Abstract-Det finns ett växande intresse för att förstå de grundläggande principerna för hur epidemi, idéer eller information sprids över stora nätverk (t.ex. Internet eller online sociala nätverk). Konventionellt tillvägagångssätt är att använda SIS-modellen (eller dess derivat). Dessa modeller är dock vanligtvis alltför förenklade och kan inte tillämpas i realistiska situationer. I detta dokument föreslår vi en generaliserad SIS-modell genom att tillåta mellanliggande stater mellan mottagliga och smittade stater. För att analysera diffusionsprocessen på stora grafer använder vi "medelfältsanalysteknik" för att bestämma vilket initialt tillstånd som leder till eller förhindrar informations- eller virusutbrott. Numeriska resultat visar vår metodik kan exakt förutsäga beteendet hos fas-övergångsprocessen för olika stora grafer (t.ex. kompletta grafer, slumpmässiga grafer eller power-law grafer). Vi utvidgar också vår generella SIS-modell till att ta hänsyn till samspelet mellan två konkurrerande källor (dvs. konkurrerande produkter eller virusantidotmodellering). Vi presenterar den analytiska härledningen och visar experimentellt hur olika faktorer, t.ex. överföringshastigheter, återhämtningshastigheter, antal tillstånd eller initialt tillstånd, kan påverka fasövergångsprocessen och den slutliga jämvikten. Våra modeller och metoder kan fungera som ett viktigt verktyg för att förstå informationsspridning i stora nätverk.
I vårt tidiga arbete REF presenterade vi idén om den generaliserade SIS-modellen och föreslog en generaliserad SIS-modell med två konkurrerande källor.
Modeling Multi-state Diffusion Process in Complex Networks: Theory and Applications
{'venue': '2013 International Conference on Signal-Image Technology & Internet-Based Systems', 'journal': '2013 International Conference on Signal-Image Technology & Internet-Based Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}