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复杂网络上的共演化传播 精选

已有 2857 次阅读 2019-9-27 21:44 |系统分类:科研笔记

现实社会中的计算机病毒传播、流行病传播、信息扩散、创新产品推广和金融风险扩散都描述为“网络传播动力学”。科学家们致力于揭示它们的传播机制与规律,分析它们何时爆发、传播范围,并提出切实可行的预警与防控措施。分析上述问题对我们的现实社会有着重要的意义。对于政府而言,可以感知当前的舆情和疫情态势,从而采取措施来控制网络舆情和大规模流行病的爆发;对于网络电商而言,可以采取个性化推荐策略来营销产品;对于金融系统而言,可以预警早期金融风险,进而采取措施防止全球性金融危机爆发。

网络传播动力学吸引了来自物理学、网络空间安全、计算机科学、系统科学和数学等各个领域的专家,他们利用自己所在领域的研究方法来研究上述问题,取得了丰硕的研究成果。事实上,这些网络传播并非独立存在于现实生活中,而是相互作用、共同演化,形成了共演化传播动力学。例如,WNCRY勒索病毒在传播的同时,关于其解决方案和预防措施的信息也在快速扩散,在极大程度上降低了经济损失;由于HIV患者的免疫系统受到了损坏,他们更容易被其他传染病性疾病感染。科学家们对共演化传播现象、演化斑图和临界现象已经做出了一些研究,并发现了一些有趣的现象,如系统会呈现出共存阈值、一级相变和磁滞回线等。

我们在最近的一篇综述中阐述了共演化传播的最新研究进展。我们将共演化传播分为化生物传播、共演化社会传播、流行病—意识传播和流行病—资源传播四大类,重点阐述相应的理论研究方法、临界现象、相变、相互作用机制,以及网络结构对其影响等。文中指出,不同种类的共演化传播会导致不同的传播现象。对于共演化生物传播,不同传播之间的竞争作用会导致系统出现共存相,而协同作用会导致非连续相变和磁滞回线。对于共演化社会传播,抑制作用或协同作用可以导致系统相变从连续变为非连续。对于流行病—意识传播,系统则会出现超临界点。对于流行病—资源传播,合理地分配资源不仅可以抑制流行病爆发,还可能诱导系统呈现出非连续相变。最后,我们在展望中指出共演化传播仍然有大量有趣的科学问题尚待研究,如数据驱动的共演化传播建模、统一理论框架的提出、早期临界预警、影响力最大化,以及网络结构和人类行为动力学对其影响等问题。


论文全文链接:https://doi.org/10.1016/j.physrep.2019.07.001

论文信息:W. Wang, Q.-H. Liu, J. Liang, Y. Hu, T. Zhou, Coevolution spreading in complex networks, Phys. Rep. 820 (2019) 1-51.

PDF免费下载:

Coevolution spreading in complex networks(2).pdf




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