理解网络中所有节点的传播能力：连续时间视角
社会与信息网络
2016-05-27 v2 计算机与社会
物理与社会
摘要
度、k-shell 或特征向量中心性等中心性指标可以识别网络中最具影响力的节点，但在量化绝大多数非高影响力节点的传播能力方面很少具有实用的准确性。从连续时间流行病学的视角出发，考虑每个节点产生的感染力分布，能更好地解释所有网络节点的传播能力。由此产生的指标——\textit{期望力}（expected force），在广泛的原型人类接触网络中，能够准确量化所有主要流行病学模型下的节点传播能力。当节点能力较低时，影响力是邻居度数的函数；随着能力增加，节点自身的度数变得更加重要。这种关系的强度受网络结构调节，在社交网络等典型的狭窄、密集网络中更为显著，而在互联网等更广泛、松散的关联网络中则减弱。期望力可以独立计算单个节点，因此适用于邻接矩阵动态、定义不明确或规模极大的网络。
引用
@article{arxiv.1405.6707,
title = {Understanding the spreading power of all nodes in a network: a continuous-time perspective},
author = {Glenn Lawyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.6707},
year = {2016}
}