Arxiv網路科學論文摘要11篇(2018-04-24)

04-30

科學審計公司;
自然城市系統中的等級尺度;
在線公共衛生干預的社交機器人;
使用區塊鏈交易網路預測用戶表現和比特幣價格;
男子單人ATP網球比賽的複雜網路分析;
PeRView：使用微評論進行個性化評論選擇的框架;
識別社會網路中子社區主體的穩健過程;
複雜網路上易感-感染-易感流行病模型的魯棒性和脆弱性;
民意調查過程獲得的公眾輿論：模型研究和貝葉斯觀點;
網路和社交媒體上的虛假信息：一個綜述;
利用友誼網路進行社交互動網路動態鏈路預測;

科學審計公司

原文標題： Scientific Auditing Firms

地址： http://arxiv.org/abs/1608.00689

作者： Gopal P. Sarma

摘要：「可重複性危機」一直是爭議的重要來源，激烈的爭論，並呼籲近年來對體制科學進行改革。作為解決當前危機和未來障礙的長期解決方案，我建議創建一種新的研究組織形式，其目的是對科學文獻進行隨機審計。我建議，數字化科學語料庫的數據分析可能在讓受過廣泛教育的科學家確定關鍵性結果以便在所有學科進一步詳細調查方面發揮關鍵作用。我認為，簡單的由幾位研究人員在短時間內組成的簡單審計公司的「模擬」試運行將為該提案的可行性提供寶貴的見解。

自然城市系統中的等級尺度

原文標題： Hierarchical Scaling in Systems of Natural Cities

地址： http://arxiv.org/abs/1608.05770

作者： Yanguang Chen, Bin Jiang

摘要：層次結構可以用一組指數函數來建模，從中我們可以推導出一組表示比例尺度的冪律。一個比例關係方程的解總是一個冪律。尺度規律之後是許多自然和社會現象，例如城市，地震和河流。本文致力於通過級聯結構重構層次來揭示自然城市系統中的冪律行為。以美國，英國，法國和德國等城市為例進行實證分析。分級尺度關係可以很好地適應自然城市規模和面積尺度範圍內的數據點。尺寸數和面積數尺度指數接近於1，異速比尺度指數略小於1.結果表明，自然城市遵循層次尺度定律和層次守恆定律。證明了層次標度規律是從熵最大化原理推導出來的，這表明自然城市的演化以熵最大化定律為主。這項研究有助於科學家們理解城市和城市系統發展中的權力法律行為。

在線公共衛生干預的社交機器人

原文標題： Social Bots for Online Public Health Interventions

地址： http://arxiv.org/abs/1804.07886

作者： Ashok Deb, Anuja Majmundar, Sungyong Seo, Akira Matsui, Rajat Tandon, Shen Yan, Jon-Patrick Allem, Emilio Ferrara

摘要：根據美國疾病控制和預防中心的數據，美國每年有數十萬人吸煙，數百萬人患有與吸煙有關的疾病。許多煙草使用者在社交媒體上討論他們的習慣和偏好。這項工作構想了一個有針對性的健康干預框架，向煙草使用者通報煙草使用的後果。我們設計了一個名為Notobot（無煙機器人簡稱）的推特機器人，它利用機器學習來識別用戶張貼親吸煙推文，並選擇個性化干預措施來解決他們對煙草使用的興趣。我們在Twitter上搜索了與煙草有關的關鍵字和片語，並訓練了一個卷積神經網路，其中使用了4,000多個tweets，它們被人工標記為pro-tobacco或不是pro-tobacco。該模型對訓練集的回收率達到90％，測試數據達到74％。張貼促銷煙草推文的用戶將與吸引反對煙草推文的具有類似興趣的前吸煙者相匹配。基於同伴影響力的演算法匹配允許基於來自前吸煙者的真實反煙推特，系統地提供個性化干預。實驗評估表明，如果部署，我們的系統將表現良好。這項研究為公共衛生研究人員提供了大規模提高健康意識的機會。未來的工作需要在公共衛生運動中部署全面運作的Notobot系統進行受控實驗。

