Optimal community structure for social contagions
社区结构是真实世界网络行为的一个重要因素，因为它强烈影响稳定性，从而影响传播动力学的相变顺序。本文提出了一个包含社会强化因素的社区网络的可逆社会传染模型。在我们的模型中，当接收到的信息单位数量超过其采用阈值时，个体采用社会传染。我们使用平均场近似来描述我们提出的模型，结果与数值模拟一致。数值模拟和理论分析均表明，种子的铺展动力学过程存在一级相变，当初始种子种类较多时，系统中会出现滞后回线。我们找到了一个最佳的社区结构，最大限度地扩大动态。我们还发现了一个丰富的相图与三相点，分离的非扩散阶段的两个扩散阶段。
2018-05-01 physics.soc-ph
Macro-level reinforcement tunes the transition order of reversible social contagion
Beijing Normal University（北京师范大学）
研究宏观强化如何重塑可逆传播，通过结合准静态模拟和分岔分析，揭示全局反馈产生一阶转变和滞后环及网络定位对其影响，为突发、依赖历史的可逆社会传染提供机制。
2026-07-07 physics.soc-ph
The effect of heterogeneity on hypergraph contagion models
网络社会传染过程的动力学，如意见形成和传染病传播往往是由多个节点之间的相互作用介导的。先前的研究结果表明，这些高阶相互作用可以深刻地改变传染过程的动力学，导致双稳态，滞后和爆炸性转变。在本文中，我们提出并分析了超图，即具有高阶相互作用的网络上的SIS模型的动态的基于超度的平均场描述，并以超图为例说明其适用性，其中传染由链接（成对相互作用）和三角形（三方相互作用）介导。我们考虑各种模型的链接和三角形结构的组织，以及不同的机制，高阶传染和愈合。我们发现，爆炸性的转变可以抑制的异质性的链接度分布，当链接和三角形是独立选择的，或当链接和三角形连接是正相关的，相比不相关的情况下。我们验证了这些结果与微观模拟的传染过程和来自平均场模型的分析预测。我们的研究结果表明，高阶相互作用的结构可以有重要的影响超图上的传染过程。
2020-10-06 math.DS physics.soc-ph
Local cascades induced global contagion: How heterogeneous thresholds, exogenous effects, and unconcerned behaviour govern online adoption spreading
创新、产品或在线服务的采用通常被解释为一个传播过程，在很大程度上受社会影响驱动，并受个人需求和能力的制约。为了模拟这一过程，人们通常引入行为阈值机制，如果系统满足一组条件，则可以引起全局级联的演变。然而，这些模型并没有解决时间方面的新兴级联，这在现实系统中可能会通过各种途径，从缓慢到快速的模式演变。在这里，我们通过对全球最大的互联网语音服务Skype社交网络的产品采用情况进行分析和建模，填补了这一空白。我们提供的分数行为阈值，这似乎是独立的采用自我的程度的异质性分布的实证证据。我们发现，现实世界的采用集群的结构是从根本上不同于以前的理论预期，因为脆弱的收养-引起一个单一的采用邻居-似乎是重要的，只有在本地，而自发的收养者到达一个恒定的速度和不关心的个人的参与管理全球出现的社会传播。
2016-01-29 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.data-an
Nonlinear bias toward complex contagion in uncertain transmission settings
针对异质群体传播风险常被忽略的问题，提出加权超图上的流行病模型，发现忽略异质性会导致简单传染被非线性偏向并误判为复杂传染，为推断传播机制提供警示。
2023-12-30 physics.soc-ph q-bio.PE
Fundamental properties of cooperative contagion processes
