Arxiv網路科學論文摘要11篇(2018-02-02)

02-24

城市尺度的商場吸引力和社交混合;
在d團圖上建模流行病;
工作時間隔離的時間地理位置;
大分裂;
網路構建：利用局部主特徵向量的學習框架;
複雜的網路幾何與沮喪的同步;
繪製道路網路社區指導疾病監測和控制策略;
粒子加速器技術突破的社會經濟影響：研究議程;
統一的深度學習體系結構的濫用檢測;
大規模眾包與Twitter濫用行為表徵;
分裂國家？使用文本和投票來檢測偏好親和團的多元網路方法;

城市尺度的商場吸引力和社交混合

原文標題： Shopping Mall Attraction and Social Mixing at a City Scale

地址： http://arxiv.org/abs/1802.00041

作者： Mariano G. Beiró, Loreto Bravo, Diego Caro, Ciro Cattuto, Leo Ferres, Eduardo Graells-Garrido

摘要：購物中心的社會融合方面及其對我們對城市空間認識的影響一直是文獻中大量討論的一個有爭議的論點。商場提供了一個開放，安全和民主的公共空間版本。他們的許多批評者認為，商場以微妙的方式瞄準客戶，促進社會排斥。在這項工作中，我們通過分析拉丁美洲的一個大城市 - 智利聖地亞哥的購物中心訪問模式，分析商場是否提供社交混合的機會。我們使用一家電信公司的大型XDR（數據詳細記錄）數據集，分析一個月內在智利聖地亞哥的大約16美元的大型購物中心的387,152美元手機的流動性。我們用流動的引力模型來模擬人們湧入商場，我們能夠預測每個商場的客戶資料分布，並根據商場位置，人口分布和商場規模來解釋它。然後，我們分析社會吸引力的概念，表示為中低收入階層的人被吸引到高收入消費者的商場吸引。我們在模型中包含一個社會吸引因素，發現在選擇商場的過程中它是微不足道的。我們觀察到，只有位於離市中心最遠的周邊商場才會出現社交混合，這是中低階層人士訪問的地方。使用共同訪問模式，我們顯示人們傾向於根據他們的社會經濟地位和他們與商場的距離來選擇商場的限制性概況。我們的結論是，商場中的社交混合的潛力可以通過設計有關交通和機動性的公共政策來資本化。

在d團圖上建模流行病

原文標題： Modeling epidemics on d-cliqued graphs

地址： http://arxiv.org/abs/1802.00102

作者： Laura P. Schaposnik, Anlin Zhang

摘要：由於社會相互作用已被證明導致對稱群集，我們在這裡建議對稱性在流行病建模中起關鍵作用。最近，D-tree樹圖的數學模型被證明對於簡單網路中的流行病建模特別有效[Seibold＆Callender，2016]。為了說明對稱關係，我們把它推廣到一種新的類型為d-cliqued的樹形圖的網路，它是通過將邊添加到正則d-樹形成d-cliques而獲得的。這種設置為例如在家庭或教室內發生的流行病爆發提供了一個更現實的模型，並且可以通過學校的兒童傳播到達人口。具體而言，我們量化從一個派系（例如家庭）開始的感染如何通過圖表的主體（例如公共場所）到達其他派系。此外，我們提出並研究一個安全區的概念，這個安全區是一個感染概率微乎其微的子集。

工作時間隔離的時間地理位置

原文標題： The time geography of segregation during working hours

地址： http://arxiv.org/abs/1802.00117

作者： Teodoro Dannamann, Boris Sotomayor-Gómez, Horacio Samaniego

摘要：了解隔離對於開發建設更具包容性城市的規劃工具至關重要。從理論上講，考慮到技能互補在塑造城市經濟的其他生產性因素中的重要性，工作場所的隔離相較於居住隔離被描述得更低。本文通過關注城市居民在城市中的流動，從動態角度解決工作時間的隔離問題。與測量隔離住宅模式相反，我們使用行動電話數據來推斷家庭工作軌跡網路，並將智能識別演算法應用於智利聖地亞哥市。然後，我們從社會經濟組成的角度描述定性和定量的社區概況。然後，我們評估這些社區中的每個社區的隔離情況，作為來自特定社區的人與來自同一社區的同事交往的可能性。最後，我們將這些結果與為每個實際用戶設置新的工作位置的模擬進行比較，遵循每個社區的家庭工作距離和方向角的經驗概率分布。從方法上來說，這項研究表明，聖地亞哥的工作時間隔離在城市大部分地區出人意料地高，除了中央和商業區。事實上，唯一沒有統計隔離的社區與聖地亞哥市中心地區相對應，被描述為整個城市的交匯和融合區。

