申请/专利权人：上海大学

申请日：2020-08-25

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN112133443B

主分类号：G16H50/80

分类号：G16H50/80;G06F16/2458;G06Q50/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2021.01.12#实质审查的生效;2020.12.25#公开

摘要：本发明公开了一种基于随机游走的时序网络免疫方法。该方法包括：首先，根据网络中的原始数据，获取初始网络结构及节点近邻信息；其次，根据初始网络结构和节点近邻信息，设置随机游走参数；然后，根据网络结构和随机游走参数，确定免疫所用时间；根据免疫所用时间构建时序累积网络；实施随机游走过程，确定免疫节点，直到免疫到一定比例的节点；将随机游走过程中免疫节点的状态作为初始状态，进行流行病传播；最后，统计稳态时网络中的感染态节点比例。本发明实现的免疫方法能够有效降低免疫成本，并且达到一定的免疫效果。

主权项：1.一种基于随机游走的时序网络免疫方法，其特征在于：应用于时序网络中，操作步骤如下：步骤S1：给定免疫比例f，根据网络中的原始数据，获取网络结构及节点近邻信息；步骤S2：根据初始网络结构和节点近邻信息，设置随机游走参数；步骤S3：根据网络结构和随机游走参数，确定免疫时间T；步骤S4：根据初始时刻到第T时刻的瞬时网络，构建时序累积网络，进行随机游走，确定免疫节点，直到免疫到f比例的节点；步骤S5：将随机游走过程中免疫节点的状态作为初始状态，进行流行病传播过程；步骤S6：统计稳态时网络中的感染态节点比例；在所述步骤S1中，获取网络结构及节点近邻信息的方法，包括：步骤S1.1：将网络中的所有节点分配一个活跃度因子a∈0,1，且活跃度服从给定的幂指数为γ的幂律分布：Fa∝a-γ；步骤S1.2：每一时刻，瞬时网络中所有节点以自身活跃度因子a进行激活，称之为活跃态节点：激活后的节点生成m条边连接其他节点，非活跃态节点不能主动发边，但可接收连边；整个网络构建中，不允许自环和重复连边；步骤S1.3：网络所有连边持续时间为Δt；步骤S1.4：Δt时间后，删除网络中的所有连边；按照步骤S1.2生成下一时刻网络；在任意单位时间步长Δt内，瞬时网络中任意两个节点i和j建立连边的概率计算如下： 其中a表示网络的平均活跃度，ai和aj分别表示节点i和节点j的活跃度，N表示网络节点总个数，m表示活跃节点激活后的连边数目；右侧第一项表示节点i激活，生成m条边，并与节点j建立连边的概率；第二项表示节点j激活，生成m条边，与节点i建立连边的概率；在所述步骤S2中，随机游走的参数包括：游走者数量W以及游走者在网络中的初始位置其中，表示初始t0时刻编号为w的游走者在网络中状态信息；在所述步骤S3中，根据网络结构和随机游走参数，确定免疫时间T，包括：步骤S3.1：在任意单位时间步长Δt内，网络中任意两个节点i和j建立连边的概率为确定t+Δt时刻，游走者停留在节点i上的概率： 其中Pit表示t时刻，游走者停留在节点i上的概率，j≠i表示统计除节点i以外的其他邻居节点j；步骤S3.2：给定时间t时刻，统计网络中活跃度因子为a类的节点上游走者数量Wat，计算公式为：Wat＝[NFa]-1W∑k∈aPkt；其中，W为系统中游走者总数,k∈a表示节点活跃度属于a的节点，∑k∈aPkt表示t时刻游走者停留在活跃度为节点a上的概率；步骤S3.3：当网络演化达到一定阶段，网络中节点上停留的游走者数量达到平衡状态时，此时,网络中活跃度因子为a类节点上的游走者数量，随时间变化率为0，即 其中为游走者密度；步骤S3.4：稳态时，活跃度因子为a类的节点上游走者数量关系式为：其中，步骤S3.5：根据Δt时刻，游走者从节点j跳到节点i上的关系式，确定游走者经过Δt时间跳到任意节点i的概率ξi：其中，Wj表示节点j上停留的游走者数量，φ通过步骤S3.4中φ的关系式求解方程得到；步骤S3.6:根据任意单位时间Δt内，游走者跳到任意节点i的概率ξi，计算T时刻为止，游走者到达任意节点i的概率PiT：其中，pi,n表示游走者经过n步到达节点i的概率；步骤S3.7：对任意活跃度因子为a类的节点，游走者经过T时间到达到该类节点的概率为：其中,k∈a表示节点活跃度属于a的节点，表示统计游走者经过T时刻达到活跃度为a节点的概率，ξa表示游走者跳到活跃度为a节点上的概率；步骤S3.8：根据T时刻，游走者到达活跃度因子为a类节点的概率计算出到T时刻免疫节点总数RT：其中Na表示活跃度为a类节点个数；根据步骤S3.8免疫节点总数RT的关系，推导免疫fN个节点所需时间T。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海大学 一种基于随机游走的时序网络免疫方法

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