Arxiv網路科學論文摘要5篇(2018-02-08)

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軌跡驅動的影響力廣告牌安置;
資源運輸的動態調節引致可興奮單元多層網路的臨界性;
含時網路中合併感染的風險：一個醫院接觸網路的案例研究;
論公共產品生產者複合種群的多重尺度作用;
複雜網路的電流群接近中心性;

軌跡驅動的影響力廣告牌安置

原文標題： Trajectory-driven Influential Billboard Placement

地址： http://arxiv.org/abs/1802.02254

作者： Ping Zhang, Zhifeng Bao, Yuchen Li, Guoliang Li, Yipeng Zhang, Zhiyong Peng

摘要：在本文中，我們提出和研究軌跡驅動的有影響力的廣告牌放置問題：給定一組廣告牌$ U $（每個與位置和成本有關），軌跡資料庫$ mathcal {T} $和預算$ L $，目標是在預算內找到一組廣告牌，以便放置的廣告可以影響最大數量的軌跡。一個核心挑戰是多個廣告牌在軌跡上具有影響重疊，並且識別和減少影響重疊是至關重要的。在這個挑戰之上還有兩個約束條件，即與每個廣告牌相關的預算約束和非均勻成本，使得這個優化問題更加複雜。我們證明這個問題是NP難的，並且提出了一個基於枚舉的演算法$（1-1 / e）$近似比和$ O（| mathcal {T} | cdot | U | ^ {5}）$ time其中$ | mathcal {T} | $和$ | U | $分別是軌跡和廣告牌的數量。通過利用廣告牌影響力的局部屬性，我們提出了一個基於分區的框架 psel。 psel將$ U $分成一組小集群，計算每個集群的本地有影響力的廣告牌，併合並本地廣告牌以生成具有全球影響力的$ U $廣告牌。結果，計算成本降低到$ O（| mathcal {T} | cdot | C_m | ^ 5）$，其中$ | C_m | $是$ U $中最大分區的基數。此外，我們提出了一種「邊」的方法來進一步修剪邊影響較小的廣告牌。 bbsel大大降低了 psel的實際成本，同時達到與 psel相同的逼近比率。在實際數據集上的實驗表明，我們的方法實現了很高的影響力和效率。

資源運輸的動態調節引致可興奮單元多層網路的臨界性

原文標題： Dynamic regulation of resource transport induces criticality in multilayer networks of excitable units

地址： http://arxiv.org/abs/1802.02261

作者： Yogesh S. Virkar, Juan G. Restrepo, Woodrow L. Shew, Edward Ott

摘要：過去的工作表明，如果網路處於「臨界狀態」，激勵是一個平均的，既沒有衰減也沒有放大，那麼可激勵單位網路的功能就可以得到增強。在這封信中，我們表明，資源運輸動態可以強有力地維持關鍵制度中的網路動態。更具體地說，我們考慮神經元（節點）和突觸（邊）的神經網路的例子。我們提出了一個模型，其中突觸強度由神經膠質細胞二級網路分布的代謝資源調節。我們發現這個雙層網路穩健地保留了臨界狀態，並在廣泛的參數範圍內產生冪律分布的雪崩。此外，神經膠質細胞網路保護系統免受局部參數變化和網路結構異質性的不穩定影響。對於同質網路，我們導出了一個簡化的三維地圖，它再現了整個系統的行為。

含時網路中合併感染的風險：一個醫院接觸網路的案例研究

原文標題： Risk of coinfection outbreaks in temporal networks: a case study of a hospital contact network

地址： http://arxiv.org/abs/1802.02385

作者： Jorge P. Rodríguez, Fakhteh Ghanbarnejad, Víctor M. Eguíluz

摘要：我們研究合作社感染的傳播在一個經驗時間網路的人與人之間的接觸，包括醫護人員和病人，在醫院。該系統表現出相變，導致一個或幾個地方分支，取決於連接模式和時間相關性。原有環境中有兩個地方性的分支機構和非合作性的情況。然而，感染之間的合作相互作用加強了上部分支，導致了較低的流行門檻和較高的爆發概率。我們展示導致這些差異的微觀機制，表徵三種不同的風險，並以流感特徵為例來說明這一動態。

論公共產品生產者複合種群的多重尺度作用

原文標題： On the role of multiple scales in metapopulations of public good producers

地址： http://arxiv.org/abs/1802.02402

作者： Marianne Bauer, Erwin Frey

摘要：在多元種群中的多重尺度會引起矛盾的行為：在一個公共產品博弈的概念模型中，由於公共產品生產的健康成本相關的物種可以穩定在混合極限，因為它們僅僅存在秤。這個模型中的尺度涉及一個長度尺度，與單獨的補丁相對應，通過移動性相結合，以及用於複製和與當地環境相互作用的單獨的時間尺度。與高度混合的高遷移率極限相反，我們發現對於低遷移率，由於隨機效應，相互作用率逐漸穩定了這個物種，而空間型態的形成對這種穩定性並不重要。

複雜網路的電流群接近中心性

原文標題： Current Flow Group Closeness Centrality for Complex Networks

地址： http://arxiv.org/abs/1802.02556

作者： Huan Li, Richard Peng, Liren Shan, Yuhao Yi, Zhongzhi Zhang

摘要：基於最短路徑的當前流量接近中心性（CFCC）比普通的中心性具有更好的判別能力。在本文中，我們將CFCC的概念擴展到加權圖中的一組頂點。對於具有$ n $頂點和$ m $邊的圖，頂點群$ S $的CFCC $ C（S）$等於$ n $與$ S $到所有有效阻力之和的比其他頂點。然後我們研究找到$ k $頂點的組$ S $ * $的問題，這樣CFCC $ C（{S ^ *}）$被最大化。我們通過最小化$ C（S ^ *）$的倒數來解決這個問題。證明了這個問題是NP難的，證明了目標函數是單調和超模的。我們提出了兩個貪婪演算法與可證明的逼近保證。第一種是確定性演算法，具有近似因子$ left（1 frac {1} {e} right）$和$ O（n ^ 3）$運行時間;而第二個是具有$ left（1 frac {1} {e} - epsilon right）$ - approximation和$ widetilde {O}（km epsilon ^ { - 2}）$的隨機演算法運行時間為$ epsilon> 0 $，其中$ widetilde {O}（ cdot）$表示法隱藏$ { rm poly} log $因子。模型和實際網路的大量實驗表明，我們的演算法是有效的和高效的，第二個演算法可以擴展到超過一百萬個頂點的海量網路。

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