英亚体育app下载_Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-12-04)

日期:2021-11-17 12:30:01 | 人气: 17438

本文摘要:《冰与火之歌》的叙事结构缔造了一个具有现实社会庞大性的虚构世界;在庞大网络中定位交互信号的泉源;楔形挑选模型:基于三重闭合的动态图模型;ArCorona:分析冠状病毒(COVID-19)大盛行初期的阿拉伯文推文;电梯什么时候到达?

《冰与火之歌》的叙事结构缔造了一个具有现实社会庞大性的虚构世界;在庞大网络中定位交互信号的泉源;楔形挑选模型:基于三重闭合的动态图模型;ArCorona:分析冠状病毒(COVID-19)大盛行初期的阿拉伯文推文;电梯什么时候到达?;十字路口骑自行车者的“冠状病毒宁静”措施;在高度可再生的欧洲能源系统中,缓解修建物中的热量需求岑岭;在庞大网络中优化传感器放置以隐藏信号源的定位:综述;具有个性化偏好注意力的思量源的下一目的地推荐;预期引起的社会小费-社会动态可以稳定情况吗?;快速跟踪:流张量中的同步行为检测;多层网络上的源位置;在微博上下文中发生可解释模型的区分表达;在发作的头几个月中预测Twitter话语中COVID-19的错误信息和到场度;社会媒体对潜在COVID-19疫苗舆论的研究:见告异议、差异和流传;《冰与火之歌》的叙事结构缔造了一个具有现实社会庞大性的虚构世界原文标题: Narrative structure of A Song of Ice and Fire creates a fictional world with realistic measures of social complexity地址: http://arxiv.org/abs/2012.01783作者: Thomas Gessey-Jones, Colm Connaughton, Robin Dunbar, Ralph Kenna, Pádraig MacCarron, Cathal O’Conchobhair, Joseph Yose摘要: 网络科学和数据分析用于量化George R.R. Martin史诗小说《冰与火之歌》中的静态和动态结构,这些作品以其规模和庞大性着称。通过跟踪故事生长历程中角色互动的网络,发现结构属性保持大致稳定,而且与现实世界的社会网络相当。此外,最精密联系的角色的水平反映了人们倾向于维持的并发社交联系数量的认知极限。我们还分析了相对于故事情节时间表而言,重大死亡之间的时间距离漫衍。

这些与在现实世界中种种非暴力人类运动的事件间时间中通常发现的幂律漫衍相一致。我们建议,叙事的结构特征可以反映在我们实际的社会世界中,只管其内容广泛,但可以资助读者关注故事并与之联系。还发现,各章中重大死亡之间的时间距离漫衍与故事中的时间表差别。

这是几何定律,而不是幂定律。几何漫衍是无影象的,因为自上次死亡以来的时间不见告下一次死亡的时间。

这为人们普遍认为“冰与火之歌”中的重大死亡是无法预测的章节提供了可权衡的支持。在庞大网络中定位交互信号的泉源原文标题: Locating the source of interacting signal in complex networks地址: http://arxiv.org/abs/2012.02039作者: Robert Paluch, Krzysztof Suchecki, Janusz A. Hołyst摘要: 我们研究定位在庞大网络中流传的自交互信号源的问题。我们使用众所周知的谣言模型作为具有自我互动历程的示例。凭据基于SIR盛行病动态的此模型,受熏染的节点可能相互作用,而且相互之间不勉励闲聊,概率为 alpha。

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我们比力了三种源定位算法:有限Pinto-Thiran-Vettarli算法(LPTV),梯度最大似然算法(GMLA)和一种基于时间和距离之间的Pearson相关性的算法。数值模拟的效果讲明,受熏染节点之间的其他交互作用会降低LPTV和Pearson的质量。GMLA对自交互作用的有害影响最有反抗力,当扩展率低于0.5时,对于中等和高水平的历程随机性尤其显着。

造成这种情况的原因可能是GMLA仅使用最近的视察者,而这些视察者受熏染节点之间的相互作用的影响要小得多,因为随着盛行病的生长和熏染病原体数量的增加,这些联系变得很重要。楔形挑选模型:基于三重闭合的动态图模型原文标题: The Wedge Picking Model: A dynamic graph model based on triadic closure地址: http://arxiv.org/abs/2012.01691作者: Sara Ahmadian, Shahrzad Haddadan摘要: 社会网络已成为人类生活中不行支解的一部门,以高效的方式处置惩罚社会网络是网络研究的重中之重。

