Trip Centrality: walking on a temporal multiplex with non-instantaneous link travel time
在复杂网络中，中心性度量量化了节点的连通性，并确定了信号传输中最重要的节点。在许多现实世界的网络中，特别是在交通系统中，链路是动态的，即它们的存在依赖于时间，并且在两个节点之间旅行需要非零时间。此外，许多网络被构造在若干层上，例如，不同的运输方式或服务提供商。时间概括的中心性指标的基础上步行计数，如卡茨中心性，存在，但他们不占非零链路的旅行时间和多路复用结构。我们提出了一个概括的Katz中心，称为旅行中心，只计算可以根据网络的时间结构，即“旅行”，同时也区分的贡献，层间和层内步行到中心的路径。我们展示了美国航空运输系统的应用程序，特别是计算机场的中心性损失，由于航班网络中的延误。
2019-03-07 cs.SI physics.soc-ph
Statistical Mechanics of Multiplex Ensembles: Entropy and Overlap
在多路复用网络中，单个节点同时参与多个网络层，这一点越来越受到关注。这是例如在社交网络中的情况，其中每个个体节点具有不同种类的社交联系，或者在运输系统中，其中每个位置通过不同类型的运输连接到另一位置。这些复用中的许多复用的特征在于不同层中的链路的显著重叠。在本文中，我们引入了一个统计力学框架来描述多重系综。复用是由N个节点和M层交互形成的系统，其中每个节点同时属于M层。每个层$α$由网络$G^α$形成。在这里，我们介绍的概念，相关的多路复用集成，其中存在的一个链路在一个层中的存在与在另一个层中的一个链路。这意味着集合的典型复用可以具有不同层中的链路的显著重叠。此外，我们刻画了分别满足硬约束和软约束的微正则和正则多重系综，并讨论了如何在这些系综中构造多重系综。最后，我们提供了这些合奏，可以是有用的，以解决不同的推理问题，涉及多路复用的熵的表达式。
2013-05-05 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Multiplex reconstruction with partial information
复用是网络层的集合，每个网络层代表特定类型的边。这似乎是许多现实世界系统的真实代表。然而，由于各种潜在因素，如有限的预算和设备，或物理上的不可能性，多路复用数据可能难以直接观察。通常，只有部分信息的层结构的系统是可用的，而其余的信息是在一个单层网络的形式。在这项工作中，我们面临的问题，从部分信息重构的聚合网络的隐藏的多路复用结构。我们提出了一种算法，利用分层的社区结构，可以从部分观察到重建地面实况拓扑的未观察到的一部分的多路复用。该算法的特点是计算时间与网络规模呈线性增长。我们进行了系统的研究，重建问题的合成和现实世界的多路复用网络。我们表明，所提出的方法来解决重建问题的能力是由各层的异质性和层之间的相似性的影响。在现实世界的网络中，我们观察到，随着可用信息量的增加，重建的准确性很快饱和。例如，在遗传相互作用和科学合作多路复用中，我们发现10%的地面真实信息可以产生70%的准确性，而30%的信息可以产生90%以上的准确性。
2023-02-21 physics.soc-ph
Extracting Information from Multiplex Networks
多路复用网络是一种广义网络结构，它能够描述由具有不同内涵的链路连接的同一组节点的网络。多重网络无处不在，因为它们也描述了社会，金融，工程和生物网络。将我们分析复杂网络的能力扩展到多重网络结构，可以大大提高从大数据中提取信息的水平。因此，刻画多路网络中节点的中心性，寻找新的方法来解决多路网络中的推理问题，是网络科学的基本问题。在本文中，我们讨论的相关性的多路复用PageRank算法测量多层网络中的节点的中心性，我们最近推出的指标函数$\widetildeΘ^{S}$描述他们的中尺度组织和社区结构的特点的效用。作为研究这些措施的工作示例，我们考虑了三个用于社会科学的多重网络数据集。
2016-05-16 cs.SI physics.soc-ph
Multilink Communities of Multiplex Networks
多重网络描述了大量复杂的社会、生物和交通网络，其中一组节点通过不同性质和内涵的链接连接在一起。在这里，我们揭示了丰富的社区结构的多路复用网络相关联的社区，每个多链路的特点之间存在的任何两个节点的多路复用网络的连接。我们的社区检测方法揭示了丰富的多重网络的中尺度结构和它们的多样性之间的相互作用。例如，一些节点可以属于许多层和少数社区，而其他节点可以属于少数层但许多社区。此外，多链路社区可以由不同数量的相关层形成。这些结果指出，在中观上，复用网络的可压缩性可能存在很大的差异。
2017-06-27 cs.SI physics.soc-ph
Communicability reveals a transition to coordinated behavior in multiplex networks
本文用可通性函数分析了多路复用网络中的信息流。首先，我们推广这个措施，从它的定义从简单的图到多路复用网络。然后，我们通过研究一个社会多元化的信息流使用正式/非正式渠道和航空运输系统，其中的层代表不同的航空公司，研究其相关性的现实世界的系统分析。因此，对于这些复杂系统的良好性能至关重要的可通信性出现在复用中的系统操作点处，其中层的性能以与由未连接网络的集合表示的状态非常不同的协调方式操作。
2013-12-11 cs.SI physics.soc-ph
Coexistence of positive and negative information in information-epidemic dynamics on multiplex networks
本文基于平均场理论解析了多层网络中正负信息共存的阈值与条件，揭示了单调与非单调两种共存模式及其物理机制，理论结果与蒙特卡洛模拟高度一致。
2024-09-23 physics.soc-ph
Extracting the multimodal fingerprint of urban transportation networks
