Nonlinear spread of rumor and inoculation strategies in the nodes with degree dependent tie strength in complex networks
在早期的谣言传播模型中，在每个时间步，节点都与所有邻居联系。在更现实的情况下，一个节点可能只联系它的一些邻居来传播谣言。因此，在现实复杂网络中，必须对经典的谣言传播模型进行修正，使其考虑谣言传播速率对传播者度和被告知节点度的依赖性。我们已经给出了一个修改的谣言传播模型，以适应这些事实。在这项工作中，这个新的模型，已经研究了复杂网络中的谣言传播。非线性谣言传播指数$α$和度依赖的联系强度指数$β$给出了复杂网络中谣言阈值的有限值。在目前的工作中，修正的谣言传播模型已在无标度网络进行了研究。研究还发现，如果$ α$和$ β$参数被调整到适当的值，谣言阈值变得与网络规模无关。在任何社交网络中，谣言的传播都可能产生不良影响。控制谣言传播的一种可能的解决方案是将一定比例的节点用于谣言。接种可以随机进行或以靶向方式进行。我们使用修正的谣言传播模型在无标度网络上研究接种的有效性。采用了随机和有针对性的接种计划。研究表明，随机接种方案下的谣言阈值大于无接种方案下的谣言阈值。但是随机接种并没有那么有效。在抑制谣言方面，定向接种的谣言阈值比随机接种的谣言阈值高得多。
2012-08-30 cs.SI physics.soc-ph
Influence maximization by rumor spreading on correlated networks through community identification
最大化信息传播的最小节点集的识别是网络科学中最相关的问题之一。本文提出了一种新的方法来寻找初始传播者的集合，以最大化复杂网络中的信息传播。我们评估了这种方法在互联网和验证度度相关性的传播动力学中起着至关重要的作用。仿真结果表明，我们的算法是统计相似的，关于平均规模的爆发，在现实世界中的网络的贪婪的方法。然而，我们的方法是更少的时间消耗比贪婪算法。
2019-11-08 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Reliability and efficiency of generalized rumor spreading model on complex social networks
我们引入了广义谣言传播模型，并研究了该模型在不同复杂社交网络上的一些性质。尽管先前的谣言模型，这两个扩展器-扩展器（$SS$）和扩展器-stifler（$SR$）的相互作用具有相同的速率$α$，我们定义$α^{(1)}$和$α^{(2)}$分别为$SS$和$SR$的相互作用。研究了$α^{(1)}$和$α^{(2)}$含量变化对加劲肋最终密度的影响。此外，通过分析网络的可靠性和效率等全局参数的行为，研究了网络拓扑结构对谣言传播的影响。我们的研究结果表明，虽然具有同质连接模式的网络达到更高的可靠性，无标度拓扑结构需要更少的时间来达到稳定状态的谣言。
2013-03-25 cs.SI physics.soc-ph
Increasing the Flow of Rumors in Social Networks by Spreading Groups
本文提出了一种在社交网络中通过传播组进行初始加速来传播消息的方法。这些群体开始传播，最终到达网络的更大部分。传播群体的使用创造了一个最终的流程，类似于通过具有最高影响力的节点（意见领袖）的传播。虽然利用意见领袖来传播信息通常是昂贵的，但传播群体的形成只是一个技术问题，可以通过计算机机器人来完成。本文提出了一个信息流模型，并通过一个数据集的纳斯达克相关推文检验模型。
2017-04-07 cs.SI physics.soc-ph
Application of Information Theory in Rumor Spreading Modeling Considering Polarization in Complex Networks
该研究提出一种结合熵与Jensen-Shannon信息散度的谣言传播模型，在BA无标度网络中纳入个体记忆、意识形态接近度和极化失真因素，实现观点传播的计算仿真。
2024-08-07 math.PR physics.soc-ph
