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网络节点异质性预测研究及其对网络中信息-疾病耦合动力学行为的影响
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作者：马丽丽 刘强 郭全通 裴艳波 李琳
出版社：首都经济贸易大学出版社出版时间：2024-05-01
开本： 16开 页数： 124
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网络节点异质性预测研究及其对网络中信息-疾病耦合动力学行为的影响 版权信息

网络节点异质性预测研究及其对网络中信息-疾病耦合动力学行为的影响 本书特色

近年来，随着复杂网络研究的不断成熟，其在各个领域的应用越来越频繁，并展现出很好的应用效果。随着大数据时代的到来，网络规模越来越大，想要得到具体的网络结构显得越加困难，因此，对网络中一些关键特性如节点异质性的预测是十分必要的。除此之外，社交网络和新媒体等平台的大量涌现使得耦合传播动力学过程的研究具有重大的理论研究和实际应用背景，其对阻止传染病的传播、加快或者抑制信息扩散、高效搜索算法的设计等具有重要指导意义。而网络节点异质性对网络中的传播动力学行为有着至关重要的作用，本著作正是从这一点出发，介绍网络节点异质性预测以及节点异质性在信息-疾病耦合传播动力学研究中的影响。

网络节点异质性预测研究及其对网络中信息-疾病耦合动力学行为的影响 内容简介

近年来，随着复杂网络研究的不断成熟，其在各个领域的应用越来越频繁，并展现出很好的应用效果。随着大数据时代的到来，网络规模越来越大，想要得到具体的网络结构显得越加困难，因此，对网络中一些关键特性如节点异质性的预测是十分必要的。除此之外，社交网络和新媒体等平台的大量涌现使得耦合传播动力学过程的研究具有重大的理论研究和实际应用背景，其对阻止传染病的传播、加快或者抑制信息扩散、高效搜索算法的设计等具有重要指导意义。而网络节点异质性对网络中的传播动力学行为有着至关重要的作用，本著作正是从这一点出发，介绍网络节点异质性预测以及节点异质性在信息-疾病耦合传播动力学研究中的影响。

网络节点异质性预测研究及其对网络中信息-疾病耦合动力学行为的影响网络节点异质性预测研究及其对网络中信息-疾病耦合动力学行为的影响 前言

前言



近年来，随着复杂网络研究的不断成熟，其在各个领域的应用越来越频繁，并展现出很好的应用效果。随着大数据时代的到来，网络规模越来越大，想要得到具体的网络结构显得越加困难，因此，对网络中一些关键特性如节点异质性的预测是十分必要的。除此之外，社交网络和新媒体等平台的大量涌现使得耦合传播动力学过程的研究具有重大的理论研究和实际应用背景，其对阻止传染病的传播、加快或者抑制信息扩散、高效搜索算法的设计等具有重要指导意义。而网络节点异质性对网络中的传播动力学行为有着至关重要的作用，本书从这一点出发，介绍网络节点异质性预测以及节点异质性在信息-疾病耦合传播动力学研究中的影响。

首先，本书较为全面地总结了网络节点异质性度量的方法，在此基础上，结合复杂网络潜在度量空间思想，提出基于潜在度量空间的节点异质性预测机制。实验结果表明，该预测机制在预测网络中较为重要的节点集合时，具有较好的效果，对提高随机攻击的破坏力及降低攻击成本有较大的帮助。其次，寻找适合多重网络上耦合传播动力学过程的模型进而深入探究其动力学本质是近年来网络科学研究的热点之一，本书围绕多重网络上信息-疾病耦合传播动力学现象的机理进行深入研究，提出了多重网络上的信息-疾病异质耦合传播模型LACS。由于信息传播和疾病扩散呈现出不同的特征，本书用阈值模型和传染病模型SIS来对其分别建模。结果表明，疾病暴发阈值和*终感染比例都呈现出了特殊的两阶段现象，尤其是疾病暴发阈值在信息层阈值参数的影响下存在一个突然的相变，这对疾病的控制提出了一个全新的视角。*后，除了研究传播模型所造成的差异外，本书还研究了节点异质性对信息-疾病耦合动力学行为的影响。通过比较度度量和K-core度量下不同模型的结果，我们发现在K-core度量之下，疾病传播过程宏观上表现出对模型设置的鲁棒性，这对深入理解多平台下节点异质性对传播过程的影响具有重要意义。

网络节点异质性预测研究及其对网络中信息-疾病耦合动力学行为的影响 目录


1绪论

11研究背景及意义

12国内外研究进展及趋势

13本书的组织结构



2网络节点异质性研究

21引言

22网络节点中心性度量

23网络中的节点中心性预测研究

24总结和讨论



3多重网络上的信息-疾病耦合传播动力学研究

31引言

32局部感知控制传染病传播模型（LACS）

33基于LACS模型的微观马氏链（MMCA）方法

34耦合动力学过程的仿真

35总结和讨论



4个体异质性对信息-疾病耦合动力学过程的影响

41引言

42不同度量下多重网络的异质性局部感知控制模型

43异质LACS模型上的耦合动力学过程

44不同生成网络上的动力学过程仿真

45HIV1实际多重网络上的动力学过程仿真

46总结和讨论



5节点异质性对社交网络中信息动态竞争传播过程的影响

51引言

52网络数据集介绍

53信息动态竞争传播模型

54数值模拟结果

55总结和讨论



6结论与展望

61结论

62展望



参考文献
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网络节点异质性预测研究及其对网络中信息-疾病耦合动力学行为的影响 作者简介

马丽丽，博士，首都经济贸易大学统计学院数据科学系主任。研究方向为网络科学、社交网络、非结构化数据分析。教授课程为线性代数、概率论、多元统计分析、应用回归分析、随机过程等。

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