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Arxiv網路科學論文摘要9篇(2018-02-23)

02-24
  • 圖和複雜網路中的通信融化;
  • 社會網路中的克隆;
  • 在Twitter上建模正負情緒的時空變化，以改善局部偏差的識別;
  • 可變可再生能源電存儲的經濟學分析;
  • 西方藝術家傳記網路中的元數據社區檢測;
  • Twitter上的新聞聲譽系統：一項大規模研究;
  • 為圖生成學習超邊替代語法;
  • 看到森林裡的樹木？網路知識調查;
  • SCRank：有向社會網路中的垃圾郵件和名人排行榜;

圖和複雜網路中的通信融化

原文標題： Communication Melting in Graphs and Complex Networks

地址： arxiv.org/abs/1802.0780

作者： Najlaa Alalwan, Alex Arenas, Ernesto Estrada

摘要： 複雜網路是許多複雜系統中交互作用的代表性圖。通常，這些交互是系統單元之間的通信/擴散渠道的抽象。真正複雜的網路，例如交通網路，揭示了由系統的動態應力所支配的不同運行階段。在這裡，我們展示了如何使用可傳播性來揭示網路功能在這些擴散路徑方面的效率的拓撲描述符，以揭示所提到的過渡。通過考慮給定溫度（壓力）下圖/網路中節點和邊的振動模型，我們證明通信函數扮演了諧波振蕩器網路的熱格林函數。之後，我們分析證明每個簡單圖的通信結構中存在一個普遍的相變。這種轉變類似於固體中發生的熔化過程。例如，類似於晶體的類似規則的圖在較低的溫度下熔化，並且在連接到斷開的結構之間顯示比隨機空間圖更接近尖銳的過渡，這類似於無定形固體。最後，我們在一些現實世界的網路中以計算方式研究這種圖熔化過程，並觀察圖的熔化速率或者以指數形式變化，或者以相反溫度的冪律變化。在地方一級，我們發現節點熔化的主要驅動力是相應節點的本徵向量中心性，特別是當逆溫度的臨界值接近於零時。這些普遍的結果揭示了網路上的許多動態擴散式過程，這些過程表現為交通擁堵，通信丟失或失效級聯。

社會網路中的克隆

原文標題： Clones in Social Networks

地址： arxiv.org/abs/1802.0784

作者： Stephan Doerfel, Tom Hanika, Gerd Stumme

摘要： 眾所周知，任何雙方（社會）網路都可以被看作是一個形式背景$（G，M，I）$。因此，這種網路提出了形式概念格，可以利用形式概念分析（FCA）的工具集進行研究。特別是，關閉系統中克隆的概念是M，即離開關閉系統不變的配對可互換屬性，這自然表明它本身就是一個候選人，可以在基於FCA的社會網路分析領域進行分析。在這項研究中，我們調查了社會網路中克隆的概念。在為形式背景下的克隆關係建立一些理論背景之後，我們嘗試在實際字數據集中找到克隆。為此，我們對九個最著名的社會網路進行了實驗性評估，並對克隆的影響提供了一些初步見解。我們通過將克隆的理解推廣到更高階的排列來結束我們的工作。

在Twitter上建模正負情緒的時空變化，以改善局部偏差的識別

原文標題： Modelling spatiotemporal variation of positive and negative sentiment on Twitter to improve the identification of localised deviations

地址： arxiv.org/abs/1802.0785

作者： Zubair Shah, Paige Martin, Enrico Coiera, Kenneth D. Mandl, Adam G. Dunn

摘要： 研究社交媒體情緒如何隨著時間和空間而變化的研究似乎產生了不一致的結果。分析2017年7月13日至11月30日期間發布的來自100個城市的1,654萬條英語推文，我們的目的是澄清時空和社會因素如何促成Twitter上的情緒變化。我們使用基於字典的情緒分析估計每個城市的正面和負面情緒，並使用構建模型來解釋使用一天中的時間，一周中的某天，天氣，互動類型（社交或非社交）和城市中的情緒差異作為因素。在獨特而連續的時間段內進行的測試表明，所有因素都與情緒獨立相關。在完整的多變數模型陽性（Pearsons R檢驗數據為0.236; 95％CI為0.231-0.241）和陰性（Pearsons R檢驗數據為0.306 95％CI 0.301-0.310）情緒中，城市和時間解釋了更多差異比其他因素。使用完整模型觀察到的和預期的情緒之間的極端差異似乎與國際新聞事件更好地對比退化模型。在旨在使用Twitter群體情緒檢測本地化事件的應用程序中，在查找意外更改之前考慮基線差異很有用。

可變可再生能源電存儲的經濟學分析

原文標題： On the economics of electrical storage for variable renewable energy sources

地址： arxiv.org/abs/1802.0788

作者： Alexander Zerrahn, Wolf-Peter Schill, Claudia Kemfert

摘要： 使用可再生能源是緩解氣候變化的主要戰略。然而，Sinn（2017）認為，過度的電存儲要求可能會限制可變風能和太陽能的進一步擴張。我們質疑並改變了Sinn方法的強烈隱含假設，並發現存儲需求相當低，最高可達兩個數量級。首先，我們通過允許存儲和可再生縮減的組合來擺脫角落解決方案。其次，我們指定一個簡約模型來推導出第一好的結果。我們得出結論：電存儲不太可能限制向可再生能源的過渡。

