谣言传播中PA-BDI个体模型的研究

谣言传播中个体模型的研究,主要从个体的主体思维过程出发,采用BDI模型进行建模研究,谣言传播网络中的个体角色完全对等。但是在实际的谣言传播网络中,由于政府部门等公共个体的行为对普通个体的行为具有很大的影响,所以谣言传播中个体的角色并不完全对等。在公共权威（Public Authority,PA）对个体影响的基础上,把公共权威引入BDI,提出基于公共权威的PA-BDI模型,进行不对等谣言传播网络中个体模型的研究。     

基于Agent动态加权二部无标度网络的异性HIV传播与政策调控模型

HIV的传播是个体的行为、疾病的干预措施和个体之间的社会网络协同演化的结果。提出了基于agent的动态加权二部无标度网络方法的异性HIV传播和干预仿真模型。二部网络中的女性人群根据高危行为不同分为普通人群和女性性工作者(Female Sex Workers,FSW),男性人群根据高危行为不同分为普通人群和女性性工作者客户(Clients of female sex worker,CSW)。给出了利用配置模型快速生成指数可调的异性二部无标度网络的生成算法,其根据异性二部网络中单位时间内性行为次数的分配算法确定二部网络中边的权值,构成二部加权无标度网络。网络中的伙伴关系有固定关系、偶然关系型和临时关系,二部网络中的边可随边的维持时间的结束而断开和重连,网络具有动态特性。个体/agent模型描述了个体高危行为、病程、个体社会结构与干预措施之间的相互影响关系。仿真实验分析了个体高危行为是否采用安全措施、是否参加自愿咨询检测和是否参加抗病毒治疗等干预措施对疾病传播的影响。     

基于多特征信息传播模型的微博意见领袖挖掘

在线社交网络中的意见领袖通常是指在社交网络的信息传播中具有较大社会影响力的个体。针对当前意见领袖挖掘方法中只考虑社交网络的拓扑结构和节点的个体属性,缺乏信息传播中交互特征的问题,该文提出了基于扩展独立级联模型,并融入网络结构特征、个体属性和行为特征的意见领袖挖掘模型(extended independent cascade, EIC)。该模型以个体属性、个体在信息传播过程中的交互行为建立加权的传播网络,利用改进的CELF(cost effective lazy forward)算法,挖掘网络中影响力较大的个体。通过实验验证,在意见领袖的扩展核心率指标上,该算法优于拓扑结构类算法,且具有较好的稳定性,同时并未降低意见领袖的传播范围。     

注射吸毒人群HIV动态分层Agent网络传播模型

基于配置模型建立一个静脉注射吸毒人群HIV传播的动态分层Agent复杂网络模型,用于模拟HIV在现实共用针具吸毒网络中的传播。在该模型中,共享吸毒网络中的个体分为core层、inner层和outer层,对应吸毒人员中的高危人群、中等危险人群和一般危险人群。网络中层内连接较强,而层间连接较弱,由可调概率矩阵控制。网络中的人群总数可以变化,节点间的连边可以断开和重连,网络具有动态特性。网络中的个体Agent中包括了感染、病程发展以及自愿咨询与检测、国家的免费治疗和免费针具交换等干预政策对个体行为改变、病程和传播的影响机制。仿真实验结果表明,该模型能正确反映不同危险行为层的吸毒人群网络中HIV传播的特点。     

基于元胞自动机的网络舆论激励模型

为了研究网络舆论的传播过程及发展趋势，建立了一个基于元胞自动机的网络舆论激励模型，用于模拟网络舆论形成过程中个体发表言论数的变化以及个体观点的变化。在模型中，将网络空间的个体抽象为以情感描述的元胞，用情感倾向度和情感倾向度门限来确定元胞发表言论的状态，用情感激励来描述元胞的移动规则。同时，该模型考虑了个体数量增减和社会突发事件对网络舆论传播的影响，从而更能准确地模拟网络现实事件。     

考虑个体移动和局域控制的SIR传染模型

为了能够有效地对疾病传播进行建模和分析,提出了带有个体移动性的考虑局部感染程度和局部控制程度的SIR模型,引入了感染半径和控制半径的概念.在二维平面空间的基础上,首先介绍了带有个体运动的模型,然后将此模型与改进的SIR模型结合,通过大量的数值仿真分析感染半径和控制半径对疾病传播的影响;同时,还利用数值仿真研究了移动个体密度和个体运动方向对疾病传播的影响;此外,基于改进的SIR模型提出了一些能够抑制疾病传播的直观控制策略,如对感染个体进行隔离、控制以及对人群进行疏散等.     

