常常被用来分析交通流量、城市布局等问题，它通过社交网络、电话记录、GPS数据等反应交通流量本身的动态变化，用以分析交通瓶颈、效率等问题（董琳等，2019）。
五、复杂网络的算法1. 传播模型：例如SIR模型、SIS模型等，这些建模方法通常用于针对疾病传播，社交网络传播等社会系统中广泛存在的问题进行概率建模，借此来估算社交网络中某个个体影响数量及虚拟影响网络的结构，或者预测传染病在社交网络中随时间展现情况（Singh等，2019）。
复杂网络模型及其应用研究
复杂网络模型及其应用研究一、引言网络模型在各种研究领域中都扮演着重要的角色，如社交网络、交通网络、蛋白质相互作用网络等。
为了更好地理解和研究这些网络，科学家们提出了一些复杂网络模型。
本文将介绍几种常见的网络模型及其应用研究。
二、随机图模型随机图模型是最早被讨论和研究的网络模型之一，该模型中每个节点都有相同的度数分布，每对节点之间的连边独立等概率地存在。
该模型的研究成果被应用于社交网络，比如，评估节点之间的联系性以及社交网络中信息的传播和影响等问题。
三、小世界网络模型在小世界网络模型中，节点之间连接的方式是在随机图中随机建立的，但是每个节点与他人的距离非常短，有利于信息传输。
该模型常被应用于通信网络，如电话网络和因特网等领域。
近年来，该模型在计算机科学领域得到了广泛的关注。
四、尺度无关网络模型尺度无关网络模型是一种可用于描述复杂网络中节点度数分布的模型。
在该模型中，节点度数的分布与网络的大小无关，因此该模型也成为无标度网络模型。
该模型被广泛应用于生物学和社交网络等领域。
在社交网络领域，这种模型可用于确定群体中活跃和不活跃成员之间的关系。
五、无尺度网络模型无尺度网络模型是一种与尺度无关网络模型非常相似的网络模型，但它假设网络中节点度数分布呈现幂律分布，即度数较大的节点出现的概率相对较小。
该模型被应用于物理、社交、金融、医疗等多个领域，例如，可以通过该模型来分析股票市场中不同公司之间的联系方式。
六、小结网络模型在各种应用领域中都扮演着重要的角色。
通过对不同的网络模型的研究，我们可以更好地了解和理解网络的复杂性，同时也能够更好地处理和解决相关问题。
尽管这些模型都有它们的局限性和不足，但是它们仍然是现代研究领域中必不可少的研究方法之一。
复杂网络模型及其应用研究
复杂网络模型及其应用研究复杂网络的研究是计算机科学、物理学、数学等多个领域的交叉学科，它以网络为研究对象，用数学模型和理论分析方法研究网络的结构、动力学、演化等特性。
复杂网络模型的研究有助于理解网络的通信方式、信息传播规律以及网络攻防问题。
本文将介绍几种常见的复杂网络模型，并探讨它们在实际应用中的价值和局限性。
一、随机网络模型随机网络是复杂网络模型的最早研究对象，它假设网络中的节点之间的连接具有随机性。
在随机网络模型中，节点之间的连接概率是独立同分布的随机变量，这种模型可以用来研究一些具有随机性的问题，如疾病传播、信息扩散等。
然而，随机网络模型忽略了现实网络中节点之间的社交、关联等特点，因此在描述现实网络时存在一定的局限性。
二、小世界网络模型小世界网络模型是由美国社会学家米尔格拉姆在1967年提出的，它兼顾了现实网络中的随机性和规则性。
在小世界网络中，大部分节点与附近的节点连接紧密，但也存在少量的远程节点连接，这使得网络具有较短的路径长度和较高的聚集系数。
小世界网络模型可以用来研究社交网络、互联网等复杂网络的特性和演化规律。
三、无标度网络模型无标度网络在现实世界中普遍存在，它的节点度数分布呈现幂律分布，即只有少数节点具有极高的度数，而大部分节点的度数较低。
无标度网络模型可以用来研究大规模网络中的枢纽节点、网络攻击与防御等问题。
然而，无标度网络模型对于节点度数分布的假设可能不适用于所有的复杂网络，因此在应用中需要注意模型的适用性。
四、复杂网络应用研究复杂网络模型的研究为多个领域的实际问题提供了重要参考。
在社交网络分析中，复杂网络模型可以用来研究信息传播、社区划分等问题。
在交通网络优化中，复杂网络模型可以帮助分析交通拥堵、路径规划等问题。
在信息安全领域，复杂网络模型可以用来分析网络攻防策略和建立安全防护机制。
