Arxiv網路科學論文摘要10篇(2018-02-07)

02-24

ComPAS：流圖的社區保留抽樣;
中國簡化的高度可再生電力網路的成本優化設計;
基於異構擴散模型的在線社會網路多元影響最大化;
對婦女性與生殖健康的傳染病進行互聯網輔助風險評估;
挖掘關於經濟問題的輿論：Twitter和美國總統大選;
專家意見不一致的觀點：來自氣候科學，氣候政策，天體物理學和公眾輿論的初步證據;
Twitter轉發的非齊次泊松過程的分層模型;
財富不平等的動力學;
影響力，積極分子和預算：通往總統的道路;
基於熵的缺失鏈路預測方法;

ComPAS：流圖的社區保留抽樣

原文標題： ComPAS: Community Preserving Sampling for Streaming Graphs

地址： http://arxiv.org/abs/1802.01614

作者： Sandipan Sikdar, Tanmoy Chakraborty, Soumya Sarkar, Niloy Ganguly, Animesh Mukherjee

摘要：在大數據時代，圖採樣在許多環境中是不可或缺的。現有的抽樣方法大都是針對靜態圖而設計的，目的在於保留樣本中原始圖的基本結構屬性（如度分布，聚類係數等）。我們認為，對於任何抽樣方法來說，都不可能產生一個可以保留原始圖的所有屬性的通用代表性樣本;而是抽樣應該是特定於應用程序的（例如保留信息傳播所需的中心）。在這裡，我們將社區檢測視為應用場景。我們提出的ComPAS是一種新穎的抽樣策略，與以前的方法不同，它不僅被設計用於流圖（這是現實世界場景的更現實的表示），而且還保留了樣本中原始圖的社區結構。綜合和不同實際圖的實證結果表明，ComPAS是最好的保留底層社區結構，其平均性能達到了靜態圖最知名演算法的73.2％。

中國簡化的高度可再生電力網路的成本優化設計

原文標題： Cost-optimal design of a simplified highly renewable Chinese electricity network

地址： http://arxiv.org/abs/1802.01623

作者： Hailiang Liu, Gorm Bruun Andresen, Martin Greiner

摘要：中國經濟的快速增長導致了中國能源需求的增加。結合中國的排放控制和清潔空氣舉措，導致了可再生能源技術，風能和太陽能等領先的大規模擴張。然而，它們的間歇性和不均勻的地理分布提出了如何在未來的可持續電力系統中最好地利用它們的問題，在這個系統中，它們的聯合生產可能遠遠超過所有其他技術。眾所周知，遙遠地區的相互連接為風能和太陽能提供了更有利的生產模式。另一方面，長途連接挑戰傳統的地方能源自主權。本文將量化中國連片省份互聯的優勢。為此，引入了兩種不同的方法。第一個目標是逐步增加非均質性，即非局部風能和太陽能發電，使生產成本最小化，而不考慮生產和需求之間的匹配。第二種方法優化了低成本生產和高能源利用價值之間的折衷。在這兩種情況下，對中國100％可再生電力網路的研究都是基於8年來每個省份風電和太陽能發電和電力需求的高解析度小時制。從研究中我們得出的結論是，與均勻分布的可再生能力的基線設計相比，異構網路不僅降低了資本投資，而且減少了熱量單位的備份調度。在內蒙古，江蘇，海南和西北等省份增加容量，異構布局可使電力成本（LCOE）降低高達27％，減少備份需求高達64％。

基於異構擴散模型的在線社會網路多元影響最大化

原文標題： Multiplex Influence Maximization in Online Social Networks with Heterogeneous Diffusion Models

