（2）研究随机行走的过程，计算首次到达时间，平均首次到达时间等。并和推论进行比较分析验证。
（4）进行仿真实验，通过性能对比分析各种搜索方式的特点，探索更优的新型搜索策略。
（5）结合实验结果对现有搜索策略进行反思。

1.4      本章小结
本章介绍了一些常见的网络模型，如WS小世界网络模型、BA无尺度网络模型、静态配置模型、ER模型等，为后面建立网络模型建立了基础。本章还介绍了网络搜索的一些基础理论知识和如今网络搜索的发展情况，目前使用较多的几种搜索策略的优缺点和网络搜索面临的各种问题。
2      生成小世界网络和无尺度网络
2.1      小世界网络模型
小世界网络模型构建过程：
1.初始化网络。设初始网络是规则的网络，网络中包含100个节点，并且排列成正多边形的形状，网络中的每一个节点都连接到与他最邻近的6个节点。
2.随机选择网络中的任一节点，将它标记为1号节点。从1号节点开始，按照顺时针方向，依次给所有节点进行编号，之后再按顺时针方向把每个节点的连接进行编号。然后，从1号节点的第1条连接开始，该连接有0.01的概率按下述要求重新连接：保留1号节点作为连接的一端，另一端随机选取网络中的任意另一节点，但是不能出现重边现象（即两个节点之间的连接最多为1）。
3.在1号节点的第1条连接重连完成之后，依次对后续的2,3，•••100号节点的第1条连接进行重连（每个连接至多重连依次，如果之前有过重连就不再重复）。
4.在所有节点的第1连接重连完成之后，再次回到1号节点，这次从第2条连接开始进行重连，重复步骤3。
5.再次回到1号节点，重复进行第4个步骤，直到所有的连接都进行过重连。
每个连接都正好只有一次重连的机会，最后得到的网络称为WS模型网络. 大规模网络上的随机行走过程研究+文献综述(4):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_10704.html