Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-07-30)

网络弹性;
稳定社区结构和社会排斥;
在引用图中找到科学共同体：收敛聚类;
推荐系统中使用基于频率的双哈希减少模型尺寸;
墨西哥城市联系网络;
多车道多类流量混合系统的平均场极限;
CommuNety：预测凝聚性社交社区的深度学习系统;
灾难调查：了解超级旋风孤儿的后遗症和社交媒体的帮助;
霍曼斯社会交往理论的一种计算方法;
针对Covid-19的印度特定隔室模型：通过整合地理、基础设施和响应异质性的预测和干预策略;
度相关网络上的可解流行病模型;
流行病对物理疏远策略的反应及其对爆发风险的影响;
SHIR模型：COVID-19案例数的现实拟合;
超级传播事件表明SARS-CoV-2的气溶胶传播是通过在封闭空间中的积累;
通过节点采样的流行病阈值的可扩展估计;

网络弹性

原文标题： Network resilience

地址： http://arxiv.org/abs/2007.14464

作者： Xueming Liu, Daqing Li, Manqing Ma, Boleslaw K. Szymanski, H Eugene Stanley, Jianxi Gao

摘要：众所周知，当我们的星球上的许多系统被迫跨过“临界点”时，它们会突然从一个州突然不可逆地转移到另一个州，例如生态网络的大规模灭绝，基础设施系统的级联故障以及人类和动物的社会习俗变化网络。这种制度转变证明了系统的弹性，该弹性体现了系统在面对内部干扰或外部环境变化时调整其活动以保留其基本功能的能力。在过去的50年中，几乎只将注意力集中在低维系统及其校准功能和预警信号指示器上，而没有考虑组件之间的相互作用。仅在近年来，利用网络理论和大量真实数据集，网络科学家才将他们的兴趣转向了现实世界中复杂的联网多维系统及其弹性功能和预警指标。本报告致力于全面回顾生态系统，生物学，社会系统和基础设施等不同领域的复杂系统的弹性功能和状态转移。我们涵盖了有关经验观察，实验研究，数学建模和理论分析的相关研究。我们还将讨论一些模棱两可的定义，例如健壮性，弹性和稳定性。

稳定社区结构和社会排斥

原文标题： Stable Community Structures and Social Exclusion

地址： http://arxiv.org/abs/2007.14515

作者： Boxuan Li, Martin Carrington, Peter Marbach

摘要：在本文中，我们使用博弈论方法研究社会（信息）网络中的社会排斥，并研究属于纳什均衡的某些阶级社区结构的稳定性。我们分析的主要结果表明，此类中所有稳定的社区结构（纳什均衡）都是某些社会特工在社会上被排斥在外的社区结构，并且不属于任何社区。这个结果非常惊人，因为它表明社会排斥可能是社会网络中的“规范”（预期结果），而不是异常现象。

在引用图中找到科学共同体：收敛聚类

原文标题： Finding Scientific Communities In Citation Graphs: Convergent Clustering

地址： http://arxiv.org/abs/2007.14452

作者： Shreya Chandrasekharan, Mariam Zaka, Stephen Gallo, Tandy Warnow, George Chacko

摘要：了解科学界的性质和组织受到广泛关注。 “隐形学院”是这种社区类型的历史隐喻，对这种“大学”的搜索可以被看作是对从事共同利益问题的小批科学家的检测和分析。以前就个别社区的科学和社会行为进行了案例研究。在这项研究中，我们介绍了一种新的可扩展的社区发现方法。在专家评估的补充下，我们使用两种不同的聚类方法的融合来选择从免疫学领域的超过200万篇文章中生成的文章簇，这些文章跨越了11年的时间，并使用了相关的簇质量指标进行评估。最后，我们确定了由这些集群定义的作者社区。专家审查了由该管道产生的一组文章样本，并显示出强烈的主题相关性，这表明推断出的作者社区可能代表有效的实践社区。这些发现表明，这种融合方法在将来可能有用。

