Arxiv网络科学论文摘要15篇(2021-01-12)

作者:澳门vns游戏官网发布时间:2022-06-19 00:16

本文摘要:节点属性网络中社区结构的块建模和可检测性;社会网络作为数字经济中信息宁静治理的一种手段;回声室和极化的时间双层模型中的分叉和突变;展现县级要素在COVID-19轨迹中的动态重要性;使用过量死亡和测试统计数据来提高对COVID-19死亡率的预计;网络团笼罩率近似可通过小组互动分析庞大的感染病;超图上多数规则的动力学;VaccinItaly:监视Twitter上有关疫苗的意大利语对话;早期明白Parler在线社会网络;用于控制具有合规行为的庞大社会网络的能量成本界限预计;随机地

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节点属性网络中社区结构的块建模和可检测性;社会网络作为数字经济中信息宁静治理的一种手段;回声室和极化的时间双层模型中的分叉和突变;展现县级要素在COVID-19轨迹中的动态重要性;使用过量死亡和测试统计数据来提高对COVID-19死亡率的预计;网络团笼罩率近似可通过小组互动分析庞大的感染病;超图上多数规则的动力学;VaccinItaly:监视Twitter上有关疫苗的意大利语对话;早期明白Parler在线社会网络;用于控制具有合规行为的庞大社会网络的能量成本界限预计;随机地理空间盛行模型和事件调制Gillespie算法的仿真;破裂社区中弱联系所缔造的用户动态评估;使用多图自动编码器对聚合数据举行异常检测;辅助驾驶车辆的Aw-Rascle-Zhang型交通模型的动力学推导;通过随灵活力微动使回声室去极化;节点属性网络中社区结构的块建模和可检测性原文标题: Block Modeling and Detectability for Community Structure in Node Attributed Networks地址: http://arxiv.org/abs/2101.03280作者: Ren Ren, Jinliang Shao摘要: 节点属性在现实世界的网络中无处不在,其与图拓扑的融合为检测和明白社区结构提出了新的挑战。由于其原则上的表征息争释,概率生成模型(PGM)已成为归属网络中举行社区检测的主流方法。大多数现有的PGM要求属性是分类的或高斯漫衍的。这里提出了一种新颖的PGM来克服这些限制。

对于我们模型的通用性,我们思量属性之间的距离对节点受接待水平的影响,其形貌在统计推断中引发了模型选择问题。我们通太过析社区对模型的可检测性提出明白决此问题的新方案,这也是对节点属性对社区的影响的定量形貌。

确定模型后,可以开发一种有效的算法来预计参数并推断社区。已经举行了广泛的实验以从两个方面验证我们的事情。

首先,人工网络上的实验验证了我们模型的可检测性条件。其次,对种种现实世界数据集的比力讲明,我们的算法优于竞争方法。社会网络作为数字经济中信息宁静治理的一种手段原文标题: Social networks as an apparatus for managing of information security in the digital economy地址: http://arxiv.org/abs/2101.03357作者: Anatolii A. Shyian摘要: 本文旨在提出一种使用社会网络治理数字经济信息宁静的新设备。

提出了优化数字经济到场者信息宁静治理的一般问题。获得的效果使得有可能开发出一类新的法式,用于信息宁静和经济治理领域的分析和决议支持。这一研究领域的生长在金融领域将尤其重要。回声室和极化的时间双层模型中的分叉和突变原文标题: Bifurcations and catastrophes in temporal bi-layer model of echo chambers and polarisation地址: http://arxiv.org/abs/2101.03430作者: Łukasz G. Gajewski, Julian Sienkiewicz, Janusz A. Hołyst摘要: 回声腔和极化动力学是最近在世界各地科学界中很是突出的话题。

随着这些现象直接影响我们的生活,而且随着我们的社会和相同渠道的生长,这种现象似乎越来越多,对我们而言,明白现代错综庞大的舆论动态变得越来越重要。我们以现有的回波腔和极化模型为基础,并将其扩展到双层拓扑中。这种新的拓扑配景使我们能够指出此模型中相互作用的组的可能结果。

提出了四种差别的情况-对称的负耦合和正耦合,差池称的耦合和外部偏置。我们展示了针对这些场景的仿真效果和均值解决方案,概述了这种动态变化在现实社会中可能发生的结果。我们的预测讲明,在某些情况下,系统可以到达中性共识,南北极化共识,南北极化阻挡甚至意见振荡。凭据分叉理论,使用均值场模型确定并分析了这些状态之间的转换。