此外，复杂网络模型还可以应用于生物学、经济学等领域的研究。
虽然复杂网络模型在多个领域都有重要应用，但也存在一些挑战和局限性。
复杂网络图模型构建方法及其生成机理分析研究
复杂网络图模型构建方法及其生成机理分析研究复杂网络是由许多节点和连接它们的边组成的系统，广泛应用于各种领域，如社交网络、互联网、生物网络等。
构建复杂网络图模型的方法有很多种，每种方法都有不同的特点和适用范围。
本文将对常用的复杂网络图模型构建方法进行介绍，并分析其生成机理。
一、随机图模型随机图模型是最简单的复杂网络图模型之一。
其中最著名的是随机图模型ER模型。
ER模型假定网络中的节点之间的连接是独立随机生成的，每个节点与其他节点建立连接的概率是相同的。
这种随机生成的方式使得ER模型具有均匀分布的特点。
随机图模型的生成机理是基于节点之间的独立性和随机性，与真实网络的特征相去甚远。
二、无标度网络模型无标度网络模型是指节点的度分布满足幂律分布的网络模型。
最著名的无标度网络模型是BA模型。
BA模型通过“优先连接原则”来生成网络，新添加的节点更倾向与连接到已有节点的度较高的节点。
这种方式使得网络中出现少数节点的度远远高于其他节点的度，形成了“富者恒富”的现象。
无标度网络模型的生成机理是基于“优先连接原则”，即更容易连接到已有节点的度高的节点。
三、小世界网络模型小世界网络模型是介于随机图模型和无标度网络模型之间的一种网络模型。
最著名的小世界网络模型是WS模型。
WS模型通过增加一定的随机边连接来改变规则网络的特性。
首先，WS模型开始于一个规则网络，其中每个节点都与相邻的k个节点连接。
然后，WS模型按一定概率重新连接节点的边，以增加网络的随机性。
这种方式使得网络中出现了更多的短距离连接，同时保持了一定的规则性。
小世界网络模型的生成机理是结合了规则网络和随机网络的特征。
四、分层网络模型分层网络模型是最接近真实网络结构的一种网络模型。
分层网络模型将网络分为多个层次，每个层次中的节点和连接方式都有所不同。
分层网络模型可以更好地描述真实世界中复杂网络的特征，如社会网络中的不同社群、生物网络中的不同生物过程等。
分层网络模型的生成机理是基于现实世界中的层次性和群组特征。
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小世界复杂网络模型研究摘要：复杂网络在工程技术、社会、政治、医药、经济、管理领域都有着潜在、广泛的应用。
通过高级计算机网络课程学习，本文介绍了复杂网络研究历史应用，理论描述方法及阐述对几种网络模型的理解。
1复杂网络的发展及研究意义1.1复杂网络的发展历程现实世界中的许多系统都可以用复杂网络来描述，如社会网络中的科研合作网、信息网络中的万维网、电力网、航空网，生物网络中的代谢网与蛋白质网络。
由于现实世界网络的规模大，节点间相互作用复杂，其拓扑结构基本上未知或未曾探索。
两百多年来，人们对描述真实系统拓扑结构的研究经历了三个阶段。
在最初的一百多年里，科学家们认为真实系统要素之间的关系可以用一些规则的结构表示，例如二维平面上的欧几里德格网；从20世纪50年代末到90年代末，无明确设计原则的大规模网络主要用简单而易于被多数人接受的随机网络来描述，随机图的思想主宰复杂网络研究达四十年之久；直到最近几年，科学家们发现大量的真实网络既不是规则网络，也不是随机网络，而是具有与前两者皆不同的统计特性的网络，其中最有影响的是小世界网络和无尺度网络。
这两种网络的发现，掀起了复杂网络的研究热潮。
2复杂网络的基本概念2.1网络的定义自随机图理论提出至今，在复杂网络领域提出了许多概念和术语。
网络（Network）在数学上以图（Graph）来表示，图的研究最早起源于18世纪瑞士著名数学家Euler的哥尼斯堡七桥问题。
复杂网络可以用图论的语言和符号精确简洁地加以描述。
图论不仅为数学家和物理学家提供了描述网络的语言和研究的平台，而且其结论和技巧已经被广泛地移植到复杂网络的研究中。
网络的节点和边组成的集合。
节点为系统元素，边为元素间的互相作用（关系）。
若用图的方式表示网络，则可以将一个具体网络可抽象为一个由点集V和边集E 组成的图G=（V,E ）。
