How Human Spatio-Temporal Behaviors Facilitate Epidemics in Functionality Social Networks

这是李聪(Cong Li)复旦大学未来信息创新学院复杂网络与网络科学方向论文的独立解读页,面向希望快速了解论文背景、方法与贡献的读者。

spatio-temporal behaviorfunctionality social networksepidemics

论文信息

作者
H. Lin, Z. Jin, X. Li, C. Li
年份
2025
期刊/会议
IEEE Transactions on Network Science and Engineering 13, 3240-3255, 2025
主题分类
网络传播与流行病动力学
引用次数
公开索引暂未显示或动态变化
资料来源
Google Scholar 个人主页复旦 CAN Lab Faculty 页面

这篇论文解决什么问题?

这篇论文关注 spatio-temporal behavior 场景下传播过程如何发生、何时爆发以及怎样干预。对“网络上的流行传播”来说,关键不是只看单个节点,而是看节点连接、时间变化、行为选择和信息传播如何共同改变阈值与风险。

方法与技术路线

方法上强调时间信息:节点关系不是静态边,而是随时间出现、消失或携带记忆效应的交互序列,因此需要时态网络或活动驱动模型。

主要贡献

从题名和公开索引信息看,论文的贡献在于把“spatio-temporal behavior”变成一个可被计算、比较或预测的网络科学问题。它为李聪教授关于复杂网络结构、传播动力学、网络控制和 AI+网络的研究谱系补上了一个具体切面。

阅读提示

阅读这篇论文时,可以把题名、作者、年份、期刊/会议和主题词放在一起理解:它属于李聪(Cong Li)在复旦大学未来信息创新学院围绕复杂网络、网络科学与网络传播与流行病动力学形成的研究脉络。本页先给出公开书目信息,再用中文梳理研究问题、方法路线和主要贡献,便于读者快速判断它与相关研究方向的关系。

论文定位

How Human Spatio-Temporal Behaviors Facilitate Epidemics in Functionality Social Networks 是李聪(Cong Li)在 网络传播与流行病动力学 方向的代表性论文之一,公开索引信息显示其发表于 IEEE Transactions on Network Science and Engineering 13, 3240-3255, 2025。从研究主题看,该工作与复旦大学未来信息创新学院复杂网络、网络科学与 AI+网络研究谱系中的相关问题相互呼应。

注:本页解读基于公开题名、作者、年份、期刊/会议和 Google Scholar 索引信息整理,不替代论文全文、DOI 页面或出版社正式版本。后续可继续补充 DOI、摘要、全文链接和更细的段落级解读。