墨西哥城市联系网络

原文标题： The Contact Network of Mexico City

地址： http://arxiv.org/abs/2007.14596

作者： Guillermo de Anda-Jáuregui, Plinio Guzmán, Maribel Hernández-Rosales

摘要：人类互动的最基本的水平是在近距离发生的：对话，实体贸易，教育，体育，娱乐和运输，都是无需使用技术即可通过近距离进行的所有活动。人们在身体上互动的方式是人类社会复杂性的主要组成部分。墨西哥城是墨西哥最大的城市，也是世界上最大的城市之一，有超过900万居民，并且集中了绝大多数政府和商业中心。重建居民之间的身体互动集可以更好地了解城市的复杂性。这种联系网络可用于从城市规划到传染病传播的各种应用。在这项工作中，我们使用了从2020年2月收集的来自移动设备（手机）的匿名位置数据，根据这些设备的物理距离，重建了几天的联系网络。我们发现，墨西哥城的联系网络非常稀疏，尾部分布严重，其特征是最大的连接组件包含 10 到 20 ％的设备。我们发现，尽管网络拓扑每天都有所不同，但是在工作日和周末之间，这些拓扑并没有一致的差异。我们介绍了此结果，并发布了一个匿名网络的发布，该网络使用2020年2月18日的数据重建，作为墨西哥城联系网络的第一个描述。

多车道多类流量混合系统的平均场极限

原文标题： Mean-field limit of a hybrid system for multi-lane multi-class traffic

地址： http://arxiv.org/abs/2007.14655

作者： Xiaoqian Gong, Benedetto Piccoli, Giuseppe Visconti

摘要：本文旨在研究由车辆交通流引起的离散事件的均值场方程和ODE。考虑到存在人类驾驶和自动驾驶车辆的多车道交通流，自动驾驶车辆可能会受到外部政策制定者的影响。首先，基于连续的Bando-Follow-the-Leader动力学与车道变更导致的离散事件相结合，开发了有限维混合系统。有限维混合系统的平均场极限是通过使人类驾驶的车辆的数量达到无穷大而严格得出的，它由一个无限维混合系统组成。后者通过耦合的Vlasov型PDE，ODE和离散事件来描述。特别地，人类驾驶的车辆的微观车道改变动作产生了Vlasov型PDE的源术语。

CommuNety：预测凝聚性社交社区的深度学习系统

原文标题： CommuNety: A Deep Learning System for the Prediction of Cohesive Social Communities

地址： http://arxiv.org/abs/2007.14741

作者： Syed Afaq Ali Shah, Weifeng Deng, Jianxin Li, Muhammad Aamir Cheema, Abdul Bais

摘要：有效挖掘包含大量用户的社交媒体是一项艰巨的任务。传统方法依赖于与用户有关的文本数据分析来完成此任务。但是，文本数据缺少有关社交用户及其关联组的重要信息。在本文中，我们提出了CommuNety，这是一种用于使用图像预测凝聚力社会网络的深度学习系统。所提出的深度学习模型由分层CNN架构组成，以学习与每个内聚网络相关的描述性特征。本文还提出了一种新颖的面部同现频率算法来量化图像中人物的存在，并提出了一种新颖的照片排名方法来分析预测的社会网络中不同个体之间的关系强度。我们在PIPA数据集上广泛评估了所提出的技术，并与最新方法进行了比较。我们的实验结果证明了所提出的技术在预测不同个体之间的关系和社区凝聚力方面的优越性能。

灾难调查：了解超级旋风孤儿的后遗症和社交媒体的帮助

原文标题： A Survey on Disaster: Understanding the After-effects of Super-cyclone Amphan and Helping Hand of Social Media

地址： http://arxiv.org/abs/2007.14910

作者： Soham Poddar, Mainack Mondal, Saptarshi Ghosh

摘要：超级气旋风暴“ Amphan”于2020年5月袭击了印度东部，特别是西孟加拉邦，奥里萨邦和孟加拉国的部分地区，并对该地区造成了严重破坏。在这项研究中，我们旨在了解这种自然灾害对西孟加拉邦居民的自我报告影响。为此，我们进行了在线调查以了解旋风的影响。受影响最严重的西孟加拉邦共有201名参与者（跨越五个地区）参加了调查。本报告描述了我们的调查结果，涉及飓风造成的破坏，飓风如何影响西孟加拉邦各个地区的居民，以及当局对灾难的准备程度。我们发现，由于电力，电话和互联网等服务的中断（与树木和水渍的连根拔起相反），参与者在这场灾难中受到的不利影响最大。此外，我们发现收到与Amphan相关查询的回复与人们对当局准备的良好认知高度正相关。此外，我们研究了灾难发生后几天内受影响人群对在线社交媒体的使用情况。我们的结果强烈暗示了社交媒体平台如何帮助当局更好地为未来的灾难做准备。总而言之，我们的研究分析了从基层收集的自我报告数据，并提出了一些关键见解，可以帮助当局将来更好地处理灾难事件。

