一种支持高效搜索与创新扩散的分布式在线通信生物启发模型

我们所处的世界不仅小，而且支持高效的去中心化搜索——个体利用本地信息可以与另一个完全未知的个体建立通信链路。在此，我们增强了一个分层社交网络模型，加入社区之间和社区内部的通信。我们认为，组织成社区将减少整体的去中心化搜索时间。我们从生物免疫系统汲取灵感，该系统以混合模块化策略组织病原体的搜索。我们的策略对于在线社交网络中稀有信息的搜索具有相关性。我们的工作还对高效在线网络的设计有意义，可能影响人类协作网络、科学协作网络以及用于定向搜捕的网络。真实世界系统，如在线社交网络，由于构建在物理网络之上，其长距离链路具有高延迟。此类系统已显示出稠密化趋势。因此这类网络会因空间和维护连接的需求而产生通信代价。我们已将这种非空间通信代价纳入考虑。我们引入了社区规模的概念，其随系统规模增大而增大，这被证明能减少网络中搜索信息的时间。我们的最终策略平衡了搜索时间与参与代价，并被证明能减少在线社交网络去中心化搜索中发现信息的时间。我们的策略还平衡了长距离的强联系与弱联系，并可能最终导向更具生产力和创新的人类通信与企业网络。我们希望本工作能为旨在产生可持续的全球尺度人类交互网络、并导向更网络化、多样和繁荣社会的策略奠定基础。