该论文研究了九种中心度量如何与不同合成和现实网络中的疾病和传言传播的节点的扩散能力相关，并提出了一种随机游走可达性的新中心度量。研究结果表明，在非空间网络中，k - 核心和度中心度量与流行病传播最相关，而平均邻域度，紧密中心度和可达性则与谣言传播最相关，而在空间网络中，可达性度量在几乎所有情况下优于其余中心度量。

Apr, 2014

通过识别节点的信息传播时间和感染情况，我们开发了一种有效的方法来追踪信息在网络中的扩散路径和网络，可以近似地解决 NP 难问题并应用于 170 万个博客和新闻文章，发现信息传播网络具有核心 - 边际结构。

Jun, 2010

通过可扩展的动态消息传递方法，我们证明了如何将网络上限制传播过程的有效使用与优化任务结合起来，例如识别最具影响力的传播者、针对特定的监管网络进行干预、制定传染病和金融系统的传播策略，以及演示了该方法在多种实际场景中的效果。

Aug, 2016

本文研究网络中带权链接的无标度网络的传染病传播过程，并发现传播速度会迅速达到高峰，然后呈现幂律形式的衰减。数值研究表明，具有较大强度值的节点更容易受到感染，但层次动力学并不明显，这与未加权网络的结果不同。此外，数值研究还表明，网络权重的较大差异导致传播速度较慢，这表明与具有相同条件的无权无标度网络相比，流行病在带权无标度网络上传播更慢。

Aug, 2004

本论文对流行病传播的理论分析进行了全面的综述，重点阐述了流行病学建模的共性和差异性，并探讨了复杂网络中的扩散和演化问题。

Aug, 2014

研究了在存在节点连接相关性的复杂网络上流行病传播的动力学模型，对于马尔可夫复杂网络的情况，发现流行病阈值与连通性矩阵的最大特征值成反比例关系，该矩阵给出了具有连接 k 的节点到连接 k' 的节点的平均链接数，对相关生长网络模型的数值模拟支持了我们的结论。

May, 2002

该研究基于真实数据，分析了在规模自由网络上计算机病毒的传播，并定义了一种动态模型，发现了其特有的临界传染现象，为病毒的管理提供了新的理论框架。

Oct, 2000

本文研究了计算机病毒在网络传播时的逻辑拓扑结构对其传播的影响以及产生的结果，结果表明当特定参数满足一定条件时，病毒传染对应网络的感染总体积极小或积极大。

Jun, 2006

社交网络已经在广泛应用于人们之间的交流并且与传递意见和想法，其中影响最大化是广告推荐和个性化推荐的重要方式之一。此论文提出了一种基于社区结构的方法，利用 K-Shell 算法来生成种子节点和社区之间的连通性得分，以确保信息在社区内的适当传播，并使用熵来评估该方法在独立级联模型上的表现。作者的方法在八个公开网络上的实验中表现出色，比基线方法在四项评价指标上显著优越。

Nov, 2022

研究了信息传播的网络结构如何影响内容的扩散，发现内容是否属于复杂型病毒会影响其在高度聚集的社区内的传播，同时影响跨社区的传播。提出一种能预测内容将被传播多远的实用方法，通过社区结构的数据转化出预测知识，进而在社交媒体分析和营销应用等方面有显著进展。

Jun, 2013