复杂网络上考虑感染媒介的SIR传播模型研究

基于复杂网络框架,将感染媒介集成到经典的SIR(Susceptible-Infected-Recovered)传播模型中研究感染媒介对传播行为的影响.利用平均场理论,分析得到了均匀拓扑和异构拓扑环境下疾病传播的临界值,发现感染媒介可以减小传播的临界值,促进疾病的大规模爆发.同时,数值仿真的结果也进一步证实了感染媒介会加剧传染病的传播和流行.     

泛在媒体环境下的网络舆情传播控制模型

正逐步形成的泛在媒体环境深刻影响着网络舆情的传播与控制.将传统的传染病模型推广到泛在媒体环境这样一个开放系统中, 建立了新的带直接免疫的SEIR舆情传播控制模型, 新模型克服了已有网络舆情传播模型存在的对网民个体状态处理过于简单, 对舆情传播媒介的处理过于简化等缺陷.证明了模型的传播平衡点及稳定性, 提出了从网络舆情传播环境入手, 在舆情形成初期进行干预的控制方法.据此, 构建了基于Wiki技术的网络舆情传播控制平台, 对该平台的舆情传播控制效能做了仿真剖析, 验证了控制方法的有效性.     

建筑楼空间下突发传染病建模仿真研究

为研究建筑楼空间下的突发传染病传播过程,提出了建筑楼空间下突发传染病的多阶段超网络传播模型,从多阶段传播、多属性层子网构建、改进的仓室模型嵌套等方面对该模型进行设定,并对不同情境下传染病的传播动力学进行仿真分析.结果表明,建筑楼空间下突发传染病传播过程受建筑楼空间人群聚集程度、年龄结构及外界疫情严重程度的影响,感染者传染率和临床感染比率对传染病的传播峰值有较大影响,且早期舆情干预的及时性是提高政策干预有效性的重要决定因素.     

三部图网络上的媒介传染病动力学

很多媒介传染病在人类、媒介和动物3个种群中传播,针对这类传染病提出三部图网络。通过数学分析,发现三部图网络上模型的基本再生数不仅与二阶矩和平均度的比值有关还与平均度有关,这与二部图网络上的结论有本质区别。通过数值模拟,还发现:三部图网络比二部图网络更有利于疾病的传播;在同样的接触模式下,4个交叉传染率对基本再生数有同样的影响;传染病在三个子网络上同时存在或同时消亡。     

传染病传播模型综述

建立传染病传播模型是理解传染病流行机理, 预测流行趋势, 进行防控决策的基础. 将传染病传播模型分为单一群体模型, 复合群体模型和微观个体模型三类. 单一群体模型从宏观角度刻画了集计量的变化, 以经典的\,SIR\,为基础, 在仓室设置、 年龄结构、 随机性、 异质性等方面进行了扩展. 复合群体模型将人群划分为多个子群体, 子群体之间因人口流动而耦合, 适合研究具有空间异质性的跨地区传播问题. 微观个体模型的出发点是个体状态和行为, 所有个体形成接触网络. 这类模型有理想网络和现实网络两个研究方向, 理想网络关注接触网络特性对传染病传播动力学的影响, 现实网络致力于揭示社会接触的实际特征, 构建足够真实的模拟网络, 研究传染病的传播. 这三类模型各有特点, 分别具有各自的适用领域, 应根据研究目的和问题特点选择合适的建模方法.     

复杂网络上阶段性传染病动力学分析

基于复杂网络,建立了多染病阶段的传染病动力学模型,通过对模型的动力学性态分析获得了基本再生数和最终规模。发现疾病在复杂网络中传播时,早期患者会加剧其传播。数值模拟验证了所得结论的正确性。     

小世界网络V.S.均匀混合网络中的SIRS型传染病模型

在现实复杂情形下(包含非线性传染率、有隔离措施、群外个体迁入、生育与死亡以及疾病可水平和垂直传播等),比较研究小世界网络中的SIRS型传染病模型与均匀混合SIRS型传染病模型的疾病动态传播行为,以及相同疾病控制策略在两种传染病模型上的效果。数值仿真研究发现:1)动态行为特征仅与模型参数有关的均匀混合SIRS型传染病模型不能准确刻画小世界网络中的传染病传播行为。2)源于均匀混合SIRS型传染病模型的控制策略(如强化隔离染病个体、限制易感群体迁入、提高染病个体死亡率以及控制疾病垂直传播等)适用于控制小世界网络中的传染病,但效果有显著差异。3)小世界网络中的SIRS型传染病的控制策略中,存在一个最佳的染病个体死亡率阈值。     

