Correlation-Based Diagnostics of Social Contagion Dynamics in Multiplex Networks
Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学）；Universitat Oberta de Catalunya（加泰罗尼亚开放大学）
该研究通过分析多重网络中节点活动的时间相关性，揭示了社会传染动力学的局部化与去局部化现象，并展示了滞后一阶自相关性在检测激活和局部化转变中的作用。
2026-01-30 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
Epidemic spreading on time-varying multiplex networks
社会互动在多个背景下分层，并受到复杂的时间动态。对社会系统的这两个特征的系统研究只是最近才开始的，这主要归功于多元和时变网络的发展。然而，这两个进展几乎是平行的，几乎没有重叠。因此，连接模式的多重性和时间性质之间的相互作用知之甚少。在这里，我们的目标是通过引入一个随时间变化的多路复用网络模型来解决这个限制。我们感兴趣的是如何描述这两个属性影响传染过程。为此，我们研究SIS流行病模型展开在可比的时间尺度方面的多重网络的演变。我们研究分析和数值的流行阈值之间的重叠，和功能，每一层的函数。我们发现，层之间的重叠显着降低了流行阈值，特别是当重叠节点的时间激活模式是正相关的。此外，当各层之间的平均连接性非常不同时，传染动力学由连接更密集的层的特征驱动。在这里，流行病阈值相当于单层图的阈值，并且在驱动传染的层中，疾病的影响与重叠无关。然而，在传播动力学受其影响很大的其他层中，情况并非如此。本文的结果为描述真实网络的性质及其对传染现象的影响提供了又一步
2018-08-11 cs.SI physics.soc-ph
Contagion dynamics on adaptive multiplex networks with awareness-dependent rewiring
在这篇文章中，我们开发了一个高度集成的有效程度的方法来建模流行病和意识传播过程中的多重网络加上意识依赖自适应重新布线。这种方法跟踪个人每个状态中最近邻居的数量;因此，它允许将本地联系人的变化整合到多重网络模型中。我们推导出一个公式的阈值条件的传染病爆发，也，我们提供了一个下限的阈值参数，以指示自适应重新布线的效果。阈值分析证实了广泛的模拟。我们的研究结果表明，意识依赖的链路重新布线在提高传播阈值以及降低流行病流行率方面起着重要作用。此外，据透露，加强宣传传播与加强链接重新布线作出更大的贡献，疾病的预防和控制。此外，临界现象中观察到的依赖性的流行阈值的意识扩散率，支持元临界点以前在文献中报道的。这项工作可能有助于理解适应性网络上流行病动态和社会传染之间的相互作用。
2021-02-02 physics.soc-ph
Co-Diffusion of Social Contagions
以前的社会传染模型考虑的传播，无论是一个传染病在相互依赖的网络或多个传染病的单层网络或竞争的假设下的时间。本文提出了一个新的多重传染扩散的阈值模型。个体被放置在具有周期性晶格和随机规则图层的多路复用网络上。在这些人口结构中，我们研究了扩散过程的两个关键方面之间的接口：两种传染病之间的协同作用水平，以及个体在采用后休眠的速度。休眠被定义为一种松散的免疫形式，它模拟了无抵抗的传播能力。蒙特卡罗模拟显示，较低的协同作用使传染更容易渗透，特别是那些在晶格上扩散。一种休眠的传染病的更快扩散可能会阻止另一种传染病的扩散，这与环形疫苗接种相似。我们发现，在一个带的协同作用，传染晶格进行双峰或三峰分支，如果他们是较慢的扩散传染。
2018-06-29 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
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
Diffusion of innovations in finite networks: effects of heterogeneity, clustering, and bilingual option on the threshold in the contagion game model
创新扩散的传染阈值的定义和计算在有限的图形（二维规则格，规则的随机网络（RRN），和两种无标度网络（SFN）），有和没有双语选项。在没有双语选项的情况下，除了那些平均度小得不切实际的网络之外，度不均匀性和聚类增强了非规则网络的传染阈值。友谊悖论和迂回效应可以解释这一现象。我们发现了使双语选择有效的成本的一般边界。对于低成本的双语选项，在规则网格、SFN和RRN中，传染阈值在规则网格中最大，在RRN中最小。正则随机网络的传染阈值与正则树的传染阈值几乎相同，是正则网络中最小的。我们发现，通过与低成本的双语选项聚类，传染阈值增加。
2019-12-10 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Co-Contagion Diffusion on Multilayer Networks
本研究探讨在共同传染扩散的三个要素的接口：传染之间的\textbf{synergy}，\textbf{dormancy}率的每一个单独的传染，和\textbf{multiplex network topology}。休眠被定义为一种较弱的“免疫”形式，休眠的节点不再积极参与扩散，但仍然容易受到感染。该模型扩展了阈值模型的文献，并展示了不同的图结构之间错综复杂的相互依赖关系。我们的模拟表明，第一，更快的传染诱导分支上的较慢的传染;第二，较短的特征路径长度减少休眠在降低扩散的影响。第三，当两个长程图配对时，较快的传染依赖于两个休眠率，而较慢的传染仅依赖于其自身;第四，协同传染对休眠不太敏感，并且具有更宽的扩散窗口。此外，当长距离和空间约束图配对时，环接种发生在空间图上，并产生部分扩散，由于休眠，周围的节点。空间传染依赖于两个休眠率，而长距离传染只依赖于它自己。
2019-07-17 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Spectral Clustering Methods for Multiplex Networks