霍曼斯社会交往理论的一种计算方法

原文标题： A Computational Approach to Homans Social Exchange Theory

地址： http://arxiv.org/abs/2007.14953

作者： Taha Enayat, Mohsen Mehrani Ardebili, Ramtin Reyhani Kivi, Bahador Amjadi, Yousef Jamali

摘要：社会如何运作？群体如何在社会中出现？情绪和记忆对我们日常行为有什么影响？像我们一样，乔治·霍曼斯（George Homans）对社会是一个看法，只是他是一名社会学家。霍曼斯理论是一种交换理论，它基于关于个人基本行为以及价值，记忆和期望如何影响其行为的一些命题。在本文中，我们的主要兴趣和目的是找出这些命题是否能够满足我们的社会观念并通过计算产生其本质属性。为此，基于霍曼斯的介词，我们为每个主体提供了与其他主体进行交换的机会。也就是说，每个主体都根据其先前的历史与熟悉的特工进行交易，并通过探索与新发现的特工进行交易。我们工作的一个新颖之处是研究基本理论的含义，同时以最少的干预掩盖其缺陷。非数学理论中不可避免的缺陷。我们工作的重要性在于，我们已经仔细研究了实际社会学理论的后果。在研究的最后，我们对霍曼斯理论提出了另一种主张，这使该理论更具吸引力，并讨论了进一步研究的其他可能方向。

针对Covid-19的印度特定隔室模型：通过整合地理、基础设施和响应异质性的预测和干预策略

原文标题： An India-specific Compartmental Model for Covid-19: Projections and Intervention Strategies by Incorporating Geographical, Infrastructural and Response Heterogeneity

地址： http://arxiv.org/abs/2007.14392

作者： Sanit Gupta, Sahil Shah, Sumit Chaturvedi, Pranav Thakkar, Parvinder Solanki, Soham Dibyachintan, Sandeepan Roy, M. B. Sushma, Adwait Godbole, Noufal Jaseem, Pradumn Kumar, Sucheta Ravikanti, Aritra Das, Giridhara R. Babu, Tarun Bhatnagar, Avijit Maji, Mithun K. Mitra, Sai Vinjanampathy

摘要：我们提出了Covid-19在印度的传播的分区间种群模型。我们的模型使用适合Covid-19的流行病学模型来模拟地区或州一级的人口。使用可用的普查数据开发的运输矩阵将不同的地区连接起来。我们在模型中引入了测试率的不确定性，该模型考虑了不同州对流行病的不同反应以及公共医疗体系状态的因素。我们的模型使我们能够生成Covid-19在印度传播的定性预测，并进一步使我们能够研究建议的不同干预措施的影响。通过在地理和基础设施级别以及地方对策中建立异质性，我们的模型旨在捕获适用于诸如印度等不同国家的流行病学建模的某些复杂性。

度相关网络上的可解流行病模型

原文标题： Solvable epidemic model on degree-correlated networks

地址： http://arxiv.org/abs/2007.14763

作者： Satoru Morita

摘要：疾病和信息遍布社会和信息网络。了解网络中的扩散现象不仅需要关注度分布，还需要关注度相关性。然而，认为很难分析处理度相关对扩散现象的影响。在这里，我们使用一种简单的方法介绍度数相关性，并提出爆发阈值和基本繁殖数的理论公式。我们从理论上阐明了度数相关性的影响。

流行病对物理疏远策略的反应及其对爆发风险的影响

原文标题： Epidemic response to physical distancing policies and their impact on the outbreak risk

