- 部分可观察Twitter网络中的内容污染者实时检测;
- 用于图分类的Walk-Steered卷积;
- 司机和交通的社会行为;
- 超球空间复杂网络的机器学习分析;
- 合作中的潜在结构：以Reddit r/place为例;
- 中心性度量何时欺骗我们;
- 网络中节点的相关性分析识别真实社区;
- 影响社会网络观点的最佳多阶段投资策略;
- 图上的特征传播：图表示学习的新视角;
- 结构化网络和粗粒度描述：动态的视角;
- 邻接矩阵图像表示的网络特征：子图分类的深度/迁移学习;
- 科学家和研究主题的集体注意力;
部分可观察Twitter网络中的内容污染者实时检测
原文标题： Real-time Detection of Content Polluters in Partially Observable Twitter Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1804.01235
作者： Mehwish Nasim, Andrew Nguyen, Nick Lothian, Robert Cope, Lewis Mitchell
摘要： 为了政治或广告目的而劫持对话的内容污染者或机器人是事件预测，选举预测以及将真实新闻与社交媒体数据中的虚假新闻区分开的已知问题。识别这种类型的机器人特别具有挑战性，使用大量网络数据作为机器学习模型的特征的最先进的方法。这些数据集通常不容易在用于实时事件预测的社交媒体数据流的典型应用中获得。在这项工作中，我们开发了一种方法来检测实时流式传输的社交媒体数据集中的内容污染者。将我们的方法应用于澳大利亚内乱事件预测问题，我们识别来自单个推文的内容污染者，而无需收集来自个人账户的社会网络或历史数据。我们在我们的数据集中识别出这些机器人的一些特殊特征，并提出识别这些帐户的指标。然后，我们围绕这种类型的机器人检测提出了一些研究问题，包括：Twitter在检测内容污染者方面的表现如何，以及最先进的方法在检测我们数据集中的机器人方面表现如何。
用于图分类的Walk-Steered卷积
原文标题： Walk-Steered Convolution for Graph Classification
地址： http://arxiv.org/abs/1804.05837
作者： Jiatao Jiang, Zhen Cui, Chunyan Xu, Chengzheng Li, Jian Yang
摘要： 由于图的非欧几里得性质，图分类是一个基本但具有挑战性的问题。在这项工作中，我们共同利用随机游走的强大表示能力和标准卷积网络工作（CNN）的基本成功，提出了一种称为walk-steered convolution（WSC）的随机游走卷积网络。与已有的带有确定性邻居搜索的图CNN不同，我们随机采用随机游走对多尺度行走场进行随机抽样，这对于图的可伸缩性更加灵活。为了编码由多个步行路径组成的每个尺度的步行场，具体地说，我们通过多个高斯模型来表征步行场的方向，以更好地模拟图像上的标准CNN。每个高斯隐含地定义一个方向，并且所有这些都正确地编码在梯度投影到高斯参数空间之后的空间布局。此外，使用动态聚类的图粗化层被堆叠在高斯编码上以捕获图的高级语义。对多个公共数据集的综合评估充分证明了我们提出的图学习方法优于其他现有技术用于图分类的优势。
司机和交通的社会行为
原文标题： Social Behavior of Drivers and Traffic
地址： http://arxiv.org/abs/1804.05891
作者： Matej Hudak, Jana Tothova, Ondrej Hudak
摘要： 司机是代理人，他们是司机组的成员。人类群体具有等级结构。文明由社会组成，社会由团体组成，团体由个人组成。我们会考虑这组车手。每个社会团体都有权组织个人并将其用于自己的目的。对于这组车手也是如此。代理人，司机，我们称之为社会司机组成员，我们假设他的特殊属性被定义为：他们是驾驶汽车的代理人。驾驶员的行为在某种程度上受到与其他驾驶员相关联的需求以及获得该组中其他驾驶员的批准的影响，这是组内代理人的一般性质。司机将他的需求与集团其他司机的需求等同起来。由此我们解释三个经验观察到的个人驾驶员半径依赖关系对某些因素的依赖性如何使我们能够确定驾驶员对信息验证特征的数量。较小的个人半径验证口头和非口头信息的较大过程在其他人接受的风险，这个人会更接近我们作为一个人（司机）。我们期望这个结论是一个总体结论。
超球空间复杂网络的机器学习分析
原文标题： Machine Learning Analysis of Complex Networks in Hyperspherical Space
地址： http://arxiv.org/abs/1804.05960
作者： María Pereda, Ernesto Estrada
摘要： 复杂网络是复杂系统关系拓扑框架的精简表示。这种网络存在的主要原因是通过这些复杂系统的实体传输项目。在这里，我们考虑一个通信功能，它说明了网络上物品流动的路线。这样的函数诱导网络在欧几里得高维球体中的自然嵌入。我们使用这种嵌入的几何参数之一，即超球体中节点的位置矢量之间的角度，从网络中提取结构信息。这些信息是通过使用机器学习技术提取的，如非度量多维度量和K均值聚类算法。第一个允许我们将可传播超球体的维度降低到允许网络可视化的三维维度。第二种方法允许根据网络节点在网络成功传递信息方面的相似性对节点进行聚类。在基准网络中测试这些方法并将它们与网络中最常用的聚类方法进行比较后，我们分析了两个真实世界的例子。在第一个引文网络中，我们发现了反映出版物中使用的数学水平的引文群体。第二，我们发现了参与人类疾病的基因组，报告了一些与癌症和其他疾病共同参与的基因。这两个例子都强调了现有方法在关系数据中发现新模式的潜力。
