Arxiv网络科学论文摘要13篇(2018-06-05)

  • 图信号的可扩展M通道临界采样滤波器组;
  • 贸易政策变化时的贸易网络重构与仿真;
  • 人类行为的异常累积惯性;
  • 多元社区与国际冲突的产生;
  • 实时监测动态大尺度图的几何方法:以AS层次的图为例;
  • 具有层级注意力的可解释的社会背景图像推荐;
  • TI-CNN:用于假新闻检测的卷积神经网络;
  • 具有链接的空间网络的弹性表现类似外场;
  • 表型亲和介导的相互作用可以促进合作的演化;
  • 在线研究政治上易受伤害的社群:道德困境,问题和解决方案;
  • 从数据学习图:信号表示的视角;
  • 测量Instagram上的影响力:未察觉网络的方法;
  • 具有非线性传染性的有向无标度网络流行病控制的两种新型免疫策略;

图信号的可扩展M通道临界采样滤波器组

原文标题: A Scalable $M$-Channel Critically Sampled Filter Bank for Graph Signals

地址: http://arxiv.org/abs/1608.03171

作者: Shuni Li, Yan Jin, David I Shuman

摘要: 我们研究了一个可伸缩的$ M $通道临界采样滤波器组,用于图信号,其中$ M $滤波器中的每一个在图拉普拉斯谱的不同子带上得到支持。为了分析,在每个子带上对图信号进行滤波并在相应的一组顶点上进行下采样。然而,经典合成滤波器被插值运算符所替代。对于小图,我们使用图拉普拉斯算子的完全特征分解来划分图顶点,使得$ m ^ {th} $集包括为在$ m ^ {$}子带上所支持的信号设置的唯一性。对得到的变换进行批判性采样,字典原子与不同波段所支持的原子正交,并且图信号可以根据其分析系数完美重构。我们还研究了所提议变换的快速版本,可以高效地扩展大型稀疏图。在这种情况下产生的问题包括设计滤波器组更适合多项式近似,估计每个频带所需的样本数量,对每个频带上的滤波信号执行非均匀随机采样以及使用高效重构方法。我们经验地探索了字典原子的联合顶点频率局部化,不同类别信号的分析系数的稀疏性,所提出的变换压缩分段平滑图信号的能力以及由数值近似产生的重构误差。

贸易政策变化时的贸易网络重构与仿真

原文标题: Trade Network Reconstruction and Simulation with Changes in Trade Policy

地址: http://arxiv.org/abs/1806.00605

作者: Yuichi Ikeda, Hiroshi Iyetomi

摘要: 随着国际贸易和投资的增加,全球经济的相互依存性日益增强。我们提出了一个新模型,通过基于当地内外贸易信息最大化熵来重建国际贸易网络和相关成本网络。我们表明,贸易网络可以成功地重建使用提出的模型。除了这种重建之外,我们模拟了政府贸易政策背景下贸易关税改变引起的国际贸易网络结构变化。食品类的模拟显示,美国向日本进口食品的进口成本减半,大幅增加。与此同时,机械类的模拟显示,日本对美国的出口大幅减少,出口成本翻了一番,而对欧盟的出口增加。

人类行为的异常累积惯性

原文标题: Anomalous cumulative inertia in human behaviour

地址: http://arxiv.org/abs/1806.00613

作者: H. Stage, S. Fedotov

摘要: 人类行为是由累积惯性(CI)过去的经验决定的:特定行为持续的时间越长,变化的可能性就越小。这是在就业,居住,上瘾,犯罪活动,战争等方面所观察到的一种着名的社会学现象。从根本上说,这些都表现出对随时间变化的不断增长的抵制。然而,量化这种惯性的强度是一个持续的挑战。在这里,我们发现异常累积惯性(ACI),在人类行为模式中无处不在,具有比先前预期的更强的记忆依赖性。这些行为经历了更强的惯性,使恢复,和解或康复时间的经典预测无效。我们提出了预测持续异常行为的替代模型,并提供了识别这种行为是否存在的手段。其结果是我们对人类活动从突发到惯性的理解发生了范式转变。我们的研究结果证明了如何使用分数阶微积分的非平衡模型恰当地描述对行为变化的抵抗,并且为例如预测产生新的预测。康复定罪的个人。异常累积惯性的存在定性地影响可以用于行为改变的预测,并且因此预测哪些预测哪些或多或少是可变的。这些发现对于例如累犯研究和公共政策制定,通过确定更有效的干预策略和人口,这些干预措施最有可能取得成功。

