基于熟人免疫的无标度网络免疫策略

基于熟人免疫的无标度网络免疫策略目录2随机免疫3目标免疫4熟人免疫5改进的熟人免疫1无标度网络无标度网络度分布符合幂律分布的复杂网络称为无标度网络。度分布函数P(k)定义为网络中度为k的节点数占总节点数的比率。许多真实网络的度分布都具有如下的幂律形式：-kkP随机免疫完全随机地选取网络中的部分节点进行免疫。p：选取免疫的节点在总节点数中所占比例。:整体感染比率；能传染的最大节点数占总节点数的比率。BDGFHILKMJCAEcfABEDGFHILKMJC%23.69%38.15pcf目标免疫选取少量度大的节点免疫。BDGFHILKMJCAEMHLGKIJAFDBECKKKKK,,,,,,,,BDGFHILKMJCAE目标免疫%07.23%38.15pcf目标免疫需要了解网络的整体结构信息，至少需要比较清楚地认识网络中各个节点的度，才能找出度大的关键节点进行免疫。对于庞大复杂且不断发展变化的人类社会和Internet来说,这是难以做到的,因此Cohen等人提出一种称为熟人免疫的策略。熟人免疫从N个节点中随机选取比例为p的节点,再从每一个被选出的节点中随机选择一个邻居节点进行免疫。(目标免疫中需要知道“全局信息”（每个节点的度）的问题)。BDGFHILKMJCAEBDGFHILKMJCAE%38.15pA：C,BE：C,J,D,G,L,F熟人免疫ABEDGFHILKMJC%15.46%38.15pcf熟人免疫熟人免疫由于在无标度网络中，度大的节点意味着有许多节点与之相连。若随机选取一点，再选择其邻居节点，则度大的节点比度小的节点被选中的概率要大得多。改进的熟人免疫对于一个有N个节点的网络，按比例p随机选取节点v,根据不同条件采取不同措施进行免疫。条件（1）：已知节点,连接度,当达到某一阈值时，对进行免疫，并随机选择一个相邻节点进行免疫。条件（2）：若节点的度信息未知或已知其连接度，则对其全部相邻节点中的n个节点进行随机免疫,并从这n个节点,选择一个节点对其相邻节点进行免疫。iVcutKiViVcutiKKiKiK开始按比例p选取节点VKi已知?KiKcut？免疫Vi随机免疫一个Vi邻居节点NYY免疫邻居节点中的n个节点Nn个节点中选择一个节点NiVi为V中节点，Ki为Vi的度，Kcut为度阀值随机免疫Ni的邻居节点结束改进的熟人免疫改进的熟人免疫BDGFHILKMJCAE按比例p=15.38%选择两个点:A,EBDGFHILKMJCAE462CUTEAKKK，，BDGFHILKMJCAEA:C,B-CC:A,B,F,E,J,D,I-FCUTAKKABEDGFHILKMJCCUTEKK%07.23%07.23pcf阈值。越大“免疫越有目标性”免疫也将越有效。cutKcutK改进的熟人免疫需要免疫的邻居节点数量n改进的熟人免疫熟人免疫、改进熟人免疫、目标免疫比较。改进的熟人免疫改进熟人免疫策略比熟人免疫具有更好的免疫效果，已经比较接近目标免疫。