16年Bauma同步模型一种信息传播模型，即同步独立级联模型，是信息传播过程的抽象描述。同步IC模型即假设信息的转发是在以自然数代表的时间步内进行的，每一时间步内的信息转发是同步进行的。

经典传播模型

Kemple等人提出两种经典的信息传播模型：线性阈值模型(Linear Threshold Model, LTM)和独立级联模型(Independent Case Model， ICM)。线性阈值模型适合于描述个体的行为受多个个体的影响,而独立级联模型适合于描述个体的行为只受一个个体的影响,但是,这两种传播模型只适用于一种实体在社会网络中传播的情形。

线性阈值模型和I独立级联模型是构建社交网络传播模型的基本模型。LT模型描述的是信息是以概率形式进行传播，IC模型主要描述的是信息传播后，如何进行收敛。

算法

独立级联模型的算法如下： 

1．初始的活跃节点集合A。

2．在t时刻，

新近被激活的节点u对它的邻接节点v产生影响，成功的概率为Pu,v。若v有多个邻居节点都是新近被激活的节点，那么这些节点将以任意顺序尝试激活节点v。

3．如果节点v被激活成功，那么在t+1时刻，节点v转为活跃状态，将对其邻接非活跃节点产生影响；否则，节点v在t+1时刻状态不发生变化。

4．该过程不断进行重复，直到网络中不存在有影响力的活跃节点时，传播过程结束。16年Bauma同步模型