Graph 使用Erdős–Rényi模型从实际有向图生成有向随机图

我试图理解如何基于Erdős–Rényi模型正确生成有向随机图。我已经看过鄂尔多斯人一图上的函数了。 我已将实际网络5317的节点数设置为n参数，然后我计算了p：

p = (< k_in > + < k_out >)/(n-1) = (78,302 )/(5317-1) = 0, 014729496

我将平均学位计算为入大学学位和出大学学位之和

应用此概率，它生成了一个具有5317个节点和415.727条边的随机图。比我的真实网络207.167边缘多得多

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我做错什么了吗？

我认为这是正确的，因为k_in和k_out的平均度数之和合理地高于indegree和outdegree。因此，如果您按照Erdős–Rényi模型中的指示处理图形，您应该具有类似于平均度数/2的值，因为对于每条边，有两个顶点与之关联。因此，根据度数和公式，每条边向图形添加两个度数：

这就是以2比2的成绩跳水的原因。因此，在这种情况下，它将生成一个随机图，其边数与实际图的边数大致相同