Arxiv网络科学论文摘要15篇(2017-06-15)

  • 基于LFR基准的I / O高效生成大量图;
  • 互动模式和个人动态塑造了我们同步移动的方式;
  • 尾部的故事:优胜者如何竞争领导力;
  • 与推荐人在当地相互作用的社区中形成意见;
  • 有定时器的复杂传染;
  • 利用不完整关系数据的节点属性;
  • 使用从手机获取的速度GPS数据测量人体活动;
  • 加强网络互惠学习;
  • 使用反铁磁体模型的学术会议安排;
  • 通过影响力最大化推荐链接;
  • 从关系数据到图:使用广义超几何集合推断重要链接;
  • 阈值和度数之间的相关性:模拟攻击和故障级联的分析方法;
  • 知识产权政策对技术进步速度的影响;
  • 具有分布式流的空间嵌入式网络中级联过载故障的可预测性限制;
  • 使用下游功率指数的分布式光伏的顺序优化放置;

基于LFR基准的I / O高效生成大量图

地址: http://arxiv.org/abs/1604.08738

作者: Michael Hamann, Ulrich Meyer, Manuel Penschuck, Hung Tran, Dorothea Wagner

摘要: LFR是用于评估社区检测算法的流行基准图生成器。我们提出了EM-LFR,这是第一个能够在LFR基准之后产生大量复杂网络的外部存储器算法。其最昂贵的组件是产生具有规定度数序列的随机图,其可以分为两个步骤:图首先使用Havel-Hakimi算法确定性地实现,然后随机化。我们的主要贡献是EM-HH和EM-ES,这两个步骤的两个I / O高效的外部存储器算法。我们还提出了EM-CM / ES,一种使用配置模型和重新布线步骤获得随机简单图的替代抽样方案。在实验评估中,我们展示了他们的表现;我们的实现能够在单个机器上处理超过37亿边的图,与大规模并行分布式算法相比具有竞争力,并且比现有的内部存储器实现更快,即使在适合主存储器的实例上也是如此。 EM-LFR的实现能够生成比原始实现更快的大型图实例的数量级。我们提供证据表明,两种实现通过将聚类算法应用于生成的实例来产生具有匹配属性的图。同样,我们分析了EM-ES在使用EM-CM / ES获得的网络上执行的图属性的演变,发现替代方法可以加速采样过程。

互动模式和个人动态塑造了我们同步移动的方式

地址: http://arxiv.org/abs/1607.02175

作者: Francesco Alderisio, Gianfranco Fiore, Robin N Salesse, Benoit G Bardy, Mario di Bernardo

摘要: 人类行为中的一个重要的开放性问题是了解人类组合中的协调发展。与现有文献相比,这个问题在数量上很少有研究。在这里,我们研究一组个体中的运动协调(或同步),其中参与者被要求在视觉上协调振荡的手运动。我们分别测试了两组七人。我们观察到,集合的协调水平取决于组的同质性,以及视觉耦合的模式(谁看谁)。尽管社会互动的复杂性,我们表明,具有不同结构的耦合异构振荡器网络捕获群体动态。我们的研究结果与任何需要协调好几个人的活动(如音乐,体育或工作)相关,并且可以扩展到其他感知形式的交互,如声音或感觉。

尾部的故事:优胜者如何竞争领导力

地址: http://arxiv.org/abs/1706.04190

作者: J. M. Luck, A. Mehta

摘要: 我们调查领导者如何在模型引用网络中的耦合论文之间的竞争动力的结果出现。每个纸张根据其内在质量分配初始适合度。因此,其适应性是由于本身与现场所有其他论文之间的竞争而动态地引起的。由于这种自适应动力学,它会引用引文,如果在给定时间内具有最高的引用次数,则成为领导者。该模型的广泛分析和数值研究表明存在一个通用相图,分为弱耦合和强耦合的区域。在前者中,我们发现在许多适合论文中引用的“扩展”和相当无结构的分布引用数量;领导者不一定是在任何给定时间具有最大适应度的人。相比之下,强耦合区域的特点是引用计数的强烈分层分布,这些分布是仅仅是几个非常合适的论文中的“本地化”,并且由于复杂的动态变化而呈现出强大的历史到历史的波动论文在尾部的适应度分布。

与推荐人在当地相互作用的社区中形成意见

地址: http://arxiv.org/abs/1706.04217

作者: Simone Santini

摘要: 我们基于动力学交换的物理学来呈现模型交互的用户,并将其扩展到具有本地交互的网格中的个体。我们用数值分析和部分分析结果显示,如果相互作用的范围有限,则完全相互作用模型的典型的关键对称断裂过渡和渗透效应不会发生,从而允许同一个主观和少数意见的共存社区。然后,我们在模型中引入了一个对等推荐系统,表明即使是非常局部迭代,并且对推荐者的吸引力很小,它的存在就足以使对称性破坏和渗透再次出现。这似乎表明推荐制度的一个效果是统一社区的意见,减少少数人的意见或使他们消失。虽然推荐系统统一了社区意见,但它并不限制它,因为所有观点都具有成为主导地位的概率。然而,我们进行部分研究表明,一个“恶作剧”的推荐者可能会偏袒一个社区,以便一个意见将以相反的压倒性概率出现。

