Arxiv网络科学论文摘要20篇(2019-10-15)

  • 从异常的多尺度舰队行为预测非法海上活动;
  • 利用广义流行病模型建模自激发过程信息级联;
  • 高校的可扩展性、效率和复杂性:评估高等教育系统的新视角;
  • 优化目标节点集用于有向复杂网络的控制能量;
  • 管理科学手稿的同行评审效率——编辑观点;
  • 原始分辨率货币流动网络;
  • 解耦随机的和真实世界的图的可解释的生成性参数;
  • 使用向量空间模型分析在线社会网络的用户活动;
  • 同行评审期刊提交并接受的论文分布的季节性熵、多样性和不平等度量;
  • 面向集体链路预测的层次图注意网络嵌入;
  • 约束线性运动模型(CALM):飞机乘客移动仿真;
  • Twitter上极右翼角色伊斯兰恐惧症仇恨的轨迹;
  • 共享电单车:商务、休闲还是交通;
  • 声望偏差模型的一阶转变;
  • 网络模块性控制了信息扩散速度;
  • 改变节点类型控制复杂的网络;
  • 美和结构复杂性;
  • 超越Benford:确定Benford或BDS的分布哪个相关的R软件包;
  • Cambridge Analytica丑闻的全球反应:一个跨语言社交媒体研究;
  • 网络及其推广的简单的微分几何;

从异常的多尺度舰队行为预测非法海上活动

原文标题: Anticipating Illegal Maritime Activities from Anomalous Multiscale Fleet Behaviors

地址: http://arxiv.org/abs/1910.05424

作者: James R. Watson, A. John Woodill

摘要: 非法捕捞在世界各地流行,我们的海洋,可持续发展和渔业的盈利能力,甚至严重的影响健康的行为动摇地缘关系。为了实现‘生活在水下’,我们的检测和预测非法捕鱼必须提高能力的联合国可持续发展目标。最新进展已经通过使用船只的位置数据的取得,但是,大多数分析迄今为止重点船舶一次一个反常的行为空间。为了提高预测,我们开发的复杂系统理论启发,监控整个车队的异常多尺度行为,因为他们到附近的非法活动作出反应的方法。具体而言,我们分析在巴塔哥尼亚大陆架,与长期暴露于非法捕鱼一个重要的渔业区经营捕鱼船队的多尺度地理空间组织的变化。我们表明,合法经营(和可见的)容器(由是很难察觉的船只)异常响应附近的非法活动。事实上,前体的行为被确定,建议向先发制人预非法活动的路径。这种方法提供了对检测,预测和近实时的海上遏制非法活动的全球系统一个可喜的一步。惟其如此,才能期待实现可持续生活在水下的一大步。

利用广义流行病模型建模自激发过程信息级联

原文标题: Modeling Information Cascades with Self-exciting Processes via Generalized Epidemic Models

地址: http://arxiv.org/abs/1910.05451

作者: Quyu Kong, Marian-Andrei Rizoiu, Lexing Xie

摘要: 流行病学模型和自励过程是用来描述信息扩散两种模型。这些模型在不同的科学界最初开发的,他们的共同点是充分开发。这项工作建立,是第一次,通过三个新的数学组件两个模型类之间的通用接口。第一个是的一般化版本随机易感感染的回收的(SIR)模型具有任意恢复时间分布;第二个是间的(潜和任意的)恢复时间分配,回收风险函数,和自激过程的感染内核的关系;第三包括用于模拟,拟合,评价和预测广义过程与任何恢复时间分布的方法。在三个大的Twitter数据集的扩散,我们进行拟合优度拟合检验,有三个感染的内核---指数,幂律和Tsallis Q-指数自励过程的抵抗数似然评价。我们表明,感染内核的造型表现相对于扩散的时空结构变化,并针对用户行为,如被机器人的可能性。通过组合由优度拟合检验认定为互补的两个模型,我们进一步提高知名度的预测。

