- 利用部分信息的高效网络导航;
- 作者影响力网络级视角;
- LDBC社会网络基准测试;
- 社会网络软推荐系统;
- 思维形式网络重建意大利的高中生和国际STEM专家如何看待教师、学生、科学家和学校;
- 基于社会网络的对等网络：一个全面综述;
- 多重网络量化心理词库面对灾难性概念失效的稳健性、失语退化和老化;
- 用于作者-会议推荐的一个对应分析框架;
利用部分信息的高效网络导航
原文标题： Efficient network navigation with partial information
地址： http://arxiv.org/abs/2001.02274
作者： Xiaoran Yan, Olaf Sporns, Andrea Avena-Koenigsberger
摘要： 我们提出了一个信息论框架来捕获的网络导航模式转型和信息成本。基于最小描述长度原则和马尔可夫决策过程中，我们证明有效的全球导航只能与部分信息来实现。此外，我们得出一个可伸缩的算法在一定条件下的最佳解决方案。该算法可以被解释为对网络动态的过程，使之成为真实世界的网络分析和理解导航战略的有用工具。
作者影响力网络级视角
原文标题： A Network-Level View of Author Influence
地址： http://arxiv.org/abs/2001.02293
作者： Henry Blanchette
摘要： 我比较中心地位作者知名度和影响力的共同措施（例如h指数，i10index），所有接管在主要计算机系统会议和一些控件发表在2017年的论文中的数据集的几个与网络层面的措施。我推测，中心性措施将与美誉度和影响力的措施很强的相关性。我的结果证实了一些预期的相关性，并表现出相关的一些令人惊讶的缺席。特别地，有一个不存在程度中心和h指数之间统计学显著相关性，
LDBC社会网络基准测试
原文标题： The LDBC Social Network Benchmark
地址： http://arxiv.org/abs/2001.02299
作者： Renzo Angles, János Benjamin Antal, Alex Averbuch, Peter Boncz, Orri Erling, Andrey Gubichev, Vlad Haprian, Moritz Kaufmann, Josep Lluís Larriba Pey, Norbert Martínez, József Marton, Marcus Paradies, Minh-Duc Pham, Arnau Prat-Pérez, Mirko Spasić, Benjamin A. Steer, Gábor Szárnyas, Jack Waudby
摘要： 链接数据基准测试委员会的社会网络基准测试（LDBC SNB）是一个努力旨在测试用于图类的数据管理系统的各种功能。对于这一点，LDBC SNB使用一种操作的社会网络，其特征在于，它的曲线图数据的可识别场景。 LDBC SNB由两个工作负荷，专注于不同功能的：互动工作量（交互式事务查询）和商业智能工作负载（分析查询）。本文件包含的互动工作量和商业智能工作负载的第一稿的定义。这包括在LDBC SNB基准，所有查询详细的说明中使用的数据的详细说明，以及关于如何生成数据并运行该软件提供基准指令。
社会网络软推荐系统
原文标题： A Soft Recommender System for Social Networks
地址： http://arxiv.org/abs/2001.02520
作者： Marzieh Pourhojjati-Sabet, Azam Rabiee
摘要： 最近社会推荐系统由友谊图中获益作出准确的建议，相信朋友们在社会网络具有完全相同的兴趣和偏好。一些研究已经从硬聚类算法（如K均值）受益，以确定用户之间的相似性，并因此定义的友谊的程度。在本文中，我们还进了一步，以确定真正的朋友制作更加逼真的建议。我们计算用户之间的相似性，以及在用户和项之间的相关性。我们的假设是，由于用户偏好的不确定性，模糊聚类，而不是传统的硬聚类，是准确的建议是有益的。我们将纳入C-means算法来获得不同的隶属度软用户的集群。然后，用户的相似性度量是根据软簇限定。后来，在一个训练计划，我们确定用户和项目的潜表示，利用矩阵分解从巨大的和稀疏的用户项目标签矩阵提取。在参数调整，我们找到了最佳系数为我们的社会软正规化的影响力和用户依赖项条款。我们的实验结果确信，相比与硬聚类基线社会推荐系统所提出的模糊相似度量提高了实际数据的建议。
思维形式网络重建意大利的高中生和国际STEM专家如何看待教师、学生、科学家和学校
原文标题： Forma mentis networks reconstruct how Italian high schoolers and international STEM experts perceive teachers, students, scientists, and school
地址： http://arxiv.org/abs/2001.02596
作者： Massimo Stella