多路复用网络为复杂系统的研究提供了一个重要的工具，而最初为单层网络设计的扩展技术是一个重要的研究领域。分析网络的最重要方法之一是将节点聚类成代表共同连接模式的社区。在本文中，我们将谱聚类扩展到多重结构，并讨论了一些困难，试图定义一个自然的概括。为了分析我们的方法，我们描述了三个简单的，合成的多路复用网络，并比较不同的多路复用模型的性能。我们的研究结果表明，一个动态的动机模型是更成功的结构性动机模型在发现适当的社区。
2017-03-15 cs.SI physics.soc-ph
Epidemic risk perception and social interactions lead to awareness cascades on multiplex networks
本研究构建双层多层网络耦合模型，结合SIR感染过程与线性阈值认知传播，通过凸组合整合社会传染与风险感知的影响，仿真发现认知来源的不同效应及双源重要时的认知级联，且特定网络结构下感染规模随传播概率升高而降低。
2025-02-19 nlin.AO physics.soc-ph
How Clustering Affects Epidemics in Random Networks
受社交网络分析的启发，我们研究了一个具有给定度分布和可调聚类系数的随机网络模型。在这些图上我们考虑两种类型的增长过程：扩散模型和对称阈值模型。扩散过程是受流行病模型的启发。它的特点是感染概率，每个邻居独立传播流行病。在对称阈值过程中，交互仍然是局部的，但传播规则由阈值（可能在不同节点之间变化）控制。对称阈值过程的一个有趣的例子是传染过程，它的灵感来自于网络上的一个简单的协调博弈。这两种类型的过程已被用来模拟传播的新思想，技术，病毒或蠕虫和结果已经获得了随机图没有聚类。在本文中，我们能够分析集群的增长过程的影响。虽然聚类抑制了扩散过程，但其对传染过程的影响更为微妙，并取决于图的连通性：在低连通性区域，聚类也抑制了传染，而在高连通性区域，聚类有利于全球级联的出现，但会减小其大小。对于扩散和对称阈值模型，我们的特征条件下，全球级联是可能的，并计算其大小明确，作为度分布和聚类系数的函数。我们的研究结果适用于定期或幂律图与指数截止和新的光聚类的影响。
2012-02-22 cs.SI math.PR physics.soc-ph
Cascade Dynamics of Multiplex Propagation
如果传染病可以通过一个活动的节点传播，那么遥远的节点之间的随机链接可以极大地促进疾病或信息的传播。然而，我们表明，当传播需要同时暴露于多个激活源，称为多重传播，随机链接的效果正好相反：它使传播更难以实现。我们计算分析和数值临界点的阈值模型在几类复杂的网络，包括经验的社会网络。
2005-04-22 physics.soc-ph
Message spreading in networks with stickiness and persistence: Large clustering does not always facilitate large-scale diffusion
最近的实证研究已经证实了复杂的传染机制，如记忆，社会强化和衰减效应在信息传播和行为传播中的关键作用。受此启发，我们在这里提出了一个新的代理-基于模型捕捉的整体画面的联合行动的三种机制的信息传播，通过量化的粘性和持久性的复杂的传染机制，并进行了广泛的模拟模型在各种网络上。通过数值模拟和理论分析，我们发现在树状网络上，消息的粘性决定了消息扩散的临界动力学，而在稠密正则格上，消息的持久性起着决定性的作用.在这两种网络中，更大的持久性可以有效地使消息更具侵入性。特别有趣的是，我们的研究结果更新了我们以前的知识，即消息可以在具有大集群的网络中传播得更广，这只有在它们可以在大系统大小的限制下通知非零部分人口时才是正确的。
2014-08-19 cs.SI physics.soc-ph
Overcoming vaccine hesitancy by multiplex social network targeting: An analysis of targeting algorithms and implications
将社会因素纳入疾病预防和控制工作是行为流行病学的一项重要任务。疾病传播与人类健康行为（如疫苗接种）之间的相互作用导致了生物和社会传染的复杂动态。通过基于网络的目标定位算法，通过利用社会传染力来改变行为和态度，最大限度地提高干预措施的采用率，这在很大程度上仍然是一个挑战。在这里，我们通过考虑多路复用网络设置来解决这个问题。个体处于两个网络层：疾病传播网络层和同伴影响网络层。疾病通过直接密切接触传播，而疫苗观点和接种行为在潜在的虚拟网络中人际传播。我们的综合模拟结果表明，以亲疫苗支持者为初始种子的基于网络的目标定位显着影响疫苗采用率，并降低了流行病爆发的程度。网络定向干预措施通过选择在意见网络中处于中心地位的个人比那些聚集在社区或专业联系的人更有效。我们的研究结果为基于网络的干预措施提供了深入见解，以提高疫苗的信心和需求。
2023-02-15 physics.soc-ph q-bio.QM
Eigenvector Localization and Universal Regime Transitions in Multiplex Networks: A Perturbative Approach
该研究通过微扰分析多重网络超接触矩阵的主特征向量，推导出层局域化与去局域化转变的解析条件，并扩展至一般接触过程，为理解多重传染病动力学提供了统一谱框架。
2025-10-18 cond-mat.other physics.soc-ph
Higher-order percolation processes on multiplex hypergraphs
高阶相互作用越来越被认为是从大脑到社会联系网络的复杂系统的一个基本方面。超图和单纯复形捕捉了复杂系统的高阶相互作用，并允许研究它们的高阶结构和它们的功能之间的关系。在这里，我们建立了一个评估超图鲁棒性的一般框架，我们描述了简单的和高阶渗流过程的关键属性。这个一般框架建立在随机多重超图集成的制定上，其中每一层的特征在于给定基数的超边。揭示了随机多重超图的高阶渗流过程、多重网络的相互依赖渗流过程和K-核渗流过程之间的关系。随机多重超图的结构相关性对其渗流性质有显著影响。多重超图上高阶渗流过程的广泛的临界行为阐明了不连续转移出现的机制，揭示了有趣的临界性质，可应用于高阶网络上传染病传播和传染过程的研究.
2021-04-12 cond-mat.dis-nn cs.SI physics.soc-ph
A multi-type branching process method for modelling complex contagion on clustered networks
复杂的传染采用动态的特点是一个节点更有可能采用后，多个网络邻居已经通过。我们展示了如何构建多类型的分支过程，以近似复杂的传染采用动态网络与基于聚类。这涉及到通过不同类别的团基序来跟踪级联的演变，这些团基序说明了不同数量的活动节点、非活动节点和移除节点。这种离散时间模型假设活动节点在下一个时间步中立即被删除。这种描述允许进行广泛的蒙特卡罗模拟（比基于网络的模拟更快）、级联尺寸的精确分析计算、临界行为的确定和其他感兴趣的量。
2022-01-18 physics.soc-ph
Coupled dynamics of endemic disease transmission and gradual awareness diffusion in multiplex networks
本研究提出多重网络中意识扩散与疾病传播的耦合模型，解析阈值并验证准确性，揭示强意识形成对疫情控制的关键作用。
2022-10-21 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Mapping structural diversity in networks sharing a given degree distribution and global clustering: Adaptive resolution grid search evolution with Diophantine equation-based mutations
生成共享给定度分布和全局聚类的网络的方法可以引起结构属性的变化，而不是控制。结构特性的多样性反过来又会影响在这些网络上运行的动态过程的结果。由于详尽的采样是不可能的，我们提出了一个新的进化框架映射这种结构的多样性。该框架的三个主要特征是：（a）基于子图的网络编码，（b）基于求解丢番图方程系统的精确突变，以及（c）启发式多样性驱动机制，以驱动MapElite算法中的分辨率变化。我们表明，我们的框架可以引发网络的多样性，在其高阶结构，这种多样性影响的行为的复杂传染模型。通过与最先进的集群网络生成方法的比较，我们证明了我们的方法可以发现一个不同的网络，而不需要计算上不可行的混合时间。此外，我们认为，基于子图的编码提供了更大的信心，高阶网络结构的多样性为低数量的样本，是解释我们的结果与复杂的传染模型的基础。我们相信，这个框架可以适用于其他复杂的景观，实际上不能通过详尽的采样映射。
2018-09-17 cs.SI physics.soc-ph
The interconnected wealth of nations: Shock propagation on global trade-investment multiplex networks
世界经济日益一体化，形成复杂的多层互动网络，是经济危机在全球蔓延的关键因素之一。本文采用网络科学的方法对全球贸易-投资复合网络上的冲击传播进行了量化。为此，我们提出了一个模型，夫妇的易感-感染-传染传染病传播动力学，描述了经济困境之间的连接的国家，与内部传染机制，描述了这种经济困境在一个给定的国家内的传播。在地方一级，我们发现，贸易和金融互动之间的相互作用影响到国家对冲击的脆弱性。在大尺度上，我们发现一个简单的线性关系之间的冲击在一个国家的相对大小和它的全球影响的整个经济体系，虽然内部传染的强度是国家依赖性和国家间的传播动态是非线性的。有趣的是，这种系统性影响可以根据层内和层间的尺度因子来预测，我们称之为网络乘数，它与初始冲击的大小无关。我们的模型建立了一个定量的框架，以压力测试的鲁棒性个别国家和世界经济的传播崩溃。
2019-01-08 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Spread of infectious disease and social awareness as parasitic contagions on clustered networks
生物传染病（如流感）与相关信息传播（如流感疫苗接种活动）相互作用的模型有着丰富的历史。最近关于网络上相互作用的传染病传播的研究突出表明，这些相互作用的传染病可以与网络结构产生反直觉的相互作用。在这里，我们概括了这些框架之一，以解决意识和疾病传播的三个重要特征：第一，我们在高度聚集的，小团体的网络上模拟动态，以模拟工作场所和家庭的作用;第二，意识传染通过降低其传播率来影响生物传染的传播，其中意识或接种疫苗的个体不太可能被感染;第三，生物传染也影响意识传染的传播，但通过增加其传播速度，感染者更容易接受和更有可能分享与疾病有关的信息。在这些条件下，我们发现，增加网络聚类，这是已知的阻碍疾病传播，实际上可以让他们在有意识的模型中维持更大的疾病流行。这一反直觉的结果与传统观点背道而驰，传统观点认为随机网络是合理的，因为它们提供了最坏情况的预测。为了进一步研究这个结果，我们提供了一个基于两步分支过程的封闭形式标准（即，预期的三级感染的数量）来识别参数空间中聚集和共感染的净效应变化的不同区域。总之，我们的研究结果再次强调了在疾病建模中超越随机网络的必要性，并说明了即使在相互作用的传染病的复杂模型中也可能进行的分析类型。
2020-03-24 math.DS physics.soc-ph q-bio.PE
Preventing the Spread of Online Harms: Physics of Contagion across Multi-Platform Social Media and Metaverses