高校的可扩展性、效率和复杂性:评估高等教育系统的新视角

原文标题: The Scalability, Efficiency and Complexity of Universities and Colleges: A New Lens for Assessing the Higher Educational System

地址: http://arxiv.org/abs/1910.05470

作者: Ryan C. Taylor, Xiaofan Liang, Manfred D. Laubichler, Geoffrey B. West, Christopher P. Kempes, Marion Dumas

摘要: 需求不断增长的廉价和方便的高等教育是21世纪的重大全球性挑战。因此,有必要制定的大学和学院的功能和分类更深入的了解,特别是,他们的各种特性,大小如何变化。尺度一直是在一系列从物理学和生物学课题的系统揭示系统的规律性城市,并了解他们的组织和发展的基本原则的有力工具。在这里,我们应用这个框架在美国高等学府,并表明,像生物,生态系统和城市,它们在规模以下简单的幂律行为令人惊讶的系统的方式。我们分析整个谱涵盖5802个机构,从大型的研究型大学,以小型专业学校,在七个常用部门组织的,其揭示的机构尺度行为不同的制度。指标包括支出,收入,毕业率和估计经济增加值的变化,表示为总招生,我们的规模根本措施的功能。我们的研究结果量化机构的每名政权如何利用规模的具体经济,以解决不同的优先级。两者合计,的扇区内的特征,并转移在跨部门尺度的尺度意味着存在由这导致他们的不同的社会职能和角色之间的权衡所有扇区共享通用机制和约束。我们特别强调公立和私立研究型大学,社区和国家的院校,可显示超线性的规模报酬四个方面具有较强的互补。

优化目标节点集用于有向复杂网络的控制能量

原文标题: Optimizing target node set for the control energy of directed complex networks

地址: http://arxiv.org/abs/1910.05490

作者: Hong Chen, Ee Hou Yong

摘要: 在控制复杂的网络所需的能量是具有实际意义的问题。最近的作品都集中在通过驱动节点的战略布局控制能量的减少,或通过减少节点的基数来进行控制。然而,目标节点是如何安排相对于控制能源尚未探索。在这里,我们提出了一种基于可选择的目标节点矩阵的Stiefel的歧管优化的迭代方法,以减少控制能量。我们得出需要在一般的方式搜索算法的矩阵衍生物梯度,和搜索,这导致减少的控制的能量,考虑到驱动器的节点放置固定的目标节点。我们的研究结果表明,当司机从节点的路径距离目标节点被最小化,控制能量是最优的。我们还应用了算法的各种模型和实际的网络。仿真结果表明,相对于选择目标节点的试探性选择策略时,控制能量被幅度的几个订单减少。我们的工作可以适用于社会网络的选民模型,我们感兴趣的是优化影响的个人意见的小数所需的控制工作。

管理科学手稿的同行评审效率——编辑观点

原文标题: Efficiency in managing peer-review of scientific manuscripts -- editors' perspective

地址: http://arxiv.org/abs/1910.05583

作者: Olgica Nedic, Ivana Drvenica, Marcel Ausloos, Aleksandar Dekanski

摘要: 本文的目的是介绍一种模式用于测量由编辑管理的科学手稿的同行审查的效率。采用的方法是基于编辑的目的是高效率管理的出版物,采用社论资源量最少的假设。效率是这项研究基于7个变量度量定义。一个网上调查,构建并从化学领域塞尔维亚定期发表文章发起期刊编辑应邀参加。该模型的评估是基于24种期刊和50名编辑响应给出。有了这个调查,我们目的是帮助我们的同行评审过程的理解,可能的话,报价提高期刊编辑的“效率”的工具。所提出的协议可以通过其他期刊,以评估编辑的管理可能被适配。

