月文献总结（2022.11）
目录
一、Collective dynamics of small-world networks
二、Emergence of Scaling in Random Networks
一、Collective dynamics of small-world networks
Q1：论文试图解决什么问题？
文章试图构造一种介于完全规则和完全随机这两种极端网络之间的一种新网络，去模拟现实世界的一些真实网络。
Q2：这是否是一个新的问题？
这是一个新问题，因为在这篇文章中提到的网络模型是一个全新的网络模型。
Q3：这篇文章要验证一个什么科学假设？
这篇文章想要验证，根据他们的方法构造的小世界网络模型，具有之前随机网络不具备的性质，并且其在现实世界中是广泛存在的。
Q4：有哪些相关研究？如何归类？
这是小世界网络模型的开山之作，以后研究小世界网络模型的文献大多都会引用该篇文章。
Q5：论文中提到的解决方案之关键是什么？
关键是在随机网络的基础上引入“概率重连”的机制来构造小世界网络。
随机重连：以概率p随机地重新连接网络中原有的每条边，即把每条边的一个端点保持不变，另一个端点改取为网络中随机选择的一个节点。其中规定不得有重边和自环。
Q6：论文中的实验是如何设计的？
文章中设计了两个实验。
第一个实验是通过改变重连概率p，来观察其构造出的小世界网络的特征路径长度和聚类系数变化情况。
第二个实验是通过计算三种现实世界网络的特征路径长度和聚类系数来观察其是否具有小世界网络的性质。
第三个实验是在小世界网络上模拟流行病传播过程，以观察传染病感染一半群体所需的时间rhalf随p变化的变化情况。
第四个实验是在上一个实验的基础上，观察全体感染所需要的时间T与p的关系。
Q7：用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？
数据集是现实世界中的演员合作网络、美国西部电力输送网络和C. elegans线虫的神经网络，除此之外还有通过网络构建生成的数据。
代码没有开源。
Q8：论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？
实验及结果都很好地支持了需要验证的科学假设。
第一个实验验证了小世界网络模型既表现出与规则网络类似的高聚集性，又像随机网络一样具有较小的特征路径长度。
第二个实验验证了小世界网络模型广泛存在于现实世界中。
第三个实验和第四个实验验证了传染病在小世界网络中迅速传染。
Q9：这篇论文到底有什么贡献？
这篇论文提出了一种全新的网络模型，并通过实验证明了其不同于以往网络模型的新的性质，其在现实世界中广泛存在，和在传染病传播过程上的应用。
Q10：下一步呢？有什么工作可以继续深入？
下一步可以继续研究小世界网络上特征路径长度和聚类系数对于现实问题的具体应用，并通过计算得出一个最优的p值。
二、Emergence of Scaling in Random Networks
Q1：论文试图解决什么问题？
论文试图构造一种引入了两个新机制的网络模型，去模拟现实世界的一些真实网络。
Q2：这是否是一个新的问题？
这是一个新问题，因为在这篇文章中提到的网络模型是一个全新的网络模型。
Q3：这篇文章要验证一个什么科学假设？
这篇文章想要验证度分布为幂律分布的网络模型有少量的大度节点，这是之前小世界网络和随机网络所没有的性质，并且这种网络是在现实世界中广泛存在的，而通过网络生长和优先连接两种缺一不可的机制可以构建出这样的网络模型。
Q4：有哪些相关研究？如何归类？
这是无标度网络模型的开山之作，以后研究无标度网络模型的文献大多都会引用该篇文章。
Q5：论文中提到的解决方案之关键是什么？
关键是引入了两种缺一不可的机制，即网络生长和优先连接。
网络生长：网络会随着时间推移不断产生新的节点；
优先连接：加入的新节点会倾向于与有更多连接的节点相连。（富者更富）
Q6：论文中的实验是如何设计的？
第一个实验是计算了三种现实世界的真实网络的度分布，以观察其是否具有无标度网络的特性。
第二个实验通过控制变量法，以证明了生长和优先连接两条假设是否是产生无标度分布的必要条件。
Q7：用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？
数据集是演员合作网络、万维网和电力网络三种现实世界的真实网络，除此之外还有生成无标度网络模型得到的数据。
代码没有开源。
Q8：论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？
实验及结果都很好地支持了需要验证的科学假设。
实验一验证了无标度网络及其幂律分布特征在现实世界中广泛存在。
实验二验证了生长和优先连接两条假设是产生无标度分布的必要条件，缺一不可。
Q9：这篇论文到底有什么贡献？
这篇论文提出了一个全新的网络模型，并提出了其构建方法。
Q10：下一步呢？有什么工作可以继续深入？
下一步还可以继续研究优先连接机制更为真实的计算方法。