无标度网络上带人工免疫的SIRS模型的动力学行为及其免疫控制策略

在典型的SIRS模型的基础上,提出了一种无标度网络中带人工免疫的SIRS类传染病模型.运用平均场理论方法分析了所提模型的动力学行为,研究了在两种不同的人工免疫策略下病毒在一种特定的无标度网络上的传播情况,并模拟了两种免疫策略对病毒传播的影响.模拟结果表明,通过人工免疫可以有效降低稳态感染比例,提高系统的传播阈值,从而有效控制病毒在复杂网络上的传播.     

基于非理性博弈的舆情传播仿真建模研究

随着社交网络的不断发展,借助社交网络进行传播的舆情信息的威胁越来越大. 本文利用博弈论的方法研究了舆情信息的传播机制,从理性博弈和非理性博弈的角度出发对个体与邻居的交互行为进行建模. 随后以目前较为成熟的传染病模型为基础,通过引入传播学中的社会威慑因素来构建基于非理性博弈的舆情传播模型,以实现适应舆情传播研究的仿真系统,继而将基于非理性博弈的舆情传播模型在无标度网络和小世界网络上的动力学特征进行理论分析. 在仿真环境中对非理性博弈的舆情传播模型进行实验,分析模型参数、网络密度和舆情传播源对舆情传播的影响,其结果符合理论分析结果. 最后对无标度网络上舆情传播的控制策略进行了研究,包括:社会威慑方法、目标免疫方法和正面消息方法,为社交网络上的政策制定提供了理论基础.     

基于SIR模型的时间侵占行为传播动力学建模与仿真

针对时间侵占行为在复杂网络上的传播问题,基于基本SIR传染病模型,提出了一种考虑了自发感染率和外部组织环境因素的时间侵占行为传播模型,探讨了时间侵占行为在ER随机网络,NW小世界网络,WS小世界网络以及BA无标度网络上的传播,在此基础上,集中分析了无标度网络上时间侵占行为传播的影响因素。研究发现:1. 时间侵占行为的传播受压力和公平系数的影响,一定范围内,压力越小,员工发生时间侵占行为的概率越大,传播过程也越快;反之压力越大,发生时间侵占行为的概率越小,传播过程也相对较为缓慢。2.时间侵占行为的传播与传播概率和自发感染概率密切相关,初始节点的度越大,传播越快,反之传播越慢。     

基于官方信息控制的多层网络谣言传播模型

官方信息在现实生活和虚拟网络中的扩散对谣言传播具有双重影响。本文建立多层网络传播模型研究跨境电商新政策错误解读这一谣言传播问题,模型上层为虚拟网络传播层(虚拟层),下层为现实社会传播层(现实层),个体根据各自社交网络和行为习惯接收官方信息来控制多层网络谣言传播。文章根据平均场方法分析该模型的演化过程和传播阈值,采用无标度网络进行仿真验证了理论分析传播动力学行为的正确性,结果表明,官方信息对虚拟层和社会层谣言的控制都具有积极作用,官方信息的掌握程度对社会谣言传播有显著性影响,且当官方信息的网络传播达到一定规模时,能够有效约束现实社会个体行为,进而达到虚拟层和现实层对谣言控制的同向促进作用。     

考虑节点亲密度的社交网络谣言传播研究

考虑到真实社交网络中节点间亲密程度对谣言传播的影响,提出一种新的SI2R传播模型,建立谣言传播动力学方程组,研究谣言在无标度网络上的传播特性。该模型中不同节点间谣言传播率的非一致性同时取决于节点度与节点间亲密度,理论分析得到了无标度网络上谣言传播阈值表达式。随后,在BA（Barabási-Albert）无标度网络中就节点亲密度对谣言传播过程的影响进行了仿真实验,并利用Twitter和Live Journal两种真实网络数据集对仿真结果进行验证。研究表明,无标度网络中节点间平均亲密度随网络聚类系数的增大而减小,随着网络中节点间平均亲密度增大,谣言传播最终范围变大。研究还发现,节点间亲密度的存在使无标度网络中存在传播阈值,传播阈值随着节点间平均亲密度增大而减小。     

社交网络中考虑节点度的演化博弈

在谣言传播过程中,针对度不同的节点具有的辨识能力不同,结合节点度定义一种新的博弈收益,借助博弈论建立一种动态复杂网络演化模型。该模型考虑到谣言传播往往与节点利益相关这一特点,通过引入辨识能力描述不同节点的非一致传播率,研究谣言在该模型上的传播动力学行为,并提出两种谣言抑制策略。随后,利用两种典型网络模型进行仿真实验,并在Facebook真实网络数据中对仿真结果进行验证。研究表明,谣言模糊程度对BA（Barabási-Albert）无标度网络和Facebook网络中谣言传播速率及达到稳定状态所需时间影响较小,随着谣言模糊程度增大,谣言在网络中传播范围变大,相对于WS（Watts-Strogtz）小世界网络,谣言更容易在BA无标度网络和Facebook网络中传播;研究还发现,免疫收益增加值相同时,与BA无标度网络和Facebook网络相比,WS小世界网络中免疫节点的增长幅度更大;此外,通过节点危害程度进行抑制比通过博弈收益进行抑制具有更好的谣言抑制效果。     

