Impact of seed node position on network robustness under localized attacks
The University of Tokyo（东京大学）
本研究提出LAVI指标，用于量化局部攻击下节点的脆弱性，发现其比传统中心性度量更准确地反映网络鲁棒性退化。
2026-09-24 cs.SI physics.soc-ph
Group based Centrality for Immunization of Complex Networks
网络免疫是虚拟网络安全、公共卫生和社交媒体等多个领域中广泛认可的问题，用于处理节点接种问题，以最小化通过这些网络中存在的链路的传输。我们的目标是识别排名靠前的节点来免疫网络，从而控制流行病或错误信息的爆发。我们考虑基于群体的中心性，并定义了一个启发式的客观标准，建立目标的关键节点发现网络中，如果免疫导致本质的网络脆弱性。我们提出了一种基于群体的博弈论收益分配方法，通过Shapley值来分配参与节点在不同群体中获得的盈余，通过位置权力和对其他节点的功能影响来分配。我们将这些关键节点标记为基于Shapley值的信息定界符（SVID）。实验的经验数据集和模型网络建立我们所提出的方法的有效性和确认节点接种划定传染病爆发的性能。
2018-12-30 cs.SI physics.soc-ph
Economic Complexity in Mono-Partite Networks
本文将经济复杂性从二分图扩展到任意图，提出 fitness centrality 和 orthofitness centrality 两种新中心性度量，并揭示相关最小化过程的成本函数，从而拓宽经济复杂性分析的网络适用范围。
2024-05-07 physics.app-ph physics.soc-ph
Measuring Road Network Topology Vulnerability by Ricci Curvature
描述道路网络系统的鲁棒性、脆弱性和可靠性等基本特性一直是城市交通领域的重要研究课题。目前的研究主要是利用复杂网络的几个统计指标来分析道路网络系统。然而，这些方法基本上是基于节点的。这些基于节点的方法更多地关注节点之间的连接数量，而缺乏对交互的考虑。因此，这导致了众所周知的节点悖论问题，并且它们表征网络的局部和内在属性的能力很弱。从路网内在几何的角度出发，提出了一种基于离散Ricci曲率的路网脆弱性度量方法，该方法能够识别路网中的关键路段并指示其脆弱单元。结果表明，我们的方法比复杂的网络统计测量道路网络的脆弱性。此外，它可以通过我们的方法来表征道路网络脆弱性在同一城市的不同时间段之间的演变。最后，我们比较了我们的方法与以前的中心性方法，并显示它们之间的差异。本文从几何学的角度分析了道路网络的脆弱性，从一个新的角度描述了道路系统脆弱性的内在本质。这也有助于丰富复杂道路网络的分析方法。
2019-04-10 cs.SI physics.soc-ph
A dynamic model of time-dependent complex networks
在静态或缓慢演化的复杂网络中，“最连通”节点的特征有助于理解和预测社会、生物和技术网络系统的行为，包括它们对故障的鲁棒性、对蓄意攻击的脆弱性和扩散特性。然而，最近对大型动态网络（其特征是连接不规则且发展迅速）的实证研究表明，节点的度中心性随时间的推移几乎没有连续性，即使它们的度分布遵循幂律。这种意想不到的动态中心性表明，这些系统中的连接不是由优先连接或其他已知机制驱动的。我们提出了一种新的方法来解释现实世界的动态网络和定性重现这些动态中心现象。这种方法是基于一个动态的优先连接机制，它表现出一个急剧的过渡，从一个基地纯随机游走计划。
2010-07-14 physics.soc-ph
Range-limited Centrality Measures in Complex Networks
在这里，我们提出了一个范围有限的方法，在非加权和加权有向复杂网络的中心性措施。我们介绍了一种有效的方法，生成每个节点和每个边缘的介数中心的最短路径的长度不长于$\ell = 1,...,L$的情况下，非加权网络的基础上，和加权网络的相应数量的最小权重路径的路径权重不大于$w_{\ell}=\ell Δ$，$\ell=1,2...,L=R/Δ$。这些测量提供了关于节点（边缘）相对于其网络邻域（1步外、2步外等直到包括整个网络）的定位重要性的系统描述。我们发现，范围有限的中心服从普遍的标度律大型非加权网络。由于传统中心性度量的计算成本很高，因此可以利用这种缩放行为来有效地估计所有范围（包括传统范围）的节点和边缘的中心性。缩放行为也可以被利用来表明，基于其范围有限的中心度的节点（边）的排名顶列表根据范围快速冻结，因此可以有效地预测直径范围顶列表。我们还展示了如何估计$N$节点网络的典型最大节点到节点的距离，利用上述缩放行为。这些观察结果在模型网络和从手机跟踪日志（$\sim 5.5\times 10^6$节点和$\sim 2.7\times 10^7$边）推断的大型社交网络上进行了说明。最后，我们应用这些概念来有效地检测网络的脆弱性骨干（定义为最高介数节点和边缘的最小聚类），并说明加权网络中基于权重的中心性度量在检测此类骨干中的重要性。
2011-11-23 cond-mat.stat-mech cs.DS cs.SI
Uncovering the inherited vulnerability of electric distribution networks
本文通过重建并分析中压配电网络的历史模型，考察节点与边移除下的拓扑效率及中心性分布，揭示其脆弱性主要继承自受地理空间约束的结构而非网络演化。
