- 时间多层网络中的社区检测，以及相关网络的应用;
- 基于动态用户兴趣的学术活动场所推荐;
- 寻找会话杀手：话题结束帖子的预测研究;
- 网络数据的连续型潜在空间模型几何;
- 情绪，爱情和上帝：理解众包的在线词典“城市字典”;
- 用流二部图抽样估计节点相似度;
- 随机幂律图上的距离标号;
- 随机生长树Jordan中心的持续性;
- 区域经济发展中的集体学习效应最大化;
- 城市金丝雀：指标群作为城市变化的预测指标;
- 在时态网络中改变点，记忆和流行传播;
- 实现在线社会网络提供商的利润最大化;
- 论兰萨罗特历史教会的定位：当人的需要主宰经典的规定时;
时间多层网络中的社区检测，以及相关网络的应用
原文标题： Community detection in temporal multilayer networks, with an application to correlation networks
地址： http://arxiv.org/abs/1501.00040
作者： Marya Bazzi, Mason A. Porter, Stacy Williams, Mark McDonald, Daniel J. Fenn, Sam D. Howison
摘要： 网络是表示交互实体的复杂系统的一种便捷方式。许多网络包含节点的“社区”，这些节点彼此之间的连接密度高于网络其余部分中的节点。在本文中，我们调查时间网络社区的检测表示为多层网络。作为一个焦点的例子，我们研究时间相关的金融资产关联网络。我们首先认为，通过比较观测网络中的边权重和“空网络”中期望的边权重来定义的“模块性”质量函数的使用是依赖于应用的。在我们对模块性最大化的讨论中，我们区分了“空网络”和“空模型”，我们强调相同的空网络可以对应于不同的空模型。然后，我们调查一个多层模块性最大化问题，以确定时间网络中的社区。我们的多层分析只取决于最大化问题的形式，而不取决于所选择的具体的质量函数。我们引入一个诊断来测量多层网络分区中社区结构的\ emph {persistence}。我们证明了几个结果，描述了多层最大化问题如何衡量层内的静态社区结构和层间持久性的更大值之间的折衷。我们还讨论了流行的“Louvain”启发式面临的时间多层网络的一些计算问题，并提出了减轻这些问题的方法。
基于动态用户兴趣的学术活动场所推荐
原文标题： Recommendation of Scholarly Venues Based on Dynamic User Interests
地址： http://arxiv.org/abs/1612.05817
作者： Hamed Alhoori, Richard Furuta
摘要： 越来越多的场馆出版学术作品，使研究者难以找到发表数据和研究最符合学术兴趣的场所。因此，需要一个解决方案，研究人员可以确定信息传播途径，以便获取和促成现有的知识体系。在这项研究中，我们提出了一个系统，以推荐学者的场所评价与研究人员目前的学术追求和利益的相关性。我们收集了来自学术社会网络的数据，模拟研究者的学术阅读行为，为场馆提出了一种新的适应性隐性评分技术。我们提出一种方法来推荐相关的专业学术场所，使用这些隐含的评级，即使对于没有出版历史的新研究者，以及对尚未具有影响因子的新兴学术场所，也能提供快速结果。我们用真实的数据进行了大规模的实验来评估当前的学术推荐系统，并且表明我们提出的系统比基线获得更好的结果。结果提供了重要的最新信号，与发表后的使用情况相比，基于量度的指标更能反映研究人员的兴趣。
寻找会话杀手：话题结束帖子的预测研究
原文标题： Find the Conversation Killers: a Predictive Study of Thread-ending Posts
地址： http://arxiv.org/abs/1712.08636
作者： Yunhao Jiao, Cheng Li, Fei Wu, Qiaozhu Mei
摘要： 如何提高在线社区的对话质量，近来备受关注。参与，温文尔雅，被动的在线对话对互联网用户的社交生活有着至关重要的影响。在这项研究中，我们特别感兴趣的是在多方对话中找出一个不太可能被进一步回复的帖子，因此这个话题就会消失。为此，我们提出了一个名为ConverNet的深度学习模型。 ConverNet由于能够通过对关注机制的有效整合来模拟长谈话的内部结构以及对谈话语境信息的适当编码，因此具有吸引力。实际数据集的实证实验证明了提议模型的有效性。对于广泛关注的话题，我们的分析也提供了改善在线对话的质量和用户体验的含义。
