基于反向感染的复合种群网络传播溯源算法
RIA-based tracing algorithm for propagation of metapopulation networks
1. 西南石油大学 计算机科学学院, 成都 610500
2. 香港大学 公共卫生学院, 香港 999077
3. 北京师范大学 计算传播学研究中心, 广东 珠海 519085
4. 北京师范大学 新闻传播学院, 北京 100875
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摘要
流行病的传播会对整个人类社会构成巨大威胁,因此迅速识别传播源并及时采取控制措施至关重要。然而,由于流行病传播过程具有多样性、信息不确定性等因素,使得快速准确识别传播源成为一项挑战。结合反向感染算法、复合种群网络模型以及马尔可夫链理论,提出了一个在复合种群网络中识别传播源的新算法。该算法首先利用马尔可夫链来初步估计子种群被感染的时间,被感染子种群根据感染时间获得自己的身份信息,然后遍历所有获得感染子种群身份信息的子种群,将收集到的感染子种群身份信息传播给其所有邻居,最后根据获得所有感染子种群身份信息的时间顺序推断出复合种群网络的传播源。在真实的航空网和人造复合种群网络上进行大量仿真实验,发现无论在已知全部感染快照还是部分感染快照的情况下,该算法与其他传播溯源算法相比,识别传播源的准确性都有显著提升。该算法非常适合用于航空网这类复合种群网络,对现实世界中的流行病传播溯源和控制也具有参考意义。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(62173065)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.02.0034
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2681-2687,2693
文章编号: 1001-3695(2023)09-019-2681-07
发布历史
[2023-04-19] 优先出版
[2023-09-05] 印刷出版
引用本文
阳成, 王建波, 许小可, 等. 基于反向感染的复合种群网络传播溯源算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (9): 2681-2687,2693. (Yang Cheng, Wang Jianbo, Xu Xiaoke, et al. RIA-based tracing algorithm for propagation of metapopulation networks [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (9): 2681-2687,2693. )
关于期刊
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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