展现县级要素在COVID-19轨迹中的动态重要性原文标题: Unraveling the Dynamic Importance of County-level Features in Trajectory of COVID-19地址: http://arxiv.org/abs/2101.03458作者: Qingchun Li, Yang Yang, Wangqiu Wang, Sanghyeon Lee, Xin Xiao, Xinyu Gao, Bora Oztekin, Chao Fan, Ali Mostafavi摘要: 这项研究的目的是观察COVID-19轨迹中多个县级特征的重要性。我们使用数据驱动的机械学习模型检查了美国2787个县的功效重要性。

我们使用23个特征训练了随机森林模型,这些特征代表了影响大盛行扩散的六个关键影响因素:县的社会人口统计,人口运动,县内的流动性,县间的流动,疾病的属性和社会网络结构。此外,我们凭据县的人口密度将其分为多个组,并将COVID-19的轨迹分为三个阶段:发作阶段,社会疏远阶段和重新开放阶段。该研究旨在回覆两个研究问题:(1)异构特征的重要性在差别阶段演变的水平; (2)异质特征的重要性在具有差别特征的县之间变化的水平。我们拟合了一组随机森林模型来确定每周要素的重要性。

效果讲明:(1)在整个2787个研究县中,COVID-19各个阶段的社会人口统计学特征(例如海内生产总值,人口密度和少数民族职位)都保持着重要职位; (2)在人口密度较高的县级集群中,县内流动性特征最为重要; (3)反映社会网络结构的特征(Facebook,社会联系指数)在人口密度较高的县模型中具有更高的重要性。效果讲明,数据驱动的机械学习模型可以为重要决议者提供重要看法,以见告决议者对于具有差别人口密度且处于大盛行生命周期差别阶段的县的功效重要性。使用过量死亡和测试统计数据来提高对COVID-19死亡率的预计原文标题: Using excess deaths and testing statistics to improve estimates of COVID-19 mortalities地址: http://arxiv.org/abs/2101.03467作者: Lucas Böttcher, Maria D’Orsogna, Tom Chou摘要: 诸如死亡率的不统一界说,疾病患病率的不确定性以及抽样偏倚等因素使盛行期间死亡人数的量化变得庞大。

不管接纳何种死亡率权衡方法,都需要一致地预计受熏染的人口和由熏染引起的死亡数,以比力各个地域的死亡率。我们将历史和当前的死亡率数据,统计测试模型和SIR盛行病模型相联合,以改善死亡率预计。

我们发现,整个美国的平均超额死亡人数比陈诉的COVID-19死亡人数高13%。在某些地域,例如纽约市,每周死亡人数约为往年的八倍。

秘鲁,厄瓜多尔,墨西哥和西班牙等其他国家/地域的死亡人数则大大凌驾其陈诉的COVID-19死亡人数。相反,我们发现2020年部门或全部死亡的丹麦,德国和挪威的死亡人数微不足道或为负数。网络团笼罩率近似可通过小组互动分析庞大的感染病原文标题: Network clique cover approximation to analyze complex contagions through group interactions地址: http://arxiv.org/abs/2101.03618作者: Giulio Burgio, Alex Arenas, Sergio Gómez, Joan T. Matamalas摘要: 感染历程已被证明从基础上取决于通报它们的相互作用网络的结构特性。

许多实际的网络系统-尤其是社交系统-的特征是聚集的子结构,这些子结构表现所有对所有双向交互(clique)和/或组交互的荟萃,同时涉及许多成员。在这项事情中,我们专注于表现为简朴复合体的交互结构,其中以脸部识别组交互。我们提出了庞大感染的微观离散时间模型,其中思量了易感熏染的易感动力学。通过引入特定的边团笼罩和启发式查找,该模型说明晰子结组成员(斜体/单纯形)之间的高阶状态相关性。

该模型的数学易处置惩罚性可用于盛行病阈值的分析盘算,从而将平均场模型的关键属性的某些主要特征扩展到结构化人群。总体而言,该模型与数值模拟很是一致。超图上多数规则的动力学原文标题: Dynamics of Majority Rule on Hypergraphs地址: http://arxiv.org/abs/2101.03632作者: James Noonan, Renaud Lambiotte摘要: 广泛的动力学系统涉及多体交互或组交互,这些可能无法在传统的图结构中举行编码。在这项事情中,我们集中于意见动态的一个典型示例,多数规则,并研究通过超图表现和分析系统的可能性。

