Graph 为什么要在动态网络中找到汉明距离？

在动态网络中，人们可以通过计算汉明距离来比较两个图之间的相似性，有人能解释为什么吗

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假设两个图的汉明距离具有相等的边密度，那么两个独立的鄂尔多斯-仁义随机图的汉明距离和期望汉明距离之间的差异是什么？后者是如何产生的？

汉明距离测量将一个数学“对象”（即字符串或二进制）转换为另一个所需的最小替换次数

因此，在网络理论中，它可以定义为两个网络之间不同连接的数量（对于大小不等的网络和加权或有向图，也可以用公式表示）。在一个简单的情况下，您有两个鄂尔多斯仁义网络（如果节点对已连接，邻接矩阵为1，如果未连接，邻接矩阵为0），距离的数学定义如下：

减去的值是两个邻接矩阵。如果取两个连接概率为0.5的鄂尔多斯-仁义网络，计算它们之间的汉明距离，应该得到一个0.5左右的值。我生成了不同的鄂尔多斯仁义图，它们的汉明距离产生了一条0.5左右的高斯曲线（正如我们所期望的，见下文）。

如果需要，我可以给你我使用的代码