Modelli di Diffusione di Rete — SIR, SIS e Cascata Indipendente
I modelli di diffusione di rete sono una famiglia di quadri compartimentali e probabilistici che simulano come informazioni, malattie o innovazioni si diffondono attraverso un sistema connesso. Radicati nell'epidemiologia matematica di Kermack e McKendrick (1927), i modelli SIR e SIS suddividono i nodi in stati e tracciano le transizioni guidate da tassi di contatto e probabilità di recupero. I modelli Cascata Indipendente e Soglia Lineare, formalizzati da Kempe, Kleinberg e Tardos (2003), estendono questa logica all'influenza sociale, modellando come l'attivazione si propaga attraverso una rete un vicino alla volta.
Leggi il metodo completo
Accedi con un account gratuito per leggere questa sezione.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonti
- Kermack, W.O. & McKendrick, A.G. (1927). A Contribution to the Mathematical Theory of Epidemics. Proceedings of the Royal Society of London. Series A, 115(772), 700-721. DOI: 10.1098/rspa.1927.0118 ↗
- Kempe, D., Kleinberg, J., & Tardos, E. (2003). Maximizing the Spread of Influence through a Social Network. Proceedings of the Ninth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 137-146. DOI: 10.1145/956750.956769 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 1). Network Diffusion Models (SIR, SIS, Independent Cascade). ScholarGate. https://scholargate.app/it/network-analysis/network-diffusion
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Analisi di CentralitàAnalisi delle reti↔ compare
- Rilevamento delle ComunitàAnalisi delle reti↔ compare
- Previsione dei CollegamentiAnalisi delle reti↔ compare
- Analisi di Resilienza e Vulnerabilità delle RetiAnalisi delle reti↔ compare
- Analisi delle Reti TemporaliAnalisi delle reti↔ compare
Citato da
Hai notato un problema in questa pagina? Segnalalo o proponi una correzione →