si模型检验节点重要性案例python

以下是一个使用Python实现检验节点重要性的SI模型案例：

假设我们有一个社交网络，包含1000个节点。我们使用networkx库生成一个随机网络，并为每个节点添加一个“影响力”属性，用于表示该节点在信息传播中的重要性。初始状态下，每个节点的影响力都设置为1。

import networkx as nx
import random

# 生成随机网络
G = nx.erdos_renyi_graph(1000, 0.1)

# 为每个节点添加影响力属性
for node in G.nodes:
    G.nodes[node]['influence'] = 1

接下来，我们定义一个SI模型，并使用该模型模拟信息在网络中的传播。在模拟过程中，我们记录每个节点被感染的时间，并计算信息传播的速度和范围。

def si_model(G, p):
    # 初始化感染节点
    infected = set()
    for node in G.nodes:
        if random.random() < p:
            infected.add(node)
    # 开始模拟
    time = 0
    while True:
        # 检查是否全部感染
        if len(infected) == len(G.nodes):
            break
        # 扩散信息
        new_infected = set()
        for node in infected:
            for neighbor in G.neighbors(node):
                if neighbor not in infected and random.random() < G.nodes[neighbor]['influence']:
                    new_infected.add(neighbor)
        # 更新感染节点集合
        infected = infected.union(new_infected)
        # 记录每个节点被感染的时间
        for node in new_infected:
            G.nodes[node]['time'] = time
        # 更新时间
        time += 1
    # 计算信息传播速度和范围
    max_time = max([G.nodes[node]['time'] for node in G.nodes])
    speed = len(infected) / max_time
    range = len(infected) / len(G.nodes)
    return speed, range

最后，我们使用上述方法检验每个节点在信息传播中的重要性。具体来说，我们依次移除每个节点，并记录信息传播的速度和范围的变化。如果移除某个节点后信息传播的速度和范围显著下降，说明该节点在信息传播中具有重要作用。

# 检验节点重要性
scores = {}
for node in G.nodes:
    # 移除节点
    G_copy = G.copy()
    G_copy.remove_node(node)
    # 模拟信息传播
    speed, range = si_model(G_copy, 0.1)
    # 计算节点得分
    scores[node] = (G.nodes[node]['influence'] - speed) * range

# 输出节点得分排名
rank = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for i in range(10):
    print(rank[i])

这个例子中，我们使用随机网络和简单的SI模型进行了演示。在实际应用中，我们需要考虑更多的因素，并使用更复杂的模型来模拟信息传播过程。