合作中的潜在结构：以Reddit r/place为例
原文标题： Latent Structure in Collaboration: the Case of Reddit r/place
地址： http://arxiv.org/abs/1804.05962
作者： Jérémie Rappaz, Michele Catasta, Robert West, Karl Aberer
摘要： 许多Web平台依靠用户协作来生成高质量内容：Wiki，问答社区等。因此，理解和建模不同的协作行为至关重要。但是，当用户之间的关系不可直接观察时，难以捕获协作模式，因为它们需要从用户操作中推断出来。在这项工作中，我们通过采用系统的协作观点来提出解决这个问题的办法。我们不是将用户建模为系统中的独立参与者，而是使用嵌入方法捕获他们的协调行为，这些方法反过来可以确定共享目标并预测未来的用户行为。为了验证我们的方法，我们对包含超过16M用户操作的数据集进行了研究，记录在在线协作沙箱Reddit r / place上。参与者可以访问绘图画布，他们可以在每个固定时间间隔更改一个像素的颜色。用户并没有团队合作，也没有给出任何具体的目标，但他们组织成一个有凝聚力的社会结构，并合作创作了大量的艺术作品。我们在本文中的贡献是多方面的：i）我们对Reddit r / place协作沙箱进行深入分析，提取关于它随着时间的演变的深刻见解; ii）我们提出了一种预测方法，以捕捉新兴合作努力的潜在结构;和iii）我们表明，我们的方法提供了一个可解释的社会结构表示。
中心性度量何时欺骗我们
原文标题： When Centrality Measures Deceive Us
地址： http://arxiv.org/abs/1804.05966
作者： Eric Horton, Kyle Kloster, Blair D. Sullivan
摘要： 基于矩阵的中心性度量在网络分析中已经非常流行，这在很大程度上是因为我们能够根据参数的变化严格分析它们的行为。良好的中心度量的一个理想特性是结构上等价的节点被赋予相同的分数（并且不相似的节点不是）。我们证明，当节点根据所有$ \ ell> 0 $的事件$ \ ell $ -walks的数量被描述为步行类时，即使充分研究的中心度量也可以被“欺骗”到分配具有不同步行结构的节点中相同的得分。此外，无限多的参数值和图不能区分节点和不同的步行类型，甚至指数函数也可以在非步行正则图上产生均匀的中心性分值。然而，并不是所有的希望都消失了，因为我们表明，包含矩阵指数和分解的广泛的函数不能被任何具有极限点的集合中的每个参数值所欺骗。
网络中节点的相关性分析识别真实社区
原文标题： Correlation Analysis of Nodes Identifies Real Communities in Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1804.06005
作者： Jingming Zhang, Jianjun Cheng, Xing Su, Xinhong Yin, Shiyan Zhao, Xiaoyun Chen
摘要： 分析复杂网络的一个重要问题是揭示社区结构，其中网络节点紧密连接在相同的社区中，其间存在稀疏的连接。先前的用于真实世界网络中的社区检测的算法具有高复杂度的缺点或者需要诸如社区的数量或大小之类的先前信息，或者不能在多次运行中获得相同的结果分区。在本文中，我们提出了一种简单有效的算法，它仅使用节点的相关性，既不需要优化预定义的目标函数，也不需要关于社区数量或大小的信息。我们测试我们的算法的真实世界和合成图的社区结构已知，并观察到提出的算法检测这种已知的结构具有很高的适用性和可靠性。我们还将该算法应用于某些社区结构未知的网络，并发现它在这些情况下检测确定性和信息性社区划分。
影响社会网络观点的最佳多阶段投资策略
原文标题： Optimal Multiphase Investment Strategies for Influencing Opinions in a Social Network
地址： http://arxiv.org/abs/1804.06081
作者： Swapnil Dhamal, Walid Ben-Ameur, Tijani Chahed, Eitan Altman
摘要： 我们研究了在竞争环境中对社会网络节点进行最优投资的问题，其中两个阵营旨在最大限度地实现人们对他们意见的采纳。特别是，我们考虑在多个阶段进行竞选的可能性，一个阶段中的节点的最终意见充当其对下一阶段的初始偏见。通过扩展DeGroot-Friedkin模型，我们制定了营地的效用函数，并表明它们涉及可被解释为多相Katz中心性的东西。着眼于两个阶段，我们通过分析推导出纳什均衡投资策略，以及如果一个阵营发生了近视，阵营将承受的损失程度。我们的模拟研究证实，赋予初始偏差更高权重的节点需要在第一阶段增加投资，以影响终端阶段的这些偏差。然后，我们研究阵营对节点的影响取决于其初始偏好的情况。对于单一阵营，我们提出一个多项式时间算法来确定在两个阶段之间分配预算的最佳方式。对于竞争阵营，我们在合理的假设下展示纳什均衡的存在，并且他们可以在多项式时间内计算。