我们研究了在宿主人群中传播和持续的传染过程之间的协同效应。我们提出并分析了一个动态模型，在该模型中，受一个传染性代理$A$的个人表现出高于基线的倾向，受到第二代理$B$，反之亦然。该模型是传统的SIS（易感-感染-易感）模型用于建模单传染过程的自然扩展。我们表明，协同性改变了系统的动力学相当强的协同性时。该系统表现出不连续的相变中没有观察到的单剂传染，多稳定性，一个分离的传统的流行病阈值为不同的阈值开始和灭绝以及滞后。这些属性是强大的，并证实了随机模拟格和通用网络拓扑结构。最后，我们调查波的传播和瞬态的空间扩展版本的模型，并表明，特别是对于中间值的基线再现比的系统的特点是由各种类型的波前速度。该系统可以表现出空间异构的一些参数和负的波前速度（后退波前）的定态。两个代理模型可以作为一个起点，更复杂的传染过程，涉及几个相互作用的代理，一个模型框架，特别适合于模拟宿主种群中的微生物生态系统的传播和动态。
2017-03-20 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.soc-ph
Contagion on complex networks with persuasion
阈值模型是研究社交网络上传染过程的经典模型。我们考虑了社交网络中的非对称个体交互，并在阈值模型中引入了说服机制。具体来说，我们研究了复杂网络上级联过程中的采用和说服的组合。研究发现，引入说服机制后，系统可能会变得更容易受到全局级联的影响，并且说服机制在异构网络中的作用比在同构网络中的作用更显著：异构网络与同构网络的比较表明，在弱说服机制下，异构网络比同构网络更容易抵抗随机冲击;而在强说服下，同质网络更稳定。最后，我们研究了采用和说服阈值异质性对系统稳定性的影响。虽然这两种异质性都会引起全球级联，但当网络连接足够密集时，采用异质性的影响比说服异质性大得多。
2016-05-16 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph
The Impact of Heterogeneous Thresholds on Social Contagion with Multiple Initiators
阈值模型是复杂社会系统中传染病传播的一个简单但经典的模型。为了捕捉社会影响的复杂性，我们调查的阈值限制级联的行为在多个启动器的存在下，作为阈值的分布是不同的两个极端的情况下，相同的阈值和均匀分布的数值和分析的过渡。我们通过采用节点阈值的截断正态分布来实现这一点，并且当我们改变标准差时观察到级联大小的非单调变化。此外，对于一个足够大的传播的阈值分布，社会影响过程的临界点行为消失，取而代之的是由发起人集的大小所控制的平滑交叉。我们证明，对于一个给定的大小的发起人集，有一个特定的方差的阈值分布的意见传播最佳。此外，在合成图的情况下，我们表明，传播渐近成为独立的系统的大小，和全球级联可以出现只是由一个单一的节点添加到启动器集。
2015-11-20 cs.SI physics.soc-ph
Close and ordinary social contacts: how important are they in promoting large-scale contagion?
一个突出的问题是跨学科的兴趣是定量地了解社会接触的传染动力学中的作用。一般来说，有两种类型的接触：亲密的朋友，同事和家人等，以及与陌生人的日常接触。通常情况下，社会强化发生在密切接触者身上。考虑到这两种类型的接触，我们开发了一个基于接触的社会传染模型。我们发现，与传播动力学，随机网络有共存的连续和不连续的相变，但异构网络的过渡是连续的。我们还发现，普通接触在促进大规模传播中起着至关重要的作用，而紧密接触的数量不仅决定了随机网络中相变的性质，而且决定了爆发阈值的大小.对于来自现实世界的异构网络，大量的密切接触者影响流行阈值，而其在促进传播中的作用取决于分配给它的采纳阈值。首先，普通接触者和密切接触者之间的强烈相互作用是产生普遍传播的必要条件。事实上，只有当有合理长度的传播路径，涉及密切和普通接触，才有可能大规模爆发社会传染病。第二，当阈值和普通接触者之间的传播率都很小时，异质网络中大量的密切接触者通过枢纽节点之间的传播渠道促进了传染病的爆发和传播。我们开发了一个理论框架，以获得对随机网络的主要研究结果的分析理解，并得到广泛的数值计算的支持。
2018-11-09 cs.SI physics.soc-ph
Social contagion on higher-order structures