西方藝術家傳記網路中的元數據社區檢測

原文標題： Community Detection with Metadata in a Network of Biographies of Western Art Painters

地址： arxiv.org/abs/1802.0798

作者： Michael Kitromilidis, Tim S. Evans

摘要： 在這部作品中，我們看看西方藝術畫家在維基百科上透露他們的傳記的影響的結構。我們使用元數據的模塊化最大化的修改版本來檢測藝術家根據他們所屬的藝術流派和學校進入社區的分區。然後，我們利用這個社區結構來討論影響力藝術家如何超越自己的社區並通過對標準中心性措施提出修改來對其他人產生持久影響。

Twitter上的新聞聲譽系統：一項大規模研究

原文標題： Reputation Systems for News on Twitter: A Large-Scale Study

地址： arxiv.org/abs/1802.0806

作者： Luca de Alfaro, Massimo Di Pierro, Eugenio Tacchini, Gabriele Ballarin, Marco L. Della Vedova, Stefano Moret

摘要： 社會網路為虛假和誤導消息傳播和施加影響提供了一個現成的渠道。本文研究了不同聲譽演算法在應用於通過Twitter傳播的新聞中的大量重要統計部分時的表現。我們的主要結果是，基於傳播新聞的用戶的身份以及出現在鏈接文章的標題和描述中的單詞的簡單演算法能夠識別大部分假的或誤導性的新聞，同時僅招致對主流網站的誤報率很低（<1％）。我們相信這些演算法可以作為實際大規模系統的基礎，向消費者表明哪些新聞網站值得仔細審查和懷疑。

為圖生成學習超邊替代語法

原文標題： Learning Hyperedge Replacement Grammars for Graph Generation

地址： arxiv.org/abs/1802.0806

作者： Salvador Aguinaga, David Chiang, Tim Weninger

摘要： 網路模式的發現和分析是科學企業的核心。在目前的工作中，我們開發並評估了一種新方法，該方法可以學習可用於理解和生成新逼真圖的圖構件。我們的關鍵洞察是圖的團體樹編碼可靠和準確的信息。我們表明，可以從團簇樹中提取超級替代語法（HRG），並且我們開發了可用於生成指定大小的新圖的固定大小的圖生成演算法。在大型真實世界圖的實驗中，我們展示了從HRG方法生成的圖展現出與原始網路中發現的類似的各種屬性。除了像度數或特徵向量中心性這樣的圖屬性外，圖「看起來像」最終取決於局部圖子結構中的小細節，這些細節很難在全球範圍內定義。我們證明HRG模型在生成新圖時也可以保留這些局部子結構。

看到森林裡的樹木？網路知識調查

原文標題： Seeing the forest for the trees? An investigation of network knowledge

地址： arxiv.org/abs/1802.0819

作者： Emily Breza, Arun G. Chandrasekhar, Alireza Tahbaz-Salehi

摘要： 本文評估了網路文獻經濟學中最流行的假設之一的經驗性內容，即假設決策者對他們所交互的網路有完全的了解。使用來自75個村莊的網路數據，我們要求4,554個人評估他們村莊中的五對隨機選擇的家庭是否通過財務，社會和信息關係相互關聯。我們發現網路知識低而且高度本地化，與受訪者的網路距離陡然下降。 46％的受訪者甚至無法猜測給定一對個體之間潛在聯繫的狀態。即使願意提供猜測，受訪者也只能在37％的時間內正確識別鏈接。我們還發現，與對之間的社交距離增加一步，錯誤識別鏈接的概率增加10pp。然後，我們通過展示如果代理人在更加現實的假設下對網路的不完整的認識，那麼各種模型的預測會發生顯著變化，從而調查這一假設的理論含義。總之，我們的研究結果表明，全網路知識（i）的假設可能與現實世界差近似，並且（ii）不是無害的：考慮到不完整的網路知識可能對一系列定性以及在各種情況下的定量結果。

SCRank：有向社會網路中的垃圾郵件和名人排行榜

原文標題： SCRank: Spammer and Celebrity Ranking in Directed Social Networks

地址： arxiv.org/abs/1802.0820

作者： Alex Fabrikant, Mohammad Mahdian, Andrew Tomkins

摘要： 許多在線社會網路允許有向邊：Alice可以單方面向Bob添加「邊」，通常表示對Bob或Bob的內容感興趣，沒有Bob的許可或回饋。在有針對性的社會網路中，我們觀察到兩類不同類型用戶的興起：名人產生未來移動的傳入鏈接，並關注垃圾郵件發送者，他們產生未回復的傳出鏈接。識別這兩個類別中的用戶對於濫用檢測，用戶和內容排名，隱私選擇以及其他社會網路功能非常重要。在本文中，我們開發SCRank，一種迭代演算法來識別這些用戶。我們從理論上和實驗上分析了SCRank。垃圾郵件發送者 - 名人定義不適合使用標準功率迭代進行分析，因此我們開發了一種新型潛在函數參數，以顯示收斂於包括SCRank在內的一類演算法的近似平衡點。然後，我們使用實際的全球規模社會網路和綜合生成的圖表進行實驗評估，以觀察演算法快速一致地收斂。利用內置地面真實數據的合成數據，我們還通過實驗證明，該演算法為種植名人和垃圾郵件發送者提供了一個很好的近似值。

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