为了简化从组合角度的分析,我们探讨了共识的形成并将我们的注意力限制在巨细为 3 的交互组中。我们提出了差别类型的超图模型,并联合了模块化结构或度异质性,并凭据Fokker-Planck方程对动力学举行了重塑,从而使我们能够预测趋于一致的瞬态动力学。数值模拟讲明,随灵活力学与大人口理论预测之间有很好的一致性。VaccinItaly:监视Twitter上有关疫苗的意大利语对话原文标题: VaccinItaly: monitoring Italian conversations around vaccines on Twitter地址: http://arxiv.org/abs/2101.03757作者: Francesco Pierri, Silvio Pavanetto, Marco Brambilla, Stefano Ceri摘要: 我们在Twitter上监视意大使用户围绕疫苗的在线对话,并向民众提供正在举行的数据收集的权限,这些数据将在意大利的整个疫苗接种运动中连续运行。

我们从2020年12月20日开始使用Twitter API收集与疫苗相关关键字匹配的推文(意大利语),描画了意大利疫苗接种运动的正式开始(2020年12月27日),在撰写本文时(2020年1月5日),我们收集了凌驾130万条推文,天天分享凌驾25,000条推文。我们陈诉了在Twitter上共享的一致数量的低可信度信息,其盛行度与共享推文数量为1:4的高可信度信息相当。我们相信,我们的数据将使研究人员能够明白在线社交媒体上的公共言论与意大利正在举行的针对SARS-CoV-2的连续疫苗接种运动的演变之间的相互作用。

最新的推文荟萃将在这里提供:https://github.com/frapierri/VaccinItaly。早期明白Parler在线社会网络原文标题: An Early Look at the Parler Online Social Network地址: http://arxiv.org/abs/2101.03820作者: Max Aliapoulios, Emmi Bevensee, Jeremy Blackburn, Emiliano De Cristofaro, Gianluca Stringhini, Savvas Zannettou摘要: Parler是一种替代性社会网络,将其自身推广为一项服务,允许其用户“自由讲话并公然表达自己的意见,而不必担忧自己的看法被平台化”。由于这一答应,该平台在因违反服务条款而被主流社会网络暂停的用户以及担忧审查的用户中很受接待。

特别是,这项服务获得了一些守旧的民众人物的认可,勉励人们从传统的社会网络迁移到那里。在2021年1月6日的事件之后,Parler已逐步取消平台,其应用已从盛行的移动商店中删除,整个网站被其托管服务提供商关闭。

在本文中,我们提供了Parler的第一个数据驱动表征。我们收集了2018年至2020年之间210万用户公布的1.2亿帖子以及1200万用户小我私家资料的元数据。我们发现,该平台在受到公共认可之后,见证了新用户的大量涌入,以及对2020年美国总统大选的反映。我们还发现,平台上的讨论主要由守旧派主题,特朗普总统以及像QAnon这样的阴谋论主导。

用于控制具有合规行为的庞大社会网络的能量成本界限预计原文标题: Energy cost bounded estimates for controlling complex social networks with conformity behavior地址: http://arxiv.org/abs/2101.03828作者: Hong Chen, Ee Hou Yong摘要: 为了明白对庞大系统的控制,至关重要的是估算实现控制所需的事情量。以前的事情通过以一连时间动态的一般方式研究能源成本的尺度定律来解决这个问题。

可是,一连时间建模无法描画及格行为,这在许多庞大的社会系统中很常见。因此,为了明白如何通过合规性控制社会系统,使用了离散时间建模,并推导了能源成本尺度定律。使用模型和真实网络对效果举行数值验证。

另外,通过仿真显示,异构无标度网络的可控性较差,需要更多数量的最小驱动法式。由于基于一致性的模型涉及种种庞大的系统,例如群集或演化博弈,因此本文的效果代表了朝着对庞大的社会系统举行现实控制的偏向迈出的一步。

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随机地理空间盛行模型和事件调制Gillespie算法的仿真原文标题: A stochastic geospatial epidemic model and simulation using an event modulated Gillespie algorithm地址: http://arxiv.org/abs/2101.03934作者: Alexander Temerev, Liudmila Rozanova, Olivia Keiser, Janne Estill摘要: 我们开发了用于随机模拟COVID-19和其他类似感染病流传的模型和工具,其中思量了联系网络结构和人口密度的地理漫衍,详细形貌了小我私家所在的位置。我们的分析框架包罗替代模型(SuMo)优化历程,用于将模型的参数快速拟合到视察到的病例,住院和死亡病例的盛行曲线上。这套工具(模型,仿真代码和优化器)对于决议者和盛行病应对团队来说是有用的工具,他们可以使用它来预测局部情况(从城镇到大国的规模)中的盛行病生长情况,而且设计最佳的应对计谋。

模拟代码还包罗一个地理空间可视化子系统,可直接在人口密度图上显示盛行病场景的详细视图。我们使用蓬勃的框架,凭据各个州的水平对在瑞士流传的COVID-19举行了预测。

