May the Best Meme Win!: New Exploration of Competitive Epidemic Spreading over Arbitrary Multi-Layer Networks
本文将单病毒在任意图上传播的SIS传染病模型推广到两个互斥竞争病毒在具有类属结构的两层网络上传播的SI 1 SI 2S传染病模型，其中网络层代表病毒的不同传播路径.通过引入生存阈值和获胜阈值的概念，我们找到了确定病毒灭绝、互斥和共存的分析结果。此外，我们表明共存的可能性SIS型竞争性传播多层网络。我们不仅严格证明了共存的区域，我们通过网络层的中心节点的相互关系来量化它。层中心节点的重叠很少或没有重叠是共存的关键决定因素。具体来说，我们表明共存是不可能的，如果网络层是相同的，但可能的，如果网络层有不同的主导特征向量和节点度向量。例如，我们通过分析和数值计算表明，网络层的正相关性使病毒难以生存，而在网络层负相关的网络中，病毒的生存更容易，但要完全清除其他病毒则更困难。我们相信，我们的方法有很大的应用潜力，以更广泛的类的多病原体传播的多层和互连的网络。
2013-08-30 cs.SI physics.soc-ph
Optimizing surveillance for livestock disease spreading through animal movements
许多家畜传染病的空间传播严重依赖于动物在场所之间的运动，因此运动数据的知识可以帮助我们检测，管理和控制疫情。然而，系统的鲁棒传播特性的识别受到表征人口通过移动的相互作用的时间维度的阻碍。传统的中心性措施不提供相关的信息，结果强烈波动的时间和爆发的属性严重依赖于geotemporal初始条件。通过专注于在意大利的牛流离失所的案例研究，我们的目标是在牲畜流行病的规划和控制有用的强大功能方面的特点，以处理时间波动，初始条件的敏感性和在爆发过程中丢失的信息。通过空间疾病模拟，我们检测在不同初始条件下稳定的传播路径，允许种子的聚类并减少流行病的变异性。路径还使我们能够识别被称为哨兵的场所，这些场所具有很大的感染概率，并提供关于爆发起源的关键信息，如在集群中编码的那样。这种新的程序提供了一个通用的框架，可以应用于特定的疾病，以帮助风险评估分析和通知最佳监测系统的设计。
2012-10-02 physics.soc-ph q-bio.PE
Competing spreading processes on multiplex networks: awareness and epidemics
在多层互联的复杂网络之上，类似流行病的传播过程揭示了相互交织的竞争效应的丰富相图。作者最近的一项研究[Granell等人，Phys.Rev.Lett. 111，128701（2013）]分析了导致流行病传播的两个过程之间的相互关系，以及在多重网络之上传播信息意识以防止其感染。在这种情况下，提高认识意味着对疾病进行全面免疫，结果表明存在一个元临界点，在这个点上，流行病的关键开始取决于提高认识过程的实现。在这里，我们提出了一个全面的分析，这些关键的属性在更一般的情况下，意识的传播并不意味着完全免疫，感染并不意味着立即意识到它。我们发现这两个竞争过程之间的关键关系，代表它们之间的相互作用的参数范围很广。我们还分析了大规模广播的意识（大众媒体）的流行病发病率的最终结果的后果。更重要的是，大众媒体使元批评点消失了。结果表明，主要的发现，即存在一个元临界点，是植根于竞争的原则，并持有一个大的场景。
2014-05-18 cond-mat.stat-mech 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
Percolation on feature-enriched interconnected systems
逾渗是一个标志性的模型，以评估互联系统的鲁棒性时，他们的一些组件损坏。它通常在简单的场景中进行研究，例如以随机顺序删除系统的单元，或者通过特定的拓扑描述符顺序排序。然而，在绝大多数经验应用中，需要按照更复杂的协议来拆除网络，例如，通过组合拓扑属性和非拓扑节点元数据。我们提出了一种新的数学框架来填补这一空白：网络中的特征丰富，并根据特征空间中的重要性删除它们的节点。我们考虑不同性质的特征，从与网络构建相关的特征到与传染病传播等动态过程相关的特征。我们的框架不仅提供了一个自然的概括渗透，但更重要的是，提供了一个准确的方法来测试网络的鲁棒性在现实的情况下。
2021-04-30 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Containing misinformation spreading in temporal social networks
