Mar, 2023

基于社区的网络免疫算法

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TL;DR该论文提出了一种基于社区的 COmmuNiTy-based Algorithm，称为 CONTAIN，用于检测社交网络中的有害内容传播者，从而保护网络免受任意扩散的影响，并通过实验证明其比现有的算法快速收敛。
network immunizationharmful contentsocial networkscommunity-based algorithmcontain
发现论文，激发创造
  • 计算机网络和人群高效免疫策略

    提出了一种基于熟人的免疫策略，可在具有广泛、特别是无标度度数分布的计算机网络和人群中实现有效免疫，无需任何全局知识或目标免疫策略。作者在研究中分析了该策略的有效性及免疫阈值，并证明使用建议的免疫策略，对于所有研究情况，免疫阈值都显著降低。

    Jul, 2002

  • 基于分层强化学习的未知网络传播控制方法

    本文提出了一种层次式强化学习方法，通过在未知的网络结构下移除节点，有效控制危险事件的传播。模拟实验证明了我们的方法相比基准方法的优越性，尽管我们的方法对网络结构没有先验信息，而基准方法具有丰富的网络结构知识。

    Aug, 2023

  • 通过识别本地接触网络瓶颈实现有针对性的疫情封控

    使用基于传播网络流的 p - 范凸优化公式，提出了侦测接连网络中连接节点的瓶颈边的新方法；实验结果表明，这种方法可以比现有 edge-betweenness 方法降低 10% 的感染率，并且速度更快。

    Jun, 2020

  • 网络防范传播过程的最优资源分配

    该研究使用几何规划法研究了在网络中分布保护资源以限制病毒传播的问题，并对预防性和矫正性资源的分配进行了优化，同时应用于空中运输网络上的疫情爆发。

    Sep, 2013

  • 一种基于社区桥节点的极低预算影响最大化社交网络传播者排序算法

    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

  • 检测社群的两种新方法：基于 Omicron 系变异的蛋白质相互作用网络的案例研究

    本研究旨在利用 ABCDE、ALCDE、Girvan-Newman、Louvain、Leiden 和 Label Propagation algorithm 等算法，分析 Omicron 病毒网络的结构组织和相互连接，以深入了解蛋白质相互作用、网络分析、网络社区、药物研发和 Omicron 病毒。

    Aug, 2023

  • 随机消防员问题

    本文研究传染病动态传播的预防措施，以 Firefighter 问题为基础，提出了对感染节点附近的邻居进行疫苗接种的简单策略，并在树、网络图等模型上提出预算分配方案，实验证明该策略在现实网络中的有效性。

    Nov, 2017

  • 网络中的疫情传播：现有方法和当前挑战

    本文研究了基于网络结构模型下的传染病传播，讨论了现有的数学模型的优势和劣势，并探讨了它们在其他人口群体中的应用和现有挑战。

    Mar, 2014

  • 社交网络中基于社区结构的公平信息传播

    提出了一种基于网络建模从而实现公平信息扩散的影响最大化算法，可以有效解决社交网络中社群结构问题而不依赖节点属性，并且适用于部分观察和噪声干扰的网络。

    May, 2023

  • VacciNet：面向疫情的疫苗分销优化智能框架

    本文提出了一个新的框架 VacciNet，它利用监督学习和强化学习来预测国家某州的疫苗需求，并为最少的采购和供应成本建议最佳的疫苗分配，该框架使用美国的疫苗数据进行了培训和测试。

    Aug, 2022