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Estimating Social Network Structure and Propagation Dynamics for an Infectious Disease

机译：估计传染病的社交网络结构和传播动力学

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The ability to learn network structure characteristics and disease dynamic parameters improves the predictive power of epidemic models, the understanding of disease propagation processes and the development of efficient curing and vaccination policies. This paper presents a parameter estimation method that learns network characteristics and disease dynamics from our estimated infection curve. We apply the method to data collected during the 2009 H1N1 epidemic and show that the best-fit model, among a family of graphs, admits a scale-free network. This finding implies that random vaccination alone will not efficiently halt the spread of influenza, and instead vaccination and contact-reduction programs should exploit the special network structure.
机译：学习网络结构特征和疾病动态参数的能力提高了流行病模型的预测能力，对疾病传播过程的了解以及有效治愈和疫苗接种政策的发展。本文提出了一种参数估计方法，可从我们估计的感染曲线中了解网络特征和疾病动态。我们将该方法应用于在2009年H1N1流行期间收集的数据，并表明在一系列图表中，最适合的模型承认无标度网络。这一发现表明，单靠随机疫苗接种将无法有效地阻止流感的传播，取而代之的是疫苗接种和减少接触的计划应利用特殊的网络结构。

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