复杂网络上具有多感染阶段的传染病传播模型

针对传染病传播模型缺乏多感染阶段的不足,结合SIR和SEIR两种传播模型的特性,提出了一种改进的具有多感染阶段的SIR传染病传播模型(即SInR模型)。该模型充分考虑了不同感染阶段的非均匀感染力对不同网络结构上传染病传播及传播阈值的影响;同时引入相对感染力及传播时间尺度的概念,从网络结构、网络规模及相对感染力方面进行了仿真研究。仿真中无标度网络采用BA模型的生成算法,而小世界网络采用WS模型的生成算法。由仿真可知,感染节点在整个感染过程中大致服从泊松分布,因此在SInR模型下无标度网络的传播速度更快,范围更广;相对感染力对于传染病的大规模爆发存在着一个阈值,当感染力大于阈值时传染病才能大范围地爆发传播,而小于阈值时传染病只会局域小范围传播直至消失,无标度网络的感染力阈值为0.2,小世界网络的感染力阈值为0.24;随着网络规模的增大,传播时间尺度也在增大,相应的传播速度就会降低。仿真结果表明:该模型下无标度网络传染病传播速度更快且影响范围更大;无标度网络的相对传染力的传播阈值小于小世界网络,设置合理阈值有利于降低传染病的传播影响力。     

基于手机通话网络的人类交互行为分析

移动通信行为是社会生活的重要组成部分,手机通话网络是一种重要的社交网络,深入分析手机通信网络的拓扑特征对认识社交网络和人类行为特性具有重要的意义。基于复杂网络相关理论,提出了多重时变通信网络模型,在此基础上,对一个手机通信数据集进行分析挖掘,得到了人类动力学角度的行为模式。首先构建了手机通话网络,然后从群体和个体两个尺度对网络度分布、度演化、通话时长、呼叫间隔等指标进行了研究,发现网络整体上呈现明显的无标度特征,个体行为与节点度密切相关,而群体度演化过程则显示了特定地区社会生活特征,相关结果对于社会网络分析和人类行为动力学研究具有重要的意义。     

病毒传播过程中个体的躲避行为对网络结构的影响*

为了研究病毒传播过程中个体的运动行为对网络结构的影响,提出了一种个体具有躲避行为的病毒传播模型,通过三种情况下的对比研究发现,个体的躲避行为能够使网络的结构从随机网络转换为一种宽标度网络,并且发现系统在演化过程中个体的躲避行为能够使网络的度—度相关性发生变化,这证实了个体的躲避行为确实对会网络结构产生影响。     

基于BA模型的微博谣言传播机理研究

基于BA无标度网络模型,融合微博用户网络的特征,构造一种微博谣言传播网络模型。提出一种新的SIR(susceptible-infected-removed)模型,通过数值仿真探讨微博谣言的传播动力学行为。研究表明,当微博用户规模以及节点间新建连接数量不断增大时,微博谣言的最终感染程度显著增大,网络的传播临界值却大幅降低。研究还发现,拥有较大吸引度的节点比例以及微博用户之间添加反向关注的概率基本不影响谣言的传播特性。     

应急物流网络中物资短缺传播模型及应用

针对应急物流决策中如何描述物资短缺现象在复杂物流网络中传播的问题, 提出了物资短缺在应急物流网络中的传播模型与算法。该方法基于复杂网络的病毒传播机理, 构建了引入时间参数的物资短缺SI-SIRS传播模型, 并将其应用于包含61个供应点的无标度应急物流网络中物资短缺的传播特性分析。案例分析表明, SI-SIRS模型有效地刻画了物资短缺现象在应急物流网络中的传播行为; 物资短缺现象的传播特性受本身扩散特性、应急物流网络拓扑结构、物资供应点个体差异以及应急物流响应机制的制约。     

加权无标度网络病毒传播和局部免疫策略研究

为了进一步描述现实生活中复杂网络的病毒传播问题,改进加权无标度网络模型的传统构造方法,考虑流量带宽和个体抵抗力两个重要因子,利用平均场理论模拟仿真病毒传播过程,对实验数据进行分析,验证该模型的有效性.现实生活中往往只能了解复杂网络的局部拓扑信息,传统病毒免疫策略大多基于全局拓扑信息,在仅了解局部信息的前提下,提出加权无标度网络中基于局部最优的病毒免疫策略,通过动态模拟病毒传播的免疫仿真实验,与随机免疫策略和目标免疫策略对病毒传播影响进行比较,验证局部最优免疫策略的有效性.     