网络数据的连续型潜在空间模型几何
原文标题： The Geometry of Continuous Latent Space Models for Network Data
地址： http://arxiv.org/abs/1712.08641
作者： Anna L. Smith, Dena M. Asta, Catherine A. Calder
摘要： 我们回顾了网络数据的连续潜在空间（统计）模型，特别关注潜在空间几何的作用。在这些模型中，网络二元关系的存在/不存在被假定是条件独立的，因为二元组？在一个潜在的空间未被发现的位置。通过这种方式，这些模型提供了一个将网络节点嵌入连续空间的概率框架，该连续空间配备了便于描述随机二元关系之间相关性的几何结构。具体而言，这些模型自然捕捉同调倾向和三元聚类，观察网络的其他常见属性。除了从几何角度回顾关于连续潜在空间模型的文献之外，我们还通过直觉和模拟突出了潜在空间的几何对这些模型产生的网络性质的重要作用。最后，我们讨论谱图论的结果，这使得我们可以探索潜在空间的几何形状的作用，而不依赖于网络的大小。我们最后猜测这些结果如何被用来从观测网络推断出适当的潜在空间几何。
情绪，爱情和上帝：理解众包的在线词典“城市字典”
原文标题： Emo, Love, and God: Making Sense of Urban Dictionary, a Crowd-Sourced Online Dictionary
地址： http://arxiv.org/abs/1712.08647
作者： Dong Nguyen, Barbara McGillivray, Taha Yasseri
摘要： 互联网促进了大规模的合作项目。 Web 2.0平台的出现，内容的生产者和消费者统一，大大改变了信息市场。一方面，“人群智慧”的承诺激发了成功的项目，如维基百科，它已经成为许多语言中基于人群的信息的主要来源。另一方面，此类项目的分散且往往未受监控的环境可能会使其容易受到系统故障和不当行为的影响。在这项工作中，我们专注于Urban Dictionary，这是一个众包的在线词典。我们将计算方法与定性标注相结合，从“增长率”，“覆盖率”和“内容类型”两方面阐述“城市字典”的整体特征。我们测量的是以意见为中心的参赛作品的高度存在，而不是我们对传统词典期望的意义重点词条。此外，“城市词典”涵盖了许多非正式的，陌生的词汇以及专有名词。冒犯性内容也很多，但是通过投票系统，冒犯性较高的内容往往会得到较低的分数。我们的研究强调，“城市词典”比传统词典具有更高的内容异质性，这在处理方面提出了挑战，同时也提供了分析和跟踪语言创新的机会。
用流二部图抽样估计节点相似度
原文标题： Estimating Node Similarity by Sampling Streaming Bipartite Graphs
地址： http://arxiv.org/abs/1712.08685
作者： Nesreen K. Ahmed, Nick Duffield, Liangzhen Xia
摘要： 二部图数据越来越多地表现为交易的边流，例如零售客户的购买。推荐系统等应用程序采用了基于邻域的节点相似性度量，如公共邻居（CN）的成对数量和相关度量。尽管共享邻居的节点对的数量可能是巨大的，但是在实际的图中，只有相对较小比例的对具有大量的公共邻居。这激发了找到优先对这样的节点对进行采样的加权采样方法。本文提出了一种新的采样算法，该算法提供了对双边边流的相似性（或投影）图的固定大小的无偏估计。该算法有两个组件。首先，它维护一个采样双边的采样池，采样权重有利于选择高相似节点。其次，到达的边基于它们与当前样本的邻接来生成相似性更新流。这些更新汇总在第二个基于样本的流聚合器中，以产生最终的无偏估计。对现实世界图的实验表明，每个阶段的10％样本产生高相似度边的估计，加权相对误差约为10 ^ { - 2}
随机幂律图上的距离标号
原文标题： Distance Labelings on Random Power Law Graphs