这些网络是高度动态的,而且不停增长。受三合会闭环观点的启发,我们提出了一种概率机制来对这些动态图的演化举行建模。只管三合会关闭在社会网络中无处不在,而且它的存在有助于形成社区,但对其举行封装的概率模型尚未获得充实研究。

我们从理论上分析模型,并说明如何限制图的某些特征(例如极点度)的增长率。使用我们的理论效果,我们开发了一个调理子例程来分批处置惩罚图的修改。

然后,使用我们的调理子例程来加速最新算法,而且在近似保证中的损失可忽略不计。通过将其应用于最麋集子图和三密度子图发现问题,我们证明晰该方法的适用性。ArCorona:分析冠状病毒(COVID-19)大盛行初期的阿拉伯文推文原文标题: ArCorona: Analyzing Arabic Tweets in the Early Days of Coronavirus(COVID-19) Pandemic地址: http://arxiv.org/abs/2012.01462作者: Hamdy Mubarak, Sabit Hassan摘要: 在已往的几个月中,阿拉伯地域有大量的循环推文和有关冠状病毒(COVID-19)的讨论。

对于政策制定者和许多人来说,重要的是确定共享推文的类型,以更好地明白民众行为,关注的话题,政府的要求,推文的泉源等。这对于防止谣言流传和有关病毒或病毒的错误信息也至关重要。欠好的治疗方法。

为此,我们展示了与COVID-19相关的阿拉伯语推文的最大手动注释数据集。我们形貌注释准则,分析数据集并建设有效的机械学习和基于变压器的分类模型。电梯什么时候到达?原文标题: When Will an Elevator Arrive?地址: http://arxiv.org/abs/2012.01471作者: Zhijie Feng, S. Redner摘要: 我们提出并分析了电梯在垂直偏向上垂直运送人的极简主义模型。

我们的事情重点是开始事情,即人们以牢固的速度到达修建物的底楼。当电梯到达底层时,搭客进入直到到达电梯容量为止,然后将他们运送到目的地楼层。我们确定每小我私家等到电梯到达的等候时间漫衍,等候电梯的人数,以及当人的到达率足够大时过渡到多个电梯的同步。

我们通过事件驱动的仿真验证了我们的许多预测。十字路口骑自行车者的“冠状病毒宁静”措施原文标题: ‘Corona-safe’ Measures for Cyclists at Intersections地址: http://arxiv.org/abs/2012.01488作者: A. Maria Salomons摘要: 在电晕危机期间,接纳了制止病毒流传的措施,其中最重要的措施之一是“保持足够的距离”。在此期间,骑自行车者通过拓宽自行车道或使用车道来扩大距离。

电晕措施也影响了交织路口控制,因为信号化的原理之一是基于交通聚集。控制的设置思量了骑车人倾向于在停靠线四周聚集在一起的方式,因此,为了实现最佳控制,如果聚集发生变化,则还应调整控制。

本文先容了针对骑行者的“电晕宁静”交织口控制措施,并讨论了措施的效果及其(倒霉)优势。进一步伐查了一些市政政府如何使用这些措施并在媒体上举行了宣传,以及民众如何接受这些措施。这些措施可以分为两组:检测和定时。

对于所思量的市政政府,最不受接待的措施涉及检测方法,例如按钮的使用适应性或类型,因为负面影响可能很大(影响吞吐量和成本)。越发盛行的是控制时间的变化,转达最多的措施是骑自行车的人更频繁,绿色更长。民众对这些措施的接受水平(通过社交媒体的反映来确定)优劣参半,有些人对改善控制持努力态度,另一些则对驾车流量或成本发生负面影响。

最常见的反映是对交织路口控制和骑自行车者行为的普遍诉苦。对于未来的使用,“更频繁的绿色”措施是最合适的,可以检测到允许骑自行车的人以支持接受控件。也可以应用自行车应用法式,因为它们可带来更多舒适感并具有有限的负面影响。在高度可再生的欧洲能源系统中,缓解修建物中的热量需求岑岭原文标题: Mitigating heat demand peaks in buildings in a highly renewable European energy system地址: http://arxiv.org/abs/2012.01831作者: Elisabeth Zeyen, Veit Hagenmeyer, Tom Brown摘要: 空间和水加热在欧盟(EU)的最终能源消耗中占41%[1],因此在降低总体成本和淘汰温室气体(GHG)排放方面起着关键作用。