2024-09-10 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Analysing Health Misinformation with Advanced Centrality Metrics in Online Social Networks
针对在线社交网络中健康错误信息传播的复杂性，本研究提出动态影响力中心性、脆弱性中心性和传播中心性三种新指标，结合FibVID和Monant数据集验证，发现新旧指标结合能更有效识别关键节点并提升干预效果。
2025-07-11 cs.IR cs.SI physics.soc-ph
Resilient by Design: Simulating Street Network Disruptions across Every Urban Area in the World
本研究模拟全球8000多个城区的街道网络中断，发现高中心性节点受袭影响最大，而高连通性、少瓶颈和低绕行设计能显著提升网络韧性，为城市规划提供关键杠杆点。
2024-03-15 cs.SY econ.GN eess.SY
A multilevel analysis to systemic exposure: insights from local and system-wide information
在金融危机之后，越来越多的关于金融网络的文献广泛地记录了拓扑特征（例如度中心性度量）的预测能力，以解释金融机构的系统性影响或系统脆弱性。在这项工作中，我们表明，考虑基于局部子网络环境的替代拓扑措施，提高了我们识别系统机构的能力。为了提供经验证据，我们采用两步程序。首先，我们恢复网络社区（即密切的同行环境）的溢出网络的金融机构。第二，我们回归三个层次的拓扑措施的脆弱性的替代措施：全球层面（即在整个系统计算的公司拓扑特征），地方层面（即在社区计算的公司拓扑特征）和聚合水平平均个人特征超过社区。样本包括标准普尔500指数中的$46$金融机构（银行、经纪自营商、保险和房地产公司）。我们的研究结果证实了基于紧密对等环境的拓扑度量的信息内容。这些信息不同于传统的系统拓扑度量，被证明是金融机构在危机时的困境预测。
2019-10-18 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-fin.GN
Structural Vulnerability Assessment in Urban Transport Networks: A Network-Wide Geometric Approach Using Gromov-Wasserstein
针对传统图论指标和全局谱分析指标在交通网络脆弱性评估中的不足，本研究提出用Gromov-Wasserstein距离量化单链路中断的结构影响，通过柏林两个路网实验验证其能捕捉局部测度忽略的脆弱性，且与服务水平代理指标高度相关，可用于边的关键性排序以提升路网韧性。
2025-10-28 math.OC physics.soc-ph
Generalized Network Dismantling
找到一组节点，删除或（去）激活可以阻止（DIS）信息的传播，遏制流行病或破坏腐败/犯罪组织的运作仍然是网络科学的关键挑战之一。在本文中，我们介绍了广义网络拆除问题，其目的是找到一组节点，从网络中删除时，导致网络分裂成亚临界网络组件以最小的成本。对于单位成本，我们的公式等价于标准网络拆除问题。我们的非单位成本泛化允许包含与节点中心性和非拓扑特征（例如节点的价格、保护级别甚至社会价值）相关的拓扑成本函数。为了解决这个优化问题，我们提出了一种方法，这是基于一种新的节点加权拉普拉斯算子的谱特性。该方法适用于具有数百万节点的大规模网络。它优于当前最先进的方法，并在理解复杂系统的脆弱性和鲁棒性方面开辟了新的方向。
2018-04-12 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Identifying vulnerable nodes for hypergraph dismantling via higher-order competition dynamics
Beihang University（北京航空航天大学）
提出hyper-VDrank方法，通过高阶竞争动力学和超边脆弱性权重，在强删除机制下高效识别超图关键节点，实现快速瓦解网络连通性。
2026-06-23 physics.soc-ph
Communication Melting in Graphs and Complex Networks
复杂网络是许多复杂系统中相互作用的代表图。通常，这些交互是系统单元之间的通信/扩散通道的抽象。真实的复杂网络，例如交通网络，揭示了由系统的动态应力控制的不同操作阶段。在这里，我们将展示如何，可通信性，拓扑描述符，揭示了这些扩散路径的网络功能的效率，可以用来揭示上述的过渡。通过考虑在给定的温度（应力）的图形/网络中的节点和边缘的振动模型，我们表明，通信功能起着谐振子网络的热格林函数的作用。之后，我们分析证明了存在一个普遍的相变的通信结构的简单图。这种转变类似于固体中发生的熔化过程。例如，类似于晶体的规则样图在较低温度下熔化，并且比类似于非晶态固体的随机空间图在连接到断开结构之间显示出更尖锐的过渡。最后，我们研究计算这个图熔化过程中的一些现实世界的网络和观察到的速度熔化的图形的变化，无论是作为一个指数或作为幂律与逆温度。在局部水平上，我们发现节点熔化的主要驱动因素是对应节点的特征向量中心性，特别是当逆温度的临界值接近零时。这些普遍的结果揭示了网络上的许多动态扩散过程，这些过程表现为交通堵塞，通信丢失或故障级联。
2018-02-21 math.CO nlin.PS physics.soc-ph
