基于多粒子随机游走免疫算法

针对目标免疫基于度中心性获取网络全局信息较为困难，且基于网络介数中心性的算法复杂度高的问题，引入多粒子随机游走算法甄别一组网络中易受影响的节点。对比经典免疫策略在8个真实数据集上进行SIR(suspected-infected-recovered/removed)与SI(suspected-infected)传播实验，结果表明，基于随机游走的免疫算法在不同规模与不同结构特性的网络上均具有更低的时间复杂度，且不需获取全局信息也可达到低传播范围。该算法在低免疫率下抑制网络传播范围与目标免疫相当，在高免疫率下则具有较好效果。