我们提出了一个最小的但有争议的理论，用于在当前多平台社交媒体和未来的Metaverse中传播在线伤害（例如错误信息，仇恨）。新的物理学出现在在线社区和平台之间的内在异质性，通过用户创建的链接和突然的版主关闭产生的集群动态，以及传染过程之间的相互作用。该理论提供了一个在线的“R-nought”标准，以防止系统范围内的传播;它预测了重新进入的传播阶段;它确定了在线群体免疫所需的数字疫苗接种水平;它可以在多个规模上应用。
2022-01-12 cond-mat.dis-nn nlin.AO physics.soc-ph
A tensor-based unified approach for clustering coefficients in financial multiplex networks
大数据和先进技术的使用是金融市场的相关主题。在这种背景下，复杂网络在描述复杂金融系统的结构方面变得非常有用。特别地，股票市场的时间演化特性已经被时间网络所描述。然而，这些方法未能考虑资产之间随时间的相互作用。为了克服这一缺点，金融市场可以用多路复用网络来描述，其中节点之间的不同关系可以方便地表示，通过不同的层来构建网络。为了捕捉这种互连，我们为多路复用网络提供了新的局部聚类系数，根据节点位置从不同的角度看待网络，以及整个网络的全局聚类系数。我们还证明，所有已知的表达式聚类系数存在于文献中，适当地扩展到多重框架，可以统一到我们的建议。通过应用到多时间金融网络，基于S\P100资产的回报，我们证明了所提出的措施被证明是有效的，在描述资产之间的依赖关系随着时间的推移。
2022-04-14 math.DG physics.soc-ph q-fin.MF
Cycles and Clustering in Multiplex Networks
在多路复用网络中，环不能仅以其长度来表征，因为边可以以不同的组合出现在不同的层中。我们定义了一个分类的周期，在每一层中的边缘的数量和层之间的开关数量。我们计算了一个大型稀疏复用网络的配置模型中的每种类型的期望圈数。我们的方法考虑了完整的度分布，包括不同层中度之间的相关性。特别地，我们得到了所有可能类型的长度为3的圈的个数。利用这些，我们给出了一个完整的聚类系数和它们的期望值。我们发现，在不同的层中的顶点的度之间的相关性强烈影响的循环的数量的一个给定的类型，和层之间的开关的数量。两者都随显着相关性而增加，并因显着相关性而强烈下降。相关性对聚类系数的影响同样显著。
2016-12-05 cond-mat.dis-nn 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
Synergistic interactions promote behavior spreading and alter phase transition on multiplex networks
协同作用在现实世界中无处不在。最近的研究表明，对于单层网络，协同作用可以增强传播，甚至引发爆炸性传染。目前，人们对多路网络上的行为传播动力学越来越感兴趣。在这样的网络系统中，协同互动在行为传播中的作用是什么？为了解决这个问题，我们阐明了一个双层网络上的协同行为传播模型，其中的协同交互的关键表现是，通过一个节点在一个层中的一个行为的采用提高了其在其他层中采用该行为的概率。一个普遍的结果是，协同相互作用可以大大提高两个层中的行为的传播。一个值得注意的现象是，相互作用可以改变与行为采纳或传播动力学相关的相变的性质。特别是，取决于网络层中的一个行为的传输速率，协同交互可以导致另一个行为的采用范围相对于其传输速率的不连续（一阶）或连续（二阶）过渡。一个令人惊讶的两阶段传播过程可能会出现：由于协同作用，在一层中采用一种行为的节点在另一层中采用另一种行为，然后促使该层中的其余节点快速采用该行为。在分析上，我们开发了一个基于边缘的分区理论，并进行了分叉分析，以充分了解，在弱协同相互作用制度，网络层之间的动态相关性可以忽略不计，在促进整个系统中的社会行为传播动态的相互作用的作用。
2018-02-09 cs.SI physics.soc-ph
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
Structural measures for multiplex networks
现实世界中的许多复杂系统都是由一组基本单元组成的，这些基本单元通过不同类型的关系连接在一起。所有这些系统都可以用多路复用网络来描述，其中每一层的链路代表同一组节点之间不同类型的交互，而不是用（单层）网络来描述。在本文中，我们提出了一个通用的框架来描述和研究多路复用网络，其链接是不加权或加权。特别是，我们提出了一系列的措施来表征系统的多路性方面：i）基本节点和链接属性，如节点度，和边缘重叠和加固，ii）局部属性，如聚类系数和传递性，iii）全局属性相关的多路复用跨不同层的可导航性。我们所采取的措施在印度尼西亚恐怖分子的真实多重数据集上得到验证，其中记录了78个人之间关于相互信任、共同行动、交流通信和商业关系的信息。
2014-03-14 cs.SI physics.soc-ph
Weak percolation on multiplex networks
Bootstrap渗流是一个简单但不平凡的模型。它在许多科学领域都有应用，并且已经在随机网络上探索了几十年。在单层（单纯形）网络中，最近观察到自举渗透（bootstrap percolation），它被定义为一个增量过程，可以被视为修剪渗透（pruning percolation）的反面，其中节点根据连通性规则被删除。在这里，我们提出了多重网络的自举和修剪渗流模型。我们将这两个模型统称为“弱”渗流的概念，以区别于普通（“强”）渗流的经典概念。虽然这两种模型在单纯形网络中重合，但我们发现，当考虑多路复用时，它们会解耦，从而产生大量的临界现象。我们的自助模型构成了一个传染过程中的一个最简单的例子，在一个多路复用的网络和关键基础设施的恢复和信息安全有潜在的应用。此外，我们表明，我们的修剪渗透模型可以提供一种方法来诊断丢失的层在一个多路网络。最后，我们的分析方法使我们能够计算临界行为和表征关键集群。
