مدل انتشار اطلاعات SCEIRS مبتنی بر انتشار شایعه در شبکه‌های پیچیده

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار بخش علوم و کامپیوتر

2 بخش علوم کامپیوتر، دانشگاه شهید باهنر کرمان

چکیده

شبکه‌های پیچیده در حال حاضر در بسیاری از زمینه‌های علوم مورد مطالعه قرار گرفته و بسیاری از سامانه‌های طبیعی می‌توانند توسط آنها شرح داده شوند. اینترنت و مغز که به ترتیب شبکه‌ای از مسیریاب‌ها و نورون‌ها محسوب می‌شوند، نمونه‌هایی از شبکه‌های پیچیده هستند. همچنین انواع مختلفی از شبکه‌های پیچیده وجود دارد که می‌توان به شبکه‌های بی‌مقیاس، شبکه‌های دنیای کوچک و شبکه‌های تصادفی اشاره کرد. در این مقاله، یک مدل همه‌گیری از انتشار شایعه در هر سه نوع این شبکه‌ها پیشنهاد شده که در این مدل، علاوه بر حالات موجود (مستعد – شایعه پراکن- بازیابی شده)، مکانیسم تاخیر در انتشار شایعه همچنین مکانیسم مقابله‌کننده اضافه شده است. مدل پیشنهادی به صورت: مستعد- در معرض شایعه- شایعه پراکن- مقابله‌کننده - بازیابی شده- مستعد (SECIRS) ارائه شده است. نحوه‌ی انتشار و رفع شایعه برای این سه نوع شبکه مقایسه شده است. نتایج شبیه سازی دقیقاً با تجزیه و تحلیل نظری مطابقت داشته و نشان می‌دهد در شبکه‌های بی‌مقیاس انتشار شایعه سریع‌تر از دو نوع دیگر بوده همچنین در شبکه‌های بی‌مقیاس مدل پیشنهاد شده در مقایسه با دو مدل SIRS و SEIRS، دارای سرعت انتشار شایعه پایین‌تر و رفع شایعه سریع‌تر می‌باشد

کلیدواژه‌ها


[1]     S. N. Dorogovtsev and J. F. F. Mendes,“Evolution of networks,” Advances in Physics, vol. 51, pp. 1079-1187, 2002.##
[2]     R. Albert and A. L. Barab, “Statistical mechanics of complex networks,” Rev. Mod. Phys., vol. 74, p. 47, 2002.##
[3]     J. Li, J. Lou, and M. Lou, “Some Discrete SI and SIS Epidemic Models,” Applied Mathematics and Mechanics, vol. 29, pp. 113–119, 2008.##
[4]     F. Zhang, J. Li, and J. Li, “Epidemic characteristics of two classic SIS models with disease-induced death,” Journal of Theoretical Biology, vol. 424, pp. 73-83, 2017.##
[5]     R. Pators-Satorras and A. Vespignani, “Dynamical and Correlation Properties of the Internet,” Phys. Rev. Lett., vol. 86, Nov. 2001.##
[6]     D. J. Daley and D. G. Kendal, “Stochastic Rumours,” J. Inst. Math. Appl., vol. 1, pp. 42–55, March 1965.##
[7]     L. Zhang, M. Small, and K. Judd, “Exactly scale-free scale-free networks,” Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol. 433, pp. 182-197, 2015.##
[8]     A. Maroosi, E. Zabbah, and H. Ataei Khabbaz, “Network Intrusion Detection using a Combination of  artificial Neural Networks in a Hierarchical Manner,” vol. 1, pp. 89-99, 2020. (In Persian)##
[9]     G. Yiran and M. Fanrong, “Rumor spreading in the online social network: A case of a Renren account,” Third International Conference on Digital Manufacturing & Automation, Guilin, China, 2012.##
[10]  H. Wnag, L. Deng, Y. Huang, and S. Zhao, “A Variant Epidemic Propogation Model Suitable For Rumor Spreading In Online Social Network,” in Proc. International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Xian, July 2012.##
[11]  A. Singh, and Y. N. Singh,” Rumor Dynamics and Inoculation of Nodes inWeighted Scale Free Networks with Degree-Degree Correlation,” International Conference on Signal-Image Technology & Internet-Based Systems, Kyoto, Japan, Dec 2013.##
[12]  Q. Wang, Y. Jin, Y. Cui, and S. Cheng, “Rumor Spreading With Nonlinear Infectivities in Weighted Networks,” in Proc. IEEE IC-BNMT, 2013.##
[13]  X. Zhang, Y. Hu, and J. Wang,” Finding Rumor Source in Weighted Scale-Free Networks,” Third International Conference on Cyberspace Technology, Beijing, China, Oct. 2015.##
[14]  Y. Zan, J. Wua, P. Li, and Q. Yu, “SICR rumor spreading model in complex networks Counterattack and  self-resistance,” Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol. 466, pp. 159-170, 2014.##
[15]  Q. Han, F. Miao, and W. Fan,” Rumor Spreading and Monitoring Deployment in Online Social Networks,” IEEE International Conference on Communication Technology, 2017.##
[16]  G. Cai, M. Bi, and J. Liu, “A Novel Rumor Detection Method Based on Labeled Cascade Propagation Tree,” In: Proceedings of the 13th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, 2017.##
[17]  M. Jin and F. Liu, “A rumor propagation model based on content trust,” IEEE 3rd Information Technology, Networking, Electronic and Automation Control Conference, Chengdu, China, March 2019.##
[18]  Y. Zhang, and Z. Chen, “SETQR Propagation Model for Social Networks,” Digital Object Identifier, vol. 7, 2019.##
[19]  H. Wang, T. Li, M. Lei, and J. Liu, “Online and Offine Rumor Spreading Dynamics On Scale-Free Networks,” in proc. Chinese Control Conference, Guangzhou, China, July 2019.##
[20]  L. Zhu and B. Wang, “Stability analysis of a SAIR rumor spreading model with control strategies in online social networks,” Information Sciences, vol. 526,  pp. 1-19, July 2020.##
[21]  L. Ding, P. Hu, Z-H. Guan, and T. Li, “An Efficient Hybrid Control Strategy for Restraining Rumor Spreading,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, pp. 1-13, Jan 2020.##
[22]  L. Di, Y. Gu, G. Qian, and G. X. Yuan, “A Dynamic Epidemic Model for Rumor Spread in Multiplex Network with Numerical Analysis,” Physics Soc., 2020.
[23]  O. P. Kuznetsov, “Complex Networks and Activity Spreading,” Automation and Remote Control, vol. 76, no. 12, pp. 2091–2109, 2015.
[24]  Q. Wu and F. Zhang, “Dynamical behavior of susceptible-infected-recovered-susceptible epidemic model on weighted networks,” Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol. 491, pp. 82-390, February 2018.
[25]  Y. Wang and J. Cao, “Global Dynamics of a Network Epidemic Model for Waterborne Diseases Spread,” Applied Mathematics and Computation, vol. 237, pp. 474-488, 2014.