在修建物中到达净零排放的许多方案都依赖于通过热泵和电阻加热举行的电气化,可是要在冬季满足需求岑岭可能是具有挑战性的,尤其是在风能和太阳能资源不足的情况下。在本文中,我们研究了如何在一个模型中最好地治理空间供热需求岑岭,该模型包罗具有高时空分辨率且净二氧化碳排放限制为零的欧洲电力,热力和运输部门。我们显示,与无季节变化的供热状况相比,冬季空间供暖需求的强劲岑岭将系统成本提高了30%。

我们专注于解决这些供热岑岭的技术,即以零排放的排放耦合模型革新修建物,热能存储和单个混淆式热泵的备用甲烷锅炉。效果讲明,发电量和热量需求之间的季节性相互作用决议了这些措施的使用强度。

如果同时使用这三种工具,则总体成本最多可降低20%,其中修建物翻新可带来最大的收益,节约的成本最高可达17%。此外,我们证明,如果举行热封套革新,则清除单个燃气锅炉和相关的配电网络只会导致系统成本增加1-2%。

在庞大网络中优化传感器放置以隐藏信号源的定位:综述原文标题: Optimizing sensors placement in complex networks for localization of hidden signal source: A review地址: http://arxiv.org/abs/2012.01876作者: Robert Paluch, Łukasz G. Gajewski, Janusz A. Hołyst, Boleslaw K. Szymanski摘要: 随着世界变得越来越互连,我们的日常物品已成为物联网的一部门,我们的生活也越来越多地反映在虚拟现实中,其中的每条信息(包罗错误信息,虚假新闻和恶意软件)都可以很是广泛地流传。险些是匿名的快。为了抑制这种不受控制的流传,必须开发出能够追踪这种恶意信息流传的高效盘算机系统和算法。当前,用于源定位的最有效方法是基于传感器,该传感器提供它们检测扩散的时间。

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我们观察了此类传感器在庞大网络中的最佳放置问题,并提出了一种称为“团体介数中心性”的新图怀抱,并将其与其他四个指标举行了比力。在传感器的密度和信号的随机性的广泛规模内,对差别类型的庞大网络举行了广泛的数值测试。

在这些测试中,我们发现在实测或无标度的合成网络与窄度漫衍网络之间,所研究的最佳放置方法的比力性能存在显着差异。与后者相比,前者在任何给定方法的优势中都有明确的区域,后者的性能图不太匀称。我们发现,只管选择最佳的方法很是依赖于网络和扩展,可是有两种方法始终脱颖而出。

高方差视察者似乎对随机性较低的价差体现很好,而本文先容的团体比特温尼斯在价差高度不行预测时会蓬勃生长。具有个性化偏好注意力的思量源的下一目的地推荐原文标题: Origin-Aware Next Destination Recommendation with Personalized Preference Attention地址: http://arxiv.org/abs/2012.01915作者: Nicholas Lim, Bryan Hooi, See-Kiong Ng, Xueou Wang, Yong Liang Goh, Renrong Weng, Rui Tan摘要: 在出租车和搭车服务的运输领域中,下一个目的地推荐是一项重要任务,在该领域中,凭据当前出发职位置向用户推荐个性化目的地。可是,最近的推荐作品不满足此起源感知属性,仅思量从历史目的职位置学习,而没有起源信息。

因此,所获得的方法不能基于用户的当前位置来学习和预测起源感知的推荐,从而导致次优性能和较差的实际实用性。因此,在这项事情中,我们研究了起源感知的下一目的地推荐任务。我们提出了时空原始目的地个性化偏好设置(STOD-PPA)编码器-解码器模型,以通过首先对两个原始位置举行编码来学习原始位置(OO),目的位置(DD)和原始位置(OD)关系以及在当地和全局视图中具有空间和时间因素的目的地序列,然后通过个性化的偏好注意解码它们,以预测下一个目的地。在七个真实世界的用户轨迹出租车数据集上的实验效果讲明,我们的模型大大优于基线和最新方法。

