近日，我院2018级硕士生曾琦与导师刘影合作发表在中科院一区TOP期刊Knowledge-based System的论文《Identifying super-spreaders in information-epidemic coevolving dynamics on multiplex networks》被SCI和SSCI双检索。曾琦为论文第一作者，刘影老师为通讯作者。

准确识别流行病中的超级传播者对抑制疾病传播至关重要，特别是在医疗资源有限的情况下。在现代社会，传染病爆发的信息可通过各种通讯渠道迅速传播，这对传染病的抑制起到了很大的作用。本文研究了信息-疾病耦合传播动力学中超级传播者的识别问题。首先，我们发现由于信息传播的抑制作用，物理接触层的中心性指标无法有效地识别流行病中的超级传播者。通过考虑通信层和物理接触层之间的结构和动力学耦合，我们提出一种耦合敏感中心性测度，用于识别协同演化动力学中的疾病超级传播者。在人工多路网络和实际多路网络上的仿真结果表明，该方法不仅比单层网络的中心性精度高得多，在识别超级散布者方面也优于两种典型的多层中心性。这些结果表明，考虑层间的结构耦合和动力耦合是确定多层耦合系统中关键节点的必要条件。

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全文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705121006274