| 识别高阶网络传播中最有影响力的节点 |
| |
| 引用本文： | 李江,刘影,王伟,周涛.识别高阶网络传播中最有影响力的节点[J].物理学报,2024(4):320-329. |
| |
| 作者姓名： | 李江 刘影 王伟 周涛 |
| |
| 作者单位： | 1. 西南石油大学计算机科学学院;2. 弗里堡大学物理系;3. 重庆医科大学公共卫生学院;4. 电子科技大学大数据研究中心 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(批准号:61802321,61903266)；;中国博士后科学基金特别资助(批准号:2019T120829)资助的课题~~； |
| |
| 摘 要： | 识别网络传播中最有影响力的节点是控制传播速度和范围的重要步骤,有助于加速有益信息扩散,抑制流行病、谣言和虚假信息的传播等.已有研究主要基于描述点对交互的低阶复杂网络.然而,现实中个体间的交互不仅发生在点对之间,也发生在3个及以上节点形成的群体中.群体交互可利用高阶网络来刻画,如单纯复形与超图.本文研究单纯复形上最有影响力的传播者识别方法.首先,提出单纯复形上易感-感染-恢复(SIR)微观马尔可夫链方程组,定量刻画单纯复形上的疾病传播动力学.接下来利用微观马尔可夫链方程组计算传播动力学中节点被感染的概率.基于网络结构与传播过程,定义节点的传播中心性,用于排序节点传播影响力.在两类合成单纯复形与4个真实单纯复形上的仿真结果表明,相比于现有高阶网络中心性和复杂网络中最优的中心性指标,本文提出的传播中心性能更准确地识别高阶网络中最有影响力的传播者.
|
| 关 键 词： | 高阶网络 单纯复形 节点影响力排序 微观马尔可夫链 复杂网络 |
|
| 点击此处可从《物理学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《物理学报》下载免费的PDF全文 |
|