地址： http://arxiv.org/abs/2007.14620

作者： Fabio Vanni, David Lambert, Luigi Palatella

摘要：我们介绍了一个理论框架，着重强调了物理距离变量（例如人类活动能力和物理距离）对流行病的演变以及至关重要的是对繁殖数量的影响。特别是，针对冠状病毒疾病（CoViD-19）的大流行，各国采取了各种级别的“封锁”措施以减少新感染的数量。具体来说，我们对传染病的时间均质演变采用更新方程描述的传染年龄结构模型的碰撞方法。结果，我们展示了锁定策略的各种贡献（即物理接近度和人员流动性）如何减少SARS-CoV-2的影响并减轻疾病复发的风险。我们使用具有两个不同数据存储库的物理距离实际数据检查我们的理论框架，从而获得一致的结果。最后，我们提出了一个有效繁殖数量的方程，其中考虑了人与人之间互动的类型，这可能有助于决策者改善远程工作的组织结构。

SHIR模型：COVID-19案例数的现实拟合

原文标题： The SHIR Model: Realistic Fits to COVID-19 Case Numbers

地址： http://arxiv.org/abs/2007.14804

作者： T. Barnes

摘要：我们考虑一个大流行的全球（位置无关）模型，该模型将SIR模型推广以适应COVID-19大流行的重要特征，尤其是大流行减少措施的实施。此“ SHIR”模型应用于COVID-19数据，并以简单，易于处理的形式主义显示了诺言，几乎没有任何参数可用于对大流行病例数进行建模。例如，我们表明，来自中欧和西欧15个国家的新COVID-19病例每天的平均时间依赖性与该模型的解析，无参数预测相吻合

超级传播事件表明SARS-CoV-2的气溶胶传播是通过在封闭空间中的积累

原文标题： Superspreading events suggest aerosol transmission of SARS-CoV-2 by accumulation in enclosed spaces

地址： http://arxiv.org/abs/2007.14807

作者： John M. Kolinski, Tobias M. Schneider

摘要：病毒传播途径对公共安全具有深远的影响。因此，必须准确，完整地了解可行的传染途径。目前尚不确定SARS-CoV-2是否为机载。尽管越来越多的证据表明它可以在密闭空间中通过空气传播，但空中传播模式尚未得到证实。在这里，我们显示了几个报道的超级扩散事件的定量分析指向了气溶胶介导的SARS-CoV-2传播。被感染者在封闭空间内散发的气溶胶病毒会累积，直到平衡病毒粒子的释放和病毒粒子的不稳定为止，从而达到稳态浓度C infty 。当吸入携带病毒的气溶胶小滴以长时间共处时，积累的时间尺度会导致暴露量显著增加。发现报告的超级传播事件可追踪计算出的病毒粒子暴露的单个值，表明通过气溶胶的通用最小感染剂量（MID）。我们的分析隐含的MID与A型流感（H2N2）的MID相当，A2流感是造成1957至1958年亚洲流感大流行的病毒。我们的模型表明，当过滤速率超过雾化SARS-CoV-2的失稳速率时，气溶胶介导的传播可能性大大降低。

通过节点采样的流行病阈值的可扩展估计

原文标题： Scalable Estimation of Epidemic Thresholds via Node Sampling

地址： http://arxiv.org/abs/2007.14820

作者： Anirban Dasgupta, Srijan Sengupta

摘要：传染性或传染性疾病可以通过社会网络从一个人传播到另一个人。在当今相互联系的全球社会中，这种传染过程会造成全球公共卫生危害，例如持续进行的Covid-19大流行就是例证。因此，从统计推断的角度研究传染性疾病的网络传播具有重大的现实意义。网络上传染过程的一个重要且广泛研究的边界条件是所谓的流行阈值。流行阈值在确定引入社会网络的病原体是否会引起流行或死亡方面起着关键作用。在本文中，我们从统计网络推断的角度研究了流行阈值。我们确定了由流行阈值的高计算和采样复杂性引起的两个主要挑战。我们开发了两种统计准确且计算效率高的逼近技术，以在Chung-Lu建模框架下解决这些问题。基于随机游走采样的第二种近似方法还具有以下优点：需要在几乎一小部分的节点上提供数据。我们为这两种方法建立了理论保证，并证明了它们的经验优势。

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