在本章中，我们讨论了高阶结构对社会传染的SIS样过程的影响。在简要的动机介绍之后，我们说明了网络上的标准SIS过程以及简单和复杂传染之间的区别，我们介绍了高阶结构上的传播过程，从超图上最一般的公式开始，然后转向几种平均场和异质平均场方法。结果突出了考虑高阶传染效应所带来的丰富现象学：观察到连续和不连续的转变，并出现临界质量效应。最后，我们对流行病转变的性质和验证这些模型的数据的一般需求的理论结果进行了简短的讨论。
2021-03-05 cs.SI physics.soc-ph
Dynamics of social contagions with local trend imitation
社会传染动力学的研究还没有包括对普遍存在的局部趋势模仿（LTI）特征的理论分析。我们提出了一个具有帐篷状采纳概率分布的社会传染模型，以研究这种LTI特征对行为传播的影响。我们还提出了一个广义的基于边缘的房室理论来描述所提出的模型。通过大量的数值模拟和理论分析，我们发现在相变中存在一个交叉点：当LTI容量较强时，最终行为采纳规模的增长呈现二阶相变。当LTI容量较弱时，我们看到一阶相变。对于给定的行为信息传输概率，存在一个最优的LTI容量，使最终的行为采纳大小最大化。最后，我们发现，上述现象并没有定性地影响异质度分布。我们提出的理论与模拟结果一致。
2017-09-24 physics.soc-ph
Epidemic Spreading on Activity-Driven Networks with Attractiveness
我们研究SIS传染病传播过程展开最近概括的活动驱动的建模框架。在这个时变网络模型中，每个节点由两个变量描述：活动性和吸引力。第一，描述了形成联系的倾向。第二，定义吸引他们的倾向。我们推导出分析考虑的时间尺度驱动的接触和传染的演变可比的流行阈值。这些解是通用的，适用于任何活动和吸引力的联合分布。通过考虑异质分布和两个变量之间的不同相关性进行的大规模数值模拟，证实了理论图片。我们发现吸引力的异质分布改变了传染过程。特别是，在两个变量之间不相关和正相关的情况下，异质吸引力促进了传播。相反，活动和吸引力之间的负相关阻碍了传播。所提出的结果有助于了解时变网络的动力学性质及其对在其结构上展开的传染现象的影响。
2017-09-11 cs.SI physics.soc-ph
Simpson's paradox explains the ubiquity of nonlinear, threshold, and complex contagions
Vermont Complex Systems Institute, University of Vermont（佛蒙特大学佛蒙特复杂系统研究所）；Department of Computer Science, University of Vermont（佛蒙特大学计算机科学系）；Complexity Science Hub, Vienna（维也纳复杂科学中心）；Santa Fe Institute（圣塔菲研究所）；Département de physique, de génie physique et d’optique, Université Laval（拉瓦尔大学物理、物理工程与光学系）；Centre interdisciplinaire en modélisation mathématique, Université Laval（拉瓦尔大学跨学科数学建模中心）；Department of Mathematics & Statistics, University of Vermont（佛蒙特大学数学与统计系）；Department of Physics, the Roux Institute at Northeastern University（东北大学鲁克斯学院物理系）；Network Science Institute, the Roux Institute at Northeastern University（东北大学鲁克斯学院网络科学研究所）
研究指出辛普森悖论可解释复杂传染现象的普遍性，揭示局部相关性和异质性可能产生非线性效应的 illusion，提出 Simpson's contagion 概念，强调模型选择需考虑相关性和异质性。
2026-05-01 physics.soc-ph
Social contagion with degree-dependent thresholds