原始分辨率货币流动网络

原文标题: Networks of monetary flow at native resolution

地址: http://arxiv.org/abs/1910.05596

作者: Carolina Mattsson

摘要: 个人和公司转移资金与他们尽一切金融交易。我们的目标是了解促销活动怎么这么会引起货币流通的规模化模式。在这项工作中,我们通过使用提供自己的交易记录的移动货币系统的账户跟踪的电子货币的运动。将得到的交易顺序---平衡尊重的轨迹---是代表观察到的货币流的数据对象。常见的连续模体对应的移动支付知用例:数字支付,数字传输和货币储存。我们发现,每个活动造成系统内的不同的网络结构,我们发现移动支付供应商的佣金安排的协调博弈。此外,我们发现,电子货币从任何地方分钟通过系统到几个月。这种明显的异质性,即使在相同的使用情况,可以通知成交的造型在货币供应量。我们的方法涉及经济活动在事务级货币流动的大型模式,扩大对经济的网络和时间结构实证研究的范畴。

解耦随机的和真实世界的图的可解释的生成性参数

原文标题: Disentangling Interpretable Generative Parameters of Random and Real-World Graphs

地址: http://arxiv.org/abs/1910.05639

作者: Niklas Stoehr, Marc Brockschmidt, Jan Stuehmer, Emine Yilmaz

摘要: 尽管广泛的图表解释的生成程序存在,匹配与这样的程序和选择其参数观测的图拓扑结构仍然是一个未解决的问题。制定生成模型紧密地再现现实世界的图,需要专业知识和耗时的仿真。尽管现有的深度学习方法依赖于减少人工造型,他们几乎无法提供可解释性。这项工作接近图表生成(解码)为曲线图的压缩(编码)的倒数。我们发现,在解开为重点的深autoencoding框架,特别是β-变自动编码(β-VAE)的生成程序的选择及其参数的潜在空间自然会出现。我们的模型能够代表程序产生的随机图和真实世界的图的生成参数学习解开的,可解释的潜在变量。解缠结的程度使用互信息间隙(MIG)定量测量。当训练我们的ER随机图β-VAE模型,其潜在变量有近一个一对一映射,以随机图参数n和p。我们部署模型来分析图拓扑结构和节点属性测量它们没有亲手挑选拓扑性质相互依存的关系。

使用向量空间模型分析在线社会网络的用户活动

原文标题: Analyzing User Activities Using Vector Space Model in Online Social Networks

地址: http://arxiv.org/abs/1910.05691

作者: Dhrubasish Sarkar, Premananda Jana

摘要: 互联网,无线技术和移动设备的日益普及已经导致了大规模的连通性和在线互动,通过在线社会网络(嗅觉神经元)和相似的环境中诞生。 OSN反映了社会结构由一组个人和不同的类型,如连接,关系,相互作用关系等当中的,并帮助其用户与他们的朋友和共同利益团体,交流意见连接并传递信息。现在天的用户选择OSN网站作为分享他们的更新,不同的意见,张贴照片最优选的地方,想使其可用于他人观看,评价和做出评论。目前的研究旨在为给定的用户研究和分析的对象之间的关联(如照片,帖子等)和它的观众(朋友,熟人等),并利用向量空间的TF-IDF方案找到他们中间有关系模型。矢量化后的矢量数据已经通过加权图具有各种特性的呈现。

同行评审期刊提交并接受的论文分布的季节性熵、多样性和不平等度量

原文标题: Seasonal Entropy, Diversity and Inequality Measures of Submitted and Accepted Papers Distributions In Peer-Reviewed Journals

地址: http://arxiv.org/abs/1910.05723

作者: Marcel Ausloos, Olgica Nedic, Aleksandar Dekanski

摘要: 本文提出了在从时间序列而产生可变的分布的分析发现特征的新方法。我们的方法适用于在同行评审期刊上提交并接受的论文的情况。我们提供的编辑决定提交两个同行评审期刊论文的比较分析:华尔街日报塞尔维亚化学学会(JSCS)和本MDPI熵杂志。我们覆盖近三年其提交的论文约600篇,以JSCS和2500至熵的命运,是完全确定的。相反,随着时间的函数相对于这些论文的数量分布比较均匀分布的,我们分析相关的概率,从中我们得到的信息熵。有人认为,这种可能性确实是比作家提交的实际数量较多有关。我们这个熵分析绑变量分布的所谓的多样性。此外,我们强调熵和不平等措施的多样性之间的对应关系,如赫芬达尔 - 赫希曼指数和泰尔指数,本身在类的熵措施是;基尼系数还测量在排名的多样性被计算作进一步讨论。在此示例中,同行评议过程的季节性方面进行了概述。据发现,使用这样的索引,所述数据分布的非线性变换的,允许区分特征和同行评审过程的演变作为时间的函数,以及比较分布的非均匀性。此外,T-和Z-统计测试,以测量结果的意义(P级)应用,即论文是否更容易,如果他们在一些特定月提交或“季节”被接受;可预测性强度取决于杂志。