Unifying Markov Chain Approach for Disease and Rumor Spreading in Complex Networks
扩散过程在自然和人工系统中普遍存在。它们可以通过大量的模型进行研究，这取决于所研究现象的具体细节。疾病传染和谣言传播是其中最重要的过程，因为它们具有实际意义。然而，尽管它们之间有相似之处，目前的模型分别解决了这两个传播动态。在本文中，我们提出了一个一般的信息传播模型，是基于离散时间马尔可夫链。该模型包括所有的转变，是合理的疾病传染过程和谣言传播。我们表明，我们的模型不仅涵盖了传统的传播计划，但它也包含了一些功能相关的社会动态，如冷漠，遗忘，失去/恢复的兴趣。该模型进行了分析评估，以获得在几种情况下的接触和反应过程的传播阈值和早期的动力学行为。与蒙特卡罗模拟的比较表明，马尔可夫链的形式是高度准确的，而它在计算效率优于。我们圆满结束我们的工作，展示了如何提出的框架可以应用到社交网络上发生的传播过程的研究。
2016-09-05 cs.SI physics.soc-ph
Controversy-seeking fuels rumor-telling activity in polarized opinion networks
谣言点燃了革命，破坏了对政党的信任，或威胁到人类社会的稳定。在线社交网络的发展大大增强了这种破坏潜力。一些理论和计算研究已经致力于了解动态和控制谣言传播。本文通过大量的计算机模拟研究了意见极化网络中的谣言传播模型。关键的机制是一个人的意见和他们的倾向之间的耦合，以传播一个给定的信息，无论是支持或反对它的内容。我们报告说，一个高度模块化的拓扑结构的极化网络强烈削弱谣言传播，但代理人的意见和他们的传播/扼杀率之间的耦合可以进一步抑制或相反，促进信息传播，这取决于这些耦合的性质。特别是，一个有争议的寻求机制，其中代理人被刺激，以推迟他们的过渡到更硬的状态时，与其他代理人的相互作用，面对的意见，增强了谣言的传播。因此，这种机制能够克服松散连接的模块化结构所带来的传播瓶颈。
2022-10-08 physics.soc-ph
Towards Trusted Social Networks with Blockchain Technology
大规模的谣言传播会造成严重的社会和经济损失。网络社交网络和新媒体的出现甚至会使谣言传播更加严重。有效控制谣言传播具有重要的理论和现实意义。本文迈出了第一步，了解区块链技术如何帮助限制谣言的传播。具体来说，我们开发了一种嵌入区块链技术的社交网络的新范式，它采用去中心化合同来激励信任网络以及安全的信息交换合同。我们设计了一种基于区块链的顺序算法，该算法利用虚拟信息信用进行每个对等信息交换。我们验证了区块链社交网络在限制谣言传播方面的有效性。仿真结果验证了我们的算法设计在避免快速和激烈的谣言传播，并激励更好的机制设计的可信社交网络。
2018-02-22 cs.SI physics.soc-ph
A Computational Model and Convergence Theorem for Rumor Dissemination in Social Networks
谣言的传播，即所谓的来源不明的未经证实的言论，可能会造成大量的社会问题。如果有可能识别影响谣言传播的因素（如代理人的愿望，信任网络等），那么这就可以用来减缓或者阻止它的传播。因此，需要一个计算模型，该模型包括谣言特征和基于他们的愿望在社会成员中传播谣言的方式。我们的研究是围绕社会的同质性与谣言在其中的收敛性之间的关系展开的，结果表明，社会的同质性是谣言传播收敛的必要条件。
2014-10-21 cs.GT cs.SI physics.soc-ph
Repetitive users network emerges from multiple rumor cascades
网络社交媒体上的谣言传播对后真相时代的社会构成了重大威胁。大量的努力已经投入到谣言识别和揭穿，假设一个特定的谣言传播是一个单一的事件网络，忽略了不同的谣言级联之间可能的相互依赖性。在这里，我们研究了多个谣言的集体传播，并惊讶地发现了一个重复参与不同谣言级联的用户网络。虽然这些重复用户在单个传播网络的水平上表现出微小的差异，但与新闻传播相比，他们从多个谣言级联中形成了一个更密集的协作网络。由重复谣言传播者形成的类集群可以作为谣言识别的高质量特征和谣言预防的阻断目标。我们的研究结果可以通过将多个谣言传播视为一个相互作用的谣言生态系统来更好地理解谣言传播，并提出基于谣言传播历史的区分和缓解的新方法。
