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1.随机网络模型是建模社会中复杂关系网络的基本方法。随机网络随机研究的深入不断发展，先后提出ER随机网络模型、P1随机网络模型、P2随机网络模型、指数随机网络模型。这些随机网络模型从简化抽象的模型起步，不断贴近真实的关系网络。ER随机网络模型提供了最原始的随机网络构成，由节点与按概率生成的边所组成。P1随机网络模型在此基础上将节点间的边改为有向边。P2随机网络模型取消了P1随机网络的节点间独立假设。指数随机网络模型专注于网络的局部关系结构，也被称为“网络构局”，更加贴近现实复杂关系网络。
2.随机网络拥有三大特性，分别是连通性、小世界性、不聚类性。连通性是指，当节点间的连接概率高于某个阈值后，整个网络都将被连通。小世界性是指，在一个规模巨大的随机网络中，整个网络的平均路径长度可以很小。不聚类性是指，随机网络与现实社会中的复杂关系网络相比，节点不会明显地聚集。