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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Influence maximization by rumor spreading on correlated networks through community identification

Texto completo
Autor(es):
Vega-Oliveros, Didier A. [1, 2] ; Costa, Luciano da Fontoura [3] ; Rodrigues, Francisco Aparecido [4]
Número total de Autores: 3
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Indiana Univ, Sch Informat Comp & Engn, Bloomington, IN 47405 - USA
[2] Univ Sao Paulo, Fac Filosofia Ciencias & Letras Ribeirao Preto, Dept Comp & Matemat, Ribeirao Preto, SP - Brazil
[3] Univ Sao Paulo, Inst Fis Sao Carlos, Sao Carlos, SP - Brazil
[4] Univ Sao Paulo, Inst Ciencias Matemat & Comp, Dept Matemat Aplicada & Estat, Sao Carlos, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 4
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: COMMUNICATIONS IN NONLINEAR SCIENCE AND NUMERICAL SIMULATION; v. 83, APR 2020.
Citações Web of Science: 0
Resumo

The identification of the minimal set of nodes that maximizes the propagation of information is one of the most relevant problems in network science. In this paper, we introduce a new method to find the set of initial spreaders to maximize the information propagation in complex networks. We evaluate this method in assortative networks and verify that degree-degree correlation plays a fundamental role in the spreading dynamics. Simulation results show that our algorithm is statistically similar, regarding the average size of outbreaks, to the greedy approach in real-world networks. However, our method is much less time consuming than the greedy algorithm. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved. (AU)

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Beneficiário:Roberto Marcondes Cesar Junior
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 11/50761-2 - Modelos e métodos de e-Science para ciências da vida e agrárias
Beneficiário:Roberto Marcondes Cesar Junior
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 15/50122-0 - Fenômenos dinâmicos em redes complexas: fundamentos e aplicações
Beneficiário:Elbert Einstein Nehrer Macau
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
Beneficiário:José Alberto Cuminato
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
Processo FAPESP: 16/23698-1 - Processos Dinâmicos em Aprendizado de Máquina baseados em Redes Complexas
Beneficiário:Didier Augusto Vega Oliveros
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Processo FAPESP: 18/24260-5 - Análise de dados espaço-temporais baseado em redes complexas
Beneficiário:Didier Augusto Vega Oliveros
Linha de fomento: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado