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文档简介

1、基于局域信息 免疫uniform immunization(均匀免疫) acquaintance immunization（熟人免疫） 基于全局信息 targeted immunization（目标免疫） 211kkgc2k1cgmceg2在网络规模为106，幂率指数 在2-3.5之间变化的无标度网络中不同策略对应的免疫临界值cf均匀免疫(空心圆)熟人免疫（空心三角形）目标免疫（空心正方形）图1（参考文献3）图2实验采用SIS病毒传播模型，在ER随机网络(a: N为104,=4)，BA无标度网络模型(b：N= 104,m0=8,m=4；c：N= 104,m0=8,m=6)中进行仿真。F为感染节

2、点的密度，q为免疫节点的比例。图3实验采用SIS病毒传播模型在(autonomous system)AS层面的Internet 网络和High Energy Physics-Theory (HEP-Th)网络中测试局域搜索免疫的性能。F为感染节点的密度，q为免疫节点的比例图4 在BA无标度网络中，聚类系数与局域搜索免疫性能之间的关系。F为算法的免疫临界值，c为网络的聚类系数对BA无标度网络（N=104,m0=8,m=4）使用assortative wiring 算法对网络增加聚类系数问题:n=?图5实验采用SIS病毒传播模型，在ER随机网络(图a: N为104,=4)，BA无标度网络 (图b：N= 104,m0=8,m=4；图c：N= 104,m0=8,m=6)中进行仿真。F为感染节点的密度，q为免疫边的比例。图6 研究目标免疫和EC免疫策略对网络模型连通度C的影响。其中q为免疫边的比例图7基于SIS病毒传播模型，分别采用目标免疫和EC策略对于(a)AS网络,(b)HEP-Th网络和(c)PGP网络，进行免疫，根据删除边的比例q的变化研究感染节点概率F的变化。图8研究目标免疫和EC免疫策略对现实网络连通度C的影响。其中q为免疫边的比例图9来自文献7图10 Nested dissection 的执行过程（取自文献8）图11图12 Email的分析来自文献9图13 对E

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