Анализ характеристик модели с кластерной структурой

Кластерная структура - важная характеристика графа, тем не менее, в литературе практически не встречаются модели, способные генерировать реалистичную кластерную структуру. В работе рассматривается модель, описанная в статье <<Model of community emergence in weighted social networks>> (Kumpula et al., 2008), которая обладает кластерной структурой, однако в оригинальной статье данная характеристика не была изучена. Так, был проведен анализ кластерной структуры генерируемой сети, который показал, что распределение размеров кластеров не следует степенному закону, более того, при частичном приближении полученного распределения степенным, показатель распределения $\alpha \approx 3$, в то время как, согласно многим исследованиям, для реальных данных $\alpha \le 2$. Также была предложена модификация исходной модели, которая позволяет генерировать граф, с заранее известным средним весом вершин, который может быть вычислен через входные параметры модели. Более того было показано, что выбранное авторами число итераций алгоритма значительно превышает число итераций, необходимое для того, чтобы сеть пришла в стационарное состояние.