基于马氏决策过程的突发传染病防控决策模型

研究防控突发传染病在人群接触网络上传播的动态决策问题,在时间维度扩展传染病接触网络模型,真实描述疾病的时空传播规律.综合考虑免疫与隔离措施,基于马尔可夫决策过程构建突发传染病防控动态决策模型,动态生成防控方案,最优化决策周期内的整体决策效果.以典型情景为例建模并仿真求解,验证了模型的可行性和有效性;求解模型得到的动态决策方案可有效抑制疫情规模,为突发传染病防控提供决策支持.     

基于超网络的线上线下舆情演化模型研究

舆情交互存在于现实空间与虚拟空间,为具体研究两空间中舆情的演化,首先分析了舆情在不同空间中传播演化的特点及演化过程中相互间的联系.随后,结合改进的有界信任机制构建基于超网络的线上线下舆情演化模型,并针对该模型提出了包括模型初始化模块、信息传播与交互影响模块与双空间同步模块三部分的仿真系统框架.根据同步方向,提出"现实空间-虚拟空间"和"虚拟空间-现实空间"两种同步率,并通过对比仿真实验研究了同步率与空间速度比对舆情演化的影响.     

传染病时空传播的多智能体仿真研究

提出基于多智能体系统的传染病时空传播仿真模型,并在Swarm平台上模拟流感的时空传播过程.模型主要由智能体属性规则的定义、移动规则、邻域和状态转换规则等几部分组成,其中如何确定智能体间的状态转换规则是模型的核心.模型考虑了易感者智能体对感染的"记忆"能力以及感染剂量随时间的衰减效应,并引入个体间的空间距离指数参数,从时空两方面研究传染病的传播特征.     

全球性流行病传播研究综述

以航空网络为视角,对全球性流行病的研究进行了综述.文章首先回顾了不同航空网络拓扑结构特征以及航空网络的演化机制,然后介绍集合种群网络传播模型和基于人类行为时空规律的流行病传播模型,最后总结基于航空网络结构的流行病传播研究进展.     

基于小世界网络的微博谣言传播演进研究

刻画谣言在微博上的快速传播状态,研究影响谣言传播的关键因素。基于传染病的基础模型,将受众扩展为5类(无知者、接触者、传播者、沉寂者、失去兴趣者),引入兴趣衰减系数描述个体多次接触谣言时转发兴趣降低状态,同时考虑了个体只会转发一次的现实状况。为验证模型的有效性,对模型进行了多主体仿真,并将仿真数据与两个真实案例的数据对比,发现构建的模型可以较好地拟合现实情况。通过仿真实验,对不同因素的系数进行对比分析,发现改变兴趣衰减系数、首次转发概率以及小世界网络的属性都显著影响了微博的传播演进过程。     

意识扩散和SEIR病毒的双层网络传播模型

针对类似于新型冠状病毒(coronavirus disease 2019, COVID-19)具有明显潜伏期特性的病毒,为了解其传播特性,做出相应预测和措施,提出了一种考虑时变因素的双层网络传播模型。上层网络采用考虑时变遗忘概率的UAU(unaware-aware-unaware)信息传播模型表示关于病毒的意识信息扩散过程;下层网络采用具有潜伏态的SEIR(susceptible-exposed-infected-recovered)类病毒传播模型描述受意识信息影响的病毒传播过程。利用MMCA(microscopic Markov chain approach)推导出传染病传播阈值,通过分析遗忘因素、感染衰减因子等关键因素,仿真结果表明了所提考虑时变因素的双层网络传播模型的有效性。     

随机时间影响网络建模方法 ——扩展时间影响网络的确定性时间延迟

基于时间影响网络的作战效能评估方法得到了广泛应用, 但是传统方法无法有效刻画和处理作战效果产生和传播的时间延迟不确定性, 从而难以全面支持作战方案对作战意图达成效果的评估. 针对时间影响网络中时间延迟确定性假设的局限, 引入随机时间延迟和随机信度序列两个模型参数, 形成了一种新的时间影响网络——随机时间影响网络, 给出了随机时间影响网络的数学描述和信度传播算法. 通过算例演示了随机时间影响网络建模的一般过程, 验证了信度传播算法的有效性.     