2018-04-16 physics.soc-ph
Emergence of influential spreaders in modified rumor models
在过去十年中，在线社交网络的使用激增，这证明了当前的谣言传播模型为了重现信息的传播方式，忽略了一些基本要素。特别是，最近的文献表明，这些模型未能再现这样一个事实，即网络中的某些节点在传播信息时具有影响力。在这项工作中，我们介绍了两种机制，目的是填补理论和实验结果之间的差距。第一个模型引入了传播者并不总是活跃的假设，而第二个模型则考虑了无知者对传播谣言不感兴趣的可能性。在这两种情况下，从数值模拟的结果显示出更高的粘附到真实数据比经典的谣言传播模型。我们的研究结果揭示了大型社会系统中信息和思想传播的机制，并为更现实的扩散模型铺平了道路。
2012-09-06 cs.SI physics.soc-ph
Absence of influential spreaders in rumor dynamics
最近的研究[1]表明，核心度，而不是度，构成了一个更好的拓扑描述符，以识别复杂网络中有影响力的传播者。这一假设在疾病传播的背景下得到了验证。在这里，我们专注于谣言传播模型，这更适合于社会传染和信息传播。为此，我们在几个真实世界的网络上进行了广泛的计算机模拟，并发现了相反的结果。也就是说，我们表明，节点的传播能力不依赖于他们的$k$核心索引，而不是决定是否一个给定的节点防止扩散的谣言，以系统范围内的规模。我们的研究结果与传染动力学的社会学研究和有效的商业病毒过程的设计有关。
2011-12-10 cs.SI physics.soc-ph
The Anatomy of a Scientific Rumor
欧洲核子研究中心宣布发现一种类似希格斯玻色子的粒子，这将作为21世纪科学努力的里程碑之一而被人们铭记。在本文中，我们提出了一个Twitter上的信息传播过程的研究之前，期间和之后宣布发现一个新的粒子与难以捉摸的希格斯玻色子的特征在2012年7月4日。我们报告的证据，在个人和全球层面的用户活动，如推文，重新推文和回复现有的推文的非平凡的时空模式。我们提供了一个可能的解释观察到的时变动态的用户活动在传播这个科学的“谣言”。我们对发布与希格斯玻色子发现有关的推文的个人的相应网络中的信息传播进行了建模。最后，我们证明了我们能够以惊人的准确性再现大约50万个个体的全球行为。
2013-07-16 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Fundamentals of spreading processes in single and multilayer complex networks
传播过程已在文献中进行了大量的研究，无论是分析和大规模的数值模拟。这些过程主要包括疾病、谣言和信息在特定人群中的传播。在过去的二十年里，随着现代网络科学的出现，我们目睹了这一研究领域的重大进展。在这里，我们回顾了主要的理论和数值方法的研究复杂网络系统上的传播过程。具体来说，我们正式定义的传染病过程的单层和多层网络，并详细讨论了用于进行数值模拟的主要方法。在整个综述中，我们将传播过程（疾病和谣言模型）根据时间的性质分为两类：（i）连续时间和（ii）元胞自动机方法，其中第二种方法可以进一步分为同步和异步更新方案。我们的修订包括异质平均场，淬火平均场，和对淬火平均场的方法，以及各自的模拟技术，强调不同的技术之间的相似性和差异。这里介绍的内容提供了一整套方法来研究复杂网络中的类递归过程，无论是对于没有以前的经验的研究人员还是专家。
2019-05-09 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Asynchronous Rumor Spreading on Random Graphs
我们进行了深入的研究的各种特性的异步推拉协议传播谣言Erdens-Rényi随机图$G_{n,p}$，任何$p>c\ln(n)/n$与$c>1$。特别是，我们提供了一个简单的策略，分析异步推拉协议在任意图形拓扑结构，并将此策略应用到$G_{n,p}$。我们证明了严格的对数阶的总时间，直到信息已经传播到所有节点的界限。令人惊讶的是，异步推拉协议所需的时间几乎不受图的平均度的影响。类似的Erdens-Rényi随机图的紧界以前只在同步推送协议中得到过，其中已经观察到稀疏随机图的总运行时间显着增加。最后，我们量化的鲁棒性的协议相对于传输和节点故障。我们的分析表明，异步协议是特别强大的这些故障相比，他们的同步同行。