地址： http://arxiv.org/abs/1802.01729

作者： Alan Kuhnle, Md Abdul Alim, Xiang Li, Huiling Zhang, My T. Thai

摘要：受重疊用戶鏈接在一起的在線社會網路的驅動，我們研究了複合上的影響最大化問題，每一層都有自己的影響擴散模型。這個問題是影響最大化問題的新穎版本，需要在多路復用的每一層上結合傳播類型的新分析。我們確定了一個新的屬性 - 廣義確定性子模塊，當它滿足每一層的傳播時，確保多路復用的傳播是子模塊 - 在這種情況下，我們制定了ISF，即近似比為$（1 - 1 / E）$。由於包含多個OSN的復用的大小可能包含數十億用戶，因此我們制定了在復用的每一層上並行運行的演算法KSN。 KSN採用$ alpha $ -approximation演算法A對單層網路上的影響最大化問題作為輸入，其近似比為$ frac {（1-ε） alpha} {（o + 1）k} $為任意$ epsilon> 0 $，$ o $是重疊用戶的數量，$ k $是Multiplex中的層數。對實際和合成多路復用的實驗驗證了所提出演算法在異構多路復用中影響最大化問題的有效性。 ISF和KSN的實現可以在這個http URL中找到

對婦女性與生殖健康的傳染病進行互聯網輔助風險評估

原文標題： Internet - assisted risk assessment of infectious diseases in women sexual and reproductive health

地址： http://arxiv.org/abs/1802.01733

作者： Andrzej Jarynowski, Damian Marchewka, Andrzej Buda

摘要：我們為患者和醫療保健專業人員開發開源感染風險計算器，作為醫院獲得性感染（分娩過程中）和性傳播感染（如艾滋病毒）的應用程序。非傳染性疾病的高級版本不適用於流行病學。然而到目前為止，波蘭互聯網上沒有感染風險計算器，儘管可能存在可用於創建這種工具的數據。演算法涉及信息系統（如HIS在醫院）的數據和應用數學建模，貝葉斯推斷，邏輯回歸，協方差分析和社會網路分析的調查。最後，用戶可以填寫或從信息系統導入數據，以獲得風險評估和測試不同的設置，以學習整體風險。最有希望的風險計算器是針對患者醫院衛生檢查模式中與醫療相關的感染而開發的。對於醫院流行病學家來說，最廣泛的版本可能包括基於主體人建模的多層醫院交互。計算器的簡化版本致力於那些需要個性化定期和定性變數描述的懷孕住院史的患者。患者通過互動式Web應用程序接受風險評估，並附加描述可修改的風險因素。我們還為性傳播感染如艾滋病毒提供解決方案。有意義的描述和機會百分比的計算結果是實時呈現給感興趣的用戶的。最後，用戶填寫表格以獲得給定設置的風險評估。

挖掘關於經濟問題的輿論：Twitter和美國總統大選

原文標題： Mining Public Opinion about Economic Issues: Twitter and the U.S. Presidential Election

地址： http://arxiv.org/abs/1802.01786

作者： Amir Karami, London S. Bennett, Xiaoyun He

摘要：民意調查是選舉中輿論和政治家之間的橋樑。但是，開展調查以披露人們對經濟問題的反饋意見是有限的，昂貴的和耗時的。近年來，Twitter等社交媒體讓人們分享他們對選舉的看法。社交媒體為收集大量社交媒體數據提供了一個平台。本文提出了一種計算輿論挖掘方法來探討選舉期間社交媒體中的經濟問題。目前相關研究獨立使用文本挖掘方法進行選舉分析和選舉預測;本研究結合兩種文本挖掘方法：情感分析和主題建模。該提議的方法已經有效地部署在數百萬推特上，以分析2012年美國總統選舉期間人們對經濟的擔憂。

專家意見不一致的觀點：來自氣候科學，氣候政策，天體物理學和公眾輿論的初步證據

原文標題： Divergent Perspectives on Expert Disagreement: Preliminary Evidence from Climate Science, Climate Policy, Astrophysics, and Public Opinion

地址： http://arxiv.org/abs/1802.01889

作者： James R. Beebe, Maria Baghramian, Luke O』C. Drury, Finnur Dellsen

摘要：我們報告了一項探索性研究的結果，該研究考察了氣候科學家，氣候政策專家，天體物理學家和非專家（N = 3,367）對氣候科學和天體物理學中造成分歧的持續性因素的判斷。我們發現，與受過教育的非專家相比，氣候專家認為，氣候科學對氣候變化的分歧較少，方法因素和個人或機構偏見在產生現有分歧方面的作用不如通常報告或假設的那麼重要。我們還發現，與其領域內的更大的固有不確定性和數據缺陷相對應，從事宇宙射線的天體物理學家通常更願意承認專家的不同意見，更多地認為一組數據可以有多個有效的解釋，不像氣候科學家那樣快速地否認某個非標準觀點的人是非專家。

