复杂网络上的流行病传播研究是统计物理与复杂性研究最为热点的课题之一。目前,已知的工作都集中于单个网络上的传播,忽视了真实复杂系统的多层特性,即复杂系统是由许多具有不同结构与功能的网络耦合而成的,单一网络只是其中的一个子集。单个网络上的病毒传播行为必定会对其他层网络造成影响,而其他层网络的变化也将对其上的传播过程产生影响。鉴于此,本项目致力于研究多层耦合网络上的流行病传播问题,包括实证统计与分析、传播动力学行为及免疫策略研究三个方面。首先收集大量真实数据,分析各种双层耦合网络在结构上的共性和特性。其次,基于实际网络结构和网络模型,针对不同种类的耦合网络构建相应的传播模型,研究两层网络结构的不同组合和耦合模式对于传播过程的影响。最后,结合网络的结构特征和动力学特性,挖掘其中关键节点和路径,提出针对性的有效免疫策略,为流行病爆发的预测和防控提供借鉴。
complex networks;coupled networks;propagation model;coupled pattern;immunization strategy
本项目致力于研究多层耦合网络上的流行病传播问题,包括实证统计与分析、传播动力学行为及免疫策略研究三个方面。目前已完成的研究内容基本涵盖项目的预期研究目标。在本项目的资助下,项目申请人及项目组成员围绕本课题的研究方向主要做了以下三方面的工作1. 分析各种双层耦合网络在结构上的共性和特性,具体包括六个小部分1)在线社会网络中紧密朋友结构的无标度涌现;2)在真实社区网络中弱连接的异质分布;3)复杂网络的顶点着色及其在疾病免疫中的应用;4)假核心导致k-shell分解方法对于节点影响力排序的失效;5)在线社会网络中互惠边的重要性分析;6)多层时变耦合网络的分析与建模。2. 研究双层网络结构的不同组合和耦合模式对于传播过程的影响,具体包括十二个小部分1)复杂网络中传播行为的可变性;2)在空间层次网络中人类活动模式对于传播可变性的影响;3)社区网络中弱连接对于传播预测性的影响;4)在异质动态网络中的最优转发策略;5)多关系网络上的流行病传播动力学研究;6)在复杂分层网络上的非对称传播动力学研究;7)具有粘滞性和持续性特征的消息传播;8)异质间隔时间对传播影响的研究;9)多层耦合网络对于传播动力学行为的抑制效应;10)基于网络顶点着色的有效多点传播研究;11)复杂行为响应对非对称耦合传播动力学的影响;12)具有时空记忆效应的社会传播动力学。3. 提出针对性的有效免疫策略,具体包括八个小部分1)自适应网络中基于社区效应的有效控制;2)在信息驱动免疫网络中的疾病传播行为;3)自适应网络中针对疾病传播暂态的局部隔离策略;4)基于社区网络的有效免疫策略;5)异质权重网络上的流行病传播研究;6)行为响应与免疫策略对于疾病传播的影响;7)基于局域信息的行为响应在疾病传播中的抑制效果研究;8)在关联网络中基于局域信息的有效消息传播。 基于上述研究内容我们取得了较好的研究成果,很好地完成了项目的预期指标。部分理论成果已经发表总计学术论文28篇,其中SCI收录25篇,EI收录3篇;并已投稿4篇以上论文,准备中的论文4篇;多次在国内外学术会议上做口头报告。项目资助培养的博士后1名,博士生3名,硕士生6名,本科生若干名。