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Arxiv网络科学论文摘要9篇(2021-01-07)
2022-07-02 04:46
本文摘要:将组合方法用于网络上的扩散历程;动态流传的最优网络;MEDICI:易于使用的合成社会网络数据生成器;三元组演化;主体系统的社会规则;在线社区治理中使用实用法式举行用户名验证的效率;响应次要克制和外部事件的行为变化;GRAND项目的碳足迹研究;美国COVID-19病例的深度预测中人口统计学变量与社会距离分数的相互作用;将组合方法用于网络上的扩散历程原文标题: Combinatorial approach to spreading processes on networks地址

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将组合方法用于网络上的扩散历程;动态流传的最优网络;MEDICI:易于使用的合成社会网络数据生成器;三元组演化;主体系统的社会规则;在线社区治理中使用实用法式举行用户名验证的效率;响应次要克制和外部事件的行为变化;GRAND项目的碳足迹研究;美国COVID-19病例的深度预测中人口统计学变量与社会距离分数的相互作用;将组合方法用于网络上的扩散历程原文标题: Combinatorial approach to spreading processes on networks地址: http://arxiv.org/abs/2101.02176作者: Dario Mazzilli, Filippo Radicchi摘要: 在庞大的网络拓扑上界说的随机流传模型用于模拟现实系统中疾病,信息和看法的流传。现有的以微观形态表征模型的理论方法依赖于动力学变量之间独立性的某种近似,因此在地面真相动力学的预测中引入了系统性偏差。在这里,我们基于这样的近似值开发了一个组合框架:扩展可能仅沿着毗连节点对的最短路径发生。

近似值高估了节点状态之间的动态相关性,并导致预测有偏差。可是,系统偏差指向与现有近似值相反的偏向。我们讲明,两种偏倚方法的组合生成的地面真实动态预测比单独使用两个近似值所给出的预测更准确。我们进一步使用组合近似来描画一些推理问题的理论性质,并讲明微观构型的重构对获取系统部门知识的所在和时间都很是敏感。

动态流传的最优网络原文标题: Optimal networks for dynamical spreading地址: http://arxiv.org/abs/2101.01916作者: Liming Pan, Wei Wang, Lixin Tian, Ying-Cheng Lai摘要: 为特定类型的动力学历程寻找最佳网络结构的反问题是网络科学中最具挑战性的问题之一。着眼于退火网络的动力学易受影响类型,该网络的结构完全由度漫衍来表征,我们开发了一个剖析框架来解决反问题。我们发现,对于相对较低或较高的熏染率,最佳水平漫衍是唯一的,它由不凌驾两个差别的节点水平组成。

对于中等熏染率,最佳水平漫衍是多种多样的,可以提供更广泛的支持。我们还发现,通常,最佳网络的异质性随熏染率而降低。

令人惊讶的现象是存在熏染率的特定值,对于该值,任何水平的漫衍在生成最大流传率时都是最佳的。分析框架和观察效果提供了对网络结构和动态历程之间相互作用的洞察力,并具有实际意义。

MEDICI:易于使用的合成社会网络数据生成器原文标题: MEDICI: A simple to use synthetic social network data generator地址: http://arxiv.org/abs/2101.01956作者: David F. Nettleton, Sergio Nettleton, Marc Canal i Farriol摘要: 本文先容了一种称为Medici的应用法式,该应用法式旨在为社会网络图生成综合数据,该应用法式可供该领域的研究人员和从业人员举行分析,假设测试和应用法式开发。它通过提供一个集成的系统和一个用户友好的屏幕界面来建设在以前的事情基础之上。可以使用默认值运行它以生成图数据和统计信息,然后可以将其用于进一步处置惩罚。该系统在Github Java项目中公然可用。

附件为用户手册提供了逐屏指南。三元组演化原文标题: Triplet Evolution地址: http://arxiv.org/abs/2101.01965作者: Qing Yao, Bingsheng Chen, Kim Christensen, Tim Evans摘要: 我们通过“三元组”(三节点图)研究网络的演化。我们开发了一种方法来盘算这些三元组的过渡矩阵,以形貌它们在时间网络中的演化。

为了确定网络动力学的非成对交互作用,我们将人工数据和真实数据与成对交互模型举行比力。盘算出的矩阵与通过拟合参数得出的盘算出的矩阵之间的显著差异讲明,种种现实世界的数据集都存在非成对的交互作用。

此外,矩阵差异的差别条目展现了现实世界系统具有差别的高阶交互模式,这在先前的研究中很少报道。然后,我们将这些转换矩阵用作链路预测算法的基础。我们将我们的方法与其他十种链路预测方法举行了比力,研究了在四个时间网络上算法的性能。