城市交通越来越依赖于多模式，结合使用自行车道，街道和铁路网络。这些不同的运输方式可以用多路网络很好地描述。在这里，我们提出了重叠普查方法，提取一个城市的多重交通网络的多模式配置文件。我们将这种方法应用于15个城市，识别具有相似特征的城市群，并将此特征与每个城市群的可持续流动性水平联系起来。我们的工作强调了评估一个城市的所有交通系统的重要性，以充分识别和比较其可持续的多式联运潜力。
2020-06-05 cs.SI physics.soc-ph
Centralities of Nodes and Influences of Layers in Large Multiplex Networks
我们制定并提出了一个算法（MultiRank）的节点和层在大型复用网络的排名。MultiRank考虑了数据的全复用网络结构，并利用了网络在节点和层方面的双重性质。层（影响）的中心性和节点的中心性由一组耦合方程确定。其基本思想是为那些从具有高度影响力的层和已经处于中心的节点接收链接的节点分配更多的中心性。如果这些层中高度中心的节点是活跃的，那么这些层的影响力会更大。该算法适用于有向/无向以及加权/非加权复用网络。我们讨论了MultiRank在多重网络数据集的三个主要例子中的应用：欧洲航空运输多重网络，Pierre Auger多重合作网络和FAO多重贸易网络。
2017-03-16 cs.SI physics.soc-ph
Percolation in Multiplex Networks with Overlap
从运输网络到复杂的基础设施，再到社会和通信网络，各种各样的系统都可以用通过不同网络（层）交互的一组节点形成的复用来描述。多路复用器相对于构成它们的单层可能显示出增加的脆弱性。然而，到目前为止，不同层中的链路重叠大多被忽视，尽管这在大多数复用中是一种普遍存在的现象。在这里，我们表明，层之间的重叠，可以提高相互依赖的多重系统的鲁棒性和改变的临界行为的渗流相变在一个复杂的方式。
2013-12-24 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Layer entanglement in multiplex, temporal multiplex, and coupled multilayer networks
复杂网络，如交通网络、社交网络或生物网络，通常通过仅表示一种类型的交互来捕获它们所建模的复杂系统。在现实世界的系统中，可能有许多不同的方面将实体连接在一起。这些可以使用多层网络来捕获，该网络将不同的交互模式结合在一个模型中。多层网络中的耦合可能表现出不同的属性，这些属性可能与它们所建模的数据的性质（或与时间相关数据中的事件）有关。我们假设，这些属性可能反映在层交织的方式。在本文中，我们研究了这些通过棱镜层纠缠耦合多层网络。我们测试了6个不同学科（社会、遗传、运输、合著、贸易和神经网络）的30多个现实网络。我们进一步提出了一个随机发生器，显示在1，329，696合成耦合多层网络的基本层纠缠和过渡耦合纠缠的可比模式。我们的实验证明了不同学科的层纠缠的差异，甚至提出了纠缠强度和同质性之间的联系。我们还研究了3个真实世界时间数据集的纠缠，显示纠缠活动在其他网络活动之前可能会增加。
2020-10-15 cs.MA cs.SI physics.soc-ph
Investigating Negative Interactions in Multiplex Networks: A Mutual Information Approach
许多有趣的现实世界的系统被表示为复杂的网络，具有多种类型的交互和层之间的复杂依赖结构。这些互动可以被编码为具有效价，其中积极的链接标志着信任和友谊等互动，而消极的链接则表示不信任或敌意。从这些负面的相互作用中提取信息是具有挑战性的，因为标准的拓扑度量通常是负面链接形成的不良预测因子，特别是在网络层之间。在本文中，我们介绍了一种基于互信息的方法，使我们能够预测消极和积极的关系。我们的实验表明，SMLP（签名复用链接预测）可以利用负关系层的复用网络，以提高链接预测的性能。
2018-08-16 cs.SI physics.soc-ph
Suppressing disease spreading by using information diffusion on multiplex networks
尽管信息扩散与疾病传播之间存在着相互作用，但目前对二者之间系统协同进化机制的实证研究还很缺乏。本文利用实际数据和提出的多重网络传播模型，研究了信息与疾病传播的协同进化机制和动力学。我们的实证分析发现，信息和疾病传播动力之间的不对称的相互作用。从理论框架和广泛的随机数值模拟中获得的结果表明，信息爆发可以在通信网络中由其自身的传播动力学或接触网络上的疾病爆发触发，但疾病阈值不受信息传播的影响。我们的关键发现是，存在一个最佳的信息传输速率，显着抑制疾病的传播。我们发现，在所提出的模型中的动态的时间演化定性地同意与现实世界的传播过程中的最佳信息传输速率。
2016-06-03 physics.soc-ph
Effect of shortest path multiplicity on congestion of multiplex networks
最短路径是图中离散测地距离的代表，许多网络描述符都依赖于它们的计数。在多路复用网络中，这种计数对于量化层间切换非常重要，并且对传输效率和拥塞过程具有至关重要的影响。在这里，我们提出了一个数学方法来计算的联合分布的距离和多重性（退化）的最短路径在多路复用网络，并利用其关系到拥塞过程。结果允许近似半解析的发病的多路复用网络中的拥塞作为其层的拥塞的函数。
2019-02-05 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Percolation in real multiplex networks
我们提出了一个精确的数学框架，能够描述在真正的多重网络中的网站渗流过渡。具体地说，我们认为平均渗流图有效的无限多个随机配置的节点存在于系统中具有给定的概率。该方法依赖于局部树型网络，因此，它有望准确地再现稀疏的多路复用网络的真实渗流图，可以忽略不计的短循环的数量。我们的理论的性能进行了测试，在社会，生物和运输多重图。当与以前介绍的方法相比，我们观察到的改进，在所有的网络分析的渗流图的预测。从我们的方法的结果证实了以前的说法的鲁棒性的真正的多路复用网络，在这个意义上说，系统的平均连通性不表现出任何显着的突变，因为它的各个组件被随机破坏。