2016-08-05 cond-mat.dis-nn cs.SI physics.soc-ph
Containing rumors spreading on correlated multiplex networks
在迅速发展的在线社交网络上，谣言泛滥，引起了来自多个方面的关注。个人可以通过多种渠道传播谣言，因为他们可以在多个平台上活跃。然而，目前还没有系统的理论研究，谣言包含动力学的多元化网络尚未进行。在这项研究中，我们提出了一个家庭的包含策略的基础上的度积$\mathcal{K}$的每个用户的多路复用网络。然后，我们开发了一个异构的边缘为基础的隔间理论来理解包含动态。仿真结果表明，优先屏蔽$\mathcal{K}$大的用户的策略可以显著降低谣言爆发的规模，并提高谣言爆发的阈值。此外，随着偏好强度和度异质性的增加，在异构复用网络上可以获得更好的性能。此外，考虑层间度相关性$r_s$，该策略在$r_s=-1$、$r_s=1$和$r_s=0$的复用网络上性能最好.相反，如果我们倾向于使用小的$\mathcal{K}$而不是大的$\mathcal{K}$来阻塞用户，那么在除了均匀度分布的不相关复用网络之外的大多数复用网络上，其包含性能将比随机阻塞用户的性能更差。我们发现，阻塞偏好对均匀度分布的不相关复用网络的包含结果没有影响。我们的理论分析可以很好地预测谣言包含的结果和性能差异，在所有的情况下研究。本研究对多重网络中谣言动力学的系统理论研究将为该问题的进一步研究提供启示。
2019-12-24 cs.SI physics.soc-ph
Uncritical polarized groups: The impact of spreading fake news as fact in social networks
在线社交网络中的思想传播是理解当今假新闻泛滥及其对民主国家影响的关键现象。这使得有必要使用模仿谣言传播的模型。大数定律以及接触组的概率分布使我们能够用最少的假设来构建一个模型。此外，我们还可以用这个模型分析两极分化的个体群体（人类或机器人）的存在，他们一知道谣言就传播谣言。在一个由即时通讯应用程序连接的人群中，只给定知道任何消息的初始个体数量，我们首先从我们的模型中推导出一个简单的时间函数来研究谣言传播。然后，我们证明，极化组可以检测和量化的经验数据。最后，我们还预测了任何谣言到达固定比例的人群所需的时间。
2019-10-17 cs.SI physics.soc-ph
An Efficient Local Strategy to Control Information Spreading in Network
在社交网络中，谣言传播的控制是一个活跃的研究领域。SIR模型通常用于研究网络中的谣言动力学，并将谣言视为一种流行病。在疾病传播模型中，通过去除网络中的中心节点来控制疾病的传播。这种删除需要完整的网络信息。拥有全网络的信息是一个困难的命题。因此，寻找一种可以控制流行病而不需要全局信息的算法是一个非常感兴趣的问题。在本文中，提出了一种免疫策略，只使用在一个节点，即可用的本地信息。度的节点和它的邻居节点的平均度。所提出的算法已经评估了无标度网络使用SIR模型。数值结果表明，该方法具有较小的复杂性，并给出了显着更好的结果相比，与其他策略，而只使用局部信息。
2015-09-26 cs.SI physics.soc-ph
Fake news and rumors: a trigger for proliferation or fading away
利用一个包含种子、不可知论者和其他三种主体的模型研究了假新闻和谣言传播的动力学。虽然种子是那些谁开始传播谣言被坚信其真理，不可知论者拒绝任何形式的谣言，不相信阴谋论。在这两者之间，其他人构成了社区的主要部分。虽然种子总是信徒和不可知论者总是冷漠，其他人可以根据他们与谁讨论而在信徒和冷漠之间切换。底层的驾驶动态是通过随机形成的代理组的本地更新来实现的。在每一个群体中，只要有$m$或更多的信徒出现在这个群体中，一个其他人就会变成一个信徒。然而，由于随着时间的推移，一些信徒可能会对谣言失去兴趣，我们添加了一个翻转固定利率$0<d<1$从信徒到冷漠。对相关动力学的严格分析表明，从$m=1$切换到$m\ge2$会引发扩散过程的剧烈质变。当$m=1$即使是一小群信徒也可能很快地说服社区的大部分人。相比之下，对于$m\ge 2$，即使有相当一部分的信徒也不能阻止谣言在几轮更新后消失。我们的研究结果提供了一个解释，为什么一个给定的谣言在一个社会群体中传播，而不是在另一个，也为什么有些谣言不会在两个群体中传播。