地址： http://arxiv.org/abs/1712.08709
作者： Huacheng Yu, Hongyang Zhang
摘要： 一个{\它距离标签}方案是一个数据结构，可以回答图表上的最短路径查询。最近几项研究的实验结果（Akiba等[13]，Delling等[14]）发现了非常有效和非常精确的标签方案，可以扩展到具有数千万个顶点和边的社交和信息网络。这样的发现在最坏的情况下是不可预料的，因为即使对于最大度为$ 3 $的图，任何距离标记都需要$ \ Omega {（n ^ {3/2}}}空间（Gavoille et al。 '03）。另一方面，社会和信息网络具有严重的程度分布和较小的平均距离，在最坏的情况下不会被捕获。在本文中，我们填补了经验和最坏情况结果之间的差距。我们考虑具有幂律分布的随机图模型上的距离标记方案。对于这样的图，我们表明简单的基于广度优先搜索的算法可以找到接近最优的标签方案。我们的证明背后的直觉揭示了不同的顶点之间的距离几乎是独立的，即使对于多项式多对。
随机生长树Jordan中心的持续性
原文标题： Persistence of the Jordan center in Random Growing Trees
地址： http://arxiv.org/abs/1712.08712
作者： Sarath Pattathil, Nikhil Karamchandani, Dhruti Shah
摘要： 图的Jordan中心被定义为一个顶点，其与图中其他节点的最大距离是最小的，并且它在设施位置和源检测问题中找到应用。在随机种植树木的情况下，我们研究约旦中心的财产。特别是，我们考虑一个正常的树状图，感染从根节点开始，然后根据各种随机扩展模型沿着图的边扩散。对于独立级联（IC）模型和离散感染（SI）模型，两者都是离散时间模型，我们表明，随着感染子图随着时间的增长，Jordan中心在有限数量的时间步长。最后，我们还研究了SI模型的连续时间版本，并且随时约束了Jordan中心和根节点之间的最大距离。
区域经济发展中的集体学习效应最大化
原文标题： Maximizing the Collective Learning Effects in Regional Economic Development
地址： http://arxiv.org/abs/1712.08876
作者： Jian Gao
摘要： 最近的经验研究揭示了经济发展中的集体学习，然而，如何从其效应中获得最大利益的调查仍然缺乏。在本文中，我们探讨了使用简单的传播模型的集体学习效应的最大化，以研究建立在巴西劳动力数据上的实际网络上的产业多样化。对于区域间学习，我们找到一个最优策略，在最初的激活中，在核心和边产业之间取得平衡，考虑到产业空间的核心 - 边结构 - 产业之间相关性的网络表示。对于区域间的学习，我们找到了一个最佳的策略，考虑到连接所有地区的综合相邻网络的空间结构，在建立新的空间连接时，在附近和远处地区之间进行平衡。我们的研究结果表明，近乎随机的策略有可能在推进区域经济发展实践中充分利用集体学习效应。
城市金丝雀：指标群作为城市变化的预测指标
原文标题： The Canary in the City: Indicator Groups as Predictors of Urban Change
地址： http://arxiv.org/abs/1712.08924
作者： Aike Alexander Steentoft, Ate Poorthuis, Bu-Sung Lee, Markus Schläpfer
摘要： 随着城市的发展，某些街区的住房需求特别高，导致租金上涨。尽管社会经济影响深远，但仍然难以预测城市社区何时何地将面临这样的变化。为了应对这一挑战，我们将从生态学借鉴的“生物指标”的概念适应于城市背景。目标是用一个“指标群体”来评估复杂环境的质量及其随时间的变化。具体而言，我们分析了美国五个城市的九千二百万个地理定位的Twitter记录，使我们能够根据个人移动模式推导出社会经济用户配置文件。作为一个概念验证，我们将“高收入人士”的用户定义为一个指标组，并且表明他们的访问模式是对不同居民区未来租金预期增长的适当指标。指标小组的概念突出了仅密切监测特定人群而不是整个人口的潜力。如果针对感兴趣的现象适当地定义了指标组，那么这种方法可以产生早期预测，同时减少需要收集和分析的数据量。