使用區塊鏈交易網路預測用戶表現和比特幣價格

原文標題： Predicting User Performance and Bitcoin Price Using Block Chain Transaction Network

地址： http://arxiv.org/abs/1804.08044

作者： Mohammad Sadegh Ebrahimi, Afshin Babveyh

摘要：這項工作安排如下。在第一部分中，我們回顧了之前的工作，並且獲得了我們的數據。接下來，我們將看看比特幣網路中的地址重用。我們表明，很大一部分用戶重複使用他們的地址，這可以使我們對地址進行集群並將它們歸入單個用戶。接下來，我們將根據他們在網路中作為客戶或銷售者的角色對節點進行分類。最後，我們研究節點和網路性能。

男子單人ATP網球比賽的複雜網路分析

原文標題： Complex Network Analysis of Men Single ATP Tennis Matches

地址： http://arxiv.org/abs/1804.08138

作者： Umberto Michieli

摘要：誰是男子網球史上最重要的球員？官方ATP排名系統是否公平評價球員得分？哪些球員值得觀察他們的比賽記錄最沉思？哪些球員從未面對過，並有可能在未來對陣？這些僅僅是本文提出的一些問題，並得到了2018年4月更新的數據的支持。為了回答上述問題，複雜的網路科學技術已應用於男子單打網球比賽網路的某些表現形式。另外，為了預測比賽的勝者，提出了一種新的預測演算法。

PeRView：使用微評論進行個性化評論選擇的框架

原文標題： PeRView: A Framework for Personalized Review Selection Using Micro-Reviews

地址： http://arxiv.org/abs/1804.08234

作者： Muhmmad Al-Khizaay, Noora Alallaq, Qusay Alanoz, Adil Al-Azzawi, N.Maheswari

摘要：在當代，社交媒體對人們的決策有影響。具有多樣化和冗長內容的在線評論泛濫通常會導致問題的決策不準確。由於在線評論在做出決策時會對各行各業的人產生影響，因此選擇基於組成部分的適當評論是非常重要的，因為它依賴於使用這種微觀評論一致性來評估評論集部分。微觀評論非常簡潔，直接談論產品或服務，而不是有不必要的冗長內容。因此，微評論有助於根據直接或間接與評論主要概況相關的個性化一致性來選擇評論。與微觀評論相匹配的個性化評論選擇與高度個性化覆蓋高度相關是本文所考慮的主要問題。此外，還根據個性化用戶的個人資料考慮了在進行評論選擇時用戶偏好的個性化。為此，我們提出了一種稱為PeRView的框架，用於基於考慮兩個主要因素（個性化匹配分數和子集大小）的所提出的評估度量方法使用微評論進行個性化評論選擇。個性化評論選擇演算法（PRSA）被提出，其使用多個相似性度量來合併以具有高效的個性化評論匹配功能以供選擇。實驗結果基於使用來自http://YELP.COM收集的評論數據集，而微觀評論數據集來自http://Foursqure.COM。表明個性化評論選擇是一個非常實證的研究案例。

識別社會網路中子社區主體的穩健過程

原文標題： A Robust Process to Identify Pivots inside Sub-communities In Social Networks