面向集体链路预测的层次图注意网络嵌入

原文标题: Collective Link Prediction Oriented Network Embedding with Hierarchical Graph Attention

地址: http://arxiv.org/abs/1910.05736

作者: Yizhu Jiao, Yun Xiong, Jiawei Zhang, Yangyong Zhu

摘要: 欲享受更多的社会网络服务,用户现在通常参与在同一时间多个在线网站。不结盟社会网络提供更多信息,以减轻数据不足的问题。在本文中,我们的目标就集体链路预测问题,目标是既预测了网络内的社会联系,以及对准社会网络在多个网络间的锚链接。这不是一件容易的事,主要的挑战包括网络特性差异问题以及社会和锚链接的不同方向性能进行预测。为了解决这个问题,我们提出了一个面向应用的网络架构嵌入,层次图注意基于网络嵌入(HGANE),集体链路预测在有向排列网络。从现有的一般的网络嵌入模式非常不同,HGANE有效地整合了集体链路预测任务目标纳入考虑。它通过聚集来自网络内部的邻居信息(社会链路连接)和网络间的合作伙伴(通过锚链接连接)获悉节点的表示。更重要的是,我们介绍了各自网内的邻居和网络间的合作伙伴层次图注意机制,有效地解决了网络特性的差异和链接指向的挑战。大量的实验已经在现实世界一致的网络数据集,以证明我们的模式跑赢通过大幅度解决集体链路预测问题的国家的最先进的基准方法。

约束线性运动模型(CALM):飞机乘客移动仿真

原文标题: Constrained Linear Movement Model (CALM): Simulation of passenger movement in airplanes

地址: http://arxiv.org/abs/1910.05749

作者: Mehran Sadeghi Lahijani, Tasvirul Islam, Ashok Srinivasan, Sirish Namilae

摘要: 行人动力学模型的个体在人群中的行走运动。最近有人在程序分析中使用,以减少疾病传播的飞机的风险,依靠SPED模型。这是一个社会力模型的分子动力学的启发;行人被视为点的颗粒,和它们的轨迹在一个模拟来确定。甲参数扫描被执行以解决人类行为,这需要大量的模拟不确定性。该SPED模型的慢速度的瓶颈,以执行大量参数扫描。这是一个严重的障碍,提供实时结果,这往往需要在决策会议的过程中,特别是在紧急情况。我们提出了一种新的模式,所谓的冷静,要取消该限制。它被设计成在约束线性通道,例如飞机内部,以模拟人群的运动。我们发现,CALM产量逼真的效果,同时通过两个数量级在SPED模型提高性能。

Twitter上极右翼角色伊斯兰恐惧症仇恨的轨迹

原文标题: Trajectories of Islamophobic hate amongst far right actors on Twitter

地址: http://arxiv.org/abs/1910.05794

作者: Bertie Vidgen, Taha Yasseri, Helen Margetts

摘要: 最右边的演员利用互联网进行无数的目的,如形成社区,共享信息和吸引支持。有关人士提出他们的社交媒体的使用由学者和政策制定者传播仇恨消息。鉴于仇恨言论,可以有针对性的受害者造成伤害,制造恐惧之中的社区感和污染公民话语的潜在危险的影响,有迫切需要在粒度级别如何当中表现最右边的演员在网上了解。在本文中,我们探讨伊斯兰恐惧症之间在Twitter上,英国国家党一个极右政党的追随者动态。使用五百万鸣叫,收集了为期一年的新的数据集,我们确定伊斯兰恐惧症,其中捕捉定性,在用户行为的定性和时间差异的七个不同的轨迹。我们分析使用仇视伊斯兰教的内容分类,其无,隐显伊斯兰恐惧症,并具有k模式聚类潜马尔可夫模型区分的数据。该研究结果提供的洞察的一个全新级别仇视伊斯兰教的行为当中最右边的社交媒体上,关于极右极端主义和网上仇恨言论既深化现有的知识和通知的政策讨论。