我们研究的情况下，人们的影响力是异质分布的阈值模型的意见传播。我们专注于平均意见的响应，作为出度（邻居的数量）之间的趋势-有效地影响节点的强度-和采用新产品或意见的阈值之间的函数。我们发现，如果耦合是非常积极的，系统的最终状态将是不同意见的混合，否则它将收敛到一个共识状态。我们发现，这不能简单地解释为一个相变，但出现的组合机制和它们的相对优势，在不同的区域的参数空间。
2016-12-27 cs.SI physics.soc-ph
Dynamics of social contagions with limited contact capacity
个体总是受到时间、精力等非弹性资源的限制，从而限制了个体对社会交往的投入和交往能力。接触能力在社会传染动力学中起着重要的作用，但迄今为止还没有理论分析。在本文中，我们首先提出了一个非马尔可夫模型来理解接触能力对社会传染的影响，其中每个人只能接触并传递信息给有限数量的邻居。然后，我们开发了一个异构的边缘为基础的房室理论，这个模型，并获得了显着的协议与模拟。通过理论分析和仿真实验，我们发现，增大接触容量会使网络对行为传播更加脆弱。有趣的是，我们发现，这两个连续和不连续的依赖最终采用的大小上的信息传输概率可以出现。并且两种依赖之间存在交叉现象。更具体地说，只有当度指数大于某个临界度指数时，才能通过增大接触容量来诱导交叉现象，而当度指数小于临界度指数时，对于任何接触容量，最终行为采纳规模总是连续增长的.
2015-07-28 cs.SI physics.soc-ph
Contagion processes on the static and activity driven coupling networks
网络结构的演化与流行病的传播是共同共存的动力学过程。在大多数情况下，网络结构被视为静态或时变的，假设整个网络是在同一个时间窗口中观察。在本文中，我们考虑的传染病传播的静态和时变结构的网络。同时，假设时变部分与传染病传播具有相同的时间尺度。我们引入了一个静态和活动驱动耦合（SADC）网络模型来描述静态（强）结构和动态（弱）结构之间的耦合。在SADC模型上，研究了强结构为均匀度分布和非均匀度分布的SIS和SIR模型在不同耦合策略下的流行阈值.由SADC模型得到的理论阈值可以恢复和推广静态和时变网络中的经典结果。研究表明，在SADC网络中，当平均度保持不变时，弱结构使得同向耦合的传染病更容易爆发，而异向耦合的传染病更难爆发。此外，我们发现存在一个阈值比率的薄弱结构有实质性的影响，对流行病的爆发。这促进了我们理解为什么即使我们限制了人口的流动，流行病仍然可以在一些社交网络中爆发。
2015-12-07 cs.SI physics.soc-ph
Complex Contagions with Timers
大量的努力已经投入到试图在网络上建立社会影响力的模型中，包括行为、规范和思想的传播。大多数社会影响力模型倾向于假设个体对邻居状态的变化做出反应而没有任何时间延迟，但在社会背景下，这往往不是真的，因为（出于各种原因）不同的代理人可能有不同的反应时间。为了研究这种情况下，我们引入了一个定时器的想法到阈值模型的社会影响。节点上计时器的存在延迟了采用-即，状态的变化-每个代理，这反过来又延迟了其邻居的采用。对于一个分布式定时器，其中所有节点都表现出相同的延迟量，采用延迟也是均匀的，因此节点的采用顺序保持不变。然而，异质分布的定时器可以改变节点的采用顺序，从而改变状态变化在网络中传播的“采用路径”。使用阈值模型的社会传染，我们说明，异构定时器可以加速或减速的传播相比，一个类似的情况下，同质定时器的采用，我们调查这种加速或减速的定时器分布和网络结构的关系。通过修改Watts阈值模型的一对近似，我们推导出采用者分数的时间演化的解析近似，并且我们发现与数值计算很好的一致性。我们还研究了我们的新的计时器模型的网络构建的经验数据。
2017-06-13 cs.SI math.DS math.PR
Unveiling the impact of cross-order hyperdegree correlations in contagion processes on hypergraphs
Network Science Institute, Northeastern University London（东北大学伦敦网络科学研究所）；Department of Network and Data Science, Central European University（中欧大学网络与数据科学系）；Department of Mathematics, Northeastern University（东北大学数学系）
