- 在具有半带反馈的独立级联模型下的在线影响最大化;
- 揭示物理网络中的隐藏流;
- 从秩组合评估Zipfs法则的解释和确切公式;
- BECCS即时部署负面排放机会：瑞典案例研究;
- 使用网络科学预测股市走势：信息理论方法;
- 感染图的排列测试;
- Herding在中国股票市场上提升了连接失败的风险;
- 交通堵塞在城市交通网络中的时空传播;
- 大图中的优化：走向更美好的未来？;
- 块模型的SDP的指数误差率：超越Grothendieck的不等式;
- 多媒体网络流行病传播受到疫苗接种意见交流的影响;
在具有半带反馈的独立级联模型下的在线影响最大化
地址： http://arxiv.org/abs/1605.06593
作者： Zheng Wen, Branislav Kveton, Michal Valko, Sharan Vaswani
摘要： 我们研究随机在线问题，学习影响社会网络中的半强悍反馈，我们观察用户如何互相影响。这个问题结合了有限反馈的挑战，因为学习者仅观察网络的受影响部分和组合动作次数，因为可行集合的基数在最大数量的影响者中是指数的。我们提出一种计算高效的UCB类算法，IMLinUCB，并进行分析。我们的遗憾界限是所有数量兴趣的多项式;反映网络的结构和影响的可能性。而且，它们并不依赖固有的大量，例如动作集的基数。据我们所知，这些是第一个这样的结果。 IMLinUCB允许线性泛化，因此适用于大规模问题。我们的实验表明，IMLinUCB的遗憾在几个代表性图拓扑中由我们的上限提出;并且基于线性泛化，IMLinUCB可以显着减少真实世界影响最大化半匪的遗憾。
揭示物理网络中的隐藏流
地址： http://arxiv.org/abs/1612.03193
作者： Chengwei Wang, Celso Grebogi, Murilo S. Baptista
摘要： 了解复杂网络中节点之间的交互作用是非常重要的，因为它们公开了这些节点如何协同支持网络的功能。科学家已经开发了许多方法，以基于节点状态的功能量的测量来揭示基础相邻的物理连接。通常，物理连接性，邻接矩阵可用。然而，很少知道这种相邻连接如何影响在任何两个任意节点之间交换的“隐藏”流，在行进更长的非相邻路径之后。在这封信中，我们展示了保守流网络中隐藏的物理流量，通常是测量数据通常无法访问的，可以通过任何一对相邻节点之间的物理流的交换来确定。我们的方法适用于线性或非线性复杂网络的稳态或动态状态，可通过保守流网络（如供气网络，供水网络和电网）建模。
从秩组合评估Zipfs法则的解释和确切公式
地址： http://arxiv.org/abs/1705.07890
作者： A Shyklo
摘要： 这项工作证明，基于简单的组合，排名和份额在统计上依赖于彼此。它提出了一个排名份额分配的公式，并说明了Zipfs法律是在新分配中的各个等级的预期值之后。本文提供的所有结论，公式和图表均针对不同地区的公开统计数据进行了测试。劳动统计局提供的计算值与统计数字之间的相关系数为0.99899。进行蒙特卡罗模拟作为额外的证据。
BECCS即时部署负面排放机会：瑞典案例研究
地址： http://arxiv.org/abs/1705.07894
作者： Henrik Karlsson, Timur Delahaye, Filip Johnsson, Jan Kjärstad, Johan Rootzén
摘要： 为了达到2项目标，特别是“巴黎协议”确定的1.5“目标，BECCS（具有碳捕集和封存的生物能源）和其他负面排放技术（ NETs）是至关重要的。最近对BECCS的研究主要集中在本世纪后半叶在多Gigatonne部署中的生物物理和可持续性限制。然而，本文将重点放在立即部署的关键短期机会上，仅考虑瑞典现有的生物能源设施作为案例研究。我们显示，这个国家的BECCS的最大潜力是每年二千万吨。这相当于瑞典2014年温室气体总排放量的39％。将目前实施BECCS的成本与现行碳税和其他激励措施相比较。我们显示，与目前的激励边际减排成本相比，目前的激励水平下，BECCS在碳税纳税激励机制中每年将产生1670万吨的负排放量，每年估计社会成本节省超过600Me。我们得出结论，瑞典是立足BECCS部署的理想选择。
