在我3月14日的一篇博文《评价节点重要性的动力学指标》中，我说明了在度量节点重要性的时候，为什么要考虑动力学的指标——且不说不同动力学类型，节点重要性排序不同，即便相同的动力学，在不同的参数条件下，网络中节点重要性的排序变化也非常大[M. Sikic et al., EPJB 86 (2013) 440]，这就使得如果不考虑动力学的性质和参数，实际上没有办法得到任何有效排序。

最近，我和刘建国在上海财经大学以及上海理工大学的研究团队合作，分析了离散的网络SIR传播动力学，在给定时间步t的情况下，如何寻找传播影响力最大的节点。与这方面以前的研究不同，我们同时考虑了传染率、康复率和有限的时间步三个参数。我们得到的带有t截断的表达式，在数值模拟中远远好于度、k-shell指数、特征向量中心性等指标。

       非常有趣的是，我们所得到的表达式，实际上可以看成是一个截断的AlphaCentrality [P. Bonacich, P. Lloyd, Social Networks 23 (2001) 191]，而我在写这篇文章的时候并没有注意到这一点。于是我们完全从另外一个方向出发给出了对于Alpha Centrality所涉及参数一个不同的更富动力学意义的解释。有兴趣的读者可以下载阅读全文，文章的结论和写作都非常便于快速阅读理解。

相关论文：

Liu,J. G., Lin, J. H., Guo, Q., & Zhou, T. (2016). Locating influentialnodesvia dynamics-sensitive centrality. Scientific Reports, 6, 21380.

免费下载链接：

http://www.nature.com/articles/srep21380