2016-10-27 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
The Impact of Information Dissemination on Vaccination in Multiplex Networks
信息传播对疫情控制的影响本质上受制于个体行为。与信息驱动的行为不同，疫苗接种是由许多与成本相关的因素决定的，这些因素与信息传播的相关性应该得到更好的理解。为此，将信息-传染病传播过程整合到疫苗接种动力学中，提出了一个多重网络中的疫苗接种进化博弈模型，并探讨了信息传播对疫苗接种的影响.传播过程由两层耦合的敏感-警报-感染-易感（SAIS）模型描述，其中定义了两层之间的强度系数来表征信息传播的趋势和强度。我们发现信息传播可以提高流行阈值，但是更多的信息传播并不能促进疫苗接种。具体而言，增加信息传播甚至导致疫苗接种均衡下降，最终感染密度上升。此外，我们还研究了强度系数和个体敏感度对社会成本的影响，并通过数值模拟揭示了信息传播在控制疫情中的作用。
2019-04-02 physics.soc-ph q-bio.PE
Mesoscopic Structures Reveal the Network Between the Layers of Multiplex Datasets
多路复用网络描述了各种各样的复杂系统，其元件（节点）可以通过不同类型的交互连接，形成多路复用的不同层（网络）。复合网络包括细胞或大脑中的社交网络、运输网络或生物网络。从这些网络中提取相关信息对于解决具有挑战性的推理问题以及表征多重网络的微观和介观结构至关重要。在这里，我们提出了一个信息论的方法来提取网络之间的层的多数据集，形成一个“网络的网络”。我们建立了一个指标函数，基于网络集成的熵，表征的多重网络的层之间的中观相似性，我们使用聚类技术来表征存在于这个网络的网络中的社区。我们应用所提出的方法来研究科学家在不同的主题上合作，并在美国物理学会（APS）的期刊上发表论文所形成的多重合作网络。对该数据集的分析揭示了协作网络与物理学知识组织之间的相互作用。
2015-10-28 cs.SI physics.soc-ph
Identifying super-spreaders in information-epidemic coevolving dynamics on multiplex networks
在医疗资源有限的情况下，识别疫情中的超级传播者对抑制疾病传播具有重要意义。在现代社会，疫情信息通过各种传播渠道迅速传播，对遏制疫情起到了重要作用。本文研究了信息-疾病耦合传播动力学中超级传播者的识别问题。首先，我们发现物理接触层的中心性不再有效地识别流行病中的超级传播者，这是由于信息传播的抑制效应。在此基础上，通过考虑传播层和物理接触层之间的结构耦合和动力耦合，提出了一种耦合敏感中心性测度，用于识别疾病传播中的超级传播者。在合成网络和真实网络上的仿真结果表明，该方法不仅比单一网络上的中心度更准确，而且在识别超级传播者方面也优于两种典型的多层中心度.这些发现意味着，考虑层间的结构和动力学耦合是非常必要的，以确定在耦合多层系统中的关键作用。
2021-08-25 physics.soc-ph
Layer-switching cost and optimality in information spreading on multiplex networks
我们研究了一个多路网络上的信息传播模型，在这个模型中，代理人通过多个交互通道（层）进行交互，比如在线与在线。离线通信层，受制于跨不同交互层的传输的层切换成本。该模型的特点是逐层的路径相关的传输率超过接触，这是动态确定的传入和传出的传输层依赖。我们制定了一个分析框架来处理这种路径依赖的传输性，并证明了非平凡的多重性和传播动态之间的相互作用，包括最优性。它表明，流行病的阈值和流行响应的层切换成本的非单调性和最佳条件可以改变突然的非解析的方式，也取决于网络层的密度和种子感染的类型。我们的研究结果阐明了多元化的重要作用，它的明确考虑应该是至关重要的现实建模和预测的传播现象的多元化社交网络在一个时代的社会互动层不断多样化。
2016-02-24 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
SimBins: An information-theoretic approach to link prediction in real multiplex networks
现实世界网络的实体通过不同类型的连接（即层）连接。多路复用网络中的链路预测的任务是基于层内和层间相关性来找到丢失的连接。我们的观察证实，在广泛的现实世界的多重网络，从社会到生物和技术，一个层的连接概率和其他层的相似性之间存在正相关。因此，设计了一种基于相似性的自动通用复用链路预测方法- SimBins -，该方法基于复用网络中观察到的层间相关性来量化连接不确定性的量。此外，SimBins通过合并跨层链路重叠的影响来增强目标层的预测质量。应用于不同领域的各种数据集，SimBins被证明是强大的，优于比较方法在大多数实验情况下，在链接预测的准确性。此外，讨论了SimBins对基本相似性度量施加较小的计算开销，使其成为一种潜在的快速方法，适用于大规模复用网络。
2020-12-04 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Emergence of overlap in ensembles of spatial multiplexes and statistical mechanics of spatial interacting networks ensembles
空间网络的范围从大脑网络到交通网络和基础设施。近年来，交互网络和多路复用网络引起了人们极大的关注，因为如果不同时处理多个网络，就无法理解它们的动态性和鲁棒性。在这里，我们提出了最大熵集成的空间复用和空间相互作用的网络，可以用来模拟空间多层网络结构，并建立空模型的真实数据集。我们发现，空间复用自然发展的链接，许多复用，可以显着影响发生在他们身上的动态显着的一个值得注意的属性的显着重叠。此外，我们的特点合奏的空间相互作用的网络，我们分析了在印度相互作用的机场和铁路网络的结构，显示空间的影响，在确定的链接概率。