预期引起的社会小费-社会动态可以稳定情况吗?原文标题: Anticipation-induced social tipping — Can the environment be stabilised by social dynamics?地址: http://arxiv.org/abs/2012.01977作者: Paul Manuel Müller, Jobst Heitzig, Jürgen Kurths, Kathy Lüdge, Marc Wiedermann摘要: 在已往的几十年中,人类运动引起了全球地球系统的变化,例如气候变化或生物多样性的丧失。同时,这些相关影响已在全球规模内提高了社会对情况的意识,从而导致了社会和自然地球系统之间的动态反馈。今世对地球系统动力学建模的实验很少包罗这种配合演化,而且相互作用大多是通过直接或记着的已往影响来单向研究的。认识到社会具有远见卓识的附加能力,这项事情提出了一种社会生态配合演化的观点反馈模型,其特定的预期构想充当了社会与自然系统之间的中介。

如果一小我私家假设一个静态情况,我们的模型将以双稳定性复制以前的社会学阈值模型的效果。一旦情况响应社会行为而发生变化,系统就会朝着全球稳定但纷歧定是理想的吸引者偏向收敛。

最终,我们讲明对未来生态状态的预期会导致系统的亚稳态,其中所需状态可以连续很长时间。因此,我们证明,远见和预期形成了一种重要的机制,一旦其时间规模变得足够大,就会促进社会朝着可以稳定情况并防止潜在的社会生态瓦解的行为倾斜。快速跟踪:流张量中的同步行为检测原文标题: Fast Track: Synchronized Behavior Detection in Streaming Tensors地址: http://arxiv.org/abs/2012.02006作者: Jiabao Zhang, Shenghua Liu, Wenting Hou, Siddharth Bhatia, Huawei Shen, Wenjian Yu, Xueqi Cheng摘要: 我们如何跟踪带有时间戳的元组流中的同步行为,例如以锁定步骤安装和卸载应用法式的移动设备,以提高其在应用商店中的排名?我们将这样的元组建模为流式张量中的条目,这会随着时间的流逝而增加其模式下的属性巨细。同步行为倾向于在这样的张量中形成麋集块(即次张量),表现异常行为或有趣的社区。

可是,现有的麋集块检测方法要么基于静态张量,要么在流设置中缺乏有效的算法。因此,我们提出了一种快速流算法AugSplicing,该算法可以通过将先前的检测与传入的元组中的传入检测增量地拼接在一起来检测顶部的麋集块,从而制止在每个跟踪时间步长重新运行所有历史数据。AugSplicing基于指导算法的拼接条件(第4节)。

与最先进的方法相比,我们的方法(1)有效地检测安装真实应用法式数据时的欺诈行为,并在校园Wi-Fi数据中找到一组具有有趣功效的同步学生; (2)鲁棒的拼接理论,用于麋集块检测; (3)流式传输,而且比现有流式传输算法更快,而且具有可比的准确性。多层网络上的源位置原文标题: Source location on multilayer networks地址: http://arxiv.org/abs/2012.02023作者: Robert Paluch, Łukasz G. Gajewski, K. Suchecki, Janusz A. Hołyst摘要: 如今,必须处置惩罚多层网络上的流传并经常发现所述流传的泉源可能是一项至关重要的任务。

在本文中,我们使用最大似然方法解决了这个确切的问题,并将其扩展为可在多层图上使用。我们测试了用于合成网络上源位置预计的方法,并概述了其潜在的优势和局限性。

我们还视察到一些不平凡的现象,也许是令人惊讶的现象,其中系统视察的越多,效果变得越差,而以更多层的形式增加问题庞大性实际上可以改善我们的性能。在微博上下文中发生可解释模型的区分表达原文标题: Discriminatory Expressions to Produce Interpretable Models in Microblogging Context地址: http://arxiv.org/abs/2012.02104作者: Manuel Francisco, Juan Luis Castro摘要: 社交网站(SNS)是最重要的交流方式之一。

特别是,由于微博站点的特殊性(实时性,简漫笔本等),它们被用作分析途径。有无数的研究以新颖的方式使用SNS,可是机械学习(ML)主要集中在分类性能上,而不是可解释性和/或其他优劣指标。因此,最新模型是不应用于解决可能具有社会影响的问题的黑匣子。

