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現有的社交網絡增長演化模型的度相關性大多為負值。針對這種情況，以HK（Holme和Kim）模型為基礎，考慮社交網絡中度的正相關特性以及高聚類系數的特征，提出一種適用于構造社交網絡的演化增長模型。首先，對現實中的社交網絡拓撲結構進行分析，獲取真實社交網絡的一些重要拓撲參數；然后，通過引入改進的三角連接機制，對HK模型進行改進以實現網絡的聚類系數和相關性均可調的目的，稱其為聚類系數和度相關性均可調的HK擴展模型（ HK-TDC&C），通過該模型可以構造各種拓撲結構的網絡。最后，利用平均場理論對該模型的度分布進行分析，并采用M atlab進行數值仿真，計算網絡的其他拓撲參數。實驗結果表明：通過調節擇優參數和連接概率，用HK-TDC&C構造的社交網絡可以滿足社交網絡的基本特性：無標度特性、小世界特性、高聚類系數特性、度正相關特性，其拓撲結構更接近真實社交網絡。
通過研究網絡的生長演化模型，可以更好地了解網絡的演化規律和形成過程，并且針對社交網絡拓撲特性的研究有助于深入認識社交網絡的形成過程。
現實生活中，很多復雜網絡都具備一些共同的特征，如：高聚類系數、小世界、冪律型度分布等。為了解釋冪律分布，學者Barabasi和Albert提出BA模型，解釋了冪律分布產生機理；但BA模型產生的網絡，聚類系數幾乎為0，為提高BA模型的聚類系數，Holme和Kim提出HK模型‘糾，該模型具有較高的聚類系數。受到HK模型啟發，此后眾多學者提出各種適用場合的網絡演化增長模型。
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