Resumen

Para comprender y controlar la propagación en redes complejas, identificar los nodos más influyentes, lo cual se puede aplicar al control de enfermedades, marketing viral, control de tráfico aéreo y muchos otros campos, es de gran importancia. Teniendo en cuenta el efecto de la tasa de propagación en la entropía de la información, propusimos un método de entropía de información mejorado (IIE, por sus siglas en inglés). En comparación con los métodos de referencia en seis redes empíricas diferentes, se ha encontrado que el método IIE tiene un mejor rendimiento en el índice de Kendall Tau y en la función de imprecisión bajo el modelo Susceptible Infectado Recuperado (SIR). Especialmente en la red de Facebook, el índice de Kendall Tau puede aumentar en un 120% en comparación con el método IE original. Además, también se observa un rendimiento igualmente bueno en el análisis comparativo de las funciones de imprecisión. El valor de las funciones de imprecisión del método IIE es menor que el de los métodos de referencia en las seis redes.

• 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:Nodos influyentes; Tasa de propagación; Entropía de la información; Método mejorado; Redes empíricas; Modelo SIR
• Keywords:Influential nodes; Spreading rate; Information entropy; Improved method; Empirical networks; SIR model