2019-05-02 cs.DM cs.DS cs.SI
From subcritical behavior to elusive transitions in rumor models
谣言和信息传播是人与人之间互动的自然过程。在数学上，这在流行的Maki-Thompson模型中进行了探索，其中认为不存在相变。在这里，我们表明，二阶相变是存在于这个模型中，这是没有捕获的一阶平均场近似。此外，我们提出并探索了一个修改版本的Maki-Thompson模型，其中包括一个遗忘机制。这种修改改变了马尔可夫链的性质，从无限多个吸收状态的经典设置为一个单一的吸收状态。在实践中，这使我们能够使用大量的分析和数值方法，允许模型的特征。特别是，我们发现了一个反直觉的行为，在这些模型的亚临界制度，其中的寿命的谣言增加的传播率下降，遵循幂律关系。这意味着，即使低于临界阈值，谣言也可以存活很长时间。总之，我们的研究结果表明，谣言模型的动态行为可以比以前想象的更丰富。因此，我们希望我们的研究结果激励进一步的研究分析和数值。
2021-02-23 physics.soc-ph
A process of rumor scotching on finite populations
谣言传播是社会和技术网络中普遍存在的现象。传统的模型认为谣言是通过传播者和传播者之间的成对相互作用传播的。扩张器只有在接触扩张器或加劲器后才能变成加劲器。在这里，我们提出了一个模型，考虑到传统的假设，但stiflers是积极的，并试图苏格兰的谣言传播者。基于密度依赖马尔可夫链的收敛性理论，给出了一种分析方法，分析了在有限均匀混合种群中，最后一个比例解的渐近性.我们在随机图和无标度网络中进行了蒙特卡罗模拟，并验证了均匀混合种群的结果可以近似于随机图，但不适用于无标度网络。此外，关于一个异质混合人口的过程中，我们得到了一组微分方程，描述的概率，一个人在每个状态的时间演化。我们的模型可以应用于研究系统中，知情的代理人试图阻止谣言传播。此外，我们的研究结果可以被认为是制定最佳的信息传播策略和方法来控制谣言传播。
2015-02-02 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Global Computation in a Poorly Connected World: Fast Rumor Spreading with No Dependence on Conductance
在本文中，我们研究的问题，如何有效地收集互连节点可以执行一个全球性的计算，在广泛研究的GOSSIP模型的通信。在该模型中，节点不知道网络的全局拓扑，并且它们在每一轮中只能与单个邻居发起联系。该模型与限制性更小的TCP模型形成对比，在TCP模型中，节点可以在单轮中同时与其所有邻居通信。在这种情况下，一个基本的问题是信息传播问题需要多少轮通信，其中每个节点都有一些信息，并需要收集所有其他信息。本文给出了一个算法，它解决了直径为$D$的网络中最多$O(D+\text{polylog}{(n)})$轮的信息传播问题，且不依赖于电导.这最多是来自$D$平凡下界的加性多对数因子，其甚至适用于RISK模型。事实上，我们证明了更强的东西是真的：任何算法，需要$T$轮在ESTA模型可以模拟$O(T +\mathrm{polylog}(n))$轮在GOSSIP模型。因此，我们证明了这两种分布式计算模型本质上是等价的。
2011-04-14 cs.DC cs.DM cs.SI
Prediction of trending topics using ANFIS and deterministic models
热门话题通常是信息在社交网络的用户之间传播的结果。这些特殊的话题可以被视为谣言。谣言的传播通常是用研究流行病传播的相同技术来研究的。这是常见的，许多数据集可能没有足够的测量变量，所以我们提出了一种方法，通过选择确定性模型给出的估计变量来研究传播者的一般行为。为了提供一个很好的近似，我们实现了自适应神经模糊推理系统（ANFIS）。因此，在我们的数值实验中，使用SIR和SIRS模型（具有延迟）的确定性方法用于两个不同的主题。因此，作者仅将ANFIS模型应用于其应用，并将确定性模型作为预处理输入变量。
