列举出复杂网络领域近100年内提出的网络模型，并给出相应参考文献

复杂网络领域近100年内提出的所有网络模型如下：

1. 随机图模型（Erdős-Rényi模型）：是最早的网络模型之一，由Erdős和Rényi于1959年提出。该模型假设网络中每对节点之间以一定的概率连接，从而形成一个随机图。参考文献：Erdős, P., & Rényi, A. (1959). On random graphs. Publicationes Mathematicae, 6, 290-297.

2. 小世界网络模型（Watts-Strogatz模型）：由Watts和Strogatz于1998年提出，该模型通过随机重连节点之间的边来增加网络的局部连通性和全局连通性，从而形成一个介于随机图和规则图之间的小世界网络。参考文献：Watts, D. J., & Strogatz, S. H. (1998). Collective dynamics of ‘small-world’networks. Nature, 393(6684), 440-442.

3. 无标度网络模型（Barabási-Albert模型）：由Barabási和Albert于1999年提出，该模型假设网络中新加入的节点倾向于连接已有节点度数较高的节点，从而形成一个具有无标度特性的网络。参考文献：Barabási, A. L., & Albert, R. (1999). Emergence of scaling in random networks. Science, 286(5439), 509-512.

4. 非线性动力学网络模型（Kuramoto模型）：由Kuramoto于1975年提出，该模型描述了一组相互作用的振荡器在复杂网络中的同步现象。参考文献：Kuramoto, Y. (1975). Self-entrainment of a population of coupled non-linear oscillators. International Symposium on Mathematical Problems in Theoretical Physics, 420-422.

5. 网络演化模型（Price模型）：由Price于1965年提出，该模型假设新加入的节点倾向于连接已有节点度数较高的节点，并且连接的概率与节点度数成正比，从而形成一个具有无标度特性的网络。参考文献：Price, D. J. (1965). Networks of scientific papers. Science, 149(3683), 510-515.

6. 重叠社区检测模型（Louvain模型）：由Blondel等人于2008年提出，该模型通过最大化网络中节点的模块度来检测网络中的重叠社区结构。参考文献：Blondel, V. D., Guillaume, J. L., Lambiotte, R., & Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2008(10), P10008.

7. 多层网络模型（Boccaletti模型）：由Boccaletti等人于2014年提出，该模型将网络分为多个层次，每个层次可以有不同的拓扑结构和动力学规律，从而更好地描述复杂网络的多样性和复杂性。参考文献：Boccaletti, S., Bianconi, G., Criado, R., del Genio, C. I., Gómez-Gardeñes, J., Romance, M., … & Zanin, M. (2014). The structure and dynamics of multilayer networks. Physics Reports, 544(1), 1-122.

8. 重叠节点社区检测模型（Infomap模型）：由Rosvall和Bergstrom于2008年提出，该模型通过最小化网络中节点的信息流来检测网络中的重叠节点社区结构。参考文献：Rosvall, M., & Bergstrom, C. T. (2008). Maps of random walks on complex networks reveal community structure. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(4), 1118-1123.

9. 动态网络模型（Holme-Kim模型）：由Holme和Kim于2002年提出，该模型通过随机添加和删除节点和边来模拟网络的动态演化过程，从而更好地描述复杂网络的演化特性。参考文献：Holme, P., & Kim, B. J. (2002). Growing scale-free networks with tunable clustering. Physical Review E, 65(2), 026107.

10. 重叠社区检测模型（Clique Percolation模型）：由Palla等人于2005年提出，该模型通过将网络中的k个节点形成的完全子图称为k-clique，并将共享至少一个节点的k-clique归为同一个社区，从而检测网络中的重叠社区结构。参考文献：Palla, G., Derényi, I., Farkas, I., & Vicsek, T. (2005). Uncovering the overlapping community structure of complex networks in nature and society. Nature, 435(7043), 814-818.