网络拓扑变化对信息源定位的影响
物理与社会
2022-10-27 v1 社会与信息网络
摘要
在复杂网络中定位信息源的成熟方法通常是在假设完全且精确了解网络拓扑的情况下推导出来的。我们通过在定位之前修改网络，研究了三种此类算法（LPTVA、GMLA和Pearson相关算法）在不满足该假设的场景下的性能。这是通过添加多余的新链接、隐藏现有链接或根据网络的结构哈密顿量重新连接链接来完成的。我们发现GMLA对添加多余边具有高度弹性，因为只有当链接数量大约翻倍时，其精度才会因超出统计不确定性而下降。另一方面，如果边集被低估或发生了重新连接，GMLA的性能会显著下降。在这种情况下，Pearson算法更可取，当其他模拟参数有利于定位（观察者密度高、传播高度确定性）时，它能保留大部分性能。它通常也比LPTVA更准确，且速度快几个数量级。上述定位算法之间的差异可以直观地解释，尽管注意到需要进一步的理论研究。
引用
@article{arxiv.2210.14737,
title = {Impact of network topology changes on information source localization},
author = {Piotr Machura and Robert Paluch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.14737},
year = {2022}
}