考虑从众效应的谣言传播模型

考虑到真实社交网络中存在的从众效应,根据个体心理特征的变化,改进了对谣言传播概率以及谣言传播者恢复理性概率的动态化描述,提出了考虑从众效应的谣言传播模型,并针对不同的网络拓扑结构建立了相应的谣言传播动力学方程组。在考虑从众效应的谣言传播模型中,对谣言的最终传播规模进行了数值分析,结果表明,随着谣言的初始传播概率的增大,谣言的最终传播规模也随之增大;改进模型的仿真结果也表明从众效应会加速谣言的传播演化。利用蒙特卡罗方法模拟了谣言在小世界网络和无标度网络中的传播演化,结果表明在从众效应的影响下,谣言在无标度网络中传播速度更快,扩散程度更深。将改进模型基于真实社交网络拓扑进行了模拟仿真,发现谣言的初始传播个体影响力对于谣言的传播演化具有重要的影响。     

考虑个体警觉行为的双层网络流行病传播模型

流行病传播过程中常伴随个体意识信息的扩散,然而目前关于流行病与意识信息关系的研究大部分未考虑意识信息在传播过程中对个体接触行为的影响。提出一种基于个体警觉状态的双层网络流行病传播模型。建立下层物理接触网络描述流行病的传播,构建上层信息扩散网络描述流行病传播中信息扩散,根据个体的行为偏好和警觉性设计警觉个体避免与非警觉个体接触、警觉个体避免与警觉个体接触两种接触行为策略,并在BA-BA、BA-WS和WS-WS 3种双层网络中模拟两种行为策略对流行病传播的影响。仿真结果表明,该模型中两种个体警觉行为策略通过调节警觉性参数均能有效降低流行病感染规模并提高流行病爆发阈值,从而抑制流行病在人群中传播。     

规则网络中的SIRS病毒局域控制建模与仿真*

提出一个带有局域控制的二维规则网络SIRS模型,理论分析和计算机仿真都表明局域控制能很好地抑制此模型中的病毒传播。研究发现系统状态随时间的演化最终会达到一个稳定状态;病毒的稳态感染比例与传播效率、被控制个体比例和免役个体失去免役能力的概率有关。只有当传播效率大于一个临界值时,病毒才能在网络中持续传播。     

基于节点亲密度和影响力的社交网络舆论形成模型

针对舆论传播过程中个体交互的广泛性和个体社会影响力的差异性,在Hegselmann-Krause模型的基础上建立了社交网络舆论形成模型。新模型通过引入个体间亲密度、人际相似性和交互强度等概念,对个体交互集合进行了扩展,并对影响力权重进行了合理量化,进而构建更切合实际的观点交互规则。通过一系列仿真实验,分析了模型主要参数在舆论演化中的作用。结果表明：在不同信任阈值下,群体观点均能收敛到一致,形成舆论共识;且信任阈值越大,收敛时间越短;当信任阈值为0.2时,收敛时间仅为10。同时,扩大交互集合、提高人际相似性的作用强度会促进舆论共识的形成。此外,当无标度网络的聚类系数和平均度较高时,群体观点更容易产生趋同效应。研究结果有助于理解舆论形成的动力学过程,对社会管理者进行决策分析具有指导作用。     

自适应复杂网络中的病毒传播模型

提出了一个基于自适应复杂网络的病毒传播模型。模型中,易感节点为了不被感染,能够有意识地避开与感染节点的连接,此过程一方面使得网络结构发生了变化,另一方面网络结构的变化又反过来对病毒传播过程造成了影响。着重考查了模型中个体的躲避行为对病毒传播效果的影响,结果显示,在个体躲避行为的驱动下,系统的最终染病节点数会发生振荡,并且在一定的参数范围内系统出现了双稳状态。     

无标度网络中基于最短路径免疫策略的病毒传播研究

传统病毒免疫策略大多基于网络的全局拓扑信息。然而现实生活中的大部分复杂网络仅仅只能了解其局部 拓扑信息。鉴于许多实际复杂网络具有无标度特性,研究了在无标度复杂演化网络中基于网络局部拓扑信息最短路 径免疫策略的病毒传播现象。利用平均场理论建立含个体抵杭力重要因素的无标度网络病毒传播模型,并引入基于 最短路径的免疫策略。比较了随机免疫、目标免疫和最短路径免疫3种策略对无标度复杂网络病毒传播的影响,结果 表明了基于最短路径免疫策略的有效性。     

加权局域网络上的病毒传播行为研究

病毒传播问题的研究一直是国际上科学家所关注的焦点,但是在加权局域网络中的病毒传播研究却是空白。由于实际存在的网络很大一部分是加权局域网络,因此研究了一种特定加权局域网络中的传播行为。采用病毒传播的SI模型,令病毒的传播速度和网络的连接权重正相关。对加权局域网络中病毒传播行为的研究表明：加权局域网络的无标度性质和加权局域世界性质对病毒的传播有深刻的影响。由于加权局域网络能够很好地反应实际世界,因此该研究具有很广的应用背景。