Aritalab:Lecture/NetworkBiology/Degree Distribution

次数分布

次数 k が全頂点の中で占める割合 p(k) を次数分布といいます。確率分布なので総和は 1 です。

$\textstyle \sum_k p(k) = 1$

その平均値を、平均次数といい　$\langle k \rangle = \sum k p(k)$ と書きます。

隣接点の次数分布

隣接する頂点の次数を $p ( j | k )$ と書きましょう。ここで次数 k の頂点に隣接する頂点の次数が j です。

$p(j|k) = \frac{j p(j)}{\sum_k k p(k)} = \frac{j}{\langle k \rangle}p(j)$

別の言い方をすると、頂点をランダムに選んで次数が j である確率は p( j) ですが、辺をランダムに選んでその先に来る頂点の次数が j である確率が p ( j | k ) です。辺をたどった先の頂点はハブが来やすく、その来やすさは、頂点の次数に正比例します。次数 j の頂点は相対的に j / <k> だけ、現れやすくなっています。

辺の先に来る頂点の次数平均を求めましょう。

$\sum_{j} j p(j|k) = \frac{1}{\langle k \rangle} \sum_{j} j^2 p(j) = \frac{\langle k^2 \rangle}{\langle k \rangle}$

この値は各所で用いますが、k から j をたどる辺 1 本ぶんを最初に引いておく場合もあります。このとき、値は $\textstyle \frac{\langle k^2 \rangle - \langle k \rangle}{\langle k \rangle}$ になります。

次数相関

隣接する頂点どうしの次数が似る度合いを次数相関といいます。

次数相関

ピアソンの相関係数に従って定義します。M 本ある辺の両端点 u, v の次数をそれぞれ k_u, k_u とおきます。相関係数の分子は k_u, k_v の平均からの差分を計算します。 分母は本来 k_u と k_v の標準偏差の積ですが、ここでは分散を使ってしまいます。

$r = \frac{\sum_{(u,v)\in E}^M (k_u k_v - \langle k \rangle^2) }{M (\langle k^2 \rangle - \langle k \rangle^2) }$

• 辺がランダムに張られるエルデシュモデルでは、次数相関は 0 になります。
• 映画俳優の競演関係ネットワークではハブどうしが隣接しやすい、つまり正の相関を持ちます。 (assortative)
• 生態系ネットワークではハブどうしが独立し、負の相関を持ちます。 (dis-assortative)