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#dH(t)=-(P+P+P)S(t)H(t)TOC\o"1-5"\h\zdt123dR(t)——=vS(t)+pS(t)H(t)dt4VdS(t)——=pS(t)H(t)+pS(t)K(t)-vS(t)dt14dK(t)=PS(t)H(t)-pS(t)K(t)Idt24考虑到传播节点和未感染节点之间不可能始终是均匀分布。因为考虑到网络的拓扑性质，将上述转化为如下形式，(dH(t)—=-(p+p+p)S(t)H(t)TOC\o"1-5"\h\zdt123kk=vS(t)+kpS(t)H(t)dtk4kkVdS(t)—=pS(t)H(t)+pS(t)K(t)-vS(t)dt1kk4kkdK(t)―=pS(t)H(t)-pS(t)K(t)、dt2k4kk节点之间的连接概率不可忽视，因此即引入丫(t)表示t时刻非传播节点和一个度为k的k传播节点为邻居的概率，上述式子可转化为：=-k(p+p+p)S(t)H(t)Y(t)dt123kkk竺0=vS(t)+kpS(t)H(t)Y(t)dtk4kkkV虫Q=kpS(t)H(t)Y(t)+kpS(t)K(t)Y(t)-vS(t)dt1kkk4kkkdKk(t)=kpS(t)H(t)Y(t)-kpS(t)K(t)Y(t)dt2kk4kkk上式刻画了传播节点，未感染节点，知道不传播节点和免疫节点的密度随时间变化的关系。反映了动力学传播过程不仅受到传播机制的影响，还受到网络拓扑性质的影响。本模型包含了经典的SIR模型和Nekovee提出的带遗忘机制的谣言模型这两个特例：当p=p=0，v二0时，该模型是SIR

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