提出有效超度模型（EHDM）研究超图上的SIS传播动力学，发现跨阶度相关性（如节点在成对与高阶交互中的枢纽一致性）会改变传播阈值和最优控制策略。
2026-06-16 physics.soc-ph
The Scaling of Human Contacts in Reaction-Diffusion Processes on Heterogeneous Metapopulation Networks
我们提出了新的经验证据，基于Twitter上的数百万次互动，证实了人类接触与人口规模有关。我们将这样的观察到一个反应扩散集合种群框架提供了一个分析表达式的全球入侵阈值的传染过程。值得注意的是，人类接触的规模被发现有利于传播动态。我们的研究结果表明，人类相互作用的尺度特性可以显着影响人类接触介导的动力学过程，如疾病的传播，和思想。
2014-11-26 physics.soc-ph q-bio.PE
Quantitative Analysis of Social Influence & Digital Piracy Contagion with Differential Equations on Networks
本文结合 ODE 仓室模型与图上网络微分方程分析数字盗版传播，利用媒体宣传和度块近似推导持续阈值并提出控制策略。
2023-09-27 physics.soc-ph
Aging in binary-state models: The Threshold model for Complex Contagion
二元状态模型是那些组成元素只能出现在两种可能的配置中的模型。这些模型是基本的数学处理的一些现象，如自旋相互作用的磁性，观点动力学，谣言和信息传播的社会系统等，在这里，我们专注于研究非马尔可夫效应与老龄化的二元状态动力学在复杂网络。老化被认为是代理人的属性，他们在当前状态下的时间越长，就越不容易改变状态，这会产生异质的活动模式。我们分析在这种情况下，阈值模型的复杂传染病，这已被提出来解释，例如，采用新技术的过程中，代理需要反复确认的几个接触（直到达到一个给定的邻居分数阈值）改变状态。我们的分析逼近很好地描述了Erdös-Rényi、随机-规则和Barabási-Albert网络中的广泛数值模拟。虽然老化不会改变传播条件，但它会减缓级联动态向完全采用状态的发展：采用者在时间上从原始模型的指数增长被拉伸指数或幂律所取代，这取决于老化机制。在几种近似下，我们给出了级联条件的解析表达式，并为指数，幂律和拉伸指数增长规律的采用者密度的指数。除了网络，我们还通过数值模拟描述了二维晶格中阈值模型的老化效应。
2022-11-24 physics.soc-ph
Master equation analysis of mesoscopic localization in contagion dynamics on higher-order networks
传染病的简单模型倾向于假设个体的随机混合，但真正的相互作用不是随机的成对相遇：它们发生在各种类型的聚集体中，如工作场所、家庭、学校和音乐会，最好用高阶网络结构来描述。我们使用基于组的近似主方程对高阶网络上的传染进行建模，在该方程中，我们跟踪一组节点内的所有状态和相互作用，并假设它们之间存在平均场耦合。使用易感-感染-易感动力学，我们的方法揭示了一个介观局部化制度的存在，其中疾病可以集中和自我维持，只有在网络整体组织中的大群体周围。在这种情况下，相变是模糊的，其特征在于基团的不均匀活化。在中观层次上，我们观察到相同大小的组内感染节点的分布可以非常分散，甚至是双峰。当考虑异构网络，无论是在节点和组的水平，我们分析表征与介观局部化的结构参数空间中的区域。我们把这种现象的角度与特征向量本地化，并讨论如何重点高阶结构需要辨别更微妙的本地化在介观层次。最后，我们讨论了介观本地化如何影响结构干预的反应，以及这个框架如何为广泛的动态提供重要的见解。
2020-11-05 nlin.AO physics.soc-ph
Efficient Gillespie algorithms for spreading phenomena in large and heterogeneous higher-order networks
