Resumen

Estudios previos revelaron que la susceptibilidad, la preferencia de contacto y la probabilidad de recuperacin alteran notablemente el tamao y el umbral de brote epidmico. La probabilidad de recuperacin de un nodo infectado est estrechamente relacionada con los recursos obtenidos. Cmo asignar recursos limitados a los vecinos infectados es extremadamente importante para contener la propagacin de la epidemia en redes complejas. En este artculo, proponemos un modelo de propagacin epidmica en redes complejas, en el cual asumimos que el nodo tiene susceptibilidad heterognea y preferencia de contacto, y que los nodos susceptibles estn dispuestos a compartir sus recursos con los vecinos. A travs de una teora de campo medio heterognea desarrollada y un gran nmero de simulaciones numricas, encontramos que los nodos recuperados proporcionan recursos de manera uniforme a sus nodos vecinos infectados, y la propagacin de la epidemia puede ser suprimida de manera ptima en redes homogneas y heterogneas. Adems, alterar la susceptibilidad y la preferencia de contacto no cambia cualit

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Susceptibilidad; Preferencia de contacto; Probabilidad de recuperación; Tamaño del brote epidémico; Redes complejas; Recursos limitados
• Keywords:Susceptibility; Contacting preference; Recovery probability; Epidemic outbreak size; Complex networks; Limited resources