แบบจำลองการแพร่กระจายในเครือข่าย — SIR, SIS และ Independent Cascade
แบบจำลองการแพร่กระจายในเครือข่ายเป็นกลุ่มของกรอบการทำงานแบบแบ่งส่วนและแบบความน่าจะเป็นที่จำลองว่าข้อมูล โรคระบาด หรือนวัตกรรมแพร่กระจายไปทั่วระบบที่เชื่อมโยงกันอย่างไร แบบจำลอง SIR และ SIS มีรากฐานมาจากการระบาดวิทยาทางคณิตศาสตร์ของ Kermack และ McKendrick (1927) โดยแบ่งโหนดออกเป็นสถานะต่าง ๆ และติดตามการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนโดยอัตราการสัมผัสและความน่าจะเป็นในการฟื้นตัว แบบจำลอง Independent Cascade และ Linear Threshold ซึ่ง Kempe, Kleinberg และ Tardos (2003) ได้ทำให้เป็นทางการ ได้ขยายตรรกะนี้ไปสู่การมีอิทธิพลทางสังคม โดยจำลองว่าการกระตุ้นแพร่กระจายผ่านเครือข่ายทีละเพื่อนบ้านอย่างไร
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Network Diffusion Models (SIR, SIS, Independent Cascade). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การวิเคราะห์ความเป็นศูนย์กลางการวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare
- การตรวจจับชุมชนการวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare
- การทำนายลิงก์การวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare
- การวิเคราะห์ความยืดหยุ่นและความเปราะบางของเครือข่ายการวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare
- การวิเคราะห์เครือข่ายเชิงเวลาการวิเคราะห์เครือข่าย↔ compare