Epidemic threshold : A new spectral and structural approach of prediction
Seuil épidémique : une nouvelle approche spectrale et structurelle de prédiction
Résumé
The epidemiological modelling and epidemic threshold analysis in the networks are widely used in the control and prediction of infectious disease spread. Therefore, the prediction of the epidemic threshold in networks is a challenge in epidemiology where the contact network structure fundamentally influences the dynamics of the spread. In this paper, we design and experiment a new general structural and spectral epidemic threshold approach of prediction that more captures the full network structure by using the number of nodes, the spectral radius, and the energy of graph. We drive the simulations overall on 31 different networks types and topologies. The simulations show similar results of the epidemic threshold values compared to the MF, HMF and QMF widely used theoretical benchmarks approaches. With data analytic and data visualization technics, the results show that the new approach is similar to the earlier, further captures the full network structure, and is more accurate than the earlier approaches. The new approach offers a new general and spectral approach to analyse the spreading processes in a network. The results are both fundamental and practical interest in improving the control and prediction of spreading processes in networks. Particularly should be meaningful to decision-makers in public health.
La modélisation épidémiologique et l'analyse du seuil épidémique dans les réseaux sont largement utilisées dans le contrôle et la prédiction de la propagation des maladies infectieuses. Par conséquent, la prédiction du seuil épidémique dans les réseaux est un défi en épidémiologie où la structure du réseau de contact influence fondamentalement la dynamique de la propagation. Dans cet article, nous concevons et expérimentons une nouvelle approche générale, structurel et spectral de prédiction du seuil épidémique. Cette approche capture davantage la structure complète du réseau en utilisant le nombre de nœuds, le rayon spectral et l'énergie du graphe. Nous effectuons des simulations globales sur 31 types de réseaux à des différents topologies. Les simulations montrent des résultats similaires des valeurs de seuil épidémique par rapport aux approches théoriques de référence MF, HMF et QMF largement utilisé. Grâce aux techniques d'analyse et de visualisation des données, les résultats montrent que la nouvelle approche est similaire à la précédente, qu'elle capture davantage la structure complète du réseau et qu'elle est plus précise que les approches précédentes. La nouvelle approche offre une nouvelle approche générale et spectrale pour analyser les processus de propagation dans un réseau. Les résultats présentent un intérêt à la fois fondamental et pratique pour améliorer le contrôle et la prédiction des processus de propagation dans les réseaux. Ils devraient en particulier être utiles aux décideurs en matière de santé publique.
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