Twitter轉發的非齊次泊松過程的分層模型

原文標題： A hierarchical model of non-homogeneous Poisson processes for Twitter retweets

地址： http://arxiv.org/abs/1802.01987

作者： Clement Lee, Darren J Wilkinson

摘要：我們提出了一個非均勻泊松過程（NHPP）的分層模型，用於在線社交媒體上的信息傳播，特別是Twitter轉發。每個原始鳴叫的轉推由NHPP建模，其中強度函數是時間衰減組件和取決於原始鳴叫作者的跟隨者計數的另一個組件的乘積。後者允許我們解釋或預測網路中心相關協變數的最終轉推數。推理演算法能夠計算貝葉斯因子，以便於模型選擇。最後，該模型被應用於兩個井號標籤的轉發數據集。

財富不平等的動力學

原文標題： Dynamics of Wealth Inequality

地址： http://arxiv.org/abs/1802.01991

作者： Zdzislaw Burda, Pawel Wojcieszak, Konrad Zuchniak

摘要：我們討論了財富分配演進的統計模型，宏觀經濟規模下的不平等和經濟分層。演化是由隨機波動引起的，隨機波動由比例增長法則以及個人之間的直接相互作用和私人與公共部門之間的相互作用所驅動。我們著眼於積累優勢的效應，研究稅收和再分配在減少貧富差距過程中的作用。我們特別指出，資本稅可能會大大減少財富不平等，並導致系統的穩定。該模型預測人口衰退成為量化財富水平的經濟類別。經濟分層的效應體現在財富分配直方圖的一種特徵多式的形式上。我們在中國城市地區財富分配的經驗數據中觀察到了這種多模式模式。

影響力，積極分子和預算：通往總統的道路

原文標題： Clout, Activists and Budget: The Road to Presidency

地址： http://arxiv.org/abs/1802.02048

作者： L. B?ttcher, Hans J. Herrmann, Hans Gersbach

摘要：在最簡單的情況下，政治運動涉及兩個爭奪多數票的競選運動組織。我們提出了一個新的數學框架來研究社會網路上的政治運動動態，其成分是政治活動家或者說服個人。活動人士相信並不會改變他們的意見，他們能夠在社會網路中移動，以激勵有說服力的人根據他們的意見進行投票。我們描述活動人數，政治影響力，預算和運動成本之間複雜的相互作用對運動結果的影響。我們還發現，選擇派遣一定數量的維權人士的運動組已經預先決定勝利。此外，我們顯示候選人在政治影響力方面的優勢可以克服大量的預算不利條件或更少的積極分子，如美國2016年總統選舉所示。

基於熵的缺失鏈路預測方法

原文標題： Entropy-based approach to missing-links prediction

地址： http://arxiv.org/abs/1802.02064

作者： Federica Parisi, Guido Caldarelli, Tiziano Squartini

摘要：鏈路預測是網路理論中的一個活躍的研究領域，旨在揭示未知關係或者從觀察到的網路結構中預測未來關係的出現。本文表示我們對有關缺失鏈路預測的研究流的貢獻。在這裡，我們提出一種基於熵的方法來預測給定的缺失鏈接百分比，通過識別最可能的未觀察鏈接。概率係數通過在可訪問的網路結構上求解適當定義的空模型來計算。通過比較我們的基於可能性的本地方法和一系列經濟和金融網路上最流行的演算法，我們發現我們的表現最好，正如一些統計指標，如ROC曲線下的精度或面積所指出的。通過使用這些方法以及更大的靈活性（可應用於各種網路結構，無論是有向的，加權的還是二分的），可以實現的更高的準確度使其成為可用的鏈路預測演算法的強有力競爭者。

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