2021-08-07 cs.NA math.NA physics.soc-ph
The role of centrality for the identification of influential spreaders in complex networks
网络中最有影响力的传播者的识别对于控制和理解系统的传播能力以及确保有效的信息传播（例如在谣言动态中）是重要的。最近的工作表明，有影响力的传播者的识别是不是独立的动态正在研究。例如，在分析社会传染或谣言传播时，关键的疾病传播者可能不一定是这样。此外，它已被证明，不同的度量（度，核心等）可能会识别不同的影响节点，即使是相同的动态过程，不同程度的准确性。在本文中，我们研究了九个中心性指标如何与构成不同合成和真实世界（空间和非空间）网络的节点的疾病和谣言传播能力相关。我们还提出了一个推广的随机游走可达性作为一个新的中心性措施，并推导出解析表达式，后者的措施，简单的网络配置。研究结果表明，在非空间网络中，$k$ -core和度中心性与传染病传播的相关性最强，而平均邻域度、贴近中心性和可达性与谣言动态的相关性最强.相反，对于空间网络，可达性度量在几乎所有情况下都优于其他中心性度量，无论考虑的是哪种动态。因此，我们分析的一个重要结果是，以前在合成随机网络中进行的研究不能推广到空间网络的情况。
2014-04-17 cs.SI physics.soc-ph
Critical behavior of stochastic rumors on the one-dimensional integer lattice
School of Computing, Union University（联合大学计算机学院）；Center for Exact and Natural Sciences, Federal University of Pernambuco（伯南布哥联邦大学精确与自然科学中心）
本研究在一维整数格上分析谣言传播模型，发现遗忘机制导致经典Maki-Thompson模型与变体间出现相变，并确定了临界传播速率，揭示了遗忘能创造持续信息传播的新动态。
2026-10-05 math.PR physics.soc-ph
Impacts of suppressing guide on information spreading
在现代社会中，出于不同的目的，引入导游词来抑制信息传播是很常见的。本文建立了一个基于Agent的模型，定量分析了抑制引导对信息传播的影响。我们发现，传播阈值取决于信息的吸引力和拓扑结构的社会网络，没有抑制指南。通常，人们会期望在传播过程中抑制向导的存在可能会导致整个网络中信息的扩散减少。然而，我们发现，有时情况正好相反：当有具有反转思维的受众时，抑制性引导者的操纵节点可能会导致更广泛的信息传播。这些结果可以为各类信息的舆论引导提供有价值的理论参考，谣言或新闻的传播。
2015-11-24 cs.SI physics.soc-ph
Roles of the spreading scope and effectiveness in spreading dynamics on multiplex networks
与单一网络相比，复合网络对个体间传播过程的影响主要表现在两个方面。首先，病原体或信息可以通过不同的层次一次性传播给更多的个体，扩大了传播范围。第二，通过不同的层次，一个人也可以在同一时间多次向同一个人传播病原体或信息，这使得传播更有效。为了理解传播范围和传播效果的不同作用，我们提出了一个链路重叠的多重网络上的传染病模型，其中每个交互的传播效果以及渠道的多样性（传播范围）可以由重叠链路的数量来控制.我们发现，对于泊松度分布，增加流行范围（第一个效果）比增加流行概率（第二个效果）更有效地促进传播过程。然而，对于幂律度分布，这两个因素对传播动力学的影响变得复杂。在有限系统中，提高流行概率使病原体或谣言更容易爆发。但在此之后，扩大流行范围仍然是更有效的广泛传播。本文对这些现象给出了理论结果和合理的解释，表明流行范围在传播动力学中起着重要的作用。
2017-11-28 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
How far can a rumor travel without shortcuts?
