生成含间接链接的动态接触图

图模型被广泛用于研究接触网络中的扩散过程。近期数据驱动的研究凸显了间接链接的重要性，即两个节点在不同时间访问同一地点（SPDT）时可能发生交互，其在决定网络结构与扩散动力学方面具有重要意义。然而，如何生成带间接链接的动态图以建模扩散仍是一项未解决的挑战。在此，我们提出一种动态接触图模型，用于生成含直接与间接链接的接触网络。我们的模型引入节点多个并发活跃副本的概念以刻画间接传播链接。SPDT 图模型建立在活动驱动时变网络建模之上，利用简单统计分布生成动态接触网络。该模型使用最大似然估计方法拟合大规模城市级经验数据集。最后，通过分析捕捉经验图中观测到的网络性质的能力，以及模拟 SPDT 扩散过程，对该模型性能进行评估；经验图由某社交网络应用的位置更新构建。我们的结果表明，与当前仅含直接链接的图模型相比，我们带间接链接的图模型更紧密地匹配经验网络性质与扩散动力学。