2014-04-13 cond-mat.dis-nn cs.CR math.PR
Diffusion geometry of multiplex and interdependent systems
复杂网络的特征是由其拓扑结构或其顶部的动力学引起的潜在几何结构。在后一种情况下，不同的网络驱动的过程诱导不同的几何特征，可以通过适当的度量捕获。随机游走，一个代理的一个广泛的过程，从简单的传染到亚稳态同步和共识，最近已被用于[物理。118，168301（2017）]定义扩散几何的类别，并从真正的几何角度精确定位复杂网络的功能性中尺度组织。在这里，我们首先将此类扩展到多层网络上的不同随机游走动力学家族-包括本地和非本地信息-这是生物，神经，社会，交通，生物和金融系统的一个范例-克服了现实世界网络中典型的孤立节点和断开组件的存在等限制。其次，我们描述了多层扩散几何的合成和经验系统，突出了不同的随机搜索动力学在塑造相应的扩散流形的几何特征所发挥的作用。
2021-03-26 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph
Diffusion of complex contagions is shaped by a trade-off between reach and reinforcement
本研究通过可调模型揭示，随机网络通常比聚类网络更利于行为扩散，聚类仅在少数条件下因强化效应略占优势，体现可达性与强化的权衡。
2025-07-10 cs.SI physics.soc-ph
Generation and analysis of networks with a prescribed degree sequence and subgraph family: Higher-order structure matters
设计算法生成具有给定度序列的网络，同时改变节点周围子图的组成和分布是一个重要但具有挑战性的研究问题。目前的算法缺乏对关键网络参数的控制，无法指定节点属于哪个子图，这需要相当大的复杂性成本，或者关键的是，从有限的网络集合中进行采样。为了能够对子图的影响和作用进行受控调查，特别是对于流行病，神经元活动或复杂的传染病，生成过程必须是通用的，并且生成的网络尽可能多样化。在本文中，我们提出了两个新的网络生成算法，使用子图作为构建块来构建网络保持给定的度序列。此外，这些算法在节点和全局级别上都提供了对聚类的控制。在这两种情况下，我们表明，尽管受到程度序列和全局聚类的约束，生成的网络有显着不同的拓扑结构，证明了两个子图的流行和分布在节点周围，以及大规模的网络结构度量，如路径长度和介数措施。在这些网络上对标准流行病和复杂传染病模型的模拟表明，度分布和全局聚类并不总是准确地预测发生在它们上的动态过程的结果。最后，我们讨论了这两种方法的优点和局限性。
2015-11-25 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Multiplexity amplifies geometry in networks
Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学）；Institute of Complex Systems (UBICS)（复杂系统研究所（UBICS））；Northeastern University（东北大学）；Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA)（加泰罗尼亚研究与高级研究学院（ICREA））
研究揭示多重网络中节点间三角形重叠增强现象，通过简单模型解释几何结构在跨层链接中的放大效应，揭示多层网络与单层网络的不同特性。
2026-02-23 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph
Triadic closure dynamics drives scaling-laws in social multiplex networks
社交网络的几个结构特征，如度分布，附件核的标度，聚类系数作为节点度的函数表现出标度律。到目前为止，人们还没有详细了解这些标度律是否以及如何相互关联，更不用说是否可以通过一个共同的动力学原理来理解它们了。我们提出了一个简单的模型，固定网络的形成，并表明，上述三个标度关系遵循三元封闭的自然后果。该模型的有效性进行了测试，从一个良好的研究大型多人在线游戏的多路数据。我们发现，该模型可以同时解释友谊网络、通信网络和交易网络的多重数据中观察到的三个标度指数。这些结果表明，三元封闭可以被确定为社会多元化网络形成的基本动力学原理之一。
2013-06-27 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Multi-set spectral clustering of time-evolving networks using the supra-Laplacian
本文提出基于超拉普拉斯算子特征向量和SEBA后处理的时变网络谱聚类方法，在多种网络上优于Leiden算法，并通过美国参议院投票数据量化了极化随时间加剧的趋势。
2025-09-23 cs.SI math.DS physics.soc-ph
The weak core and the structure of elites in social multiplex networks