多元社区与国际冲突的产生

原文标题: Multiplex Communities and the Emergence of International Conflict

地址: http://arxiv.org/abs/1806.00615

作者: Caleb Pomeroy, Niheer Dasandi, Slava Jankin Mikhaylov

摘要: 社区检测的最新进展揭示了对多路复用,时间依赖和异构结构网络的新见解。但是,较少的工作通过实证研究这些社区成员与社会系统中可观察到的结果之间的关系。我们在政治领域调查这个问题,并应用于学术兴趣的一个关键结果:国际体系中暴力冲突的发生。我们区分观察到的关系的更强信号和更弱的亲和信号,并执行多层社区检测以定位各国密集的多重区块。虽然人们通常认为检测到的社区与合作成果相关,但我们发现证据表明这些社区的成员资格也可以成为冲突的重要预测因子。结果表明需要对社区检测研究中不同类型的关系和观察到的网络结果给予更多的经验关注。

实时监测动态大尺度图的几何方法:以AS层次的图为例

原文标题: A Geometric Approach for Real-time Monitoring of Dynamic Large Scale Graphs: AS-level graphs illustrated

地址: http://arxiv.org/abs/1806.00676

作者: Loqman Salamatian, Dali Kaafar, Kavé Salamatian

摘要: 大型动态网络的监控是广泛应用的一个主要挑战。复杂性来自底层图的属性,其中轻微的局部变化会导致全局属性的巨大变化,例如,在某些情况下,可能会在监视过程中忽略的单个链接削减会导致将图分成两个断开组件。此外,确定一项变革是否会在全球蔓延或保持本地化往往是困难的。诸如图的中心性或协调性之类的传统图论理论测量不足以表征图的全局属性。在本文中,我们通过开发几何方法来解决动态大尺度图的实时监测问题,该方法利用了几何曲率的概念和最近利用Ollivier-Ricci曲率进行的图嵌入[47]。我们通过考虑通过组合多个BGP馈送提供的拓扑变化信息来监测全球互联网的动态变化的实际情况来说明我们的方法的使用。特别是,我们使用我们的方法通过图的嵌入几何来检测重大事件和变化。

具有层级注意力的可解释的社会背景图像推荐

原文标题: Explainable Social Contextual Image Recommendation with Hierarchical Attention

地址: http://arxiv.org/abs/1806.00723

作者: Le Wu, Yong Ge, Qi Liu, Enhong Chen, Richang Hong, Meng Wang, Junping Du

摘要: 基于图像的社会网络是近年来最流行的社会网络服务。随着每天上传大量图像,了解用户对用户生成图像的偏好并将其推荐给用户已成为迫切需要。但是,这是一项具有挑战性的任务。一方面,我们必须克服图像推荐中极其严重的数据稀疏问题。另一方面,我们必须将影响用户偏好的复杂方面模型化为来自异构数据的这些高度主观内容。在本文中,我们开发了一个可解释的社会情景图像推荐模型,以同时解释和预测用户对图像的偏好。具体而言,除了标准建议中的用户兴趣建模之外,我们还确定了影响每个用户在社交平台上的偏好的三个关键方面,其中每个方面都汇总了用户和图像之间复杂关系的上下文表示。考虑到三个背景方面,我们在推荐过程中设计了一个层次关注模型。特别是,底层分层关注网络学习从异构数据中选择每个方面的信息元素,顶层分层关注网络学习为每个用户评估三个识别方面的层面重要性。通过这种方式,我们可以通过利用来自异构数据的社交上下文方面来克服数据稀疏性问题,并利用学习的分层关注分数来解释每个用户行为的基本原因。对实际数据集的广泛实验结果清楚地表明了我们提出的模型的优越性。