来自计算机科学、网络科学和数学等各个领域的许多研究人员都在关注如何遏制威胁社会系统和破坏社会健康的互联网错误信息的爆发。大多数关于这一主题的研究都将个体之间的联系视为静态的，但这些联系会随着时间的推移而变化，因此社交网络也是时间网络。目前还没有理论方法来解决时间网络中的错误信息爆发问题。因此，我们提出了一个错误信息传播模型的时间网络，并描述它使用一个新的理论方法。我们提出了一种基于优化最终爆发规模的策略，该策略优于随机包含（RC）和目标包含（TC）等简化策略。我们通过大量的数值模拟和理论分析，验证了我们的HC策略在人工和现实网络上的有效性。我们发现，HC策略大大提高了爆发阈值，降低了最终爆发阈值。
2019-04-24 cs.SI physics.soc-ph
Rescue of endemic states in interconnected networks with adaptive coupling
研究了两层网络上的传染病传播的易感-感染-易感模型，该网络通过自适应链路连接，并随机重连以避免中间层的感染节点和易感节点之间的接触.我们发现，重新布线降低了有效的连接层之间的疾病传播，甚至可能完全解耦的网络。弱地方病状态下，只有当两个层相互连接时，流行病才会传播，当重新布线超过一个阈值时，从地方病阶段过渡到健康阶段，该阈值取决于感染率，耦合强度和网络的平均连通性。在强地方病的情况下，流行病能够在每个单独的网络上传播，当增加重新布线时，每层的流行率都会下降，只有在无限快速重新布线的极限下才会达到单一网络值。我们还发现，有限规模的影响被放大的重新布线，因为有一个有限的概率，流行病停留在其生命周期内只局限于一个网络。
2015-11-17 nlin.AO physics.soc-ph
Epidemic spread on one-way circular-coupled networks
真实的传染病传播网络往往是由几种网络相互连接而成的，这些相互连接的网络具有不同的拓扑结构和流行动力学。此外，大多数人类疾病都来自动物，人畜共患传染病总是在相互关联的网络上传播。本文考虑由三个相互连接的子网络组成的单向循环耦合网络上的传染病传播问题。引入非均匀平均场方法，建立了两个单向三层循环交互网络，得到了模型的基本再生数，证明了模型的无病平衡点和地方病平衡点的全局稳定性.通过数学分析和数值模拟，发现两个模型的基本再生数$R_0$依赖于感染率、感染周期、平均度和度比。在第一种模型中，内接触图案的网络结构对$R_0$的影响大于交叉接触图案的影响。在相同的接触模式下，内部感染率对$R_0$的影响大于交叉感染率。在第二个模型中，在异质网络中流行的疾病对$R_0$的影响要大于在同质网络中流行的疾病，并且三个子网络之间的传染在传播过程中都起着重要的作用。数值例子很好地验证和扩展了这些理论结果。
2017-06-20 math.DS physics.soc-ph
Epidemic spreading and bond percolation in multilayer networks
研究了多层网络中任意链路数的SIR模型。通过映射到键渗流，我们给出了任意层数的传染病阈值和感染率的解析表达式。这些结果提供了一个精确的预测的传染病阈值的无限局部树状多层网络，和更一般的多层网络的传染病阈值的下界。由两个互连的网络形成的多层网络的情况下，具体研究作为一个功能的层内和跨层的度分布。我们发现，流行阈值强烈依赖于多层结构的度相关性。最后，我们将我们的结果与退火近似的易感-感染-易感（SIS）模型的结果。
2017-02-10 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
The physics of spreading processes in multilayer networks
网络的研究在研究众多学科中各种各样的复杂系统的结构、动力学和功能方面起着至关重要的作用。尽管传统网络分析取得了成功，但标准网络提供了复杂系统的有限表示，这些复杂系统通常包括不同类型的关系（即，“多路复用性”）。这种结构复杂性对动力学和功能都有重大影响。丢弃或汇总可用的结构信息可能会产生误导性的结果，并成为理解复杂系统的主要障碍。最近的“多层”方法建模网络系统明确允许的现实系统的多路性和其他功能的合并。一方面，它允许人们通过将不同的结构关系编码在一个方便的数学对象中来耦合它们。另一方面，它也允许人们在这种互连结构的顶部耦合不同的动力学过程。由此产生的框架在帮助实现对复杂系统的全面、准确理解方面起着至关重要的作用。对多层网络的研究还揭示了新的物理现象，这些现象在使用普通图（传统的网络表示）时仍然被隐藏。在这里，我们调查的进展，以实现更深入的了解多层网络上的传播过程，我们突出了一些物理现象相关的传播过程中出现的多层结构。
