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基于网络结构和动力学特征的节点重要性识别方法

已有 9779 次阅读 2016-8-23 12:16 |系统分类:论文交流

节点重要性识别和重要节点识别是不同的问题。节点重要性识别需要对系统中所有节点的影响力进行评估,而重要节点识别只需要关注系统中的一部分节点。另外,节点重要性的根本问题是对节点影响范围的期望值进行估计,而重要节点识别只需要对重要节点的影响力进行准确排序就可以了。相比较而言,排序的难度要小于影响范围的估计。这也是我们小组一直关注于节点重要性估计的原因。

节点重要性识别对于疾病传播,信息扩散,广告营销等都具有重要意义。已有的节点重要性识别或者基于全局、局部的网络结构特征,或者基于节点在网络中所处的位置,再或者基于网络动力学特征。项目组把网络的结构信息和传播动力学特征进行耦合,利用差分方程考察SIR和SIS模型的传播过程,发现在有限传染步数的条件下,该方法可以对节点影响力进行精确排序。尤其当传染概率非常小的条件下也可以在传播初期准确识别出传染源。进一步理论分析发现,当传染步数增加的情况下,该方法的结果趋近于基于特征向量方法得到的节点重要性排序结果。

需要注意的是我们的方法与Klemm[SR 2,292(2012)]方法存在非常大的不同。我们的方法关注使用差分方法实现SIR或SIS模型,尤其希望在传染初期就能够对传播源进行识别和定位,因为这是在实际应用中迫切需要解决的问题。因此,两者关注的科学问题存在显著差异。从实际效果看,我们的方法无论对于大的,还是小的传染概率都可以准确识别传染源,效果比Klemm要好很多很多。考虑到两者的科学问题并不一致,把两者拿来比较是不合适的。


Scientific Reports 6, 21380 (2016).pdf




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1 刘拴宝

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