网络聚类对互协同共感染的影响

一种传染病的传播可被先前其他病原体的感染所促进。这种协同效应可引发剧烈暴发，反映出存在突变的流行病转变。如同其他扩散动力学，宿主种群交互模式的拓扑起关键作用。曾有猜想认为，当接触网络中短回路相对较少而长回路较多时，会出现不连续转变。此处我们聚焦局部聚类的角色以确定转变的性质。我们考虑两种互协同病原体在同一人群中扩散：已感染一种疾病的个体被另一种感染的概率增加。我们考察服从易感-感染-移除动力学的疾病如何于可调聚类的接触网络上传播。利用数值模拟，我们展示在强协同性下流行病转变总是突变的，且不连续性随聚类增大而减小。在大数据聚类下存在强有限尺寸效应，转变的不连续性质仅在大网络中显现。我们还研究了协同感染中有影响力传播者问题，揭示协同性与聚类均强烈增强了传播影响力对初始种子度的依赖。