2017-04-04 cond-mat.dis-nn cs.SI nlin.AO
Clustering determines the dynamics of complex contagions in multiplex networks
我们提出了在集群多重网络中的广义复杂传染病的数学分析，为易感染-感染-恢复（SIR）类动力学。该模型旨在理解影响力的扩散，或任何其他传播过程意味着阈值动态，在设置具有显着集群的互连网络。假设传染足够普遍以考虑内容依赖线性阈值模型，其中每个链接类型具有不同的权重（用于传播影响），其可以取决于内容（例如，产品，谣言，政治观点）正在传播。使用生成函数的形式主义，我们确定的条件，概率和期望的大小紧急全球级联。这种分析提供了一个概括以前的方法，特别是在有关的扩散和渗流的问题是有用的。结果表明，网络的聚类系数与其平均度之间存在非平凡的依赖关系。特别是，几个相变示出发生依赖于这些描述符。一般来说，我们的研究结果表明，增加集群的概率降低了全球级联和他们的大小，但这种趋势与平均度的变化。存在着一个平均度，从这个平均度开始，聚集倾向于传染的概率和规模。通过比较多重网络及其单重投影上的复杂传染动力学，我们证明了忽略链接类型和聚合网络层可能会导致关于传染动力学的不准确结论，特别是当层间度的相关性很高时。
2016-08-29 cs.SI physics.soc-ph
Role of bridge nodes in epidemic spreading: Different regimes and crossovers
幂律行为在许多学科中普遍存在，特别是在网络科学中。现实世界的网络，就像疾病在人群中传播一样，更有可能是相互联系的社区，并且比孤立的网络表现出更丰富的幂律行为。在本文中，我们着眼于两个社区之间的桥梁连接的一部分$r$的桥梁节点的系统，并研究桥梁节点的影响，最终状态的易感-感染-蔓延模型，通过映射到链接渗流。通过保持一个固定的平均连接，但允许不同的transmissance沿内部和桥链路，我们从理论上推导出不同的幂律渐近行为的总分数的恢复$R$在最终状态的$r$为零，为不同的组合的内部和桥链路transmissance。我们还发现交叉点$R$遵循不同的幂律行为与$r$两侧时，内部传输率低于但接近其临界值，对于不同的桥梁链路transmissible。所有这些幂律行为都可以通过不同的机制来解释，即每个社区中的有限集群如何连接到整个系统的巨型组件中，并使我们能够选择有效的流行策略并更好地预测其影响。
2020-09-28 physics.soc-ph q-bio.PE
Disease spreading with social distancing: A prevention strategy in disordered multiplex networks
频繁出现的疾病有可能成为地方和全球范围的威胁，如甲型H1N1流感、SARS、MERS和最近的COVID-19疾病，这使得继续设计疾病传播模型和预防或减轻其对人群影响的战略至关重要。由于孤立系在任何情况下都是非常罕见的，特别是在人类接触网络中，在这里，我们研究了由两个不同的网络或层形成的多重网络中的疾病传播的易感染-感染-恢复模型，这些网络或层通过一小部分共享个体（重叠）$q$相互连接。我们通过加权网络对交互进行建模，因为人与人之间的交互是多样的（或无序的）;权重表示交互的接触时间。使用分支理论支持的模拟，我们分析了社会距离的策略，减少了平均接触时间在两个层，其中的距离的强度是有关的拓扑结构的层。我们发现，距离强度的临界值，在此之上，可以防止流行病，增加重叠$q$。我们还研究了社会距离对易感个体的共同巨人分量的影响，这对保持系统的功能至关重要。此外，我们发现，对于相对较小的值的重叠$q$，社交距离的政策可能根本不需要保持系统的功能。
2020-08-26 physics.soc-ph
Network connectivity during mergers and growth: optimizing the addition of a module
网络的邻接矩阵的主特征值$λ$通常决定网络上的动态（例如，在同步和传播过程中）及其一些结构属性（例如，对故障或攻击的鲁棒性），因此是网络连接“牢固”程度的良好指标。我们研究了如何通过添加模块或社区来修改$λ$，该模块或社区具有广泛的应用，从涉及单个修改的模块或社区（例如，将药物引入生物过程）到涉及重复添加的那些（例如，电网和交通发展）。我们描述了如何以最佳方式将模块连接到网络，以最大化或最小化$λ$中的移位，并注意到网络上的定向动态的几个应用。
2011-06-06 cond-mat.dis-nn cs.SI physics.soc-ph
When Less Is More: Systematic Analysis of Cascade-Based Community Detection
