使用来自真实有向图的Erdős-Rényi模型生成有向随机图

Question

我正在尝试了解如何根据Erdős-Rényi模型正确生成有向随机图。我查看了network x上的erdos_renyi_graph函数。 我已将我的真实网络的节点数设置为n参数（5317），然后对于p我已计算：

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

我已将平均度数计算为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。

我做错了吗？

Answer 1

我认为这是正确的，因为平均度（k_in和k_out之和）合理地高于indegree和outdegree。因此，如果您按照Erdős–Rényi模型中的指示处理图形，则应该具有类似average degree/2的内容，因为对于每条边，都有两个与之关联的顶点。因此，根据度和公式：

，每条边都会向图表添加两度

结果导致潜水2的原因。因此，在这种情况下，它将生成一个随机图，其实际图形的边数大致相同。