基于信息传播理论的微博协同过滤推荐模型

高速发展的微博带来信息富余,也带来了信息过载,不断新增的非结构化微博文本内容和复杂的社会网络关系导致个性化推荐难以实施.针对微博网站特征,提出一种基于信息传播模拟的协同过滤推荐模型并给出推荐框架图,解决推荐的数据稀疏性和冷启动问题.首先,通过自然语言处理技术处理非结构化文本内容,获取关键词为推荐对象,构建用户-关键词偏好模型;然后,采用一阶马尔可夫随机游走模拟用户偏好在社会网络中的传播过程,得到用户-关键词偏好矩阵.实验使用来自新浪微博的数据集,采用平均绝对误差、准确率和召回率三个指标评价推荐模型,并与基准模型进行对比.实验结果表明,因整合了社会网络结构信息,基于信息传播的协同过滤推荐模型的效率比基准模型有明显提高.     

R&D网络风险相继传播模型构建及仿真

基于风险矩阵和风险来源两个维度识别出R&D网络的不同风险类型. 从节点风险负荷、风险阈值和失效节点如何影响邻居节点三个方面入手，构建了R&D网络风险相继传播的动力学模型，并对该理论模型进行了仿真. 仿真结果发现风险相继传播过程可在短时间内迅速完成，R&D网络的抗风险能力与各节点企业风险阈值分布的平均程度正相关，而与网络平均度无关，外源性风险比内源性风险对网络的破坏力更大，度大袭击与随机袭击比度小袭击更易于导致网络崩溃. 该研究成果对提高R&D网络的抗风险能力、保持其健康持续发展具有重要启示.     

基于用户相对权重的在线社交网络舆情传播控制模型

在线社交网络(online social networks,OSN)中舆情传播干预时机的选择对网络舆情的管控具有重要意义.通过分析用户的网络地位、社会强化效应与用户感知价值等影响网络舆情传播控制的关键因素,以研究舆情管控的合理干预时机为目的,构建了基于用户相对权重的网络舆情传播控制模型.基于该模型,针对两类OSN开展仿真研究.研究发现,网络舆情传播与信息初始传播源的网络地位密切相关;在开放式OSN中,存在与干预时机选择关系密切的关键相变点;用户活跃度随社会强化效应强度的增大而下降,随干预时机的提前而降低,并存在有效干预时机区间;"悖民意"成本是干预时机选择的重要衡量指标.并据此,提出了相应现实干预时机选择的对策建议.     

分布式交互仿真中的电波传播模型研究

针对分布式交互仿真中电波传播的建模与表现方法进行了研究.针对电波传播环境的复杂性,采用了一种将经验模型、半确定半经验模型和确定模型相结合的电波传播模型,并给出了复杂电波传播环境下相关环境信息数据的表达方法.在小区制非可视传播环境中,加速改进了基于SBR的射线跟踪算法,给出了相关的实验,并验证了其有效性.     

基于元胞自动机的短信网络病毒传播模拟

针对短信网络内病毒传播行为的多样性特点,在研究短信网络生长过程及其拓扑结构的基础上,采用SEIR模型构造元胞自动机模拟方法,对病毒在短信网络内的传播过程进行了模拟仿真,并在此基础上研究了用户反应时间、预免疫与病毒变异对短信病毒传播的影响.实验结果表明,该自动机模型能较好地模拟短信网络中病毒的传播过程.同时针对病毒的传播特点提出了有效的防治策略.     

基于新冠病毒特征及防控措施的传播动力学模型

本文针对现有传染病传播动力学模型的不足,结合新冠病毒(2019-nCoV)特征及防控措施,建立一种新的包含"易感、未隔离潜伏期、已隔离潜伏期、确诊感染、无症状感染、确诊后治愈、无症状感染后治愈、因病死亡"等8个仓室的传染病模型.在模型中考虑状态转移参数的饱和特性,以模拟大量隔离患者对隔离点运行造成的压力、大量确诊患者给医院运行带来的压力.在参数配置方面,考虑状态转移参数在疫情不同发展阶段的时变特性,建立参数辨识模型并利用马尔可夫链蒙特卡罗算法进行求解.此外,从传播规模、传播峰值和传播峰值时间三个维度建立疫情传播风险指标,全面评估疫情传播风险.武汉和国外(美国、西班牙)疫情的案例分析表明,本模型相较于其他经典模型,能够准确拟合新冠肺炎(COVID-19)的传播趋势,揭示疫情传播机理.