当问题需要透明时,有须要建设可解释的管道。可以说,管道中最具决议性的组成部门是分类器,但这并不是我们唯一需要思量的事情。

只管分类器可能是可解释的,但生成的模型过于庞大以至于无法明白,因此人类无法明白实际的决议。本文的目的是提出一种功效选择机制(该流程的第一步),该机制可以通过使用较少但更有意义的功效来提高可明白性,同时在要求可解释性的微博情况中实现良好的性能。此外,我们提出了一种凭据统计相关性和偏倚来评估特征的排名方法。

为了评估模型的分类性能,泛化能力和实际可解释性,我们对五个差别的数据集举行了详尽的测试。我们的效果讲明,就准确性,归纳综合性和可明白性而言,我们的建议是更好的,而且到现在为止是最稳定的。在发作的头几个月中预测Twitter话语中COVID-19的错误信息和到场度原文标题: Predicting Misinformation and Engagement in COVID-19 Twitter Discourse in the First Months of the Outbreak地址: http://arxiv.org/abs/2012.02164作者: Mirela Silva, Fabrício Ceschin, Prakash Shrestha, Christopher Brant, Juliana Fernandes, Catia S. Silva, André Grégio, Daniela Oliveira, Luiz Giovanini摘要: 虚假信息意味着有目的地散布虚假信息,以到达更大的可疑议程,并使社会杂乱不堪。民众逐渐意识到社交媒体在这些邪恶目的上的滥用,在这些邪恶的目的下,纵然是全球公共卫生危机也无法幸免于错误信息(欺骗性内容在没有居心恶意的情况下流传)。

在本文中,我们检查了大盛行初期几个月内与505K COVID-19相关的推文,以明白错误信息是机械人行为和到场的函数。使用基于相关性的特征选择方法,我们从170多个特征中选择了11个最相关的特征子集,以区分错误信息和事实,并预测有关COVID-19的高度引人入胜的错误信息推文。通过十个盛行的多分类器,我们获得了至少72%的平均F分数,从而增强了所选功效的相关性。

我们发现(i)真实用户同时公布事实和错误信息,而周游器则按比例公布更多错误信息; (ii)虚假信息推文比事实引人入胜; (iii)推文的文字内容对于区分事实与错误信息最为重要,而(iv)用户帐户元数据和类似人的运动对于预测事实与错误信息推文的高度到场最为重要; (v)情绪特征不相关。社会媒体对潜在COVID-19疫苗舆论的研究:见告异议、差异和流传原文标题: Social Media Study of Public Opinions on Potential COVID-19 Vaccines: Informing Dissent, Disparities, and Dissemination地址: http://arxiv.org/abs/2012.02165作者: Hanjia Lyu, Wei Wu, Junda Wang, Viet Duong, Xiyang Zhang, Jiebo Luo摘要: SARS-CoV-2疫苗的当前开发是前所未有的。

可是,对于即将到来的疫苗的详细民众舆论知之甚少。我们使用了20,000多个差别的Twitter用户公布的40,000多个严格选择的推文(从使用关键字收集的600万条推文中),我们接纳了人工指导的机械学习框架来收集民众对SARS-CoV-2和将它们分为三类:前疫苗,疫苗致敏剂和抗疫苗。为了观察民意的规模和原因,我们比力了这三个群体的人口统计学,社会资本,收入,宗教状况以及政治配景,并发现了显著差异。

在社会经济弱势群体中,潜在的COVID-19疫苗的接受水平较低。我们进一步汇总了各州和国家/地域的意见,发现在美国东南部,支持疫苗的人群所占百分比力低。

有趣的是,差别意见组所占百分比的主要变化大致对应于与大盛行相关的主要事件。接下来,通过举行反事实分析,我们发现美国民众最体贴与COVID-19潜在疫苗有关的宁静性,有效性和政治问题。尤其是,我们还观察了有关新泛起的mRNA疫苗的民众意见,发现这些意见在差别的宗教信仰中有很大差别:在反疫苗组中,有更多的宗教人士。

据我们所知,这是第一个基于大型社交媒体的研究,分析了有关潜在COVID-19疫苗的民众意见,可以为更有效的疫苗分配政策和计谋提供信息。声明:Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有,机械翻译后由本人举行校正整理,未经同意请勿随意转载。本系列在民众号“网络科学研究速递”(netsci)和小我私家博客举行同步更新。


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