2015-04-29 cond-mat.dis-nn cs.SI physics.soc-ph
Bond percolation on multiplex networks
我们提出了一种分析方法的多重网络上的键渗流，并使用它来确定预期的大小的巨型连接组件和在这些网络中的临界键占据概率的值。我们主张这些工具的多层稳健性建模的相关性，并有助于辩论是否有任何好处是从研究一个完整的多重结构，而不是它的单重投影，特别是在看似无关的情况下，不依赖于层的键占据概率。虽然我们发现，在许多情况下，我们的多重网络理论的预测与以前得到的结果一致的monoplex网络，我们也发现了显着的结果，对于某一类的多重网络，以及我们的理论描述，新的临界现象发生的多重渗流相变是存在的。我们提供了一个例子，这种现象在一个多重网络构建从伦敦铁路和欧洲航空运输数据集。
2016-04-03 cs.SI physics.soc-ph
Discrimination universally determines reconstruction of multiplex networks
网络重构是理解网络系统动力学行为的基础。许多系统，由具有各种类型的相互作用的多重网络建模，与相应的聚合网络相比，显示出完全不同的动力学行为。不幸的是，在许多情况下，只有聚合的拓扑结构和网络层的部分观测是可用的，提出了迫切的需求，重建复用网络。我们填补了这一空白，开发了一个数学和计算工具的基础上的期望最大化框架，以重建多重层结构。重建精度取决于各种因素，如部分观测和网络特性，限制了我们预测和分配观测的能力。令人惊讶的是，通过使用平均场近似，我们发现，一个歧视指标，综合所有这些因素普遍确定重建的准确性。这一发现使我们能够设计最优的策略来分配固定的预算，以获得部分的观察，促进最佳的多重网络的重建。为了进一步评估我们的方法的性能，我们预测的结构也对多重网络的动力学行为，包括渗流，随机游走和扩散过程。最后，将我们的方法应用于生物、交通和社会领域的经验多元网络，证实了理论分析。
2020-01-27 physics.data-an physics.soc-ph
Multiplex networks in metropolitan areas: generic features and local effects
大多数大城市都有一个以上的交通系统。这些不同的交通方式通常被单独研究：然而，重要的是要了解它们之间的耦合对城市系统的影响，我们在本文中报告的实证分析的街道网络和地铁之间的耦合伦敦和纽约两个大都市区。我们观察到一个类似的行为，网络量相关的最快路径，这表明存在的通用机制，超出了当地的特殊性研究的特定城市。介数中心性分布的分析表明，地下网络的引入作为一种分散的力量，在位于地下线路末端的地方产生了混乱。此外，我们发现，增加地铁的速度并不总是有益的，可能会导致不必要的不均匀的空间分布的可达性。事实上，对于伦敦--而不是纽约--就全球拥堵而言，有一个最佳的地铁速度。这些结果表明，考虑交通系统的完整、多模式、多层网络方面至关重要，以便了解城市的行为，避免城市规划决策可能产生的负面影响。
2015-09-29 cs.SI physics.soc-ph
Supersymmetric multiplex networks described by coupled Bose and Fermi statistics
到目前为止，还没有在复杂网络中发现简单对称性。在这里，我们表明，在不断增长的多路复用网络的多层结构的对称性可以利用其动力学规则，形成耦合玻色-爱因斯坦和费米-狄拉克量子统计描述的超对称多路复用网络。超对称多路复用由无标度网络层形成，并且可以显示链接的玻色-爱因斯坦凝聚。为了用量子信息工具刻画超对称复用的复杂性，我们将网络纠缠熵的定义扩展到复用网络的各个层。有趣的是，我们观察到一个非常简单的关系之间的纠缠熵的层的超对称复用网络和熵率相同的复用网络。因此，这种关系将超对称多路复用网络的经典非平衡增长动力学与其量子信息静态特性联系起来。
2015-01-15 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Weighted Multiplex Networks
网络科学最重要的挑战之一是量化复杂网络结构中编码的信息。当网络具有多元化的性质时，将随机性与组织原则分开就更加困难了。多路复用网络是$N$节点的多层系统，这些节点可以在多个交互和共同进化的层中链接。在这些网络中，如果单独分析单个层，可能无法捕获相关信息。在这里，我们表明，这种部分分析层未能捕捉到重要的权重和复杂的多重网络的拓扑结构之间的相关性。为此，我们研究了两个加权的多重合著和引用网络，包括在美国物理学会的作者。我们发现，在这些网络的权重是强烈相关的多重结构，并提供实证证据，有利于研究多重网络的加权措施，如多强度和逆多参与比的优势。最后，我们介绍了一个理论框架的基础上的熵的多路合奏量化的信息存储在多路复用网络，将保持未被检测到的，如果单独分析的单层。
2013-12-23 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech cs.DL
Collective phenomena emerging from the interactions between dynamical processes in multiplex networks
我们引入了一个框架，interactionary动态过程的不同性质，每个有自己独特的网络拓扑结构，使用多层网络的方法。作为一个例子的集体现象出现的多个动态过程的相互作用，我们研究了一个模型，其中神经动力学和营养物质的运输是双向耦合的方式，在一个层的运输过程的分配取决于在其他层的同步程度，反之亦然。我们数值计算，我们证明分析，多层耦合诱导自发爆炸同步和分配的异质分布，否则不存在于两个系统分别考虑。我们的框架可以找到其他情况下，两个或两个以上的动态过程，如同步，意见形成，信息扩散，或疾病传播，相互作用的应用。
2017-03-08 math.DS nlin.AO nlin.CD
Reconstruction of multiplex networks via graph embeddings
本文提出一种基于图嵌入的机器学习框架，用于从聚合单层网络重建隐藏的多层网络结构，实验证明其性能优于现有方法。