Universidade Federal de Viçosa（维索萨联邦大学）；Institute for Biocomputation and Physics of Complex Systems (BIFI), University of Zaragoza（萨拉戈萨大学复杂系统生物计算与物理研究所 (BIFI)）；Department of Theoretical Physics, Faculty of Sciences, University of Zaragoza（萨拉戈萨大学理学院理论物理系）；National Institute of Science and Technology for Complex Systems, Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas（巴西物理研究中心复杂系统科学与技术国家研究所）；Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo（圣保罗大学数学与计算科学学院）
研究高阶网络中传播现象，开发高效 Gillespie 算法，通过纳入虚拟过程降低计算复杂度，以易感-感染-易感模型为基准，算法性能大幅提升，能模拟大规模异构网络，建立了可扩展连续时间模拟的通用框架。
2026-07-21 physics.comp-ph physics.soc-ph
Analytic solution of Markovian epidemics without re-infections on heterogeneous networks
本文针对无重复感染的异构网络马尔可夫流行病模型，给出了连续时间仓室过程的解析闭式解，将特征值与接触图割集关联，并解析求解了SI和SIR过程，同时指出该方法可扩展至非马尔可夫、时序网络及单纯形传染等更复杂情形。
2023-11-28 physics.soc-ph
When heterogeneity drives hysteresis: Anticonformity in the multistate $q$-voter model on networks
Wrocław University of Science and Technology（弗罗茨瓦夫科技大学）
该研究发现，在网络上的多态q-投票者模型中，异质性可导致相变类型从连续变为不连续，并提供了新的对偶近似结果。
2025-11-25 physics.soc-ph
Universal nonlinear infection kernel from heterogeneous exposure on higher-order networks
不同环境中的个体共居是在社交网络上暴露于传染病的重要前提。标准的流行病模型未能捕捉到这种情况的潜在复杂性，因为（1）忽略了接触的高阶结构，这些接触通常发生在工作场所、餐馆和家庭等环境中;（2）假设接触受感染的接触者与感染风险之间存在线性关系。在这里，我们利用超图模型来拥抱环境的异质性和这些环境中的个体参与的异质性。我们发现，结合异质性暴露与最小感染剂量的概念，导致感染接触者和感染风险之间的普遍非线性关系。在非线性感染核函数下，传统的流行病理论随着不连续转变、超指数传播和滞后现象的出现而瓦解。
2021-07-27 nlin.AO physics.soc-ph
Abrupt transition of the efficient vaccination strategy in a population with heterogeneous fatality rates
在大多数国家，有效的SARS-CoV-2疫苗供应不足，需要有效的疫苗接种策略，以尽量减少疾病造成的损害。目前，许多国家按年龄递减顺序（即死亡率递减顺序）为其人口接种疫苗，以尽量减少疾病造成的死亡;然而，需要对这一战略的有效性进行定量评估。我们采用可治愈-感染-恢复-死亡（SIRD）模型来研究各种疫苗接种策略。我们构建了一个具有异质接触率和病死率的集合种群模型，并研究了疫苗接种策略对降低流行病死亡率的有效性。我们发现，目前在许多国家采用的基于死亡率的策略，是更有效的传染率高，疫苗供应低，但接触为基础的方法优于基于死亡率的策略时，有足够高的疫苗供应。我们确定了一个不连续的过渡的最佳疫苗接种策略和路径依赖类似的滞后。这种过渡和路径依赖意味着，结合基于死亡率和基于接触的战略是无效的，在减少死亡人数。此外，我们证明了这种现象发生在现实世界的流行病中，如结核病和COVID-19。我们还表明，即使考虑到复杂的流行阶段、疫苗功效和再感染，本研究的结论也是有效的。
