用Python实现小世界网络的生成

简介：
本文章介绍了如何使用Python编程语言来模拟和生成小世界网络模型。通过详细解释理论背景及代码实现，帮助读者深入理解复杂网络中的这一重要概念，并提供完整的代码示例供学习参考。 小世界网络简介：1998年，Watts 和 Strogatz 提出了小世界网络这一概念，并建立了WS模型。实证结果表明，大多数的真实网络都具有小世界特性（即最短路径较短）和聚类特性（即较高的聚类系数）。传统的规则最近邻耦合网络虽然具备高聚类的特征，但并不展现小世界特性；而随机网络则拥有小世界特性却缺乏高聚类。因此这两种传统模型无法很好地描述实际的真实网络结构。Watts 和 Strogatz 提出的小世界网络模型介于这两者之间，在保持较高聚类系数的同时具有较小的世界性路径长度，更好地反映了真实世界的复杂网络特征。 小世界模型构造算法： 1. 从规则图开始：考虑一个含有N个节点的最近邻耦合结构。