2024-02-26 physics.soc-ph
Contact-based Social Contagion in Multiplex Networks
我们发展了一个理论框架，在大规模的社会系统中，类似于传染病的社会传染的研究。我们考虑最一般的设置，其中不同的通信平台或类别形成多路复用网络。具体地说，我们提出了一个基于接触的信息传播模型，并表明，与活动相关联的多路复用系统的临界点是由层的接触概率矩阵具有最大的特征值。该框架适用于许多不同的情况，包括一个真正的多路复用系统。最后，我们还表明，当信息传播的系统是固有的多元化，工作与图形的不同层的聚合的结果是有缺陷的。
2013-10-28 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
k-Core percolation on multiplex networks
本文将复杂网络上的k-核渗流理论推广到多重网络上的k-核渗流，其中k=（k_a，k_b，.）。多重网络可以定义为具有一组顶点但具有不同类型的边a，b，.，代表不同类型的交互。对于这样的网络，k-核被定义为每个顶点至少有k_i条每种类型的边的最大子图，i = a，b，. .我们推导出自洽方程，以获得出生点的k-核心和它们的相对大小的不相关的多重网络与任意度分布。为了澄清我们的一般结果，我们详细考虑了两种类型的边缘，a和b的复用网络，并解决了ER和无标度复用网络的特殊情况下的方程。我们发现混合相变的出现点的k-核心，除了（1，1）-核心的过渡是连续的。本文将k-核分解算法应用于由两层网络组成的空中运输多路复用网络，得到了（k_a，k_b）-核的大小。
2014-05-10 cond-mat.dis-nn math-ph math.MP
The generation and regulation of public opinion on multiplex social networks
信息传播和舆论发展是大多数社交媒体平台的基本要素，往往被描述为独特的人为事件。然而，人们往往忽视这两种现象之间的相互依存关系。信息传播是舆论形成的基础，舆论又推动信息传播。在我们的研究中，我们建模的信息和舆论之间的协同进化关系的异构多元化网络。这种模式考虑到了少数人的坚定意见和大多数人的波动意见。研究结果揭示了该模型中民意的平衡态以及主流民意与极端个体之间的线性关系。此外，我们提出了一个战略，调节舆论的立场，调整极端群体，这可以作为一个基础，实施卫生政策的舆论影响。
2023-03-24 cs.SI physics.soc-ph
Multiplexing in Networks and Diffusion
本文提出多路复用网络扩散模型，发现多路复用阻碍简单传染但低感染率下促进复杂传染；实证印度村庄数据，建议网络预测扩散最佳，层重叠降低整体扩散。
2025-10-26 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Diffusive behavior of multiplex networks
扩散描述了微观实体从高浓度区域到低浓度区域的运动。在多重网络中，流动可以发生在层内和跨层，并且由于这两种机制的相互作用，可以出现超扩散，即多重网络达到平衡的时间尺度小于孤立的单个网络的时间尺度。在强和弱层间耦合的限制下，多重扩散与系统相关的超拉普拉斯谱相关联。然而，对于这一行为的产生，目前还缺乏一个普遍的理论。在这里，我们揭示了多重的结构和动力学特征如何影响拉普拉斯光谱特性。例如，我们发现，超扩散出现最早的扩散层差的系统，它的发病是独立的重叠的存在下，这只影响最大的相对强度的现象。此外，最好是统一分配资源，以加强层内的扩散，因为层内高度异质的流动可能会阻碍超扩散。最后，在由许多层形成的多路网络中，通过加强跨不同层的层间流动来促进扩散是最好的。我们的工作可以在现实世界的交通系统中的互联基础设施的设计变得有用，澄清的决定因素能够驱动系统走向超扩散制度。
2019-03-30 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Asymmetrically interacting dynamics with mutual confirmation from multi-source on multiplex networks
在流行病发生的初期，由于缺乏确切的信息，个体采取保护措施以降低自身感染风险、抑制疾病传播的决心很可能依赖于多个信息来源及其相互印证。本文将层间相互确认机制引入到多重网络上的信息-疾病相互作用动力学中。在我们的模型中，个体一旦从多个层次的邻居状态中确认消息的真实性和疾病的严重性，就会增加信息传递率和采取防护措施的意愿。利用微观马尔可夫链方法，解析计算了稳态下的流行阈值、感知度和感染密度，与仿真结果吻合较好。我们发现，在确定有意识的邻居时，传播阈值的增量在通信层比在接触层大。相反，从接触层确认邻居的感知和感染导致比通信层更低的最终感染密度和更高的感知密度。研究结果提示，个体对邻居，尤其是与邻居有真实接触的人，明确暴露自己的感染和知晓状况，有助于抑制传染病传播。
2021-01-05 physics.soc-ph
Study on Locomotive Epidemic Dynamics in a Stochastic Spatio-Temporal Simulation Model on a Multiplex Network
本研究提出多重网络上的随机时空模拟模型，融合物理与信息层，探讨流动性、信息传播对流行病的影响，强调有效沟通在遏制疾病传播中的关键作用，并支持实时情景分析以指导干预设计。
2025-09-25 cs.MA physics.soc-ph
Epidemic spreading and risk perception in multiplex networks: a self-organized percolation method
本文研究了多重网络上传染病传播与风险感知之间的相互作用。其基本思想是，有效感染概率受到对感染风险的感知的影响，我们假设这与受感染邻居的比例有关，如Bagnoli等人所介绍的，PRE 76：061904（2007）。我们重新推导出以前的结果，使用自组织的方法，自动给出的渗流阈值在一个模拟。考虑到人们在现实生活中被接触者感染，但经常从信息网络中收集信息，这可能与真实网络完全不同，我们将模型扩展到多路网络。真实网络和信息网络之间的相似性决定了在足够高的预防水平下阻止感染的可能性：如果网络差异太大，就没有办法避免流行病。
