基于BA无标度网络模型，融合微博用户网络的特征，构造一种微博谣言传播网络模型。提出一种新的SIR（susceptible-infected-removed）模型，通过数值仿真探讨微博谣言的传播动力学行为。研究表明，当微博用户规模以及节点间新建连接数量不断增大时，微博谣言的最终感染程度显著增大，网络的传播临界值却大幅降低。研究还发现，拥有较大吸引度的节点比例以及微博用户之间添加反向关注的概率基本不影响谣言的传播特性。

无标度网络 拓扑结构图 MATLAB源程序 下载后可直接运行

matlab版本的BA网络实现算法，对研究复杂网络很有帮助的，方便大家的研究。

很好的一份学习BA模型的资源，介绍了它三种模型的扩展

可以仿真BA模型的建立，输出网络图像，得到稀疏矩阵

【硕士论文代码】基于Matlab的BA无标度网络拓扑生成算法，BA模型有两个重要特性：增长特性和优先连接特性.rar