用python代码写一个在SIR模型中利用标签反向传播溯源:算法思想:基于网络结构 (邻接矩阵W) 和某一时刻的快照,采用标签反向传播算法找出哪些节点是传播源头。
时间: 2023-02-06 19:59:24 浏览: 120
在 SIR 模型中,标签反向传播算法通过利用网络结构和某一时刻的快照来找出传播源头。
下面是一个使用 Python 代码实现标签反向传播溯源的示例:
```python
def label_propagation(W, snapshot):
# 初始化标签字典
labels = {}
# 遍历快照中的每个节点
for node in snapshot:
# 如果节点处于感染状态,将其标记为传播源头
if snapshot[node] == "I":
labels[node] = "source"
# 否则,将其标记为未知
else:
labels[node] = "unknown"
# 初始化未知节点集合
unknown_nodes = set(node for node in snapshot if labels[node] == "unknown")
# 当未知节点集合非空时,继续迭代
while unknown_nodes:
# 从未知节点集合中取出一个节点
node = unknown_nodes.pop()
# 如果该节点有感染的邻居,将其标记为传播源头
if any(W[node][neighbor] and labels[neighbor] == "source" for neighbor in W[node]):
labels[node] = "source"
# 否则,将其标记为非传播源头
else:
labels[node] = "not_source"
# 返回标签字典
return labels
```
在这个示例中,`W` 是一个邻接矩阵表示网络结构,`snapshot` 是一个字典表示某一时刻的快照,其中键是节点的名称,值是节