使用来自真实有向图的Erdős-Rényi模型生成有向随机图

Question

我试图了解如何正确生成基于Erdős-Rényi模型的有向随机图.我看过网络x上的erdos_renyi_graph功能.我已经将我的真实网络(5317)的节点数设置为n参数,然后为pi计算:

p = (< k_in > + < k_out >)/(n-1) = (78,302 )/(5317-1) = 0, 014729496

我已经计算出平均度数为in_degree和out_degree的总和.

应用此概率,它生成了一个包含5317个节点和415.727个边的随机图.比我的真实网络(207.167边缘)更多的边缘.

我做错什么了吗？

Answer 1

我认为这是正确的,从而使平均程度(如总和k_in和k_out)比入度和出度较高的合理.因此,如果您按照Erd?s–Rényi模型中的指示处理图形,您应该有类似的average degree/2因为每个边缘都有两个与之关联的顶点.因此,根据度和公式,每个边缘向图形添加两度:

这就是结果潜水2的原因.因此,在这种情况下,它将生成一个随机图形,其实际图形的边数大致相同.