Barab´asi-Albert (BA)模型是一种生成大型网络图的方法。
许多大型网络的一个共同性质是顶点的度遵循幂律分布（指数分布），又被称为无标度网络。Barab´asi-Albert (BA)模型就是用来生成这种网络。
为了构造这种网络需要满足两种属性：（1）网络需要不断增加新的节点不断拓展；（2）新增的节点更有可能与原网络中度更大的节点相连。 具体过程：初始网络有 m 0 m_0 m0个无连接的顶点，每次都会添加一个新节点，新节点会与 m m m（ m ≤ m 0 m \leq m_0 m≤m0）个原节点相连，与第i个节点连接的概率为： p i = k i / ∑ j k j p_i=k_i/∑_jk_j pi=ki/∑jkj，当添加t个节点后，网络中会有 m 0 + t m_0+t m0+t个节点，和个 m t mt mt个边。此时节点的度 k k k的分布满足： p ( k ) = k − λ p(k)=k^{-\lambda} p(k)=k−λ
Barabási A L, Albert R. Emergence of scaling in random networks[J]. science, 1999, 286(5439): 509-512.
