复杂网络中高易感个体的识别
物理与社会
2015-05-20 v2 社会与信息网络
摘要
在传播过程中识别高易感个体对于控制爆发具有重要意义。本文中，我们探索了易感-感染-恢复（SIR）和谣言传播动力学中人群的易感性。我们首先研究了社区结构对人群易感性的影响。尽管给定相同感染率下社区结构能减少感染人口，它并不会确定性地影响节点的易感性。我们发现个体的易感性对传播动力学的选择敏感。对于SIR传播，由于易感性高度相关于节点的影响力，拓扑指标k-shell能更好地识别高易感个体，优于度、介数中心性和PageRank。相反，在谣言传播模型中，节点的易感性与其影响力无明显相关，在考虑的拓扑度量中度表现最好。我们的发现强调了拓扑特征与传播机制在识别高易感人群中的重要性。
引用
@article{arxiv.1504.00474,
title = {Identification of highly susceptible individuals in complex networks},
author = {Shaoting Tang and Xian Teng and Sen Pei and Shu Yan and Zhiming Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.00474},
year = {2015}
}