复杂网络——活跃度驱动模型（activity-driven model）原理及算法实现

一、活跃度驱动模型引入

学习复杂网络的学生对这个模型应该很熟悉了，这是一个近些年非常值得关注的网络模型，如果你正打算学习时序网络，那么你必须得看一下这篇论文《Activity driven modeling of time varying networks》【1】。

这篇论文通过分析真实的数据集，发现人类在社交过程中个体的活跃性有很大差别，大多数个体活跃性较小，其参与活动次数少，有些的个体却拥有较多的社交圈，后者数目较小。作者发现这些人类活跃性恰好服从一个异质的幂律分布。于是他们用异质的活跃度描述人类活跃程度，活跃度越小的个体在网络中不容易自主的产生连边，它们大多时候等待活跃度较大的节点激活产生连边然后连接到它们。在每时刻网络构建中活跃度较大的个体生成的节点度也越大，这样的特性最后导致节点的度也服从异质的幂律分布，因此该模型能够很好的再现真实网络度的异质特性。

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