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Technique et Science Informatiques

0752-4072
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 30/2 - 2011  - pp.181-212  - doi:10.3166/tsi.30.181-212
TITRE
SYNTHÈSE. Réseaux complexes et épidémies

TITLE
Complex netxorks and epidemics

RÉSUMÉ
L’étude de phénomènes de diffusion, tels que les maladies infectieuses ou les virus informatiques, est motivée par ses retombées financières et leur impact sur l’homme. La théorie des réseaux complexes qui s’est développée nous éclaire sur les propriétés trouvées d’un large éventail de graphes « de terrain ». Nous examinons ces propriétés et leurs conséquences pour les diffusions, en mettant l’accent sur les conditions sous-jacentes pour certaines des affirmations faites dans la littérature, telles que la particularité ou non d’un réseau libre d’échelle à se prêter à un phénomène de diffusion. Les modèles aléatoires ayant été bien exposés dans la littérature, nous mettons l’accent sur les modèles déterministes, soulignant les liens existant entre les deux approches. Nous terminons en classifiant les études sur les stratégies d’immunisation en quatre catégories, ce qui permet des comparaisons sur des caractéristiques communes en apportant un point de vue informatique. De nombreuses recherches ultérieures sont suggérées, par exemple en montrant que les stratégies d’immunisation telles que celles basées sur le degré ne bénéficient pas clairement des propriétés des graphes de terrain, et que le problème reste ainsi ouvert.


ABSTRACT
The study of spreading processes, such as infectious diseases or computer worms, is well-motivated by its financial impact and humanitarian aspects. A vast amount of research has emerged through the theory of complex networks, that sheds light on the properties found in a wide range of "real-world" networks. We review these properties in the context of spreads, with an emphasis on the settings underlying some of the major claims in the literature such as whether or not a scale-free network is particularly prone to spreading phenomena. Stochastic models have been well studied in the literature, and thus we focus on deterministic models, highlighting the connections between the two approaches. Finally, we classify immunization strategies into four categories, which allows comparisons on common features from a computer science perspective. Several topics for future work are suggested. For example, it remains open whether immunization strategies, such as those based on degree, benefit from complex network properties.


AUTEUR(S)
Philippe J. GIABBANELLI, Joseph G. PETERS

MOTS-CLÉS
r�seaux complexes, libre d��chelle, petit monde, immunisation, diffusion.

KEYWORDS
complex networks, scale-free, small-world, immunization, spread.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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