信息扩散、传染病的传播和谣言的传播是发生在现实生活网络中的基本过程。在许多实际情况下，人们可以观察到节点何时被感染，但感染或信息传播的底层网络是隐藏的。推断底层网络的属性是很重要的，因为这些属性可以用于约束感染、预测、病毒式营销等。此外，对于许多应用程序来说，只恢复该网络的粗略高级属性就足够了，而不是恢复其所有边。本文对以下问题进行了系统和广泛的分析：仅给定感染次数，找到高度互连节点的社区。这个任务显着不同的研究社区发现的问题，因为我们没有观察到一个图进行聚类。我们在几个大型数据集上对现有方法和新方法进行了彻底的比较，并涵盖了针对这一问题的方法学挑战。其中一个主要结论是，最稳定的性能和最显着的改善，目前的最先进的是通过我们提出的简单的启发式方法不可知的特定的图结构和流行病模型。我们还表明，一些著名的社区发现算法可以通过包括边缘权重的级联数据的基础上得到增强。
2022-03-30 cs.SI physics.soc-ph
Networks in Cognitive Science
从人工神经网络到语义分类的扩散激活模型，互联节点网络长期以来在认知科学中发挥着关键作用。然而，最近，一种新的网络科学已经发展起来，提供了对全球性的，系统规模的属性在互联网，代谢反应和科学家之间的合作等不同背景下出现的见解。今天，网络理论被纳入认知科学，以及复杂系统科学的扩展，有望显著改变认知和行为过程的组织和动力学的理解方式。在本文中，我们回顾了网络理论在认知科学的不同层次和领域的最新贡献。
2013-07-05 cs.SI physics.soc-ph q-bio.NC
Evangelism in Social Networks: Algorithms and Complexity
我们考虑一个相互关联的个体群体，就一条信息而言，在每个时刻都可以细分为三个（依赖于时间的）类别：不可知论者，受影响者和福音传道者。信息扩散的动态过程在种群的个体之间按照以下规则演化。起初，所有的人都是不可知论者。然后，从外面选出一批人，说服他们开始传福音，即，开始传播信息当一个节点v与一个福音传道者的数量大于一个给定的阈值时，这个节点v就会受到影响，而一旦这个节点v被足够多的福音传道者联系上，它本身就会转变为一个福音传道者，从而开始传播信息。问题是：如何选择一个有界的基数初始集合的福音，以最大限度地提高最终的人数影响的个人？我们证明了这个问题很难解决，即使在近似意义上。在积极的一面，我们提出了树和完全图的精确多项式时间算法。对于一般的图，我们推导出精确的参数化算法。我们还调查的问题时，目标是选择一个最小数量的布道者能够影响整个网络。我们研究这些问题的动机来自于病毒式营销和对社交网络中影响力传播的定量模型的分析。
2016-10-29 cs.DS cs.SI math.CO
Peak fraction of infected in epidemic spreading for multi-community networks
本文研究由比例 $r$ 桥节点互连的双社区系统在 SIR 模型下的流行病传播，解析推导了感染峰值比例 $I_{\max}$ 随 $r$ 趋于0时的渐近幂律行为及交叉现象，为评估关闭国际机场等桥节点防疫策略的有效性提供了预测依据。
2022-06-21 cond-mat.stat-mech math-ph math.MP
Suppressing Epidemics with a Limited Amount of Immunization Units
疾病通过学校传播，流行病通过国家传播，病毒通过互联网传播的方式对于确定其风险至关重要。虽然这些威胁都有自己的特点，但其潜在的网络决定了传播。为了抑制传播，一个广泛使用的方法是通过免疫来分裂这些网络，这样流行病就不会传播。在这里，我们开发了一种免疫方法的基础上优化易感的大小，它优于最知名的策略免疫的最高介数的链接或节点。我们发现，网络的脆弱性可以显着降低，证明了这三个不同的真实网络：全球航班网络，学校的友谊网络，和互联网。在所有情况下，我们发现，不仅是平均感染概率显着抑制，而且对于最相关的情况下，一个小的和有限数量的免疫单位的感染概率可以降低高达55%。
2011-12-18 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Local structure can identify and quantify influential global spreaders in large scale social networks
