- 相位转换和谱图聚类的模型顺序选择标准;
- 生成大量合成网络的新方法;
- 网格上的自组织隔离;
- 在空间公共物品博弈中排除联盟形式;
- 一个路径节点关键度度量;
相位转换和谱图聚类的模型顺序选择标准
地址： http://arxiv.org/abs/1604.03159
作者： Pin-Yu Chen, Alfred O. Hero
摘要： 谱图聚类（SGC）中长期存在的开放问题之一就是所谓的模型顺序选择问题：自动选择正确数量的聚类。这相当于找到无向图中连接的组件或社区数量的问题。我们提出自动模型选择（AMOS），这是使用基于渐近相变分析的新型选择标准的随机互连模型（RIM）下的SGC模型选择问题的解决方案。更广泛地应用AMOS来发现对称非负矩阵中的隐藏块对角结构。模拟图的数值实验验证了相变分析，实际网络数据用于验证提出的模型选择过程的性能。
生成大量合成网络的新方法
地址： http://arxiv.org/abs/1705.08473
作者： Malay Chakrabarti, Lenwood Heath, Naren Ramakrishnan
摘要： 网络科学研究中最大的需求之一是访问大型实际数据集。由于数据分析方法渗透了一系列不同学科，例如计算流行病学，可持续发展，社会媒体分析，生物学和交通运输---可以展示每一学科中遇到的特征的网络数据集变得至关重要。关键的技术问题是能够以预先指定的任意的度数分布生成合成拓扑。现有的方法在忠实地再现网络的宏观特征的能力方面受到限制，同时尊重特定的度数分布。我们提出了一套三种算法，利用剩余度衰减的原理来生成坚持宏观层面现实世界特征的合成拓扑。通过评估这些算法w.r.t.几个真实世界的数据集我们展示了他们忠实地再现网络特征的能力，如节点度，聚类系数，跳跃长度和k-核心结构分布。
网格上的自组织隔离
地址： http://arxiv.org/abs/1705.08586
作者： Hamed Omidvar, Massimo Franceschetti
摘要： 我们考虑一种基于主体的模型，其中两种类型的代理在图上进行本地交互，并具有通常的不耐受阈值$ \ tau $，用于以等于指数等级的时间更改类型。该模型相当于一个不受干扰的谢林模型的自组织分离，具有扩展摩尔邻域的异步蜂窝自动机（ACA）或具有芒硝动力学的零温度Ising模型，并且在分析社会和生物网络中的应用，和旋转眼镜系统。最近在理论计算机科学文献中获得了一些严格的结果，这项工作提供了几个扩展。我们扩大不容忍区间，导致从已知尺寸$ $ 0 $到大小$ \约0.134 $形成单一类型的代理商的大型隔离区域。也就是说，我们显示，对于$ 0.433 <\ tau <1/2 $（和对称$ 1/2 <\ tau <0.567 $），包含任意代理的最大隔离区域的预期大小在附近的大小是指数的。考虑到“几乎隔离”的区域，我们进一步延长了大型隔离区域的大小，约为0.312美元，即一种类型的代理人数与另一种类型的代理人数之比迅速消失社区规模增长。在这种情况下，我们显示，对于$ 0.344 <\ tau \ leq 0.433 $（并且对称为$ 0.567 \ leq \ tau <0.656 $），包含任意代理的最大的几乎分离的区域的预期大小是指数的邻里。我们提供的指数边界也意味着完全隔离，其中单个类型的代理覆盖整个网格，不会以$ p = 1/2 $的高概率出现，并考虑宽容的范围。
在空间公共物品博弈中排除联盟形式
地址： http://arxiv.org/abs/1705.08668
作者： Attila Szolnoki, Xiaojie Chen
摘要： 检测背叛和令人震惊的伙伴的可能危险，对于避免被剥削是至关重要的。然而，这一行为可能需要从事这项工作的人员的巨大个人努力，因此这样的策略似乎是不利的。但结构化人口可以提供一个机会，其中大部分无私的排除战略可以与其他合作战略形成有效的联盟，因此他们可以消除背叛。有趣的是，即使以非常高的排斥成本，这种联盟仍然运作，否则唯一应用排除策略将是有害的。这些结果可能解释了为什么极端无私行为的出现不一定反对个人选择，但可能是进化过程的结果。
一个路径节点关键度度量
地址： http://arxiv.org/abs/1705.08720
作者： Bertrand Lebichot, Marco Saerens
摘要： 这项工作比较了多个节点（和网络）关键度量度，量化了每个节点对于网络节点之间的通信流量至关重要，并且引入了基于路径（BoP）框架的新措施。网络断线仿真实验表明，新的波分方法优于鄂尔多斯 - 仁义和阿尔伯特 - 巴拉巴西图中的所有其他措施。此外，为了解决较大的网络，引入了依赖于Sherman-Morrison秩序更新矩阵的更快（仍然是O（n ^ 3））近似的BoP关键性。这个近似度量显示出与原始的，准确的一样的性能相似的性能。
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