已有很多学者和科学家在研究复杂网络上的传播动力学问题，并取得了一系列的研究成果。是否能够以及如何才能利用某时刻传播的瞬间状态，预测传播的演化过程呢？这一基本问题,目前还很少有学者进行深入研究。而这一问题本身对信息传播与控制有着重要的理论和现实意义。

针对这一基本问题，电子科技大学，大数据研究中心，数据挖掘与推理研究所的陈端兵副教授和瑞士弗里堡大学曾安、肖锐两位博士一起提出了一种简单而有效的传播概率与传播规模的预测方法。基于被学术界广泛接受的“易感-染病-免疫”动力学模型，陈端兵等人提出了一种有效估计特定感染节点在被感染之前，已被感染的邻居数量的迭代计算方法，并在此之上发展出了一套传播概率的预测方法。在小世界和无标度网络模型以及真实网络中的实验结果表明，该方法能够很好地预测传播概率。在预测的传播概率基础上，采用平均场模型进一步对传播规模进行了预测，也取得了很好的结果。

D.-B Chen（陈端兵）, R. Xiao（肖锐）,A.Zeng（曾安）.  Predicting theevolution of spreading on complex networks. Scientific Reports， 2014， 4： 6108

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