节点数记为N=|V|，边数记为M=|E|.E 中每条边都有V 中一对点与之相对应。
如果任意点对（i,j ）与（j,i ）对应同一条边，则该网络成为无向网络（undirected network ），否则称为无权网络（unweighted netwo rk ）。
当然，无权网络也看作是每条边的权值都为1的等权网络。
2.2 复杂网络的基本概念复杂网络结构的有很多概念和方法，其中基本的概念是：平均路径长度(average path length)、集聚系数(clustering coefficient)和度分布(degree distribution)。
图1平均路径长度：网络中的任意两点间有一条最短的路径，它等于沿这条路径从一点走到另一点所经过的最少边数，平均路径长度表示网络中所有的节点对之间的最短路径的平均值。
如图1所示：• D(ab)=1, D(ac)=1, D(ad)=2• D(bc)=1, D(bd)=2• D(cd)=1• L=(1+1+2+1+2+1)/6 = 8/6集聚系数：社会上形成了许多派系（Clique ）或集团，同一派系里的人两两相互认识。
为了描述网络中与同一节点直接相连的节点之间的连接关系，人们引进了集聚系数这一概念：假定某一节点i 有Ki 个最近邻，那么在这些最近邻的点之间最多可能存在Ki(Ki-1)/2条边，用Ci 表示这些可能存在的边中实际上存在的百分比。
对网络中所的Ci 取平均值，就得到集聚系数C ，它描述了网络中点与点集结成团的趋势。
如图1所示：• Ca=1 (because b and c connected)• Cb=1 (because a and b connected)• Cc=1/3 (a-b, not b-d, not a-d)•Cd=0•Average clustering = (7/3) /4=7/12度分布：节点的度也称为连通度，它指的是与该节点连接的边数。
度分布P(k)函数表示节点有k条边连接（即有k个最近邻居）的概率。
如图1所示：Ka=2, Kb=2, Kc=3, Kd=12.3复杂网络的分类根据节点度的分布情况，可以将复杂网络分为指数网络和无尺度网络两大类。
指数网络中的节点是同质的，它们的度大致相同，绝大部节点的度都位于网络节点平均度附近，网络节点度分布随度数的增加呈指数衰减，使得网络中不存在度数特别大的节点，最经典的两种指数网络是Erdös与Rényi于1960年提出的Erdös-Rényi（ER）随机图模型和Watt与Strogatz在1998年提出的Watt-Strogatz小世界网络模型（WS模型）。
随机图与小世界网络的主要区别是：前者的簇系数小，而后者的簇系数大。
目前，把具有较小平均路径长度和较大簇系数的网络统称为小世界网络，这一说法已得到学术界的公认。
无尺度网络中的节点是异质的，其节点度服从幂律分布。
最著名的无尺度网络模型是1999年Barabási和Albert建立的Barabási-Albert无尺度网络模型（BA模型或BA网络）。
在无尺度网络中，大部分节点只与少数几个其它节点连接，但网络中存在为数不多的度数特别大的节点，称为集散节点（或hub节点），它对无尺度网络的特性起着主导和支配作用。
从生成方式上可将复杂网络分成随机性网络和确定性网络。
顾名思义，随机网络的生成是随机的，尽管生成规则相同，每次在电脑上模拟生成的网络却存在差异性；确定性网络的生成规则是确定的，其结构特性可以精确求解。
从边的方向性上可将网络分为无向网络和有向网络，无向网络的边不存在方向性，有向网络的边却有方向。
从边有无权值可将网络分为加权网络和0-1网络。
3 对几种网络模型理解3.1 小世界网络小世界网络，是指具有较短的平均路径长度又具有较高的聚类系数的网络就称为小世界网络。
那么规则网络和随机图是否符合小世界网络特性呢？在此，仅对规则网络的认知进行一个详细阐述。
规则网络—全耦合网络：如图2所示● 最多的边数N(N-1)/2；● 所有节点的度都为最大数N ；● 任意两个节点之间的距离都为1，因而具有最小的网络直径和平均路径长度；● 任一节点的聚类系数都为1，因而具有最大的网络聚类系数 1图2规则网络—最邻近网络：如图3所示● 每一个节点只和它周围的邻居节点相连。