它们在人口密度漫衍上的差异导致了盛行曲线的多样性,因此选择了最佳的应对计谋。破裂社区中弱联系所缔造的用户动态评估原文标题: Evaluation of User Dynamics Created by Weak Ties among Divided Communities地址: http://arxiv.org/abs/2101.03980作者: Takahiro Kubo, Chisa Takano, Masaki Aida摘要: 火焰状现象表现在线社会网络(OSN)中用户交互所造成的用户动态强度差异。只管已经知道当OSN的拉普拉斯矩阵具有非真实特征值时会发生燃烧现象,可是最近发现纵然所有特征值都是真实数也可能发生燃烧现象。

这种效果仅在某些特征值退化的情况下才会泛起,而且对表现用户动态的方程式举行了特殊的ary变换。实际的OSN是否满足此条件尚未完全讨论。

在本文中,我们澄清了由特征值0退化引起的用户动态是上述情况的一个详细示例。我们还研究了由退化特征值发生的燃烧现象的机理和特征。此外,我们通过数值模拟证明晰特征值的退化会引起发散。使用多图自动编码器对聚合数据举行异常检测原文标题: Anomaly Detection for Aggregated Data Using Multi-Graph Autoencoder地址: http://arxiv.org/abs/2101.04053作者: Tomer Meirman, Roni Stern, Gilad Katz摘要: 在数据系统中,运动或事件在现场不停收集以跟踪其正确执行。

日志记载,即记载事件的顺序,可用于分析系统故障和故障,并确定此类问题的原因和位置。在我们的研究中,我们专注于为系统日志建立异常检测模型。异常检测的任务是识别数据集中与正常行为差别的意外事件。异常检测模型另有助于完成数据系统分析任务。

现代系统可能会发生大量事件,因此监视每个事件都是不行行的。在这种情况下,事件通常是在牢固时间段内汇总的,陈诉该时间段内每个事件发生的次数。

这种聚集有助于扩展,但需要使用差别的方法举行异常检测。在这项研究中,我们对汇总数据以及汇总事件之间的关系举行了全面的分析。基于研究的初始阶段,我们展示了聚合数据集的图表现,这些图表现了相同上下文中聚合实例之间的差别关系。

使用图表现,我们提出了多图自动编码器MGAE,这是一种新颖的卷积图-自动编码器模型,它使用了我们唯一数据集中聚合实例的关系。MGAE优于尺度的图自动编码器模型和差别的实验。与尺度图自动编码器相比,我们的新型MGAE与尺度图自动编码器相比,重建误差降低了60%,这在重建高级关系中获得了体现。

辅助驾驶车辆的Aw-Rascle-Zhang型交通模型的动力学推导原文标题: Kinetic derivation of Aw-Rascle-Zhang-type traffic models with driver-assist vehicles地址: http://arxiv.org/abs/2101.04066作者: Giacomo Dimarco, Andrea Tosin, Mattia Zanella摘要: 在本文中,我们从驾驶员辅助车辆的动力学控制方程中得出了二阶水动力交通模型。在车辆级别,我们思量了两种主要的控制计谋,这些计谋综合了自适应巡航控制系统和协作式自适应巡航控制系统的作用。由此发生的宏观动力学满足了著名的Aw-Rascle-Zhang模型引入的各向异性条件。

与其他基于启发式论证的模型差别,我们的方法展现了常用的水动力交通模型背后的主要物理方面,并证明晰联合驾驶员辅助车辆的宏观方程的结构。数值看法讲明,驾驶员辅助车辆的存在会发生平均流速的总体均一化,这也可以以到达最佳流量和交通稳定的方式转向合适的所需速度。通过随灵活力微动使回声室去极化原文标题: Depolarization of echo chambers by random dynamical nudge地址: http://arxiv.org/abs/2101.04079作者: Christopher Currin, Ali Khaledi-Nasab摘要: 社会网络中个体之间的相互作用导致回声室,在该回声室中,意见的漫衍遵循双峰漫衍,在相反的极端处有两个峰值。

在诸如全球变暖等具有明确谜底的问题中,回声室之一反映堕落误的判断,可能是由错误信息引起的。可是,在选举等没有明确谜底的问题上,中立共识对于促进话语更为可取。在这封信中,我们使用看法动态模型来研究随灵活态微动的效果,其中我们从网络中其他小我私家向每个主体提供随机输入。

我们讲明,随灵活力微调不允许回波腔的形成,并导致以中性共识为中心的看法的正态漫衍。随灵活力微调依赖于团体动力,它不需要监视每小我私家的意见。社交媒体网络可以实施这种自我反馈机制的版本,以防止在诸如选举之类的紧迫问题上形成隔离的在线社区。

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