[论文解读] Effective information spreading based on local information in correlated networks

Lei Gao, Wei Wang+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 17, 2016

Opinion Dynamics and Social Influence被引用 3

一句话总结

本文提出了一种在相关网络中利用局部网络结构和已知节点密度的偏好接触策略，以加速信息传播。通过优先选择度数较低的邻居并结合局部已知密度，该策略显著减少了收敛时间，在中等程度的度数-度数相关性下表现最优，且相比基于全局密度的方法效率更高。

ABSTRACT

Using network-based information to facilitate information spreading is an essential task for spreading dynamics in complex networks, which will benefit the promotion of technical innovations, healthy behaviors, new products, etc. Focusing on degree correlated networks, we propose a preferential contact strategy based on the local network structure and local informed density to promote the information spreading. During the spreading process, an informed node will preferentially select a contact target among its neighbors, basing on their degrees or local informed densities. By extensively implementing numerical simulations in synthetic and empirical networks, we find that when only consider the local structure information, the convergence time of information spreading will be remarkably reduced if low-degree neighbors are favored as contact targets. Meanwhile, the minimum convergence time depends non-monotonically on degree-degree correlation, and moderate correlation coefficients result in most efficient information spreading. Incorporating the informed density information into contact strategy, the convergence time of information spreading can be further reduced. Finally, we show that by using local informed density is more effective as compared with the global case.

研究动机与目标

• 解决在现实系统中常见的相关复杂网络中缺乏有效传播策略的问题。
• 研究度数-度数相关性如何影响信息传播动力学及最优接触策略。
• 开发一种仅依赖局部信息（节点度数和局部已知密度）的接触策略，以提升传播速度，而无需全局网络知识。
• 比较基于局部与全局已知密度的策略在优化传播效率方面的性能差异。

提出的方法

• 设计一种偏好接触策略，其中已知节点根据邻居的度数和局部已知密度选择接触对象，且偏好指数可调。
• 采用加权选择机制：度数较低且局部已知密度较低的节点更受青睐。
• 使用无相关配置模型和有偏边重连方法生成具有可调度数-度数相关性的合成网络，以实现目标相关系数。
• 收敛时间定义为所有节点均被通知所需的步数，通过大量模拟识别最优偏好指数。
• 将基于局部已知密度的策略与基于全局已知密度的策略进行比较，以评估性能提升。
• 在合成无标度网络和现实世界经验网络上进行模拟，以验证该方法在不同类型网络中的鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 度数-度数相关性如何影响复杂网络中信息传播的最优接触策略？
• RQ2 基于局部信息的接触策略是否能优于基于全局信息的策略，从而更有效地减少收敛时间？
• RQ3 基于度数和局部已知密度选择接触目标时，最优偏好指数是多少？
• RQ4 优先选择低度数节点是否能普遍提升传播速度，而不受相关性强弱的影响？
• RQ5 与仅使用度数相比，将局部已知密度纳入接触策略如何提升传播效率？

主要发现

• 优先选择低度数邻居可显著减少收敛时间，当小度数节点被优先接触时，收敛时间达到最小值。
• 最优收敛时间与度数-度数相关系数之间呈非单调关系，中等程度的相关性可实现最快传播。
• 在高度同质或异质网络中，应更强烈地优先选择小度数节点，以实现最快传播。
• 将局部已知密度纳入接触策略，比仅使用度数信息能更有效地减少收敛时间。
• 在所有网络类型中，基于局部已知密度的策略在减少收敛时间方面均优于基于全局已知密度的策略。
• 所提出的策略无需全局网络知识即可实现更快传播，因此在实际应用中具有可扩展性和实用性。