2014-05-21 nlin.AO physics.soc-ph q-bio.PE
On limitations of uniplex networks for modeling multiplex contagion
许多网络传染过程本质上是多重的，但在分析实践中往往被简化为单一网络上的过程。因此，我们研究数据建模的选择如何影响传染过程的预测。我们证明了多重传染过程不仅仅是其组成的单一网络上的传染过程的联合。我们使用来自两种不同背景的多重网络数据-（1）行为网络，使用“简单”流行病学模型来表示其潜在的传染病传播，以及（2）来自在线社交网站的用户，使用基于阈值的“复杂”传染过程来表示其潜在的信息传播。我们的研究结果表明，多重数据上的传染是不准确捕获的模型开发的单重网络，即使当他们结合起来，（组合）的单重和多重结果之间的差异的性质取决于这些网络的具体传播过程。
2023-01-20 physics.soc-ph
Disease and information spreading at different speeds in multiplex networks
当今，我们在进行传染病传播建模时面临的挑战之一是开发控制疾病传播的方法。在这篇文章中，我们研究如何传播知识的疾病影响传播的疾病在人口中的相互作用的个人。为此，我们分析了多重网络上两个不同过程之间的相互作用：使用易感染-易感染动态传播流行病和传播有关疾病的信息-及其预防方法-使用未意识到-意识到-未意识到动态，以便知情的个人不太可能被感染。与以前的相关模型不同，疾病和信息在同一时间尺度上传播，我们在这里引入一个参数，控制两个过程的传播之间的相对速度。我们研究了这个模型的行为，使用平均场的方法，得到的结果与蒙特卡罗模拟均匀复杂的网络。我们发现，提高信息传播的速度降低了疾病的流行，正如人们所预料的那样。然而，与流行病过程相比，提高信息过程的速度具有增加疾病流行的反直觉效果。这一结果开启了关于信息传播对疾病传播影响的有趣讨论。
2020-08-03 physics.soc-ph q-bio.PE
Explosive transitions induced by interdependent contagion-consensus dynamics in multiplex networks
我们引入了一个模型来研究社会系统中信息传播和意见形成之间的微妙关系。为此，我们提出了一个两层多路复用网络模型，其中共识动态发生在一个层，而信息传播贯穿另一个。这两个动力学过程是相互耦合的，考虑到控制参数的动态演化的节点的状态，在每一层内取决于在其他层的动态状态。特别是，我们探讨的情况下，共识是青睐的共同采用的信息，而信息传播的推动代理共享相似的意见。数值模拟和一些分析结果指出，当两层动力学之间的耦合足够强时，会出现双重爆炸性转变，即一致性动力学和信息传播的爆炸性转变。这种爆炸性的转变导致了双稳定区域，其中共识知情的状态和不同意无知的状态都是稳定的解决方案。
2019-01-13 nlin.AO physics.soc-ph
Spreading of Memes on Multiplex Networks
介绍了一个网络信息传播模型，并利用分支过程方法进行了分析。该模型概括了[Gleeson et al.，物理学修订版X，#20162;两种方式。首先，即使对于单重（单层）网络，模型也是针对由其邻接矩阵定义的任何特定网络定义的，而不是限于随机网络的集合。其次，引入了该模型的多个版本，以捕获从一个社交媒体平台向另一个社交媒体平台发布信息的用户的行为。在这两种情况下的分支过程分析表明，动力系统是，在低创新的限制，在临界点附近，这是已知的导致模因流行度的重尾分布类似于经验数据中观察到的。
2019-02-28 cs.SI physics.soc-ph
Message passing theory for percolation models on multiplex networks with link overlap
多重网络描述了大量的复杂系统，包括基础设施、交通网络和生物系统。这些网络中的大多数具有显著的链路重叠。因此，它是特别重要的是，在这些网络中的相互连接的巨组件的特征。在这里，我们提供了一个消息传递理论的特点，在多路复用网络的渗滤过渡与链接重叠和任意数量的层$M$。具体来说，我们提出并比较了两个消息传递算法，推广了广泛用于研究无链路重叠的多路网络中的渗流过渡的算法。第一种算法描述了定向渗透转变，并承认传染病传播解释。第二种算法描述了相互连接的巨分量的出现，即渗流转变，但不保留传染病传播的解释。在简单的典型情况下，我们得到了渗流和定向渗流相变的相图。我们证明，对于同一个多重网络结构，其中有向逾渗过渡有非平凡的三临界点，逾渗过渡有一个不连续的相变，除了平凡的情况下，其中所有的层完全重叠。
2016-08-03 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Deep Learning Super-Diffusion in Multiplex Networks
Skolkovo Institute of Science and Technology（斯科尔科沃科技学院）
复杂网络理论在理解复杂系统的涌现和集体行为方面取得了成功[1]。最近发现，许多现实世界的复杂系统可以更准确地建模为多路复用网络[2-6]--其中每个交互类型都映射到自己的网络层;例如，多层运输网络、耦合的社交网络、代谢和调节网络等。从多重性中出现的显著物理现象是超扩散：与任何单层相比，由多层结构所允许的加速扩散所展示。理论上，超扩散仅被认为是使用多重网络及其相互作用层的完整拉普拉斯算子的谱隙来预测的。在这里，我们转向机器学习，它开发了识别，分类和表征复杂数据集的技术。我们证明了现代机器学习架构，如全连接和卷积神经网络，可以以94.12%的准确率分类和预测多重网络中超扩散的存在。这种预测可以{ \it in situ}完成，而不需要确定网络的频谱特性。
2020-08-25 cs.LG cs.SI physics.soc-ph
