时序网络中基于人类行为特性的传播动力学研究

In temporal networks, the temporal structure of edge activations can remarkably affect dynamics of systems interacting through the network at the same time scale, which is one of hot research topics in complex networks. However, studying in these dynamics is greatly restricted by some lacks of network statistics, mainly including correlations between temporal structures and human dynamics and an appropriate theoretical framework. This project will focus on the spreading dynamics based on human activities in temporal networks. We will make a probing analysis of correlations between temporal structures and human activities at individual, pairwise, motif and community scales, and then study the influence of these correlations on the spreading dynamics, that is, find out the main factors and their intrinsic mechanisms under an appropriate theoretical framework. Moreover, we will identify key nodes and paths by a careful combination of temporal structures and human activities, and study how to control the spreading dynamics, including efficient transmission strategy and efficient immunization strategy. The project will more help to fully understand the temporal structures of social networks and the spreading dynamics in them, and also provide a more reasonable reference for disease control and prevention.

在时序网络中连边激活的时序特征能够显著影响相同时间尺度下网络系统的动力学行为，是当前网络研究的热点课题之一。然而，一些关键性问题的认识不足极大制约了时序网络中动力学的研究进展，主要包括时序结构与人类行为之间的内在关联和合适的理论分析框架。本项目研究时序网络中基于人类行为特性的传播动力学问题。在个体、点对、模体和社区不同层次上深入分析社会网络中时序结构特征与人类行为特性之间的关联性；进而理解这些不同层次上的关联对于传播动力学行为的影响，通过建立相应的理论分析框架，探寻其中关键因素和内在机理。此外，结合时序结构特征和人类行为特性，挖掘其中关键节点和路径，进行时序传播的防控研究，包括有效传播策略和有效免疫策略。本项目的研究有助于更好地理解社会网络中的时序特征及其上动力学行为，也为舆情/疫情的预警与防控提供更为合理的借鉴。

一些关键性问题的认识不足极大制约了时序网络中动力学的研究进展，主要包括时序结构与人类行为之间的内在关联和合适的理论分析框架。本项目致力于研究时序网络中基于人类行为特性的传播动力学问题。在本项目的资助下，项目申请人及项目组成员围绕本课题的研究方向主要做了以下四个方面的工作：1.时序网络与人类动力学的关联性分析；2.基于时序结构-人类行为关联的传播动力学研究；3.时序网络的有效传播研究；4.时序网络传播的免疫策略研究。目前已完成的研究内容基本涵盖项目的预期研究目标。本项目的研究结果有助于更好地理解社会网络中的时序特征及其上动力学行为，也为舆情/疫情的预警与防控提供更为合理的借鉴。.我们围绕原定的研究计划开展了研究，并取得了预期的研究成果，已全面地完成了预期的研究成果。迄今为止，本项目已发表学术论文47篇，SCI收录45篇，EI收录2篇；其中通讯作者文章33篇；JCR一区文章3篇（包括Rep.Prog.Phys., Nat.Commun., Appl.Math.Model.等），高被引文章3篇，二区文章20余篇；这些文章目前已经得到SCI引用超过400余次。在本项目的资助或部分资助下项目组成员与国内外的专家学者进行充分交流，项目组参加国内外复杂网络等领域重要学术会议并且作报告30人次，参与国内外交流合作25人次。秉承自然科学基金基础人才培养的宗旨，培养了年轻博士和青年教师8名，硕士生6名，并有6名硕士生继续攻读博士学位。