2022-09-02 physics.soc-ph q-bio.PE
Predicting the sources of an outbreak with a spectral technique
疾病的传染病传播可以用接触网络来描述，该网络的节点是人或传染中心，并将他们之间的异质关系联系起来。我们提供了一个程序来识别多个爆发源或其近邻。我们的方法是基于一个简单的频谱技术，只需要无向接触图的知识。该算法进行了测试的各种图表收集疫情，包括流畅性，H5N1，Tbc，在城市和农村地区。结果表明，谱技术是能够识别的源节点，如果图的近似树充分。
2012-11-10 cs.SI math-ph math.MP
Ordering dynamics and aging in the Symmetrical Threshold model
本文研究对称Granovetter-Watts模型的相行为及老化效应，发现三种相态，引入老化后稀疏网络的混合相被新相取代，并通过近似主方程理论准确描述了模拟结果。
2023-07-25 physics.soc-ph
Concurrency and reachability in tree-like temporal networks
从简单的传染到复杂的级联，网络特性控制着各种传播过程的速度和程度。最近，传播过程的分析已经从静态网络扩展到时间网络，其中节点和链接出现和消失。我们专注于“可访问性”的影响，是否有一个时间上一致的路径从一个节点到另一个，和“可达性”，相应的“可访问性图”表示的时间网络的密度。因此，可达性的水平固有地限制了时间网络上任何传播过程的可能程度。我们研究可达性的整体水平的边缘和凝聚在所有边缘的网络结构的凝聚力之间的时间并发。我们使用模拟结果，并开发异构平均场模型预测随机网络，以更好地量化底层时间网络的属性如何调节可达性。
2019-05-21 physics.soc-ph
Epidemic processes in complex networks
近年来，研究界已经积累了大量证据，证明在广泛的生物和社会技术系统中出现了复杂和异质的连接模式。现实世界网络的复杂性质对各种系统中发生的平衡和非平衡现象的行为有着深远的影响，而传染病传播的研究对于我们理解复杂网络中动力学过程的展开至关重要。对异质网络中传染病传播的理论分析需要发展新的分析框架，它已经产生了具有概念和实际意义的结果。对有关流行病过程的大量研究活动进行了连贯和全面的回顾，详细介绍了成功的理论方法，并明确了它们的局限性和假设。物理学家、数学家、流行病学家、计算机科学家和社会科学家在研究传染病传播方面有着共同的兴趣，并依赖于类似的模型来描述病原体、知识和创新的传播。因此，在重点介绍传染病建模中的主要结果和典型模型的同时，还介绍了关于广义社会传染过程的主要结果。最后，研究活动的最前沿的研究传染病传播的共同进化，耦合，随时间变化的网络。
2015-09-18 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Service adoption spreading in online social networks
人们采用创新、产品或在线服务的集体行为通常被解释为在整个社会结构中传播的现象。这一过程可以说是由社会影响、社会学习和媒体等外部影响驱动的。对这种过程的观察可以追溯到罗杰斯和巴斯的开创性研究，他们的数学模型有两个方向：一个范式，称为简单传染，将采用传播与流行病过程联系起来。另一个，命名为复杂的传染病，是有关的行为阈值，并成功地解释了出现的大级联的采用，导致快速蔓延的经验数据中经常看到的。最近，由于大型数字社交网络和行为数据集的可用性，对现实世界采用过程的观察变得更加容易。这使得同时研究网络结构和动态的在线服务采用，揭示的机制和外部影响的时间演变的行为或创新采用。这些进步导致了社会传播现象的更现实的模型的发展，这反过来又提供了各种经验采纳过程的非常好的预测。在本章中，我们回顾了最近的数据驱动的研究，解决现实世界的服务采用过程。我们的研究提供了第一个详细的经验证据的异质性阈值分布的采用。我们还描述了这种现象的建模与正式的方法和数据驱动的模拟。我们的目标是了解已确定的社会机制对服务采用传播的影响，并为未来的研究提供潜在的新方向和开放的问题。
2017-06-29 cs.SI physics.soc-ph