Effects of awareness diffusion and self-initiated awareness behavior on epidemic spreading - an approach based on multiplex networks
本文研究了多重网络中传染病传播与意识扩散之间的相互作用。在该模型中，传染病可以在代表传染病传播路径的一个网络（接触网络）中传播，导致意识在另一个网络（信息网络）中扩散，然后意识的扩散会导致个体采取社会距离，进而影响传染病传播。对于意识的扩散，我们认为，一方面，个体可以通过信息网络中的其他有意识的邻居获得信息，另一方面，易感个体可以通过接触网络（局部信息）或大众媒体（全局信息）中的被感染邻居诱导自我意识。通过马尔可夫链方法和数值计算，我们发现两个网络的结构和意识的有效传播率会影响感染个体的密度和流行阈值。然而，我们证明了虽然引入自我意识可以降低感染密度，但无论是局部信息还是全局信息，都不会增加流行阈值。我们的发现是显着不同的许多以前的结果-本地信息为基础的行为反应可以改变流行阈值。
2015-02-02 cs.SI physics.soc-ph
Social contagions with communication channels alternation on multiplex networks
互联网通信渠道，例如，Facebook、Twitter和电子邮件是促进个人之间互动和信息共享的多元化网络。在短暂的时间段内，用户通常使用单个通信信道，但随后发生通信信道变更（CCA）。这意味着我们必须完善我们对社会传染动力学的理解。我们提出了一个非马尔可夫行为的多路复用网络中的传播模型，考虑到CCA机制，我们开发了一个广义的基于边的分区方法来描述的传播动力学。通过大量的数值模拟和理论分析，我们发现CCA引起的时间延迟减缓了行为传播，但不影响最终的采用规模。我们还发现，CCA抑制行为传播。在两个耦合的随机规则网络上，采用规模表现出混合增长，即，它首先随着信息传输概率连续增长，然后不连续增长。在ER-SF复用网络中，两个子网是Erdens-Rényi（ER）和无标度（SF），CCA引入了采用大小与信息传输概率的连续增长到混合增长的交叉。我们的研究结果扩展了我们对CCA在传播动力学中的作用的理解，并可能引发进一步的研究。
2018-12-19 cs.SI physics.soc-ph
The influence of a transport process on the epidemic threshold
通过在个人之间产生超越其直接社会环境的短暂接触，交通可以对流行病的传播产生深远的影响。在这项工作中，我们认为存在的运输过程，产生了一个多重网络模型的流行病动力学。除了静态层之外，（多重）流行病网络还包括第二个动态层，其中任何两个人在单独的传输网络上执行随机游走期间占据同一站点时都是连接的。我们开发了一个平均场描述的随机网络模型和研究的影响，运输过程中的流行病阈值。我们表明，任何运输过程一般降低了流行阈值，因为它产生的额外的连接。相比之下，考虑也随机游走的分数阶，在某种意义上是一个更现实的模型人类流动，我们发现，这些非本地的运输动力学提高了流行病的阈值相比，一个经典的本地随机游走。我们还测试了我们的模型在一个现实的交通网络（慕尼黑地铁网络），并仔细比较平均场的解决方案与随机轨迹在一系列的情况。
2022-11-02 math.DS nlin.AO physics.soc-ph
Correlations between weights and overlap in ensembles of weighted multiplex networks
多重网络描述了从社交网络到大脑的大量系统。这些多层结构在其结构中编码信息。可以通过测量复用网络结构中存在的相关性（诸如不同层中的链路的重叠）来提取该信息。许多多路复用网络也被加权，并且链路的权重可以与多路复用网络的结构属性强烈相关。例如在PRE科学家之间的引用和合作网络形成的多重网络中，发现对合著者的引用的统计特性不同于对非合著者的引用的统计特性，即权重取决于链接的重叠。在这里，我们提出了一个理论框架，用于对权重和重叠之间具有不同类型相关性的多重加权网络进行建模。为此，我们使用的框架规范的网络合奏，和最近推出的概念的多链路，显示了空模型的各种网络结构可以构建以这种方式。为了提供一个具体的例子，这个框架如何适用于真实的数据，我们考虑一个多路复用构建的基因表达数据的健康和癌症组织。
2014-12-17 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.bio-ph
The robustness of multiplex networks under layer node-based attack
Shandong Provincial Key Laboratory of Computer Network, Shandong ComputerScience Center (National Supercomputer Center in Jinan)（山东省计算机网络重点实验室，山东计算机科学中心（济南国家超级计算中心））；School of Automation, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学自动化学院）
研究多层网络在层节点随机与针对性攻击下的鲁棒性，提出理论分析框架预测临界阈值和巨连通分量大小，发现层节点攻击使多层网络更脆弱。
2015-09-10 cs.SI cs.SY eess.SY
Dynamical interplay between awareness and epidemic spreading in multiplex networks
我们提出了两个过程之间的相互关系的分析占流行病的传播，并防止其感染的信息意识，在多重网络的顶部。这种情况是一个流行病的过程中传播的持久的真实接触的网络，和一个循环的信息意识过程中传播的虚拟社会接触网络之间的相同的个人。拓扑结构对应于一个多重网络，其中两个扩散过程相互作用，相互影响。使用微观马尔可夫链方法（MMCA）的分析揭示了流行病的发病率的相图，并允许捕获的流行阈值的演变取决于多路复用的拓扑结构和与意识过程的相互关系。有趣的是，流行病爆发的临界点有一个由意识动态和虚拟网络拓扑定义的临界值（亚临界点），从该临界点开始，爆发时间增加，流行病发生率降低。