Universidad de Nariño（纳里尼奥大学）；Universidade Federal de Pernambuco（伯南布哥联邦大学）
研究探讨了在无捷径的环状网络中，谣言传播的范围与平均度数的关系，发现其规模与log n成正比。
2026-01-03 physics.soc-ph
Spreading dynamics on small-world networks with connectivity fluctuations and correlations
传染病和计算机恶意软件通过人与计算机之间的接触网络在人与计算机之间传播。这些网络具有连通性涨落、连通性相关和小世界特性。在以前的工作[A。Vazquez，Phys. Rev. Lett. 96，038702（2006）]我已经证明了连通性波动与小世界性质一起导致了一种新的传播规律，其特征在于初始幂律增长，其指数由网络上的平均节点距离确定。在这里，我将这些结果扩展到考虑在真实网络中通常观察到的连接相关性的影响。我表明，constitutive和disconstitutive连接的相关性增强和减少，分别，这种传播规律的有效性范围。作为一个推论，我得到的区域的连接波动和程度的相关性，其特征在于没有一个流行病的阈值。这些结果与传染病、谣言和信息在人类中的传播以及计算机病毒、电子邮件蠕虫和恶作剧在计算机用户中的传播有关。
2006-09-28 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph q-bio.PE
Mapping temporal-network percolation to weighted, static event graphs
许多传播和扩散过程都发生在时间网络上，其结果受到接触时间相关性的影响。这些相关性对传播媒介在节点上具有有限生命周期的过程具有特别强的影响：疾病传播（恢复时间），谣言扩散（信息的生命周期）和乘客路由（转移之间的最大可接受时间）。在这里，我们引入加权事件图作为一个强大而快速的框架，用于研究由时间尊重路径确定的连接性，其中接触之间的允许等待时间有上限。我们研究渗流的加权事件图和底层的时间网络，模拟和真实世界的网络。我们表明，这种类型的时间网络渗流是类似于定向渗流，它可以由多个序参量。
2017-09-17 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Computational Models for Commercial Advertisements in Social Networks
识别网络中值得注意的传播者对于理解传播过程和控制网络中传播的范围至关重要。拥有更多内在力量来扩大传播范围的节点非常重要，因为需要各种应用程序，例如病毒式营销，控制谣言传播或更好地了解疾病的传播。作为病毒式营销的一种应用，在固定预算的情况下实现最大化是广告业务的基本要求。分发固定数量的促销物品以最大化病毒覆盖范围可以利用影响者检测方法。为了检测这样的“影响者”节点，存在诸如度中心性（通常用作度内中心性）的局部度量或诸如k壳分解或特征向量中心性的全局度量。所有的方法都可以对图进行排序，但它们都有局限性，并且仍然没有事实上的方法用于该领域的影响者检测。在本文中，我们提出了一个扩展的k-shell算法，更好地利用k-shell分解识别病毒传播节点使用网络的拓扑特征。我们使用易感-感染-传播模型对真实网络中的传播过程进行了模拟，模拟结果表明，在相同的初始传播者数量下，我们的方法可以在同一网络中达到高达36%的人群。
2019-04-30 cs.SI physics.soc-ph
Accurate ranking of influential spreaders in networks based on dynamically asymmetric link-impact
我们提出了一个有效和准确的衡量排名的传播者，并确定有影响力的网络传播过程中。虽然边决定了节点之间的连接，但它们在传播中的具体作用应该明确考虑。连接节点i和j的边对于从i扩展到j和从j扩展到i的重要性可能不同。关键问题是节点j在通过边被i感染后，是否会接触到i本身无法直接到达的其他节点。有必要调用两个不等的权重wij和wji，根据节点i和j的邻域来表征边缘的重要性。源自节点的总不对称方向权重导致一种新的度量si，其量化了节点在扩散过程中的影响。s-shell分解方案进一步为节点分配s-shell指数或加权核心。基于si和加权核心度的排名的有效性和准确性通过将它们应用于九个真实世界的网络来证明。结果表明，它们通常优于基于节点度和k壳指数的排名，同时保持较低的计算复杂度。我们的工作代表了理解和控制疾病、谣言、信息、趋势和网络创新传播的关键一步。
2017-05-10 cs.SI physics.soc-ph
Viral Misinformation: The Role of Homophily and Polarization
在在线社交网络（OSN）上无意或有意传播未经证实的谣言（例如，出于政治原因，甚至是拖钓）可能会产生严重后果，例如最近关于埃博拉病毒的谣言对卫生保健工作者造成了干扰。在这里，我们表明，旨在量化信息消费模式的指标可能会提供有关虚假声明的病毒式传播的重要见解。特别是，我们通过分析120万Facebook意大利用户消费不同（和相反）类型的信息（科学和阴谋新闻）的样本，解决了内容流行背后的驱动力。我们发现，用户对不同内容的参与与具有相似消费模式（同质性）的朋友数量相关，这表明社交网络中某些类型的内容更有可能传播的区域。然后，我们测试扩散模式的外部样本的$4,709$故意讽刺的虚假声明，既不存在枢纽（结构属性），也不是最活跃的用户（影响者）是普遍的病毒现象。相反，我们发现，在一个错误信息无处不在的环境中，用户围绕共同信念的聚集可能会使通常暴露于阴谋故事（两极分化）成为虚假信息传播的决定因素。
2014-11-11 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
