Apr, 2014

复杂网络中节点中心性对有影响力传播者的识别作用

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TL;DR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。
influential spreaderscentrality measuresdisease spreadingrumor propagationspatial networks
发现论文，激发创造
  • 复杂网络中的重要传播者识别

    通过研究网络中的传播行为，发现位于核心地位的传播者更高效传播信息，而不是最佳连通者或中心人物，提出一种最优的信息传播策略设计。

    Jan, 2010

  • 相关复杂网络中的疫情传播

    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

  • 推断扩散和影响的网络

    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

  • 复杂网络上的流行病过程

    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

  • 中心性公理

    通过使用公理方法来证明现有的权威网络中心度量标准是否准确，并发现基于距离的谐波中心度量是一种良好的通用中心度量，并显示距离型中心度量达到了很高的质量，值得关注。

    Aug, 2013

  • 加权无标度网络中的流行病传播

    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

  • 复杂网络中的可传递性

    提出了一种新的复杂网络交际性的计量方法，并发现大多数复杂网络呈现出最通信量在网络中最连接 (最流行) 节点之间的趋势 (同配交际性)；此外，该方法还可以区分网络的更细致的结构，比如网络被分成的社群。

    Jul, 2007

  • 应用中心性测度于影响力分析：一项合著网络分析

    本文研究共同作者网络的微观网络特性，并采用中心性度量对影响力进行分析，发现 4 种中心性度量与引用次数显著相关，证明中心性度量可以是衡量影响力的有用指标。

    Dec, 2010

  • 规模自由网络中的流行病传播

    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

  • 揭示扩散网络的时间动态

    针对在网络上的信息 / 影响 / 疾病扩散，本研究提出了一种基于离散网络的连续时间过程模型，通过已感染节点的传染事件推断全局扩散网络的边缘和每条边缘的传输速率，进而预测、影响和抑制感染传播。该模型具有稀疏解决方案，无需参数调整，可轻松适用于规模在数千到数十万的网络，实验证实了该算法的效果良好。

    May, 2011