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任意の次数分布を持つネットワークの作成には，コンフィグモデル(configuration model)がよく使われる．[増田赤本p.130, Newman本p.434]

コンフィグモデルはランダムグラフの拡張版である．
ランダムグラフは次数分布がポアソン分布だが，コンフィグモデルならば，任意のベキ指数を持つベキ分布で生成できる．ちなみにリンク数に比例して接続されるBAモデルでは，次数の確率密度分布のベキ指数は3で固定されている．
ドロゴフチェフのモデルや，適合度を考慮したモデルでベキ指数が3以外の場合も出せるが，ストレートにベキ指数がxの分布という訳にはいかない．
そこで！コンフィグモデルを使う．これは1970年代から調べられているそうだ．

ネットワーク上に存在するリンクを２倍して，ノードに片割れずつ持たせ，それらを接続するので，私的な印象としてはリンクのランダムシャッフルと言ったところ．
ただし，うまく接続しないとあまりが出たり，多重辺が出たりするので注意が必要である．