有定时器的复杂传染

地址: http://arxiv.org/abs/1706.04252

作者: Se-Wook Oh, Mason A. Porter

摘要: 研究者努力模拟社会影响力,包括行为,规范和思想的在网络上传播,进行了大量的努力。大多数社会影响模式倾向于假设个人对其邻居状态的变化作出反应,没有任何时间延迟,但在社会环境中往往不是这样,其中(由于各种原因)不同的代理可以有不同的响应时间。为了检验这种情况,我们将定时器的概念引入到社会影响的阈值模型中。节点上的定时器的存在延迟了每个代理的采用 - 即状态的改变 - 这反过来延迟了对其邻居的采用。使用均匀分布的定时器,其中所有节点呈现相同的延迟量,采用延迟也是同构的,因此节点的采用顺序保持不变。然而,非均匀分布的定时器可以改变节点的采用顺序,从而改变网络中状态变化的“采用路径”。使用社会传染病的阈值模型,我们说明异质计时器可以加速或减速收养的扩散,与同类计时器的类似情况相比,我们调查这种加速或减速与定时器分布和网络结构的关系。我们通过修改Watts阈值模型的一对近似来推导出采用者部分时间演化的分析近似,并且我们发现与数值计算很好的一致。我们还从经验数据中检验了我们的新定时器模型。

利用不完整关系数据的节点属性

地址: http://arxiv.org/abs/1706.04289

作者: He Zhao, Lan Du, Wray Buntine

摘要: 关系数据在实践中通常是非常不完整的,这激发了我们利用辅助信息来提高社区检测和链接预测的性能。本文提出了一种贝叶斯概率法,其结合了具有泊松似然性的关系模型中以二进制形式编码的各种节点属性。我们的方法与有向和无向的关系网络灵活运作。推理可以通过有效的吉布斯抽样来实现,这种抽样利用网络和节点属性的稀疏性。广泛的实验表明,我们的模型实现了最先进的链路预测结果,特别是具有高度不完整的关系数据。

使用从手机获取的速度GPS数据测量人体活动

地址: http://arxiv.org/abs/1706.04301

作者: Yasuko Kawahata, Takayuki Mizuno, Akira Ishii

摘要: 人类运动被用作现代社会人类活动的指标。移动人的速度根据从手机获取的位置信息计算。通过速度记录的人类活动水平在一天之间变化。因此,可以使用速度来识别最高和最低活动的间隔。更具体地说,我们从日本人口密度最高的东京涩谷站周围的人们手中得到了手机GPS数据。从这些数据可以看出,随着社会活动的变化,速度趋于一致。例如,在2016年4月的熊本县地震期间,当天的活动比平时要低得多。在这项研究中,我们专注于自然灾害,如地震,因为它们对日本这样的发达国家对人类活动的影响很大。在另一个发达国家发生自然灾害的情况下,考虑到灾害时人类行为的变化(例如,2016年熊本大地震),从速度的角度来看,可以改进我们的缓解措施的规划。因此,我们通过在东京涩谷的速度计算来分析人类活动的变化,并将灾害与正常时间进行比较。

加强网络互惠学习

地址: http://arxiv.org/abs/1706.04310

作者: Takahiro Ezaki, Naoki Masuda

摘要: 进化博弈理论预测,当代理商作为网络连接时,促进了社会困境博弈中的合作。然而,当网络随着时间的推移固定时,人类并不一定表现出增强的相互合作。在这里我们显示,强化学习(具体来说,所谓的布什 - 莫斯勒勒模型)大致解释了实验观察到的网络互惠性,以及由受益成本比和节点度数所涵盖的参数区域的缺乏。因此,我们显着扩展了以前获得的数值结果。

使用反铁磁体模型的学术会议安排

地址: http://arxiv.org/abs/1706.04362

作者: Kazue Kudo

摘要: 安排学术会议的平行会议是一项复杂的任务。如果将每个演示文稿分配给适当的会话,则可以将反铁磁Potts模型用于半自动时间表。这里提出的时间表方法基于图着色,并且包括在实际情况下要考虑的额外的限制。我们在一些实际的例子中研究了半自动时间表的可行性。

通过影响力最大化推荐链接

地址: http://arxiv.org/abs/1706.04368

作者: Gianlorenzo D'Angelo, Lorenzo Severini, Yllka Velaj

摘要: 链接建议问题在于提出一组到社交网络用户的链接,以增加他们的社交圈和网络的连接性。由于广泛的应用,链路推荐在社交网络和普通复杂网络的环境下得到广泛的研究。大多数现有的链接推荐方法估计用户采用链接的可能性,并推荐可能建立的链接。然而,大多数这样的方法忽略了建议的链接对网络传播信息的能力的影响。事实上,这种能力与单一用户的参与和在线社交网络的收入直接相关。本文从信息传播的角度研究了链接推荐系统。详细地说,我们考虑到我们被允许花费一定预算来创建新链接的问题,以便建议有限数量的可能的人成为朋友,以便最大化一组给定的节点的影响。我们用流行的独立级联模型模拟网络中的影响力扩散。

