最近我和中科大的谢家荣师弟，电子科技大学的唐明副教授，以及去访问美国的合作导师来颖诚教授在Chaos 上发表了一个疾病传播的工作：

Suppression of epidemic spreading in complex networks by local information based

behavioral responses,Hai-Feng Zhang, Jia-Rong Xie, Ming Tang, and Ying-Cheng Lai, Chaos 24, 043106 (2014).

之前关于个体行为反应对疾病传播阈值以及传播范围的影响已有大量的研究，在已有的研究中多假设个体根据邻居中的“感染比例”或者整个网络的“感染比例”动态调节传播率。

打个比方，某个人有100个邻居，另一个人有10个邻居，前一个人有50个邻居被感染，后一个人有5个邻居被感染，那么考虑“感染比例”时，两个人的感染比例都是0.5，但是我们明显可以发现前者被感染的可能性远大于后者。同时，之前的研究仅仅研究一种传播模型，比如SIS或者SIR传播模型，而实际上由于SIR传播模型的不可逆性，因此在分析方法上也SIS模型也大不相同。

因此在本文中我们从理论和模拟上分析了基于“感染个数”动态改变传播率的SIS和SIR传播模型，针对两种模型分别利用平均场方法和渗流理论给出在此机制下疾病爆发的传播阈值。

注：此论文被编辑highlight了一把：http://scitation.aip.org/content/aip/journal/chaos;jsessionid=6cprb68424sij.x-aip-live-06