最近的精英识别方法强调了{ \em中介}的重要作用，通过一个新的定义的核心的多重网络，{ \em广义} $K$ -核心。这个新引入的核心子图关键地包含了那些个体，尽管他们没有很好的联系，但保持了核心的凝聚力和可塑性。有趣的是，已经表明，广义$K$核心的精英识别性能明显好于标准$K$核心。在这里，我们走得更远：在一个多元化的社会系统中，我们隔离的社区结构的广义$K$ -核心，我们确定了弱连接区域作为核心社区之间的桥梁，确保核心区域的凝聚力和连通性。该粘合区域是多重系统的{ \em弱核心}。我们测试我们的方法的适用性的数据从社会的420.000玩家的大型多人在线游戏{ \em Pardus}。结果表明，广义的$K$核心显示出一个明确的可识别的社区结构和弱核心胶合核心社区显示出非常低的连接性和聚类。尽管如此，尽管其连接性较低，但弱核心形成了一个独特的、有凝聚力的结构。此外，我们发现，成员填充的弱核心有最好的成绩在社会表现，相比，其他元素的广义$K$ -核心。弱核心为理解精英的社会结构提供了一个新的视角，突出了那些在核心中扮演粘合不同社区角色的个人亚群。
2014-12-22 cs.SI physics.soc-ph
Edge-based compartmental modelling of an SIR epidemic on a dual-layer static-dynamic multiplex network with tunable clustering
在现实世界的人群中，个体之间的联系的持续时间、类型和结构在疾病如何入侵和传播中起着至关重要的作用。在这里，我们将上述的异质性纳入一个模型，考虑一个双层静态-动态复用网络。静态网络层提供可调的集群，并描述了一个人的永久社区结构。动态网络层描述了个体通过不断的边缘重新布线与更广泛群体的成员建立的短暂联系。我们遵循基于边缘的房室模型方法，推导出描述易感-感染-恢复（SIR）传染病传播通过这个多重网络的个人的演变方程。我们推导出基本再生数，衡量在其他易感人群中由单个传染性个体引起的新传染病例的预期数量。我们验证模型方程显示收敛到预先存在的边缘为基础的房室模型方程在极限情况下，并与随机模拟流行病的比较。我们探讨了改变模型参数和多重网络属性对所产生的流行动力学的影响。我们验证了基本的繁殖数绘制其值对相关的最终流行病的大小从模拟和预测模型方程的设置。此外，我们探讨了不同的个人模型参数的基本再生数的影响。最后，我们讨论的意义和解释的模型及其与现有的研究文献。我们强调固有的局限性和潜在的扩展，目前的模型和概述未来的研究考虑，实验和理论。
2018-04-04 math.DS physics.soc-ph q-bio.PE
Complex Contagions and hybrid phase transitions in unclustered and clustered random networks
复杂传染是一种传染过程，其中个体可能需要多次传播才能改变状态。如果一个人只在感知到其他人的共识后才采取特定的行为，这些被用来建模行为。我们可以认为，一个人开始时是不活跃的，在与足够数量的活跃伙伴接触后变得活跃。这些已经在一些案例中进行了研究，但复杂传染的动态传播的分析模型通常是复杂的。在这里，我们研究动态的瓦特阈值模型（WTM）假设传输发生在连续时间作为一个泊松过程，或在离散的时间，个人发送到所有的合作伙伴在他们激活后的时间步。我们适应技术开发的传染病建模开发和分析分析模型的动态WTM配置模型网络和一类随机聚类（三角形为基础的）网络。由此产生的模型是相对简单和紧凑的。我们用它来深入了解传染动力学。在无限的人口限制，我们推导出条件下，级联发生与任意小的初始比例活跃，证实了瓦特的假设这种情况下。我们还观察到混合相变时，级联是不可能的小的初始条件，但发生足够大的初始条件。我们推导出这种混合相变发生的充分条件。我们表明，在许多情况下，如果混合相变发生，所有的个人最终成为积极的。最后，我们讨论了集群在促进或阻碍传播中的作用，发现Watts在配置模型网络中证实的假设并不普遍成立。这种方法使我们能够统一许多现有的不同的观察，并得出新的结果。
2015-06-26 nlin.AO physics.soc-ph q-bio.PE
Dynamics of Infection Spread and Hotspot Growth in Bi-Pathogen Networks
本研究基于多重双病毒反应扩散框架，通过数值实验分析重复感染与合并感染模型在不同条件下的行为，揭示多重结构对流行病传播的调控作用及相关定量规律，可为多病原体防控及其他多重传染过程研究提供参考。
2025-09-03 math.DS nlin.AO physics.soc-ph
How women organize social networks different from men
社交网络的叠加，如通信、友谊或贸易网络，被称为多重网络，构成了人类社会的结构支柱。新的数据集现在允许量化和探索多重网络。在这里，我们从一个约30万玩家的在线游戏社会的完整行为数据集研究了多元网络的性别差异。就个人而言，女性在经济上的表现比男性好，而且承担的风险也比男性少。男性回应女性的友谊请求的速度比反之亦然，并犹豫回应女性的敌对行动。在网络层面上，女性有更多的沟通伙伴，谁是连接比男性的合作伙伴。我们发现一个强大的同质性效应的女性和更高的聚类系数的女性在贸易和攻击网络。男性之间的合作联系不多，反映出男性之间对资源的竞争。这些结果从数量上证实了女性和男性管理社交网络的方式有很大的不同。
2013-07-08 cs.SI physics.soc-ph
Sustainability & Social Segmentation in Social Media Contagion: A Mathematical and Computational Study on Dual Effects of Individual Needs & Peer Influence
本研究从个体需求与同伴压力双重视角，通过数学模型与模拟分析社交媒体成瘾动态，发现同伴影响会增强成瘾可持续性、引发多稳态（低于阈值仍扩散），还会导致社会聚类分割，为成瘾干预策略制定提供理论依据。
2024-11-27 physics.soc-ph
Measuring multiple evolution mechanisms of complex networks