● 具有周期边界条件的最近邻网络包含N 个围成一个环(Ring)的点，其中每个节点都与它左右各K 个邻居点相连。
● 整个网络的聚类系数（平均距离）就是网络中任一节点的聚类系数（平均距离）3(1)2(21)ring K C K -=-(22)4(1)4ring N N K N L K N K -+=-图3规则网络—星形网络星形网络是通信网络中的一种典型结构，其中的中心节点称为集线器(Hub)。
这种通信网络结构便于集中控制。
如图4所示图4其平均路径长度与集聚系数分别为：通过对规则网络平均路径长度和集聚系数的分析不难看出，规则网络并不具备小世界网络的特性。
同样，随机图也不具备小世界网络的特性。
那么小世界网络的集聚系数和平均长度又分别如何呢？在W-S 模型中，其集聚系数为：可以看出，与规则网络一样，WS 模型的集聚系数与网络的大小无关。
在W-S 模型中，其平均路径长度可以得到如下公式：其中f(u)为一普适度函数，满足 )(),(1pKN f K N p N l d ∝3)1()1(4)2(3p K K C ---=u<<1u>>1被随机选择又重新连结的边称为长程连接（捷径），它对整个网络的平均路径长度有着很大的影响，试验表明：当P>=2/NK，即在保证系统中至少出现一条长程的情况下，系统的平均路径长度开始下降。
即使是相当少的长程连接，也能够显著地减小网络的平均路径长度。
这是因为每出现一条长程连接，它对整个系统是的影响是非线性的，它不仅影响到被这条线直接连着的两点，也影响到了这两点的最近邻居、次近邻居等等。
因此，与规则网络、随机图相比，小世界网络具有较短的平均路径长度有具有较高的集聚系数。
3.2无尺度网络模型ER模型和WS模型的度分布与许多现实网络都不相符，用它们来描述这些现实网络，具有很大的局限性，因此科学家们只好寻求另一种模型，来更好地描述这些现实网络。
1999年，Barabási和Albert通过追踪万维网的动态演化过程，发现了许多复杂网络具有大规模的高度自组织特性，即多数复杂网络的节点度服从幂律分布，并把具有幂律度分布的网络称为无尺度网络。
Barabási认为，增长和择优连接是无尺度网络形成的两种必不可少的机制，这一观点已被学术界普遍接受。
最原始的无尺度网络模型称为Barabási-Albert（BA）模型（或称为BA网络），它是第一个随机的无尺度网络模型。
在BA模型生成的初始时刻，假定系统中已有少量节点，在以后的每一个时间间隔中，新增一个节点，并与网络中已经存在一定数目的不同节点进行连接。
当在网络中选择节点与新增节点连接时，假设被选择的节点与新节点连接的概率和被选节点的度成正比，人们将这种连接称为择优连接。
BA网络最终演化成标度不变状态，即节点度服从度指数等于3的幂律分布。
BA模型的平均路径长度很小，簇系数也很小，但比同规模随机图的簇系数要大，不过当网络趋于无穷大时，这两种网络的簇系数均近似为零。
无标度网络的拓扑结构示意图，如图5所示图54对复杂网络在现实生活应用的理解从认知领域上来说，任何事物都不是单一孤立的。
因此，对于网络可以研究的内容是非常之多，真实世界中的网络大致可以分为四种：社会网络，信息网络，技术网络和生物网络。
从复杂网络的整个发展来看，在过去的几百年中，其理论体系研究取得了巨大的成果，尤其是在近几十年中更是有着突飞猛进的进步。
同时，随着信息技术的飞速发展，大数据时代的来临，也使得可供研究的数据也越来越丰富，并且实际系统和实际问题的巨大需求也不断推动着复杂网络理论研究的进步。
比如云计算网络、超大规模网络、物联网、智能电网、移动互联、社交网络网等网络的研究，以及交通系统、传染病的控制、信息推荐系统、人工智能、大数据下图像识别算法研究等，都离不开复杂网络理论的支持，其前景可谓极其广阔。
当然机遇与挑战是并存的，当前，复杂网络主要面临的挑战有：基本理论问题、复杂系统理论在实际系统中的应用问题、算法问题、网络中动力学的普适性和差异性问题、网络信息挖掘和预测问题、网络控制问题、含有时空信息的网络科学问题、网络中微观个体的角色界定问题、不同类型网络的普适性和差异性问题、从微观到宏观结构的自组织演化问题等十个问题。