共享电单车:商务、休闲还是交通

原文标题: Shared E-scooters: Business, Pleasure, or Transit?

地址: http://arxiv.org/abs/1910.05807

作者: William Espinoza, Matthew Howard, Julia Lane, Pascal Van Hentenryck

摘要: 共享电单车已成为一种常见的景象在世界各地的许多城市。然而,他们在移动空间中发挥的作用仍然知之甚少。本文介绍了在亚特兰大市的使用伯德电子滑板车的研究。用含有随着时间的推移可用鸟的位置原始数据出发,研究确定考察和充分利用了谷歌Places API的每个行程起点和目的地,兴趣点(POI)的点关联。然后将得到的行程数据用于通过使用POI的10个集,包括商业,食品和娱乐,停车,交通,卫生和住宅集群前往了解电子商务滑板车的流动性中的作用。这些POI集群之间的车次揭示电子滑板车的流动性中的作用有些惊讶,虽然懂事,结果,以及他们是最流行的一天的时间。

声望偏差模型的一阶转变

原文标题: First-order transition in a model of prestige bias

地址: http://arxiv.org/abs/1910.05813

作者: Brian Skinner

摘要: 其中一个属于负盛名组的主要好处是,它会影响你被别人看到的方式。这里我用一个简单的数学模型来探索这个“信誉偏见”时,考生经过反复多轮评估的影响。在模型中,谁是最高度评价考生考上了“进阶职业”,并且其成员偏置评估未来几轮他们的青睐。我用贝叶斯推理的语言来描述这种偏差,并表明它可以导致在给一个候选人的类相关联的前期望的重量成为每一轮更强的失控效应。最显著的,信誉偏见的多轮后的强度进行第一级转变为考试的精度上被评价为基础的功能。

网络模块性控制了信息扩散速度

原文标题: Network Modularity Controls the Speed of Information Diffusion

地址: http://arxiv.org/abs/1910.05870

作者: Hao Peng, Azadeh Nematzadeh, Daniel M. Romero, Emilio Ferrara

摘要: 信息的快速传播和采纳的想法是在情况等不同的紧急情况下,集体行动,或广告和营销至关重要。虽然大瀑布的动力已经在各种情况下被广泛研究,很少有人检查了管理信息传播的效率的机制。在这里,通过采用与社区网络的线性阈值模型,我们证明了一个突出的网络特性---模块化的结构---强烈影响信息传播的速度。我们的模拟结果表明,当全球级联启用,存在一个最优的网络模块,最有效的信息传播过程。超过这个临界值,无论是更强或更弱的模块化结构实际上阻碍了全球级联的速度。这些结果是通过使用一种分析方法预测进一步证实。我们的研究结果都从营销到流行,从神经科学工程,在复杂系统的结构设计的理解侧重于信息传播的效率,在学科实际意义。

改变节点类型控制复杂的网络

原文标题: Altering nodes types in controlling complex networks

地址: http://arxiv.org/abs/1910.06047

作者: Xizhe Zhang, Yuyan Zhu, Yongkang Zhao

摘要: 控制向期望的状态,一个复杂的网络是非常重要的在许多应用中。一个网络可以通过输入合适的外部信号转换成一些选择的节点,这是所谓的驱动器节点来控制。以前的作品中发现存在着密集网络两种控制模式:分布式和集中式模式。用于与分布式模式网络,大多数节点可以充当驱动器节点;而那些与集中式模式,大部分节点的永远是驱动程序的节点。这里,我们提出一个有效的算法来改变节点的控制类型,从输入节点到冗余节点,这是通过反转网络的边完成。我们的结论四种可能的情况下逆转的边时,并显示控制模式可以通过入边驱动器节点的倒车很少改变。我们评估我们的算法对合成和实际网络性能。实验结果表明,在网络的控制模式可以通过反转一些精心选定的边被容易地改变,并且可以驱动器节点的数量显著下降。我们的方法提供了设计网络的期望的控制模式为不同的控制方案,其可以在许多应用区域中使用的能力。