TI-CNN:用于假新闻检测的卷积神经网络

原文标题: TI-CNN: Convolutional Neural Networks for Fake News Detection

地址: http://arxiv.org/abs/1806.00749

作者: Yang Yang, Lei Zheng, Jiawei Zhang, Qingcai Cui, Zhoujun Li, Philip S. Yu

摘要: 随着社会网络的发展,出于各种商业和政治目的的假消息已经大量出现并在网络世界中广泛流传。用欺骗性的话来说,人们很容易被假新闻感染,并会在没有任何事实核查的情况下分享它们。例如,在2016年美国总统大选期间,通过官方新闻媒体和在线社会网络广泛传播的候选人的各种假新闻。这些虚假新闻通常会发布,以诋毁对手或支持候选人。假新闻中的错误信息通常是为了激发选民的不合理情绪和激情。这类虚假新闻有时会带来破坏性影响,提高在线社会网络可信度的一个重要目标是及时发现虚假新闻。在本文中,我们建议研究假新闻检测问题。自动假新闻识别非常困难,因为基于纯模型的新闻事实检查仍然是一个公开问题,很少有现有的模型可以应用于解决问题。通过对假新闻数据的彻底调查,从虚假新闻中使用的文字和图像中识别出许多有用的明确特征。除了显式特征之外,假新闻中使用的单词和图像中还存在一些隐藏模式,这些隐藏模式可以通过我们模型中通过多个卷积层提取的一组潜在特征来捕获。本文提出了一种名为TI-CNN(基于文本和图像信息的卷积神经网络)的模型。通过将显式和潜在特征投影到一个统一的特征空间中,TI-CNN同时接受文本和图像信息的训练。对现实世界的假新闻数据集进行的大量实验已经证明了TI-CNN的有效性。

具有链接的空间网络的弹性表现类似外场

原文标题: Resilience of spatial networks with inter-links behaving as an external field

地址: http://arxiv.org/abs/1806.00756

作者: Jingfang Fan, Gaogao Dong, Louis M. Shekhtman, Dong Zhou, Jun Meng, Xiaosong Chen, Shlomo Havlin

摘要: 许多真实系统,如道路,航运路线和基础设施系统都可以基于空间嵌入式网络进行建模。两个遥远的空间网络之间的相互联系,例如由洲际航空公司航班形成的空间网络之间的相互联系,在优化长途交通和交通方面发挥着至关重要的作用。尽管如此,关于链接如何影响这些系统的弹性仍然知之甚少。在这里,我们开发了一个框架来研究基于渗流理论的互连空间嵌入网络的弹性。我们发现相互连接可以被看作是渗流相变附近的外场,类似于铁磁 - 顺磁自旋系统中的磁场。通过定义类似的临界指数$ \ delta $和$ \ gamma $,我们发现它们的各种链接结构的值遵循Widom的尺度关系。此外,我们研究模型的最优健壮性,并将其与现实世界网络的分析进行比较。这里介绍的框架不仅有助于理解复杂网络中外部场的相变,还可以帮助您深入了解优化实际基础网络和管理中的磁场。

表型亲和介导的相互作用可以促进合作的演化

原文标题: Phenotype affinity mediated interactions can facilitate the evolution of cooperation

地址: http://arxiv.org/abs/1806.00784

作者: Te Wu, Feng Fu, Long Wang

摘要: 我们研究了囚徒困境博弈中表型多样性的协同演化动力学和合作演化。我们不是预先分配零或一个互动率,而是通过将互动率与共同的表型联系起来,从而使互动率变得多样化。每个个体携带一组潜在可表达的表型,并以与数量成比例的成本表达一定数量的表型。表达表型的数量以及相互作用的速度是一个可演化的特征。我们的研究结果表明,表达表型的不可忽视的代价抑制了表型表达,演化种族主要在合作菌株和表达极少表型的缺陷菌株之间进行。它支付合作菌株表达极少数表型。虽然如此低的表达水平削弱了合作菌株之间的互惠性,但它会使合作菌株与缺陷菌株之间的相互作用的速度降低到较大程度,导致合作菌株比缺陷菌株占优势。我们还发现,表型表达的演化多样性偶尔会由于缺陷突变体的入侵而不稳定,这意味着表型表达的合作和多样性可以相互加强。因此,我们的研究结果为更好地理解合作的协同演化和表型多样性提供了新的见解。