使用网络科学预测股市走势：信息理论方法
地址： http://arxiv.org/abs/1705.07980
作者： Minjun Kim, Hiroki Sayama
摘要： 股票市场被认为是高度复杂的系统之一，其中包括价格上涨和下跌的许多组成部分，没有明确的模式。股票市场的复杂性质使我们对未来走势作出可靠的预测。在本文中，我们的目标是通过构建标准普尔500家基础公司的时间序列复杂网络来建立标准普尔500指数未来走势的新方法，将其连接起来，链接权重由相互公司60多分钟价格变动的信息连续5,340分钟的价格记录。我们表明网络强度分布的变化提供了网络未来运动的重要信息。我们使用强度分布和网络测量（如中心性）构建了几个度量，并且通过执行线性组合来组合最佳的两个预测变量。我们发现标准普尔500指数的综合预测指标和变化呈现二次关系，使我们能够预测标准普尔500指数一步未来变化的幅度。结果显示标准普尔500指数在组合预测指标高时波动较大。在实际指标预测方面，我们构建了ARIMA模型。我们发现，将网络测量值添加到ARIMA模型中可以提高模型的准确性。这些发现对于金融市场决策者来说是有用的，因为它们可以在市场发生重大变化之前干预市场，并为定量投资者改进预测模型。
感染图的排列测试
地址： http://arxiv.org/abs/1705.07997
作者： Justin Khim, Po-Ling Loh
摘要： 我们制定和分析一个假设检验问题，以推断感染图的边结构。我们的模型如下：疾病通过传染病和随机感染传播到网络上，其中未感染的节点在与独立指数随机变量相对应的时间收缩疾病，感染节点根据独立指数随机变量将疾病传播给未感染的邻居，一个未知的速率参数。节点的子集也被截尾，意味着节点的感染状态是不可观察的。给定网络中所有节点的状态，目标是确定基础图。我们的程序由置换测试组成，我们根据对应于确定测试有效性的零和替代假设的图的自动组派生一个条件。值得注意的是，置换测试不涉及估计控制感染过程的未知参数;相反，它利用空值和替代图的拓扑结构的差异。我们在感兴趣的环境中为我们的测试程序提供风险限制;提供涉及放松版本的代数条件的情况的扩展;并讨论感染传播的多重观察。我们得出结论，验证我们的结果。
Herding在中国股票市场上提升了连接失败的风险
地址： http://arxiv.org/abs/1705.08240
作者： Shan Lu, Jichang Zhao, Huiwen Wang, Ruoen Ren
摘要： 在股市崩盘的时候，人群的恐慌及其蔓延的作用不可忽视，特别是那些没有经验的投资者主宰市场的中国。然而，现有的模式很少考虑投资者的网络股票，因此错过了如何恐慌感染导致突然崩溃的确切知识。在本文中，通过联网共享共同基金的股票，提出了从投资者行为的角度调查市场崩盘的新方法。令人吃惊地发现，这种起源于模仿在投资策略中寻求高度多样化以降低个人风险的种植，将产生与过失关系的股票，并且不愿意提高整个市场的系统性风险。虽然在危机期间股票相关性过大可能相对稳定，但影响力相对较小，下降幅度小幅下降，引发大规模继任股大幅下跌，意味着集体恐慌可能意外地扩大了其波动，导致了市场崩溃。我们的调查结果表明，投资组合策略的整体情况必须仔细监督以重塑股票网络，高端关联股票应在早期阶段予以警告，以避免市场恐慌。
交通堵塞在城市交通网络中的时空传播
地址： http://arxiv.org/abs/1705.08269
作者： Yinan Jiang, Rui Kang, Daqing Li, Shengmin Guo, Shlomo Havlin
摘要： 自一个世纪以来第一次报道交通堵塞以来，交通拥堵已经从宏观到微观两个方面进行了深入的研究。但是，由于人口增长和文明快速，交通拥堵已经明显恶化，不仅造成经济损失，而且造成环境损失。没有了解堵塞时空传播行为的城市，就不可能制定有效的缓解策略来控制和改善城市交通。尽管近期根据有关交通一般特征的交通数据进行的研究取得了一些进展，但对城市交通堵塞时空传播的理解尚不清楚。在这里，我们根据大城市收集的经验交通数据，研究交通堵塞的时空传播行为。我们开发了一种识别有影响力的堵车中心的方法，发现卡车从多个卡车中心径向扩展，速度范围很广。我们的研究结果可能有助于预测甚至控制交通堵塞传播，有助于未来自主驾驶技术和智能交通系统的发展。