2013-09-19 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Assessing the Robustness and Reducibility of Multiplex Networks with Embedding-Aided Interlayer Similarities
提出 EATSim 层间相似性方法，融合层内结构与跨层锚点对齐信息，提升相似性测量精度，并在网络鲁棒性和可约性预测上达到最优。
2025-05-11 cs.SI physics.soc-ph
Interests Diffusion on a Semantic Multiplex
利用社会网络（SN）成员的信息是学术界和应用科学家最有吸引力和居住的主题之一。复杂性科学界，特别是那些研究多元社会系统的研究人员，正在投入越来越多的努力来概述一般规律，模型和理论，以预测SN中出现的现象（例如产品的成功）。另一方面，语义网社区的目标是设计新一代的高级服务，以满足特定人群的需求。这意味着定义用于处理SN的语义层的构造、模型和方法。我们将前两个领域的模型和技术结合起来，提供了一种混合方法来理解一个基本（但复杂）的现象：个人兴趣在社交网络中的传播。由于信息可能沿着不同的社交网络传播，因此应该考虑多元化结构。因此，我们引入了“语义多重性”的概念。在本文中，我们分析了两个不同的语义社交网络所代表的作者发表在计算机科学和那些在美国物理学会期刊。通过比较，可以概述共同和具体的特征
2016-05-19 cs.SI physics.soc-ph
Structure of Triadic Relations in Multiplex Networks
网络系统研究的最新进展强调，我们的互联世界是由网络组成的，这些网络通过不同的“层”相互耦合，每个层代表许多可能的子系统或交互类型之一。然而，传统上将多层网络聚合成单个加权网络以利用现有工具。这固然方便，但也存在极大的问题，因为重要信息可能因此丢失。因此，发展网络概念的多层概括是很重要的。在本文中，我们分析了三元关系，并将传递性的思想推广到多重网络。通过专注于三元关系，产生最简单的类型的传递性，我们推广的概念和计算的聚类系数的多路复用网络。我们展示了这种网络的分层结构是如何引入一个新的自由度，对传递性有着根本性的影响。我们计算多路复用聚类系数几个真正的多路复用网络，并说明为什么一个必须非常小心时，将标准的网络概念，多路复用网络。我们还推导出我们的聚类系数的分析表达式，在一个家庭的随机多路复用网络的网络的合奏平均。我们的分析表明，社交网络有一个强烈的倾向，以促进冗余关闭三合会在每一层，他们因此有一个不同类型的多重传递性从运输网络，不表现出这样的趋势。如果只研究聚合网络，这些见解是不可见的。
2015-08-12 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Correlated structural evolution within multiplex networks
许多自然、工程和社会系统可以使用分层网络的框架来表示，其中每一层都捕获同一组节点之间不同类型的交互。对这种多路复用网络的研究是一个充满活力的研究领域。然而，了解如何量化层对之间存在的相关性，以及在它们的共同进化中存在的相关性，仍然缺乏。这种方法将使我们能够解决涉及功能、冗余和潜在中断等问题的基本问题。在这里，我们首先展示了如何的边缘集的复用网络可以用来构建一个联合概率分布的估计描述边缘存在的所有层。然后，我们适应一般相关性的信息理论测量称为条件互信息，它使用估计的联合概率分布，量化层之间存在的成对相关性。成对比较也可以是时间性的，允许我们识别某个层的知识是否可以提供关于另一个层的演化的附加信息。我们分析了来自三个不同领域的数据集-经济，政治和航空网络-以展示如何识别层间结构和动态演化的成对相关性，并表明异常可以作为重大事件（如冲击）的潜在指标。
2020-05-09 cs.SI physics.soc-ph
Efficient exploration of multiplex networks
有效的技术来导航网络与本地信息的基本采样大规模的在线社会系统和检索资源的对等系统。偏置随机游动，即其运动对相邻节点的属性有偏置的游动，已经被大量利用来设计智能局部策略以探索网络，例如通过构建最大混合轨迹或通过允许节点的几乎均匀采样。在这里，我们介绍和研究有偏随机游走的多重网络，图形中的节点是相关的，通过不同类型的链接组织在不同的和相互作用的层，我们提供了分析解决方案，其长期的属性，包括固定的占用概率分布和熵率。我们专注于度偏置随机游走和区分两类行走，即那些其转移概率取决于一些参数，这是广泛的层数，和那些其运动取决于内在的多重属性的相邻节点。我们分析了多重网络的结构对步行者稳态行为的影响，我们发现异质度分布以及层间度相关性和边缘重叠的存在决定了多重网络可以在多大程度上有效地探索有偏见的步行。最后，我们表明，在现实世界中的多路传输网络，有效的导航和弹性之间的权衡链路故障导致系统的扩散特性是定性不同的适当随机复用图。这一事实表明，多重性是现实世界系统建模中的一个重要组成部分。
2016-04-01 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Information transfer in community structured multiplex networks
解释不同类型交互的复杂网络的研究在过去几年中已经成为一个感兴趣的主题，特别是因为它在描述不同在线社交平台（Facebook，Twitter，Instagram等）中的用户交互方面的代表性力量。这些相互作用的网络的数学描述被称为多层网络，其中每一层都代表一种类型的相互作用。它已被证明，在这些网络上的扩散过程提出了一种现象，不能解释的单层扩散现象的天真叠加，但需要整个结构的互连层。然而，对多层网络上扩散现象的描述已经排除了这样一个事实，即社交网络具有强大的中观结构，由共同利益或任何其他社会方面驱动的不同个体社区所代表。本文研究了具有社团结构的多层网络中的信息传递问题。最终的目标是了解和量化，如果存在定义明确的社区结构在各个层次的水平，连同整个网络的多层结构，增强或恶化的信息包的扩散。
2015-09-15 cs.SI physics.soc-ph