摘要： 这项研究调查的学生和研究人员如何塑造自己的知识和教育主题的看法。心态或预估的159名意大利的高中生在STEM 59名国际研究人员头昏脑胀通过形式上的头昏脑胀网络，重构，即通过自由联想连接，并与情绪标签丰富的概念认知网络。正/负/中性感知概念之间的概念关联的布局是人们如何建立自己的心理结构或特定主题的信念信息。研究显示老师“”，学生“”和科学家'的混合正电/中性心理表征。 ‘学生科学家的概念协会’是非常积极的，基本上不定型，虽然有关疯狂科学家'刻板印象联系依然存在。学生感觉老师“”是一个复杂的人物，与像师徒/知识传播积极的方面，但也反面旋转围绕测试和分级相关。 学校'引发更强的两组之间的差异。在学生的心态，学校'是由一种消极的情绪光环或协会的一组，表示该学校设置的焦虑感，混合的学术概念，焦虑引起的话，STEM学科像数学和物理，和考试包围 - 相关概念。研究人员‘``学校的积极立场’包括的乐趣，友谊，和个人的成长，而不是概念。随着教育研究的角度看，以上结果作为测试及STEM焦虑共现的方式意大利学生认为教育的地方，他们的演员定量证据进行讨论。通过形式上的头昏脑胀的网络提供了新的检测学生群体这些模式，简单的收集还详细知识，为将来的数据知情干预政策和行动研究。
基于社会网络的对等网络：一个全面综述
原文标题： Peer-to-Peer based Social Networks: A Comprehensive Survey
地址： http://arxiv.org/abs/2001.02611
作者： Newton Masinde, Kalman Graffi
摘要： 在线社会网络，如Facebook和Twitter，是一个不断增长的现象在当今世界，各种平台，通过短信，聊天以及分享内容，为视频和照片提供能力，为个人合作。如果不是所有的，这些平台都基于集中式计算系统，这意味着该系统还在于一个供应商的手，它必须被信任安全地处理数据和通信痕迹的控制和管理。当用户瞄准隐私和数据主权，往往是供应商的目标是赚钱，他们存储数据。甚至，联合私人经营的社会网络要求服务社会，有，通过，获得他们所管理的数据的几个爱好者。作为零信任的替代，对等网络（P2P）技术，保证网络是自组织和安全，通过设计，其最终数据主权的谎言在相应的用户。这种网络支持通过滥用的信任年底到终端的通信，不妥协的访问控制，匿名性和弹性反对审查和海量数据的泄漏。本次调查的目的是三个方面。首先，调查阐述在线基于P2P的社会网络的属性，并定义了这样的（零信任）平台的要求。其次，详细阐述了对P2P框架，允许这样的复杂和苛刻的应用程序，如用户/身份管理，可靠的数据存储，安全通信，访问控制和通用的可扩展性，未在处理功能的创建积木其他P2P调查。至于第三点，它给提出基于P2P的在线社会网络应用，框架和体系结构的概述。具体而言，它探讨的技术细节，相互依赖性和成熟可用的解决方案。
多重网络量化心理词库面对灾难性概念失效的稳健性、失语退化和老化
原文标题： Multiplex networks quantify robustness of the mental lexicon to catastrophic concept failures, aphasic degradation and ageing
地址： http://arxiv.org/abs/2001.02621
作者： Massimo Stella
摘要： 概念和他们的心理协会的影响语言是如何处理和使用。网络代表探索这样的认知系统，被称为心理词汇强悍的机型。这项研究调查词汇稳健渐进字故障与多重网络攻击。成人英语的人的平均词汇是考虑16000点的话通过语义自由协会和音韵的声音相似连接建立。渐进结构退化建模为随机的，有针对性的攻击。具有较高的心理语言特征（例如频率，长度，获得年龄，多义性）或网络中心（例如接近，PageRank的，中介和度）字第一目标。失语症启发攻击这里介绍和目标命名为第一个字正确，或多或少频繁，通过患者的命名性失语，病理破坏字的发现。鲁棒性被测量为连通，用于激活扩频和词汇检索，和生存能力，多层连接识别语言的内核的基础。词汇是有弹性的，以随机的，失语的灵感和心理语言学的攻击。灾难性的相变发生在语音和语义度相结合，使得词汇脆弱multidegree攻击。在可行的内核是脆弱的多，PageRank和失语风格的攻击。因此，连通在词典由集线器介导的，而存活力使得能够在一个失语症词汇语义/语音相互作用和对应于便利命名效果。这些效果还通过持续老龄化，年轻和年长的词汇不同的网络表示。这项研究表明，必须防止高multidegree和可行的话失败的心理词库奉行对认知妨害有效的语言恢复策略的设计时。
用于作者-会议推荐的一个对应分析框架
原文标题： A Correspondence Analysis Framework for Author-Conference Recommendations
地址： http://arxiv.org/abs/2001.02669
作者： Rahul Radhakrishnan Iyer, Manish Sharma, Vijaya Saradhi
摘要： 多年来，科学家们取得的成就和发现都意识到通过发表在适当的期刊或会议论文。通常情况下，建立科学家，尤其是新手在选择合适的会议通过，以获得他们的工作的困境都赶上了。每一个科学会议和期刊倾斜走向的研究某一特定领域，并没有他们的任何特定领域的丰富许多。选择一个合适的地点，因为它有助于在接触到正确的受众，也让他们的论文发表了一个进一步的机会是至关重要的。在这项工作中，我们要解决建议适当会议，作者以增加他们接受的机会的问题。我们提出了同样涉及使用作者的社会网络和纸张的降维和主题建模的设置内容三种不同的方法。在所有这些方法，我们采用对应分析（CA）有问题的实体之间的派生适当的关系，如会议和文件。当与现有的方法，如基于内容的过滤，协同过滤和混合过滤相比，我们的模型显示出可喜的成果。
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