我们的效果讲明,高阶交互在网络的生长中起着至关重要的作用,因为我们发现我们的方法以及其他两种基于非当地交互的方法都可以提供最佳的整体性能。效果还证实了这样的观点,即高阶交互模式(即三重态动力学)可以资助我们明白和预测差别的现实世界系统的演化。主体系统的社会规则原文标题: Social rules for agent systems地址: http://arxiv.org/abs/2004.12797作者: René Mellema, Maarten Jensen, Frank Dignum摘要: 在建立(开放)主体法式系统时,使用诸如社交实践,规范和老例之类的社会观点来对主体法式之间的交互举行羁系的方式举行建模已成为一种常见的做法。

可是,在文献中,大多数论文其时仅集中于这些方面之一。因此,险些没有关于这些社会观点如何关联以及它们何时从另一个观点泛起或生长的任何研究。在本文中,我们将研究这些观点之间的一些关系,以及它们是否从基础上源于单个社会工具,还是应该被视为完全差别类型的工具。

在线社区治理中使用实用法式举行用户名验证的效率原文标题: Efficiency of Using Utility for Usernames Verification in Online Community Management地址: http://arxiv.org/abs/2101.01718作者: Solomiia Fedushko, Yuriy Syerov, Oleksandr Skybinskyi, Nataliya Shakhovska, Zoryana Kunch摘要: 该研究基于对网络社区用户通信交互效果的盘算机语言分析,研究了检查网络社区用户名可靠性的方法和手段。这项研究的方法论基础是将通用科学方法和特殊方法相联合,用于研究全球信息情况中乌克兰部门在线社区的数据验证。开发了在线社区用户名实用法式验证法式的功效算法。

设计了一种在线社区用户名自动查询的信息模型。在线社区中实现了在线社区用户名数据验证系统认可的实用法式验证法式。

确定数据验证系统有效性的指标。响应次要克制和外部事件的行为变化原文标题: Behavior Change in Response to Subreddit Bans and External Events地址: http://arxiv.org/abs/2101.01793作者: Pamela Bilo Thomas, Daniel Riehm, Maria Glenski, Tim Weninger摘要: 随着越来越多的人涌向社交媒体以与他人建设联系并形成虚拟社区,研究这些群体的成员如何相互作用以明白Web上的人类行为很是重要。为了应对愤恨言论,骚扰和其他反社会行为的增加,许多社交媒体公司已实施了差别的内容和用户审核政策。例如,在Reddit上,社区(即subreddit)因违反这些政策而偶然被克制。

我们研究了这些羁系措施的效果以及社区履历重大外部事件(例如政治选举或市场瓦解)时的效果。总体而言,我们发现大多数subreddit禁令会提示少量但具有统计意义的活跃用户退出该平台;外部事件的影响随事件类型的差别而差别。

最后,我们讨论了禁令的有效性以及对在线内容审核的广泛影响。GRAND项目的碳足迹研究原文标题: Carbon Footprint Study for the GRAND Project地址: http://arxiv.org/abs/2101.02049作者: Clarisse Aujoux, Kumiko Kotera, Odile Blanchard (for the GRAND Collaboration)摘要: 我们提供了几十年来大规模天体物理学实验对全球年温室气体排放的开创性预计:中微子探测巨型阵列(GRAND)。

该项目旨在使用20万个无线电天线阵列检测超高能中微子,到2030年月,该天线阵列凌驾200,000 ,km ^ 2。使用基于开源数据的完全透明的方法,我们盘算与三种不行制止的排放源相关的排放:旅行,数字技术和硬件设备。我们发现,凭据实验的阶段,这些排放源会发生差别的影响。

数字技术和旅行在小型原型阶段(GRANDProto300)中占主导职位,而在大型阶段(GRAND200k)中,硬件设备(质料生产和运输)和数据传输/存储大大凌驾了其他排放源。在中规模阶段(GRAND10k),这三个泉源的孝敬相等。这项研究强调了大规模天体物理学实验的可观碳足迹,但同时也讲明仍有革新的空间。

我们讨论了可以实施的种种行动。GRAND项目仍处于原型开发阶段,我们的效果为未来的协作实践和工具设计提供了指导,以淘汰其碳足迹。美国COVID-19病例的深度预测中人口统计学变量与社会距离分数的相互作用原文标题: The Interplay of Demographic Variables and Social Distancing Scores in Deep Prediction of U.S. COVID-19 Cases地址: http://arxiv.org/abs/2101.02113作者: Francesca Tang, Yang Feng, Hamza Chiheb, Jianqing Fan摘要: 随着COVID-19发作的严重性,我们使用谱聚类和相关矩阵的新颖组合来表征美国各县的增长轨迹。随着美国和世界其他地域正履历着第二波严重的熏染浪潮,将增长成员资格分配给各县和明白增长决议因素的重要性日益显着。

随后,我们选择在区分社区方面最具有统计意义的人口统计特征。最后,我们使用三个社会距离得分,通过LSTM有效地预测了给定县的未来增长。这项全面的研究使用增长社区,人口统计学因素和社会疏远体现,在很是微观的水平上掌握了县的增长性质,以资助政府机构使用已知信息来就哪些潜在县将资源和资金用于目的做出适当决议。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。

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