Closeness Centrality and Epidemic Spreading in Networks

Simple item page
dc.contributor.advisorDr . Sobhi Rosyea'
dc.contributor.advisorDr . Adwan Yasin
dc.contributor.authorFares Masuod Abdelgani Rabaya'
dc.date.accessioned2017-05-03T09:32:24Z
dc.date.available2017-05-03T09:32:24Z
dc.date.issued2008
dc.description.abstractThis thesis is about the relation between the closeness centrality of the first infected node in the network and each of the total infection time that needs to infect all nodes in that network ,the infection rate for spreading epidemics in that network ,which measures the fraction of nodes those infected per unit time and the infection spreading power of that node ,that measures the power for each node to spread the epidemic to other uninfected nodes in that network. In this thesis, I deal with four types of networks ,unweight small and large networks and weighted small and large networks and study that relation in these four types. The importance of this work is when we find the closeness centrality and the infection spreading power of any node that help us understand which weakness or advantages this node has for maintenance or blocking dangers at the right time. In this work, I made some development in the SI model for the epidemic network in which most of authors consider the infection rate in that model assumed and constant. In this work I found that this infection rate is not constant but it depends on the closeness centrality of the first infected node in the network ,hence I suggest to replace the infection rate in the SI model by the closeness centrality of the first infected node in the network. The results obtained from this work show that each of the total infection time, the infection rate and the infection spreading power when any node infected first in the network depend on the closeness centrality for that node.en
dc.description.abstractهذه الرسالة تناقش العلاقة بين المركزية لأول نقطة تصاب بالعدوى في الشبكة وكل من الزمن الكلي الذي تصاب به الشبكة كلها بتلك العدوى وكذلك معدل انتشار العدوى في الشبكة والذي يقيس نسبة النقاط التي تصاب في الشبكة في وحدة الزمن وكذلك علاقتها بقدرة النقطة المصابة في الشبكة على نشر الوباء فيها. في هذه الرسالة تعاملنا مع أربع أنواع من هذه الشبكات وهي شبكات صغيرة ليس فيها اوزان وكبيرة ليس فيها اوزان وصغيرة فيها اوزان وكبيرة فيها اوزان، ودرسنا تلك العلاقة في هذه الانواع جميعاً. وتكمن اهمية هذا العمل في انه إذا وجدنا مركزية النقطة وقدرتها على نشر الوباء فإن ذلك يساعدنا على فهم ضعف ومحاسن تلك النقطة من اجل تفادي خطر انتشار الوباء الذي يصيبها في الوقت المحدد. في هذه الدراسة حاولنا تطوير نموذج (SI) في وصف انتشار الوباء في الشبكات وذلك باستبدال معدل الانتشار مع الزمن في الشبكة (B) بمركزية النقطة التي تصاب أولاً في الشبكة. وقد وجدنا في هذه الدراسة أن معدل الوباء مع الزمن الذي كان يعتبر ثابتاً وكان يفرض افتراضاً في النماذج السابقة، أنه غير ثابت وأنه يعتمد على طبيعة النقطة التي تصاب اولاً في الشبكة وان هناك علاقة قوية بين معدل انتشار الوباء في الشبكة ومركزية النقطة التي تصاب أولاً. من النتائج المستنبطة من هذه الدراسة وجدنا أن كل من الزمن اللازم لإصابة الشبكة كلها ومعدل انتشار الوباء فيها وقدرة النقطة على نشر الوباء تعتمد على مركزية النقطة التي تصاب اولاً.ar
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11888/8533
dc.titleCloseness Centrality and Epidemic Spreading in Networksen
dc.titleالمركزية وإنتشاء الوباء في الشبكاتar
dc.typeThesis
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
closeness_centrality_and_epidemic_spreading_in_networks.pdf
Size:
2.45 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
Collections
Computational Mathmatics