大图中的优化：走向更美好的未来？
地址： http://arxiv.org/abs/1705.08277
作者： Pieter Leyman, Patrick De Causmaecker
摘要： 在具有数万个或更多个节点的大型图中查找相关人员群体在学术研究中受到相当大的关注。在本文中，我们分析了最近大量关于社区检测的大量论文涌入的三个主要问题，突出了当前研究途径的具体问题，并提出了迈向更好方法的第一步。首先，尽管对社区检测有浓厚的兴趣，但缺少大型图中连通性的强大概念和理论基础。然而，至关重要的是要确定我们的目标是在大型网络中分析的具体专长，以避免纯粹的黑白视图。第二，在文献中常用（meta）启发式框架适用于大图问题。目前，这些技术是否甚至是可行的选择，以及构成部件的附加价值还是不清楚的。另外，比较不同算法的方式也是不明确的。最后，没有对数据参数对报告的集群的影响进行分析。然而，评估哪些特征导致哪种类型的社区以及它们对计算难度的影响将是有趣的。
块模型的SDP的指数误差率：超越Grothendieck的不等式
地址： http://arxiv.org/abs/1705.08391
作者： Yingjie Fei, Yudong Chen
摘要： 在本文中，我们考虑了随机块模型下的聚类估计问题。我们表明，针对该问题的半定规划（SDP）公式可以实现在信噪比方面呈指数衰减的误码率。误差界限意味着稀疏图状态的弱恢复，具有有界预期程度，以及密集状态下的精确恢复。我们的结果的立即推论产生了截尾模型下的误差界限。此外，这些误差范围是鲁棒的，继续保持在异质边概率和所谓的单调攻击的形式。值得注意的是，该错误率通过SDP解决方案本身实现，无需进一步的预处理或后处理，并且可以改进现有的使用Grothendieck \ textquoteright不等式证明的多项式衰减误差范围。我们的分析有两个关键因素：（i）显示图表具有良好行为的谱，即使在稀疏方案中，在折扣指数小的边之后，以及（ii）控制最终错误的订单统计参数率。这两个论点强调了SDP制定的隐含正则化效应。
多媒体网络流行病传播受到疫苗接种意见交流的影响
地址： http://arxiv.org/abs/1705.08428
作者： L. G. Alvarez Zuzek, Cristian E. La Rocca, J. R. Iglesias, L. A. Braunstein
摘要： 通过多年来，疫苗的使用一直是一个有争议的问题。一个社会中的人对他们有好处是不同的意见，因此决定自己接种疫苗。这种态度对疾病的传播有明显的后果。在这种情况的驱动下，我们研究疫苗接种意见的变化以及疾病的发展。我们认为由两层组成的多路复用网络。其中一个对应于一个社会网络，人们分享他们的意见，影响他人的意见。规范动态的社会模型是M模型，它考虑到社会中发生的两个不同过程：说服和妥协，通过参数$ r $相关。这个社交网络可能是真实的或虚拟的联系人。另一方面，第二层对应于疾病传播模型。在这个模型中，个人可能处于以下四个状态之一：敏感（$ S $），感染（$ I $），恢复（$ R $）或疫苗接种（$ V $）。敏感个体可以：i）如果他在另一层的意见完全赞成疫苗，则ii）如果与受感染的邻居联系，则感染的概率为$ \ beta $。那些$ I $个人在一段时间后恢复。接种疫苗的个人有极端的积极意见，不会改变。我们认为疫苗具有一定的有效性\ \ omega $，因此疫苗接种的节点可以感染概率$ \ beta（1- \ omega）$。在这种情况下，如果感染过程成功，新感染个体将他的意见从极端主义者转变为完全反对疫苗。我们发现，根据$ r $，发生流行病蔓延的不同行为。最后，发现了将流行病与非流行阶段分开的疫情门槛。
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