Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
IMPROVED CLUSTERING THROUGH HETEROGENEITY IN PREFERENTIAL ATTACHMENT NETWORKS
Año:2009
Áreas de investigación
  • Matemáticas,
  • Electrónica
Datos
Descripción
In this paper we present a study of the influence of heterogeneity on the clustering of preferential attachment networks. The study is performed by the numerical analysis of the threshold preferential attachment model, a generalization of the Barab¿asi¿Albert model to heterogeneous complex networks. Heterogeneous networks are characterized by the existence of intrinsic properties of the nodes which induce specific affinities in their interactions. We analyze the influence of the affinity parameters on the distribution of degree-averaged clustering coefficients of the threshold model. We show that the introduction of heterogeneity increases the inverse correlation between clustering and connectivity of the nodes, inducing a power-law scaling in the clustering distribution. We also show that a higher level of heterogeneity increases the overall clustering coefficients irrespective of the node degrees. These results exhibit a better agreement of the extended model with the empirical observations of clustering in real networks.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
INTERNATIONAL JOURNAL OF BIFURCATION AND CHAOS
ISSN
0218-1274
Factor de impacto JCR
0,87
Información de impacto
Volumen
19
DOI
10.1142/S0218127409023445
Número de revista
3
Desde la página
1029
Hasta la página
1036
Mes
MARZO
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Antonio Santiago Andrés (UPM)
  • Autor: Rosa Maria Benito Zafrilla (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Sistemas Complejos
  • Departamento: Física y Mecánica Fundamentales y Aplicada a la Ingeniería Agroforestal
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