许多简洁的模型如偏好连接模型被提出来揭示现实世界网络的演化机制，这些模型表明现实世界网络通常是由多种特征的混合机制共同驱动的，而不是单一的纯机制。为了对真实网络进行精确的模拟，一些研究者提出了混合多种进化机制的混合模型。然而，一个多重特征的混合机制如何共同影响网络演化还不是很清楚。在这项研究中，我们介绍了两种方法（链接预测和似然分析）来衡量复杂网络的多种演化机制。通过对人工网络的大量实验，我们发现基于似然分析的方法性能更好，并且给出了非常准确的估计。最后，我们将该方法应用于来自不同领域（包括技术网络和社交网络）和不同国家（例如，美国和中国），看看流行和集群如何共同发展。我们发现，其中大多数都受到流行度和聚类的影响，但权重有很大的不同。
2016-01-11 cs.SI physics.soc-ph
Epidemic spreading with awareness and different timescales in multiplex networks
传染病传播的理论模型的主要问题之一是发展控制传染媒介传播的方法。人类行为在传播动力学中起着根本作用，可用于阻止疾病传播或减轻疾病负担，因为意识到疾病存在的个人可以采取措施减少接触传染病的机会。在本文中，我们提出了一个数学模型的疾病传播的意识在复杂网络。与以前的模型不同，信息的传播遵循广义的Maki-Thompson谣言模型。信息和疾病传播之间的时间尺度也有灵活性。我们验证了表征信息意识扩散的速度极大地影响了疾病的流行。我们还表明，不知情的个人的比例减少并不总是意味着患病率的下降，因为疾病和意识传播之间的相对时间尺度在系统的动态中起着至关重要的作用。这个结果被证明是独立的网络拓扑结构。最后计算了模型的流行阈值，并证明了它不依赖于相对时间尺度。我们的研究结果为信息如何影响疾病传播提供了一个新的视角，并可用于开发更有效的疾病控制方法。
2019-09-21 physics.soc-ph q-bio.PE
Cooperation and Contagion in Web-Based, Networked Public Goods Experiments
人类合作文献中的一个长期观点是，当有条件的合作者更有可能互动时，合作应该得到加强。在社交网络的背景下，这一想法意味着，在高度聚集的网络（如集团）中，合作应该比在低聚集的网络（如随机网络）中更好。为了验证这一假设，我们进行了一系列基于网络的实验，其中24个人玩了一个本地公共产品的游戏，安排在五个网络拓扑结构之间的断开派系和随机规则图。与以前的理论工作相比，我们发现，网络拓扑结构的平均贡献没有显着的影响。这一结果意味着，要么个人不是有条件的合作者，否则，合作不会受益于连接邻居之间的正强化。然后，我们在随后的两个系列实验中测试了这两种可能性，其中引入了人工种子选手，做出全部或零贡献。首先，我们发现，尽管参与者的行为通常像有条件的合作者，但他们减少贡献以应对低贡献邻居的可能性与增加贡献以应对高贡献邻居的可能性一样大。其次，我们发现合作的积极影响只会传染给网络中的直接邻居。我们总共报告了113个人类受试者的实验，强调了基于网络的实验相对于物理实验室进行的实验的速度、灵活性和成本效益。
2011-03-02 cs.GT physics.soc-ph
Multiplexons: Limits of Multiplex Networks
本文系统介绍稠密多重网络的极限理论（多重网络元），推导度分布与聚类系数的极限，并展示相关随机图及动态网络示例，为多重网络分析提供严谨框架。
2025-10-08 cs.SI math.CO math.PR
Transitivity reinforcement in the coevolving voter model
许多网络的基本结构属性之一是三角形闭合。虽然这种传递性对各种传染动力学的影响以前已经被探索过，但现有的共同进化或自适应网络系统模型使用重新布线规则，随机化了这一重要属性。相比之下，我们在这里研究一个修改后的共同进化的选民模型动态，明确地加强和维护这样的集群。采用广泛的数值模拟，我们建立的过渡和动态状态观察到的共同进化的选民模型网络没有集群的改变，通过加强模型中的传递性。然后，我们使用一个半分析框架的近似主方程来预测各种参数设置的模型的动力学行为。
2016-08-11 nlin.AO physics.soc-ph
On the effect of the path length and transitivity of small-world networks on epidemic dynamics
我们展示了如何能够以系统的方式跟踪基于个人的随机流行病模型的粗粒度解决方案，这些模型在异构复杂网络上演化，并具有拓扑特征。特别是，我们已经开发出的算法，允许调整的传递性（聚类系数）和平均路径长度，允许调查的“纯”的影响，这两个特征的紧急行为的详细流行病模型。该框架可用于揭示弱和强社会关系对小世界网络结构中流行病传播的影响，并最终提供新的系统计算建模和探索更好的传染控制策略。
2011-02-26 cs.SI math.DS physics.soc-ph
Probabilistic activity driven model of temporal simplicial networks and its application on higher-order dynamics
网络建模表征了结构特性的基本原理，对于模拟现实世界中的动力学过程具有重要意义。然而，由于实际系统的多重复杂性，桥接结构和动力学总是具有挑战性的。在这里，通过引入个体的活动率和群体互动的可能性，我们提出了一个概率活动驱动（PAD）模型，可以产生时间高阶网络的幂律和高聚类特性，成功地连接了两个最关键的结构特征和一个基本的动力模式，在广泛的复杂系统。令人惊讶的是，聚合PAD网络的幂律指数和聚类系数可以通过改变一组模型参数在很大范围内进行调整。我们进一步提供了一个近似算法来选择合适的参数，可以生成具有给定结构特性的网络，其有效性是通过拟合各种现实世界的网络进行验证。最后，我们研究了PAD模型与高阶传染动力学的协同演化，并解析地推导出了相变和扩散现象的临界条件。我们的模型提供了一个基本的工具来再现复杂的结构特性，并研究广泛的高阶动力学，这在跨领域的应用有很大的潜力。
