在生物系统中,经常可以观察到自组织现象,系统的一些参数表现出与尺度无关的特性.例如,代谢网络,物种间协同进化过程,以及Internet中的BBSID-networks都可以观察到类似情况.这种与尺度无关特性出现的机理,可能在于在演化进程中,其变异(或联结)具有倾向于聚集中心的偏好性,也就是说,引起演化的变异不是纯随机的,而是趋向聚集中心的变异概率更大.由Barabási与Albert提出的BA模型,其机理为"线性偏好联结"特性.若网络中某顶点其最近邻的顶点数称为"度",假定有k个最近邻顶点,若一个新的顶点加入该网络,那么,新顶点连接到具有"k"度的顶点的概率正比与k+k0,k0为一个常数.由此可知,越具有聚集性的顶点与新加入的顶点连接的概率就越大.进一步,由BA模型可以观察到其聚集系数与尺度无关的特性.对广义的BA模型,我们通过仿真还可以看到其"度"与"聚集度"的概率均出现与尺度无关特性,而且这两者的尺度特性之间存在某种关系.