在时态网络中改变点，记忆和流行传播
原文标题： Change points, memory and epidemic spreading in temporal networks
地址： http://arxiv.org/abs/1712.08948
作者： Tiago P. Peixoto, Laetitia Gauvin
摘要： 动态网络呈现不同时间尺度的时间模式，所有这些都可能会影响网络上发生的进程。然而，大多数数据驱动的方法用于对时变网络进行建模，试图只捕获一个单独的特征时间尺度 - 通常与马尔可夫链的短时记忆相关联，或与外部引起的长时间突变或全身性事件。在这里，我们提出了一个统一的方法来同时对两个方面进行建模，检测时态网络的短期和长期行为。我们通过开发具有变化点的任意阶混合马尔可夫模型以及使用非参数贝叶斯公式来允许马尔可夫阶和变化点的位置由数据确定而不过度拟合。此外，我们评估多尺度模型的质量，以重现在时间网络上传播流行病的能力，并且我们显示同时描述多个时间尺度具有协同效应，其中统计显著的特征被揭示，否则将保持隐藏通过独立处理每个时间尺度。
实现在线社会网络提供商的利润最大化
原文标题： Towards Profit Maximization for Online Social Network Providers
地址： http://arxiv.org/abs/1712.08963
作者： Jing Tang, Xueyan Tang, Junsong Yuan
摘要： 在线社会网络（OSN）吸引了数十亿用户分享信息，并在病毒式营销出现的地方进行沟通，作为促进产品销售的新方式。广告客户经常聘请OSN提供商进行病毒式营销活动。 OSN提供商从广告商支付的佣金中产生收益，这是由其产品信息的传播决定的。同时，为了传播影响力，用户观看视频广告等活动通常会给OSN提供商带来扩散成本。在本文中，我们的目标是找到一个种子集合来优化一个新的利润指标，将影响扩散的收益与OSN提供者的影响传播成本相结合。在许多扩散模型下，我们的利润指标是两个子模块函数之间的差异，因为它既不是子模块也不是单调的，因此难以优化。我们设计了一个通用的两阶段框架来选择种子来实现利润最大化，并且开发了几个界限来衡量所构建的种子集的质量。实际OSN数据集的实验结果表明，我们的方法可以实现较高的逼近保证，并且明显优于基线算法，包括最先进的影响最大化算法。
论兰萨罗特历史教会的定位：当人的需要主宰经典的规定时
原文标题： On the orientation of the historic churches of Lanzarote: when human necessity dominates over canonical prescriptions
地址： http://arxiv.org/abs/1712.09324
作者： Alejandro Gangui, A. Cesar Gonzalez Garcia, Maria Antonia Perera Betancort, Juan Antonio Belmonte
摘要： 我们分析了兰萨罗特岛30个教堂的测量方向，这个教堂在1810年以前建造的加那利群岛，以及一些晚期的几座建筑，代表了岛上所有基督教圣所的近乎完整的样本。我们的研究表明，岛上采取了明确的方向模式，但与大多数基督教世界常见的方式不同，它有两种解释。一方面，东方（或西方）的代表性方向是存在的。但是，样本也有一个明显的北 - 东北方向，就我们所知，这是兰萨罗特岛独有的一种模式。我们讨论这种模式的原因，并提出一个可能的解释可能是一个相当平淡无奇的解释，即有时日常生活的需要比以往更有意义，并推动个人与宗教信仰相悖。这项工作是有史以来在加那利群岛的旧教会进行的第一次系统考古天文学研究的开始[删节]。
声明：Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有，由本人进行翻译整理，未经同意请勿随意转载。本系列在微信公众号“网络科学研究速递”（微信号netsci）和个人博客 https://www.complexly.me （提供RSS订阅）进行同步更新。