从关系数据到图:使用广义超几何集合推断重要链接

地址: http://arxiv.org/abs/1706.04370

作者: Giona Casiraghi, Vahan Nanumyan, Ingo Scholtes, Frank Schweitzer

摘要: 关系数据中网络拓扑的推论是数据分析中的一个重要问题。示例性应用包括从人类相互作用的数据重建社会关系,从DNA微阵列数据推断基因共表达网络,或者基于文档中单词的共同出现来学习语义关系。解决这些问题需要技术来推断嘈杂关系数据中的重要链接。在这篇简短的文章中,我们提出了一个新的统计建模框架来应对这一挑战。它建立在广义超几何集合,一类生成随机模型,产生有针对性的多边图的分析易处理概率空间。我们展示了如何使用这个框架来评估链路在噪声关系数据中的意义。我们在两个数据集中说明我们的方法,捕获社会系统中的行为者之间的时空邻近关系。结果表明,我们的分析框架提供了一种新的方法来推断关系数据的重要链接,以及对社会系统数据挖掘的有趣观点。

阈值和度数之间的相关性:模拟攻击和故障级联的分析方法

地址: http://arxiv.org/abs/1706.04451

作者: Rebekka Burkholz, Frank Schweitzer

摘要: 两个节点变量决定了随机网络中级联的演化:节点的度数和阈值。两者之间的相关性从根本上改变了网络的鲁棒性,然而,由于秩序统计的不良易处理性,它们在标准分析方法中被忽略为局部树或异质平均场逼近。我们展示了它们如何在无限网络尺寸的热力学极限中变得易于处理。这使得能够基于节点度量对由阈值分配表征的节点攻击的分析描述。使用两个例子,我们讨论了不规则相变和级联演化的不同速度对级联控制的可能影响。

知识产权政策对技术进步速度的影响

地址: http://arxiv.org/abs/1706.04518

作者: Ivan D. Breslavsky

摘要: 在本文中,以代理为基础的建模用于以技术进步的速度来模拟知识产权政策的效果。每个代理人都有自己的资本投入自主技术开发,创新拨款和生产。选择与自主开发相比的拨付相对费用作为知识产权保护严格性的衡量标准。我们改变这个参数,并看看具有不同偏好和总体技术进步的代理人的表现。一般来说,发现在具有较强知识产权保护的具体环境中,导致进展更快。

具有分布式流的空间嵌入式网络中级联过载故障的可预测性限制

地址: http://arxiv.org/abs/1706.04579

作者: Alaa Moussawi, Noemi Derzsy, Xin Lin, Boleslaw K. Szymanski, Gyorgy Korniss

摘要: 级联故障是复杂信息或基础设施网络的关键漏洞。在这里,我们研究实际和合成空间嵌入式网络结构中基于负载的级联故障的属性,并提出减轻策略以减少由此类故障引起的损害的严重性。我们引入了一种随机方法,用于以固定的总成本来优化资源(节点容量)的异构分配。此外,我们通过使用各种真实世界的节点攻击和节点故障情况触发级联来设计和比较具有N稳定和(N-1)稳定网络容量分配的网络的性能。我们表明,通过增加节点保护可以有效地实现单节点故障的故障缓解。然而,由于可能的故障的组合增加,减轻多节点故障更加困难。我们通过增加保护来分析系统的鲁棒性,发现系统经历相变的关键容限,并且网络几乎完全能够承受攻击。此外,我们显示在该地区测量的级联尺寸分布表现出幂律衰减。最后,我们发现由单个节点和节点组引起的级联大小之间的强相关性。我们还显示,单独的网络拓扑是确定级联故障进展的一个薄弱因素。

使用下游功率指数的分布式光伏的顺序优化放置

地址: http://arxiv.org/abs/1706.04596

作者: Mir Hadi Athari, Charles Yang, Zhifang Wang

摘要: 光伏(PV)分布式发电(DG)的大小和位置的优化是减少配电网络损耗,降低公用事业成本和将可再生能源集成到电网中的一种方法。然而,这个优化问题是难以有效解决的困难的混合连续离散问题。在这里,我们提出了一种新颖的顺序PVDG放置算法,其利用下行功率指数(DPI)进行PV分配。我们比较顺序PVDG放置结果与混洗蛙跳算法(SFLA),一种模式启发式算法。与SFLA相比,我们的算法表现出类似的精度和大大减少的计算时间。鉴于其高精度和低计算时间,连续PVDG分配算法可能对于在可再生资源的高渗透下的快速在线功率调度,长期规划和微电网操作非常有用。

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