2022-12-26 physics.soc-ph
The Epidemics of Corruption
我们研究腐败作为一个广义的流行病过程的社会关系图。与经典传染病过程的主要区别在于传播概率对局部腐败密度的强非线性依赖性和社会整体腐败的平均场影响。网络聚类和度-度相关性在腐败动力学中起着至关重要的作用。我们讨论了相变，图形结构的影响和传染病控制的影响。结构和动态参数给出了为什么强有力的等级组织的社会，如独裁倾向的系统更容易受到腐败比民主。类似的建模可以应用于其他社会传染传播过程，如意见形成，兴奋剂使用，社会失调或创新动力学。
2005-05-04 cond-mat.dis-nn physics.gen-ph physics.soc-ph
Spatial Super-Infection and Co-Infection Dynamics in Networks
本文提出多重双病毒反应-扩散模型（MBRD-SI和MBRD-CI），刻画空间扩散与交叉扩散下的双病原体动力学，给出图灵及图灵-霍普夫不稳定性条件，并展示流行病斑图形成及跨领域应用潜力。
2025-08-21 nlin.AO nlin.PS physics.soc-ph
Disease Localization in Multilayer Networks
我们提出了一个连续的制定传染病传播的多层网络使用张量表示，扩展模型的单重网络在这种情况下。我们推导出SIS和SIR动态的流行阈值的解析表达式，以及SIS情景中稳态疾病流行率的上界和下界。使用准稳态方法，我们数值显示存在的疾病本地化和出现两个或两个以上的敏感性峰，其特征在于通过分析和数值的参与率的倒数。此外，当映射的临界动力学的本征值问题，我们观察到的超接触张量的本征值谱作为两个传播速率的比率的函数的特征过渡：如果在一个层内的疾病传播的速率是跨层的传播速率相媲美，每个层的各个光谱合并层之间的耦合。最后，我们验证了屏障效应，即，对于三层配置，当具有最大特征值的层位于线的中心时，它可以有效地充当疾病的屏障。这里介绍的形式主义提供了一个统一的数学方法，疾病传染的多重系统中打开新的可能性，研究传播过程。
2016-12-26 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Mathematical Formulation of Multi-Layer Networks
网络表示法对于描述各种各样的复杂系统的结构是有用的。然而，大多数真实的和工程化的系统都有多个子系统和连接层，并且这些系统产生的数据非常丰富。要深入理解这些系统，就必须对“传统”网络理论进行概括，而新发现的大量数据现在使人们有可能测试越来越普遍的网络研究框架。特别是，虽然邻接矩阵是有用的描述传统的单层网络，这样的表示是不够的多路复用和时间相关的网络的分析和描述。因此，必须开发一个更一般的数学框架，以应付所提出的挑战，多层复杂系统。在本文中，我们引入了一个张量框架来研究多层网络，我们讨论了几个重要的网络描述符和动力学过程的推广-包括度中心性，聚类系数，特征向量中心性，模块性，冯诺伊曼熵，和扩散-这个框架。我们研究的影响，不同的选择，在构建这些推广，我们说明了如何获得已知的结果的特殊情况下，单层和多路复用网络。我们的张量方法将有助于解决多层复杂系统中的紧迫问题，例如推断谁在多通道社交网络中影响谁（以及通过何种媒体），以及开发多式联运系统的路由技术。
2013-09-02 cond-mat.dis-nn math-ph math.MP
Signed Networks: theory, methods, and applications
Universidad Carlos III de Madrid（马德里卡洛斯三世大学）；Institute of Cross-Disciplinary Physics and Complex Systems, IFISC (UIB-CSIC)（跨学科物理与复杂系统研究所（巴利亚多利德-西班牙国家研究委员会））；Utrecht University（乌得勒支大学）；Centre for Complex Systems Studies, Utrecht University（乌得勒支大学复杂系统研究中心）；Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学）；Barcelona Supercomputing Center（巴塞罗那超级计算中心）；Sciences Po médialab（巴黎政治学院媒体实验室）；Complex Systems Institute of Paris Ile-de-France CNRS（巴黎法兰西岛复杂系统研究所（法国国家科学研究中心））；Universitat de Barcelona (UB)（巴塞罗那大学）；Institut de Recerca en Sistemes Complexos (UBICS), Universitat de Barcelona (UB)（巴塞罗那大学复杂系统研究所）；The Roux Institute, Network Science Institute, Northeastern University（东北大学网络科学研究所鲁克斯学院）；Network Science Institute, Northeastern University London（伦敦东北大学网络科学研究所）；Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学科赫里计算机科学学院）
本文综述了带符号网络理论，涵盖其数学原理、特定度量、动态过程及实际挑战，为复杂系统研究提供理论与方法框架。
2026-08-18 physics.soc-ph