美和结构复杂性

原文标题: Beauty and structural complexity

地址: http://arxiv.org/abs/1910.06088

作者: Samy Lakhal, Alexandre Darmon, Jean-Philippe Bouchaud, Michael Benzaquen

摘要: 我们重温图像赞赏和其统计特性之间的关系的长期问题。我们生成两组不同的随机图像以及沿熵复杂三招分布。我们运行其中的人被要求由偏好,从而揭示在中间熵复杂最大升值图像排序大规模调查。我们表明,粗粒度图像的算法复杂度,预计将捕捉结构的复杂性,同时从高频噪声抽象,是偏好的良好预测。我们的分析表明可能存在某种通用的量化标准进行审美判断。

超越Benford:确定Benford或BDS的分布哪个相关的R软件包

原文标题: BeyondBenford: An R Package to Determine Which of Benford's or BDS's Distributions is the Most Relevant

地址: http://arxiv.org/abs/1910.06104

作者: Stéphane Blondeau da Silva (XLIM-MATHIS)

摘要: 该包装BeyondBenford本福德和布隆达席尔瓦的(BDS的)位分布的拟合优度比较在一个数据集。该包是用来检查数据分布是否与布隆多达席尔瓦或不突出理论分布是一致的:这个理想的理论分布必须至少近似其次要有根有据的使用BDS的模型的数据。它还允许绘制位分布的直方图,在该数据集都观察到由两个理论方法给出。最后,提出了通过Pearson卡方检验,以量化的拟合优度。

Cambridge Analytica丑闻的全球反应:一个跨语言社交媒体研究

原文标题: Global Reactions to the Cambridge Analytica Scandal: An Inter-Language Social Media Study

地址: http://arxiv.org/abs/1910.06213

作者: Felipe González, Yihan Yu, Andrea Figueroa, Claudia López, Cecilia Aragon

摘要: 目前,数据隐私问题在世界各地如何变化了解有限。剑桥analytica的丑闻引发了有关用户的数据收集和使用惯例社交媒体广泛的讨论。我们进行这项在线交谈的跨语言研究来比较的人讲不同的语言如何应对数据隐私泄露。我们收集了写在四月至七月之间2018年西班牙和英国的丑闻鸣叫我们使用意义提取方法在这两个数据集,以确定他们的主要议题。他们显示了相同的重视扎克伯格在美国国会听证会上,这一丑闻对政治问题的影响。然而,我们的分析还表明,虽然讲英语的人往往责任归咎于企业,讲西班牙语的人更容易将它们连接到人。这些结果表明社交媒体数据的跨语言比较的潜力,深化在数据隐私的角度文化差异的理解。

网络及其推广的简单的微分几何

原文标题: A Simple Differential Geometry for Networks and its Generalizations

地址: http://arxiv.org/abs/1910.06258

作者: Emil Saucan, Areejit Samal, Jürgen Jost

摘要: 基于曲率对于一般度量空间曲线两种经典的概念,即门格尔和Haantjes曲率,我们介绍网络及其高维同行截面,利玛窦和标量曲率的新的定义。这些新类型的曲率,适用于加权和非加权,向或无向网络,都远远更直观和更容易计算,比其他网络的曲率。特别地,基于Haantjes定义的解释作为测地曲率所提出的曲率,并经由配件离散高斯 - 博定理导出的,是相当灵活的。我们还提出了Haantjes曲率的更简单,更直观的替代品,即允许在大型网络更快,更容易计算。

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