多くのソーシャルネットワーク分析ツールが出てきましたが、WattsとStrogatzモデルやBarabási-Albert Scale-Freeネットワークなどの合成ソーシャルネットワークや、洞窟モデル。私が遭遇したことは、実際に私の専門用語ではない純粋なアルゴリズムまたは実装です。合成ソーシャルネットワークを生成していますか？
私が現在探しているのは、ソーシャルネットワークのプロパティを設定し、さらに分析するための合成ネットワーク（おそらく隣接リスト）を生成できる方法です。誰にも何か提案はありますか？
Pythonのnetworkxパッケージの数はrandom graph generationです。
私はこの問題についても読んだときにランダムグラフの生成を考えます。 –
+1 Yeap。あなたは絶対に正しいです。私は何とかnetworkxのドキュメントでランダムグラフの部分を見逃していました。それを指摘していただきありがとうございます。 – Legend
igraphは、あなたが言及したネットワークモデルをサポートしています。それは、C、PythonとRのラッパーを持っています。より洗練された/現実的なソーシャルネットワークを開発したい場合はergmモデルを指定し、statnet R packagesを使用してそれからシミュレートすることができます。
この資料はお役に立ちますか？ http://www.cs.cmu.edu/~lakoglu/pubs/kdd09-utility-model.pdf –
@ p.marino：ありがとう。非常に良い紙のように見えます。現在読んでいる。 – Legend