将 pagerank 结果拟合到幂律分布答案

【问题标题】：Fitting pagerank results to a power law distribution将 pagerank 结果拟合到幂律分布
【发布时间】：2013-09-18 12:46:51
【问题描述】：

我已经计算了网站超链接网络（大约 1000 个节点）的 pagerank 值。我已经在 R 中使用 igraph 包完成了这项工作。

我现在想获取前 10 个 pagerank 值，并根据幂律图可视化这些前 10 个网站，以了解它们在图中的位置。

我将如何获取这些结果并将它们与幂律图进行对比（例如，说明哪些站点位于长尾下方）。

我只是想找出一个通用公式或技术。

取值如下：

【问题讨论】：

标签： r networking igraph pagerank power-law

【解决方案1】：

我这样做的方法是绘制连通性的密度，并用前 10 个点覆盖该图。

假设您已经拥有所有节点的连通性：

d <- density(connectivity)
top10 <- sort(connectivity, decreasing=TRUE)[1:10]

# get the height of the density for each of the top10 nodes:
top10y <- sapply(top10, function(node) {
  diffs <- abs(node - d$x)
  yloc <- which(diffs == min(diffs))[1] # in case more than one match
  d$y[yloc]
})

# now plot
plot(d)
points(top10, top10y, col="red")

例如，我模拟了 1000 个节点的连通性以遵循正态分布：

【讨论】：

我使用了你的代码，结果如下：imgur.com/yQBPDBh 我做错了什么吗？快到了……！
鉴于您的网络是无规模的，这几乎正是您所期望看到的！
您是否在考虑k 与P(k) 的情节？
试着把它改成d <- density(log(connectivity))，然后你应该得到一条直线，它的斜率是你的力量（基于我粗略地重新阅读文献）。