个体特征对在线社会网络中信息传播的影响

为研究个体特征对在线社会网络中信息传播的影响,结合个体特征、社会加强和信息属性,提出一个简单的信息传播模型。在传播模型中主要考虑记忆效应、社会加强、信息属性和个体特征这4个因素,并根据服从均匀分布与幂律分布的个体在规则网络、WS小世界网络、BA无标度网络上传播信息的能力,对此进行仿真实验,同时在Facebook上进行实证研究。结果表明,不论哪种情况下,信息的传播速度遵循BA无标度网络最快,规则网络最慢的规律,规则网络的稳定时间也最长。Facebook的传播图与BA网络的结果图类似。     

概率网络传播的干预策略验证

在现实生活中,疾病,病毒和火情等在人群、计算机、森林等网络中的传播可以对社会造成严重的影响,可能大规模疫情的爆发,计算机的大规模瘫痪,或者火情的急剧蔓延,其带来的损失是无法估量的。因此,设计合理的干预策略,即在网络传播线路中选取适当的个体,通过注射防疫针,安装软件补丁,分配消防人员等各种方式,对各种危害进行有效地控制,具有重要的使用价值。文章以概率网络传播模型为研究对象,然后采用时序逻辑表示出相应的干预策略目标并通过概率模型检测方法找出有效的干预策略。     

无标度网络中考虑个体重视的传染病传播研究

分析传染病传播动力学行为是复杂网络研究的基本问题之一,现有的传染病传播模型研究没有充分考虑到传染病传播过程中人为因素的影响,即易染个体在传染病传播过程中的行为反应。针对以上问题提出了一种改进的无标度网络中具有个体重视的SIR传染病传播模型。利用平均场理论方法,分析了所提模型的动力学行为。研究了在无标度网络中具有个体重视的易染个体的比例和个体重视度对传染病传播的影响。理论分析和数值模拟结果表明,增大具有个体重视的易染个体的比例和增加易染个体的重视度,可以有效地改善传染病的传播阈值、传播的速度和爆发的规模。     

超网络中的舆情传播模型及仿真研究*

现实中,个体受到来自不同社会关系网络中所有邻居的信息传播的影响。引入超网络刻画个体的复杂社交关系,基于传染病学建模的思想,模拟超网络中的舆情传播过程。对比分析舆情在超网络和复杂网络结构下的传播过程。当超网络的结构参数取特定值时,模型可以退化为复杂网络模型。进一步,测试超网络结构参数、传播率、恢复率及初始传播节点对舆情传播的影响。探讨舆情的传播时间和波及范围,进而揭示网络舆情的传播规律。     

基于人际关系的传染病传播仿真模型研究

通过建立一种基于人际关系的传染病传播仿真模型对传染病传播过程以及预测在相关防控措施下疫情发展的趋势进行研究。基于人际关系描述个体间的接触与交互,以个体为单位建立仿真模型,根据中国卫健委平台收集武汉地区COVID-19疫情的初期数据调整模型参数,估算基本再生数（R0）验证模型,并模拟不同疫情防控手段的场景,探讨不同干预措施下疫情传播的趋势。建立的基于人际关系的传染病传播模型首先模拟了武汉疫情初期的传播过程,估算武汉封城前COVID-19的R0;然后对扬州疫情发展趋势进行了初步预测,发现疫情已进入可控阶段。通过探讨在人口密集接触场所（以学校为例）中不同的干预措施对疫情发展的影响,针对学生秋季开学提出相关防控意见,讨论了个体在社交接触网络中的社交移动距离对疫情传播的影响。     

考虑个体警觉行为的双层网络流行病传播模型

流行病传播过程中常伴随个体意识信息的扩散,然而目前关于流行病与意识信息关系的研究大部分未考虑意识信息在传播过程中对个体接触行为的影响。提出一种基于个体警觉状态的双层网络流行病传播模型。建立下层物理接触网络描述流行病的传播,构建上层信息扩散网络描述流行病传播中信息扩散,根据个体的行为偏好和警觉性设计警觉个体避免与非警觉个体接触、警觉个体避免与警觉个体接触两种接触行为策略,并在BA-BA、BA-WS和WS-WS 3种双层网络中模拟两种行为策略对流行病传播的影响。仿真结果表明,该模型中两种个体警觉行为策略通过调节警觉性参数均能有效降低流行病感染规模并提高流行病爆发阈值,从而抑制流行病在人群中传播。     

稀疏网络中SIRS病毒局域控制模型与仿真

根据计算机病毒迅速传播所造成的重大危害,为了研究局域控制策略对稀疏网络中病毒传播的影响,提出了一个带有局域控制的二维规则稀疏网络SIRS模型。运行系统状态随时间的演化最终会达到一个稳定状态。发现病毒传播效率、网络中被控制个体比例、网络中个体密度和免疫个体失去免疫能力的概率这四个要素决定系统中病毒的稳态感染比例。只有当传播效率大于一个临界值时,病毒才能在网络中持续传播。采用计算机仿真和动力系统稳定性分析,仿真结果表明局域控制策略对控制稀疏网络中SIRS病毒传播有很好的效果。     

