互相没有边连接，每次迭代都从缺失的边集合中均匀的选择一条新边；那么ER模型可以被看作是随机图生成过程中迭代"M"次时的一个快照。另一种随机图模型叫做内积模型，是Gilbert"G"("n","p")模型的推广形式。内积模型的机制是对每一个顶点指定一个实系数的向量，而两个顶点之间是否连接的概率则是它们的向量的内积的函数。定义更广泛的随机图模型的方法是定义所谓的网络概率矩阵。这个矩阵的系数就是边概率，因此详细刻画了随机图的模型。网络概率矩阵模型可以推广到有向图和带有权重的图。随机正则图是随机图中特殊