Abstract-signifikant forskning om logaritmisk analys av komplexa nätverk ger lösning för att minimera virusspridning och spridning över nätverk. Denna uppgift som virusutbredning har varit ett återkommande ämne, och utformningen av komplexa modeller kommer att ge modelleringslösningar som används i ett antal händelser som inte är begränsade till och inkluderar spridning, dataflöde, nätimmunisering, resurshantering, tjänstedistribution, införande av viral marknadsföring etc. Stochastic modeller används framgångsrikt för att förutsäga virusförökning processer och dess effekter på nätverk. Studien använder SI-modeller för oberoende kaskad och dynamiska modeller med Enron dataset (av e-postadresser) och presenterar jämförande resultat med hjälp av varierande maskinmodeller. Studieprover 25.000 e-postmeddelanden av Enron dataset med Entropy och Information Gain beräknas för att ta itu med problem med att blockera målinriktning och omfattningen av virusspridning på grafer. Studien tog upp problemet med den förväntade spridningsimmuniseringen och den förväntade epidemins spridningsminimering; men inte epidemitröskeln (för rymdbegränsning).
Ojugo REF studerade logaritmisk analys av komplexa nätverk ger lösning för att minimera virusspridning och spridning över nätverk.
Malware Propagation on Social Time Varying Networks: A Comparative Study of Machine Learning Frameworks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Modern Education and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}