企业营销网络上的传播动力学特性

为了理解和解释企业营销网络上的传播机制,针对企业营销网络上的传播行为和网络拓扑结构特点,在SIR模型基础上,引入节点传播率指数和边权指数,建立企业营销网络上传播动力学模型,解析推导了企业营销网络上的传播临界值,并进行仿真分析。仿真结果表明,节点传播率指数和边权指数越大,传播临界值越小,越利于产品及产品相关信息的传播。最后,从减小传播临界值和提高实际传播率两个方面对企业营销提出了几点建议。     

复杂网络上具有多感染阶段的传染病传播模型

针对传染病传播模型缺乏多感染阶段的不足,结合SIR和SEIR两种传播模型的特性,提出了一种改进的具有多感染阶段的SIR传染病传播模型(即SInR模型)。该模型充分考虑了不同感染阶段的非均匀感染力对不同网络结构上传染病传播及传播阈值的影响;同时引入相对感染力及传播时间尺度的概念,从网络结构、网络规模及相对感染力方面进行了仿真研究。仿真中无标度网络采用BA模型的生成算法,而小世界网络采用WS模型的生成算法。由仿真可知,感染节点在整个感染过程中大致服从泊松分布,因此在SInR模型下无标度网络的传播速度更快,范围更广;相对感染力对于传染病的大规模爆发存在着一个阈值,当感染力大于阈值时传染病才能大范围地爆发传播,而小于阈值时传染病只会局域小范围传播直至消失,无标度网络的感染力阈值为0.2,小世界网络的感染力阈值为0.24;随着网络规模的增大,传播时间尺度也在增大,相应的传播速度就会降低。仿真结果表明:该模型下无标度网络传染病传播速度更快且影响范围更大;无标度网络的相对传染力的传播阈值小于小世界网络,设置合理阈值有利于降低传染病的传播影响力。     

动态社会接触网络上的H1N1控制仿真研究*

给出了一个动态社会接触网络生成算法,基于该算法可得到同时具有无标度和小世界特性的网络模型;在讨论H1N1病程发展模型及传播参数的基础上,运用该模型对疫情在隔离、随机免疫、目标免疫和熟识者免疫四种控制措施下的发展趋势开展了仿真研究。仿真结果表明,目标免疫在上述四种控制措施中效能最高。模型算法与仿真结果对于传染病的社会传播控制有一定的理论和实践意义。     

基于非理性博弈的舆情传播仿真建模研究

随着社交网络的不断发展,借助社交网络进行传播的舆情信息的威胁越来越大. 本文利用博弈论的方法研究了舆情信息的传播机制,从理性博弈和非理性博弈的角度出发对个体与邻居的交互行为进行建模. 随后以目前较为成熟的传染病模型为基础,通过引入传播学中的社会威慑因素来构建基于非理性博弈的舆情传播模型,以实现适应舆情传播研究的仿真系统,继而将基于非理性博弈的舆情传播模型在无标度网络和小世界网络上的动力学特征进行理论分析. 在仿真环境中对非理性博弈的舆情传播模型进行实验,分析模型参数、网络密度和舆情传播源对舆情传播的影响,其结果符合理论分析结果. 最后对无标度网络上舆情传播的控制策略进行了研究,包括:社会威慑方法、目标免疫方法和正面消息方法,为社交网络上的政策制定提供了理论基础.     

社会网络中传染病预测防控虚拟仿真实验设计

基于传染病模型和社会网络等专业知识所设计的虚拟仿真实验能够突破传统教学的时间和空间限制,为学生提供了解传染病扩散过程和参与传染病防范控制的机会。以自主研发的虚拟仿真实验平台为载体,通过SIS模型实验、SIR模型实验、SEIR模型实验和传染病防控仿真实验四个模块来模拟传染病发生时的疾病研究、战略制定、防控实施、效果评估等关键环节,从而综合培养学生在数据分析、全局决策、团队合作、社会责任感等方面的能力素养,有效推进"智能+教育"在实验教学中的落实。     

Epidemic spreading model of complex dynamical network with the heterogeneity of nodes

In this paper, we model epidemic spreading by considering the mobility of nodes in complex dynamical network based on mean field theory using differential equations. Moreover, a resistance factor which can characterise the impact of individual's difference on the propagation dynamics in complex dynamical network is proposed by considering the influence of total number of connections and the continuous time to remain in contact. The effect of heterogeneity on the evolution process of propagation dynamics is explored by simulation. Extensive simulations are conducted to study the key influence parameters and the influence of them on the spreading dynamics, which are helpful to the understanding of epidemic spreading mechanism and the designing of effective control strategies.     

流行病数据可视分析综述

流行病数据的多层面可视分析,可以加快流行病数据分析任务的交互式探索效率和加深对潜在模式的深刻理解.本文对流行病数据可视分析的相关工作展开综述,并主要通过四个方面进行总结和归纳:(1)流行病数据的时空可视分析,帮助用户发现和理解流行病数据在时间、空间以及时空维度中潜在的流行病特征和传播规律等;(2)流行病数据中涉及非结构...