基于引用动态的复杂网络模型
这篇论文回顾了近年来研究网络系统（如 Internet、社交网络和生物网络）的各种技术和模型，包括小世界效应、度分布、聚类、网络相关性、随机图模型、网络增长模型和动态过程。
Mar, 2003
许多大型网络的连接特性满足幂律分布，这是由于网络持续扩展且新的节点倾向于连接到已经存在的高度连接节点，远超个体系统的特定机制，因此大型网络的发展是受到自组织现象的稳健规律支配的。
Oct, 1999
本文提出了一种基于内部社区优先附着和社区间优先附着机制的演化网络模型，分析了此网络模型的度分布，理论结果和数值模拟表明，该网络模型具有社区结构和无标度特性。
Oct, 2005
本文回顾了复杂网络领域的最新进展，重点讨论了网络拓扑和动态的统计力学。通过回顾激发最近对网络兴趣的实证数据，讨论了主要模型和分析工具，包括随机图、小世界和无标度网络等，以及拓扑与网络抵抗故障和攻击的稳健性之间的相互作用。
Jun, 2001
通过简化重复节点，我们提供了一个新的对复杂网络的分析方法，发现网络的结构确实是自相似的，并且存在尺度自相似的指数，这些关键属性帮助理解复杂网络中无标度性的出现和各种规模网络的自组织动力学。
Mar, 2005
对近 1000 个来自社交、生物、技术和信息等领域的网络数据集，应用最先进的统计工具来测试无尺度结构及其普遍适用性。结果发现，真实世界中的网络具有丰富的结构多样性，其无尺度结构是罕见的，并不具有普适性。而社交网络的结构是弱无尺度的，而少数技术和生物网络则具有强无尺度结构。
Jan, 2018
本研究关注于网络系统的统计特性，特别是网络的小世界属性、幂律度分布、网络传递等特性。我们还提出了一种新的方法来检测紧密结合的节点组成的社区结构，使用中心性指数来确定社区边界。我们在计算机生成的和真实世界的图上测试了该方法，并发现它以高度的灵敏度和可靠性检测出社区结构。我们还将该方法应用于两个社区结构不好知道的网络 - 一张协作网络和一张食物网络，并发现它在两种情况下都能检测出有意义的社区划分。
Dec, 2001