Resumen

La dinámica de propagación de la información en redes temporales ha atraído una atención significativa en el campo de la ciencia de redes. Análisis extensos de datos reales han revelado que la memoria de red existe ampliamente en la red temporal. Este artículo propone un modelo matemático para describir la dinámica de propagación de la información con el efecto de memoria de red. Desarrollamos un enfoque markoviano para describir el modelo. Utilizando el método de simulación de Monte Carlo, encontramos que la memoria de red puede suprimir y promover la dinámica de propagación de la información, lo cual depende de la heterogeneidad de grado y la fracción de fanáticos. El efecto de memoria de red suprime la propagación de información para una pequeña probabilidad de transmisión de información. La situación opuesta ocurre para un valor grande de la probabilidad de transmisión de información. Además, el efecto de memoria de red puede beneficiar la propagación de información, lo cual depende de la heterogeneidad de grado de la red impulsada por la actividad. Nuestros resultados present

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Dinámicas de propagación de información; Redes temporales; Memoria de red; Modelo matemático; Enfoque markoviano; Simulación de Monte Carlo
• Keywords:Information spreading dynamics; Temporal networks; Network memory; Mathematical model; Markovian approach; Monte Carlo simulation