大分裂

原文標題： The Great Division

地址： http://arxiv.org/abs/1802.00156

作者： Yu Wang, Jiebo Luo

摘要：當信息流失，民主黨和共和黨之間不交談時，以色列人和巴勒斯坦人之間不交談，朝鮮人和韓國人之間不交談時，就會產生誤解，偏見和假消息。在本文中，我們使用Twitter數據和蒙特卡洛模擬，對政治極化和社會分化進行了深入的研究。首先，我們研究人們在自己的思想圈子裡轉發的總體傾向。介紹繭比率的概念，我們表明，唐納德·特朗普的追隨者轉發一個特朗普追隨者的可能性是2.56，而不是轉發希拉里·柯林頓的追隨者。其次，從個人層面來看，我們發現，女性思想圈內專門轉發的傾向比女性更強，這種傾向隨著社會資本的增長而減弱。第三，我們使用一維Ising模型來模擬高繭比率的社會如何最終完全分化。我們最後討論我們關於假消息的發現。

網路構建：利用局部主特徵向量的學習框架

原文標題： Network construction: A learning framework through localizing principal eigenvector

地址： http://arxiv.org/abs/1802.00202

作者： Priodyuti Pradhan, Sarika Jalan

摘要：近年來，複雜網路的特徵向量定位由於在網路中心度量，譜分割，近似演算法的發展和疾病傳播現象等多個領域的廣泛適用性而出現了突飛猛進的發展。對於一個網路來說，當特徵向量的大部分成分接近於零時，特徵向量被稱為局部特徵向量，很少有很高的值。在這裡，我們開發了三種不同的隨機演算法，通過使用邊重連方法，可以將具有非本徵主特徵向量的隨機網路演化為具有高度局部主特徵向量的網路。我們討論這些演算法的缺點和優點。另外，我們證明，當目標函數為逆參與率時，對應於高度局部化的主特徵向量的網路的構建是非凸優化問題。

複雜的網路幾何與沮喪的同步

原文標題： Complex Network Geometry and Frustrated Synchronization

地址： http://arxiv.org/abs/1802.00297

作者： Ana P. Millán, Joaquín J. Torres, Ginestra Bianconi

摘要：神經元文化網路的動態最近被證明是強烈依賴於網路的幾何形狀，特別是它們的維度。但是，從理論的角度來看，這種現象迄今為止還沒有得到廣泛的研究。在這裡，我們揭示了網路幾何和耦合振蕩器同步的複雜網路流形複雜模型的複雜背景下的豐富的相互作用。由這個模型生成的網路結合了小的世界屬性（無窮Hausdorff維數）和高度模塊化的結構以及有限和可調的譜維數。我們表明，網路顯示振蕩器的耦合強度範圍廣泛的挫敗同步，同步性能直接影響網路的譜維度。

繪製道路網路社區指導疾病監測和控制策略

原文標題： Mapping road network communities for guiding disease surveillance and control strategies

地址： http://arxiv.org/abs/1802.00301

作者： Emanuele Strano, Matheus P. Viana, Alessandro Sorichetta, Andrew J. Tatem

摘要：人的流動性在數量，速度和範圍上都在增加，導致感染的旅行者移動和引入病原體。了解區域如何連接，這些連接的強度以及這些連接如何轉化為疾病傳播對於規劃監視和設計控制和消除策略非常重要。雖然已經進行分析以確定和繪製全球航空，航運和移民網路的連通性，但尚未對中低收入國家的絕大多數旅客進行道路網路分析。在這裡，我們提出了識別道路連接社區的方法，以及在社區和關鍵連接路線之間繪製橋樑區域的方法。我們將這些數據應用到非洲，並顯示有多少高度關聯的社區跨越國界，將瘧疾患病率和人口數據作為一個例子，社區發生變化，突出顯示與高負擔地區關係最密切的地區。所提供的方法和結果為支持疾病監測和控制策略的設計提供了一個靈活的工具，通過映射高度連接性的區域，形成干預的連貫單元和社區間針對監測的關鍵路線。

粒子加速器技術突破的社會經濟影響：研究議程

原文標題： The socio-economic impact of a breakthrough in the particle accelerators』 technology: a research agenda

