维普论文检测系统

维普网论文检测前原文：

幂律分布表现为一条斜率为幂指数的负数的直线（如图2.3），这一线性关系是判断给定的实例中随机变量是否满足幂律的依据。 图2.3 节点度的幂律分布图 2.2.3 Price模型为了阐明真实网络的生成机制和演化规律，学者们提出了许多网络模型来试图描述真实网络的复杂性。其中最广为人知的是随机网络模型、小世界网络模型和BA 无标度网络模型。本文主要使用复杂网络中的一种无标度网络模型：有向Price 网络模型。早在20 世纪六七十年代，Price 针对一个典型的有向网络——论文引用网络的入度分布服从幂律，提出了增长和累积优势机制，并且建立了相应的网络模型

网络模型：有向Price 网络模型。早在20 世纪六七十年代，Price 针对一个典型的有向网络——论文引用网络的入度分布服从幂律，提出了增长和累积优势机制，并且建立了相应的网络模型。Price 针对论文引用网络的增长和累积优势机制可叙述如下[ ]：（1）增长机制，文章的数量是不断增长的，新发表的文章会引用以前发表的一些文章作为参考文献；（2）累积优势机制，以前发表的文章被一篇新发表的文章引用的概率与该篇文章已经被引用的次数成正比。然而，除非极少数特例，每一篇文章刚发表时被引用次数都为零，这样按照上述累积优势

维普网论文检测后相似论文片段：

C=1 当且仅当网络中任意两个节点都相连。对于一个含有 N 个节点的完全随机 网 络 而 言 ， 当 N 足 够 大 时 ， C=O(N-1) 。 而 许 多 大 规 模 的 实 际 网 络 的 聚 类 系 数。这表面现实网络并不是完全随机也不是完全规则。2.2.3 无标度网络模型为了阐明真实网络的生成机制和演化规律，学者们提出了许多网络模型来试图描述真实网络的复杂性。其中最广为人知的是随机网络模型、小世界网络模型和 BA 无标度网络模型。本文主要使用复杂网络中的无标度网络模型：无向 BA 网络以及有向 Price 网络[40]。（1）无标度网络模型为了解释幂律分布的产生机理，Barabási 和 Albert 在 1999 年提出了一个无标度网络模型，现被称为 BA 模型。该模型考虑到实际网络

（2）有向 Price 网络模型早在 20 世纪六七十年代，Price 针对一个典型的有向网络——论文引用网络的入度分布服从幂律，提出了增长和累积优势机制，并且建立了相应的网络模型。Price 针对论文引用网络的增长和累积优势机制可叙述如下：（a）增长机制，文章的数量是不断增长的，新发表的文章会引用以前发表的一些文章作为参考文献；（b）累积优势机制，以前发表的文章被一篇新发表的文章引用的概率与该篇文章已经被引用的次数成正比。基于上述机制，Price 网络模型构建算法如下：（a）增长：从一个

参考文献；（b）累积优势机制，以前发表的文章被一篇新发表的文章引用的概率与该篇文章已经被引用的次数成正比。基于上述机制，Price 网络模型构建算法如下：（a）增长：从一个具有 m0 个孤立节点的网络开始，每次引入一个新的节点并且通过 m条有向边指向 m 个已存在的节点上，m<=m0；（b）累积优势：一个新节点有边指向一个已经存在的入度为 ki 的节点 i 的概率满足如下