图上的特征传播：图表示学习的新视角
原文标题： Feature Propagation on Graph: A New Perspective to Graph Representation Learning
地址： http://arxiv.org/abs/1804.06111
作者： Biao Xiang, Ziqi Liu, Jun Zhou, Xiaolong Li
摘要： 我们研究图上的特征传播，这是图表示学习任务中涉及的推理过程。它是将整个图上的特征扩展到$ t $ -th指令，从而扩展了结尾的特征。该过程已成功应用于图嵌入或图神经网络，但是很少有研究对特征传播的收敛性进行研究。如果没有收敛保证，可能会导致意外的数值溢出和任务失败。在本文中，我们首先定义图上特征传播的概念，然后研究其对均衡状态的收敛条件。我们进一步将特征传播链接到几个已建立的方法，如node2vec和structure2vec。在本文的最后，我们将现有方法从代表节点扩展到边（edge2vec），并展示了它在现实世界场景中欺诈事务检测中的应用。实验表明它很有竞争力。
结构化网络和粗粒度描述：动态的视角
原文标题： Structured networks and coarse-grained descriptions: a dynamical perspective
地址： http://arxiv.org/abs/1804.06268
作者： Michael T. Schaub, Jean-Charles Delvenne, Renaud Lambiotte, Mauricio Barahona
摘要： 本章讨论复杂网络中结构和动态之间的相互作用。给定一个具有赋予动力学的特定网络，我们的目标是找到与动态过程对齐的分区，并作用于网络之上。因此，我们的目标是对系统的结构和动态进行简化描述。在第一部分中，我们介绍整个章节中我们考虑的动力学类型的一般数学设置。我们提供了两个指导性例子，即共识动态和传播过程（随机行走），激发他们与社会网络分析的联系，并简要讨论总体动态框架及其可能的扩展。在第二部分中，我们关注图结构对网络动态发生的影响，重点介绍三个概念，使我们能够深入了解这个概念。首先，我们描述时间尺度分离如何作为图结构的结果出现在网络的动力学中。其次，我们讨论网络中特定对称性的存在如何产生可以由图分区精确描述的不变动态子空间。第三，我们展示了如何扩展这个动态观点来研究带有符号边的网络的动态性，这使我们能够讨论社会网络分析中的概念连接，比如结构平衡。在第三部分中，我们讨论如何使用展开在网络上的动态过程来检测有意义的网络子结构。然后，我们将展示如何将这些动态度量与文献中提出的看似不同的社区检测和粗粒度算法相关联。我们总结一个简短的总结并强调有趣的未来开放方向。
邻接矩阵图像表示的网络特征：子图分类的深度/迁移学习
原文标题： Network Signatures from Image Representation of Adjacency Matrices: Deep/Transfer Learning for Subgraph Classification
地址： http://arxiv.org/abs/1804.06275
作者： Kshiteesh Hegde, Malik Magdon-Ismail, Ram Ramanathan, Bishal Thapa
摘要： 我们提出了一种新的子图图像表示法，用于将目标作为其父网络进行网络片段分类。图图像表示基于邻接矩阵的2D图像嵌入。我们在两种模式下使用这种图像表示。首先，作为机器学习算法的输入。其次，作为纯传递学习者的输入。我们从几个数据集得出的结论是（a）使用我们的结构化图像特征的深度学习与基准图核和基于经典特征的方法相比表现最好; （b）纯转移学习在用户受到最小干扰的情况下有效运行，并且对小数据有效。
科学家和研究主题的集体注意力
原文标题： Collective Attention towards Scientists and Research Topics
地址： http://arxiv.org/abs/1804.06288
作者： Claudia Wagner, Olga Zagovora, Tatiana Sennikova, Fariba Karimi
摘要： 集体关注科学家及其研究的突发模式可以作为科学影响的代表，传统上通过委员会对科学家颁奖。因此，了解科学影响和在线需求与供应之间的关系，了解科学家及其工作的信息至关重要。在本文中，我们将维基百科上的信息供应（文章创作）和信息需求（文章视图）的时间模式与两组科学家进行了比较：获得该领域最负盛名奖项的科学家和来自同一领域的有影响力的科学家谁没有收到奖励。我们的研究强调，这些奖项的功能是外部冲击，增加了有关科学家的信息供求，但几乎不影响他们研究课题的信息供给和需求。此外，我们发现两组信息供应的时间顺序有趣的差异：（i）获奖者对其工作兴趣高于其工作的可能性高于获奖者; （ii）获奖者对关于他们和他们的作品的文章的兴趣在时间上比非获奖的科学家更加聚集。
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