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关于有向三角形分布的联想
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为了完成目前手上的任务，我要了几篇与工作有关的文献。看过文献后我大致得到一些信息，也有一些联想，但仅限于联想，只是一些想当然的东西。
发现几篇文献在一开始列举了复杂网络的特征（较早的一篇文献），或是列举了一些实证网络所发现的现象，然后提出模体的形式。模体其实是网络中的一个子图，在发现和揭示网络特征过程中使用的一个工具，这样就表示在不同的网络中模体会有不同的形式。
什么是模体？我得到一个定义：在网络中，一些子图所占比例明显高于同一网络的完全随机化形式中这些子图所占的比例，这样的子图就成为模体（motif/network motif）。由这句话可以推得几个结论：
（1）模体其实是节点间的一个组合。
（2）这一组合有不同的形式，否则这个比例就无从解释了。
（3）同一网络，具有一定功能（或特点，即不随机化）时，会有一个组合出现的次数多些，那么这个组合就是这个网络的”代表模体“了。
文献还没有看完，理解到最多的是，在不同的网络中有着相同形式的模体，相同的模体也会出现在不同的网络中，并且不同的模体其分布也是有差别的。
那么能否根据模体的分布特征来确定网络呢？
本来我想写网络的“特征模体”。但我说的不算。
复杂网络有着共性，同样对于不同的网络也有个性，模体能否是一个个性特征呢？
有向网络，直观的表示就是一个带箭头的边来表示节点间的关系。大多时候，我看到箭头，我很快想到的是信息的传播。但在不同的网络还是有着不同内容的传播的，当然有着不同的含义。
人际网络，信息网络，生物网络，神经网络，食物链，WWW…… 还有很多的网络
如果将现在的这个模型用于“推荐系统”，会有怎样的效果？这个模型的建立是在一个单独由标签构成的标签网络，还是一个由users-tags-resource构成的system中。
https://blog.sciencenet.cn/blog-494969-429096.html
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