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分层随机图

描述

拟合和抽样分层随机图模型。

详细信息

分层随机图是一个具有 n 个顶点的无向图的集合。它通过具有 n 个叶子顶点和 n-1 个内部顶点的二叉树定义，其中内部顶点标有概率。随机图中两个顶点连接的概率由其最近公共祖先的概率标签给出。

请参阅下面的参考文献，了解更多关于分层随机图的信息。

igraph 包含用于将 HRG 模型拟合到给定网络（fit_hrg）、从给定 HRG 集合生成网络（sample_hrg）、将 igraph 图转换为 HRG 并返回（hrg、hrg_tree）、从一组抽样的 HRG 计算共识树（consensus_tree）以及基于其 HRG 模型预测网络中缺失边的函数（predict_edges）。

igraph HRG 的实现主要基于 Aaron Clauset 在其网站上发布的代码（不再可用）。

参见

其他分层随机图函数：consensus_tree(), fit_hrg(), hrg_tree(), hrg(), predict_edges(), print.igraphHRGConsensus(), print.igraphHRG(), sample_hrg()