地址： http://arxiv.org/abs/1802.00352

作者： Florio Massimo, Bastianin Andrea, Castelnovo Paolo

摘要：加速器產業長期軌跡的初步證據表明，它可能接近其周期的成熟階段。如果是這樣的話，我們如何衡量加速技術不確定性突破帶來的好處呢？誰是通過這樣的突破感興趣的主要利益相關者？我們確定這些主題，並為回答這些問題勾畫出一些途徑。因此，我們為研究基礎設施的社會成本效益分析（CBA）提供了一個模型，並說明了評估加速器在基礎科學和過度治療中的益處的結果。最後，我們從單一研究基礎設施的社會CBA轉向加速器技術的重大變革建模，因此在行業中也是如此。介紹了關於技術突破的潛在影響的研究議程。

統一的深度學習體系結構的濫用檢測

原文標題： A Unified Deep Learning Architecture for Abuse Detection

地址： http://arxiv.org/abs/1802.00385

作者： Antigoni-Maria Founta, Despoina Chatzakou, Nicolas Kourtellis, Jeremy Blackburn, Athena Vakali, Ilias Leontiadis

摘要：仇恨言論，冒犯性語言，性別歧視，種族主義等各種濫用行為已成為許多網路社交媒體平台的普遍現象。近年來，這種多樣化的虐待行為已經顯現出來，並且頻率和程度越來越高。這是由於流行的媒體平台（如Twitter和Facebook）的開放性和意願，以容納敏感或有爭議話題的內容。然而，這些平台並沒有充分解決在線濫用行為的問題，而且對這種不當行為的有效發現和阻斷的響應仍然有限。在本文中，我們通過更全面的方法來研究這個複雜的問題，它考慮了濫用行為的各個方面。為了使這種方法更加有形，我們專註於Twitter數據，並從不同角度對濫用發布行為進行用戶和文本屬性分析。我們提出了一個深度學習架構，它利用了各種可用的元數據，並將其與自動提取的隱藏模式結合起來，以檢測多個互相關聯的濫用行為準則。我們以無縫，透明的方式運用這個統一架構來檢測不同類型的虐待行為（仇恨言論，性別歧視，種族歧視，欺凌，諷刺等），而不需要為每個任務調整模型架構。我們使用多個數據集對Twitter上的不同和多個濫用行為進行測試。我們的研究結果表明，它在很大程度上優於最先進的方法（根據數據集的不同，AUC的改善在21％和45％之間）。

大規模眾包與Twitter濫用行為表徵

原文標題： Large Scale Crowdsourcing and Characterization of Twitter Abusive Behavior

地址： http://arxiv.org/abs/1802.00393

作者： Antigoni-Maria Founta, Constantinos Djouvas, Despoina Chatzakou, Ilias Leontiadis, Jeremy Blackburn, Gianluca Stringhini, Athena Vakali, Michael Sirivianos, Nicolas Kourtellis

摘要：近年來，攻擊性，辱罵性，憎惡性，性別歧視，種族主義等各種侵略性和網路欺凌行為的發生頻率越來越高，並在許多網路社交媒體平台上出現。事實上，過去科學工作的重點是在流行媒體如Facebook和Twitter上研究這些形式。在這樣的工作的基礎上，我們以整體的方式展示了Twitter上各種濫用行為的8個月研究。從過去的工作出發，我們研究了各種各樣的標籤方案，同時涵蓋了不同形式的濫用行為。我們提出了一種漸進式和迭代式的方法，利用眾包的力量用一組與濫用相關的標籤來標註大量的推文。事實上，通過應用我們的方法，包括統計分析標籤合併或消除，我們確定一個減少，但強大的標籤集。最後，我們提供了我們收集並注釋的10萬條推文數據集的第一個概述和結果，我們公開可供進一步的科學探索。

分裂國家？使用文本和投票來檢測偏好親和團的多元網路方法

原文標題： Disunited Nations? A Multiplex Network Approach to Detecting Preference Affinity Blocs using Texts and Votes

地址： http://arxiv.org/abs/1802.00396

作者： Caleb Pomeroy, Niheer Dasandi, Slava J. Mikhaylov

摘要：本文對一個新興的文獻作出貢獻，模擬投票和文本串聯，以更好地理解偏好表達偏好。它引入了一種基於自然語言處理和網路科學文獻的發展 - 即保留有價值的人類語言語法特徵的詞嵌入和多層社區檢測 - 的國際關係的多維設置中估計偏好極化的新方法網路，它們跨多個複雜的網路定位密集連接的角色。我們發現，同時使用這些工具有助於更好地估計各國在聯合國表決中所表達的外交政策偏好，以及僅僅通過表決所允許的演講。這些定位的親和力集團的效用通過在國際關係中發生衝突的應用來證明，儘管這些工具將會是所有學者在多維環境下對偏好和偏見的測量所感興趣的。

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