在线研究政治上易受伤害的社群:道德困境,问题和解决方案

原文标题: Studying Politically Vulnerable Communities Online: Ethical Dilemmas, Questions, and Solutions

地址: http://arxiv.org/abs/1806.00830

作者: Robert Gorwa, Philip N. Howard

摘要: 这篇短文介绍了社交媒体研究人员的政治脆弱性概念。在政治脆弱的社区中,传统的受害概念如何受到研究主题的挑战?通过一系列案例研究,我们探索了一些权衡,挑战和研究提出的问题,这些问题旨在保持健全和透明,同时保持匿名性和隐私性,特别是在高风险,政治上充满冲突的情况下。

从数据学习图:信号表示的视角

原文标题: Learning Graphs from Data: A Signal Representation Perspective

地址: http://arxiv.org/abs/1806.00848

作者: Xiaowen Dong, Dorina Thanou, Michael Rabbat, Pascal Frossard

摘要: 构建有意义的图拓扑在结构化数据的有效表示,处理,分析和可视化中起着至关重要的作用。当图的自然选择不容易从数据集获得时,因此期望从数据中推断或学习图拓扑。在本教程概述中,我们考察了图学习问题的解决方案,包括统计和物理学的经典视点,以及采用图信号处理(GSP)视角的最新方法。我们进一步强调经典和GSP图推理方法之间的概念上的相似和不同,并强调后者在许多理论和实际情景中的潜在优势。我们总结出几个未解决的问题和挑战,它们是设计未来信号处理和机器学习算法的关键,用于从数据中学习图。

测量Instagram上的影响力:未察觉网络的方法

原文标题: Measuring Influence on Instagram: a Network-oblivious Approach

地址: http://arxiv.org/abs/1806.00881

作者: Noam Segev, Noam Avigdor, Eytan Avigdor

摘要: 本文重点讨论了Instagram视觉内容共享在线社会网络(OSN)的评分和排名问题。 Instagram是全球第二大OSN,拥有7亿活跃Instagram帐户,占全球互联网用户的32%。在数百万用户中,更有影响力的用户分享的照片被更多的用户看到,而不是影响力更小的用户分享的照片。这就提出了如何识别那些有影响力的Instagram用户的问题。在我们的工作中,我们提出并讨论了缺乏相关工具和衡量影响力的度量标准,重点关注网络不经意的方法,并表明其他OSN中使用的基于图的方法对Instagram来说不太合适。在我们的研究中,我们考虑用户统计数据,其中一些比其他数据更直观,还有一些回归模型来衡量用户的影响力。

具有非线性传染性的有向无标度网络流行病控制的两种新型免疫策略

原文标题: Two novel immunization strategies for epidemic control in directed scale-free networks with nonlinear infectivity

地址: http://arxiv.org/abs/1806.01174

作者: Wei Shi, Junbo Jia, Pan Yang, Xinchu Fu

摘要: 在本文中,我们针对有向无标度网络中的SIS模型,提出了两种新的免疫接种策略,即联合免疫和双重免疫,并获得线性和非线性感染的流行阈值。通过建议的两种新策略,免疫后的流行阈值大大增加。对于双相免疫,我们证明其性能是所有常规免疫方案中度数分布最好的。对于联合免疫方案,我们表明它比主动免疫更有效。此外,我们对有针对性的免疫接种有向网络给出了全面的理论分析。对于有针对性的免疫策略,我们证明了具有大出度的免疫节点比免疫具有大度入度的节点更有效,并且具有大出度和大度度的节点比仅具有节点的节点更值得接受免疫大的度数或大的度数。最后,进行一些数值分析来验证和补充我们的理论结果。这项工作是首次将全体人口分为不同类型,并根据人群特征构建适宜的免疫接种方案,有利于复杂网络传染病免疫和防控研究。

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