由于现实网络具有小世界特性和无标度特性,病毒信息可以快速并且广泛地传播。因为免疫数量的限制或者代价昂贵,所以当前研究的热点是怎么用最少的免疫数量对人群网络或者计算机网络,比如因特网,进行免疫。人们已经提出了很多种免疫策略,从局域免疫,比如均匀免疫和熟人免疫,到全局免疫,比如目标免疫和EGP免疫。为了模拟现实的网络,人们提出了很多种模型,比如ER随机网络、WS小世界网络、BA无标度网络和局域小世界网络模型。在不同的情况下,提出了3种复杂网络免疫策略:BA无标度网络有富人俱乐部特性,即度数大的节点之间倾向相互连接,由此在已知邻居节点度数的前提下,提出了基于富人俱乐部特性的搜索免疫。该免疫依据富人俱乐部特性,通过广度搜索策略搜索度数大的节点并免疫,可以有效地降低网络异质性;根据边与重要节点之间的关系删除边,而提出了删除边的免疫策略,首先删除重要节点之间直接相连的边,然后删除重要节点与他们共同邻居之间的边,增加重要节点之间的最短路径;根据Milgram的六度分割实验(传递信件)的过程,提出了局域搜索免疫。该策略主要是通过最大度搜索策略,搜索并免疫度数大的节点。采用SIS、SIR病毒传播模型,分别在WS小世界网络、BA无标度网络或真实网络中测试了三种免疫的性能,比现有的目标免疫或者熟人免疫更好地降低网络的免疫临界值,提高传播临界值。之前传播研究主要集中在病毒传播模型、病毒爆发的阈值、免疫、病毒预测等方面,很少研究不同类边对病毒传播速度的影响。病毒通过不同类边对传播速度的影响不一样,比如病毒从一个社团传播到另外一个社团之后,传播速度骤然加快。在无向图中边是无方向的,但是在病毒传播过程中,边的传播是有方向的。研究一条边对传播速度的影响是通过后续m个时间步内产生的,与该边相关的感染节点的个数来衡量。分别研究了Jaccard参数和度与传播速度之间的关系,考虑了传播方向性问题,对Jaccard参数和度参数进行了修正。研究Jaccard参数与传播速度之间的关系,当Jaccard小于1时,发现Jaccard与传播速度存在一定的正比关系,删除对传播速度影响大的边,有助于降低传播效率。