测量和优化大数据在线社交网络中节点的影响力对于许多实际应用非常重要，例如病毒式营销和新产品的采用。由于社交网络上的病毒传播是一个全球性的过程，人们普遍认为，衡量节点的影响力不可避免地需要整个网络的知识。运用渗流理论，我们表明，扩散过程显示出成核行为：一旦一条信息从种子扩散到超过一个小的特征数量的节点，它到达一个不归点，并将迅速到达渗流集群，无论整个网络结构，否则扩散将被包含在本地。因此，我们发现，没有整个网络的知识，任何节点的全球影响力可以准确地衡量使用这个特征数，这是独立的网络规模。这激发了一个有效的算法，具有恒定的时间复杂度的长期存在的问题，最佳种子传播器的选择，与性能显着接近真正的最优。
2018-07-30 cs.CY cs.DS cs.SI
Optimizing COVID-19 vaccine distribution adding spatio-temporal criteria
本文针对已确定优先人群后的疫苗分配问题，提出基于SEIR模型和时空准则的启发式优化方法，并以西班牙瓦伦西亚自治区为例验证其减少感染人数的效果。
2023-11-29 math.OC physics.soc-ph
A unified framework for identifying influential nodes in hypergraphs
Beihang University（北京航空航天大学）；Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新学院）；Zhongguancun Laboratory（中关村实验室）；Institute of Trustworthy Artificial Intelligence, Zhejiang Normal University（浙江师范大学可信人工智能研究院）；Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院）
本文提出了一种统一框架，通过将传播动态嵌入高阶网络中，以更准确地识别影响性节点，提升了方法的鲁棒性和可扩展性。
2025-12-11 physics.soc-ph
Predicting Cascade Failures in Interdependent Urban Infrastructure Networks
Tsinghua University（清华大学）；Keio University（庆应义塾大学）
针对相互依赖城市基础设施网络中的级联失效预测问题，提出I3模型，利用双重GAE和异构图捕捉基础设施内外动态，显著提升了失效预测和级联量预测性能。
2025-02-26 cs.AI cs.SI physics.soc-ph
Epidemic fronts in complex networks with metapopulation structure
在复杂网络上，人们对感染动力学进行了广泛的研究，深入了解了接触模式的异质性对疾病传播的影响。有些单独的，集合种群提供了一个范例，空间扩展和“补丁”组织的系统建模。在本文中，我们扩展使用多类型的网络结合这些范例，使简单的传染模型可以包括复杂的代理相互作用和多尺度结构。首先，我们提出了一个推广的Volz-Miller平均场近似的易感-感染-感染（SIR）动力学的多类型网络。然后，我们使用这种技术来研究传染病前沿在一维网格互连网络上传播的特殊情况-代表一个简单的耦合人口中心链-作为理解宏观尺度疾病传播如何依赖于微观尺度拓扑结构的必要的第一步。使用不稳定状态的前传播的形式主义，我们推导出的线性传播的有效传输系数：渐近速度，特征波长，和扩散系数的前沿拉锋，并分析其依赖于底层的图形结构。我们还推导出系统的流行阈值，并研究了各种网络配置的前端配置文件。据我们所知，这是第一次将前沿传播概念应用于随机网络模型。
2013-04-20 physics.soc-ph q-bio.PE
Modeling diffusion in networks with communities: a multitype branching process approach
University of Limerick（利默里克大学）
本文提出利用多类型分支过程方法，在具有社区结构的网络中建模和分析扩散过程，通过度分布计算传播动态特征，并验证了其在不同网络结构中的有效性。
2025-12-08 physics.soc-ph stat.OT
Networks of agglomeration: how population density rewires social networks and reshapes contagion dynamics
通过最小主体模型，发现人口密度单独变化即可重构社交网络结构，稀疏人口形成局部集群，密集人口形成全局集成网络，并影响简单与复杂传染的传播速度与范围。
2026-06-19 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