地址： http://arxiv.org/abs/1804.08419

作者： Joseph Ndong, Ibrahima Gueye

摘要：在這項工作中，我們擴展了以前的工作，我們提出了一個從Karhunen-Loeve變換建立的合適的狀態模型，以建立一個新的決策過程，從中我們可以從初始網路中提取有用的知識和有關已識別的潛在子社區的信息。該方法的目的是建立一個多層次知識檢索框架。除了降低數據的高維度的方法的能力之外，新的檢測方案能夠從子社區中提取密集的子組，從而定義和制定與能量概念相關的新量聯合能源。節點的能量被定義為其參與活動集合的速率，而協同能量的概念定義了兩個節點之間的交互/鏈接的速率。這兩個重要特徵用於使每條鏈接加權和有界，以便我們能夠對子社區發現進行徹底改進。這項研究允許通過提取每個鏈接或每個子內社區的信息來執行多級分析。作為這項工作的一個改進，我們定義了樞紐的概念，將節點與網路中最大的影響聯繫起來。我們建議使用徹底的工具，基於將合適的概率模型轉化為可能的模型以提取

複雜網路上易感-感染-易感流行病模型的魯棒性和脆弱性

原文標題： Robustness and fragility of the susceptible-infected-susceptible epidemic models on complex networks

地址： http://arxiv.org/abs/1804.08422

作者： Wesley Cota, Angélica S. Mata, Silvio C. Ferreira

摘要：我們分析了標準SIS動力學的兩種改變，其保持了頂點自發癒合和感染能力的中心性質隨著其程度無限增加。修正後的模型在非均相和淬滅平均場理論中具有與原始動力學相同的流行閾值。然而，取決於網路特性，模擬會產生一種雙重情景，其中修改的SIS模型的流行閾值可以顯著改變或與標準動態相比保持不變。對於具有指數為 gamma<5/2的冪律度分布的不相關合成網路，SIS動態是魯棒的，對於所有被調查的模型都表現出基本相同的結果。在指數 gamma>5/2的改進動力學中觀察到與異質平均場更好地符合的閾值而不是基於個體的猝滅平均場理論。對於 gamma>3，差異更加顯著，其中在修改後的模型中發現有限閾值，與原始閾值的消失閾值相比較。這種雙重性是以自發持續的亞穩狀態為中心的，這些狀態集中在中心位置，而中心位置在原來的動力學和運行中被抑制。我們驗證了修改後的SIS模型中流行病的激活是由 gamma<3的k -core分解給出的密集連接的網路最內層組件觸發的，而它僅發生在$ gamma < 5/2美元的標準模式。對於$ gamma> 3 $，修改過的動態中的激活集體涉及基本上整個網路，而它是由標準SIS中的集線器觸發的。二元性也出現在有限尺寸的臨界量尺度上，其中觀察到的平均場行為是修改過的，但不是原始動態。

民意調查過程獲得的公眾輿論：模型研究和貝葉斯觀點

原文標題： Public opinion by a poll process: model study and Bayesian view

地址： http://arxiv.org/abs/1804.08433

作者： Hyun Keun Lee, Yong Woon Kim

摘要：我們在投票過程中研究公眾輿論的形成，當前的分數向公眾開放。考慮到當時在評分中收集的團體意見，投票人被假定為概率性投票贊成或反對他們自己的選擇。發現投票得分概率遵循大調查極限中的β分布。我們證明，甚至與人口偏好相矛盾的各種民意測驗結果都可能出現非零概率密度，並且這種偏差很容易被初始偏倚觸發。有人提到我們的民意調查模型可以從貝葉斯的觀點來理解。

網路和社交媒體上的虛假信息：一個綜述

原文標題： False Information on Web and Social Media: A Survey

地址： http://arxiv.org/abs/1804.08559

作者： Srijan Kumar, Neil Shah

摘要：虛假信息可通過網路和社交媒體平台輕鬆創建和傳播，從而產生廣泛的真實世界影響。描述虛假信息在社交平台上的傳播方式以及為何成功欺騙讀者對於開發有效的檢測演算法和早期檢測工具至關重要。最近這一領域的研究熱潮旨在利用基於特徵工程，圖挖掘和信息建模的方法來解決關鍵問題。大部分研究主要集中在兩大類虛假信息：基於意見的（例如，假評論）和基於事實的（例如虛假新聞和惡作劇）。因此，在這項工作中，我們展示了一個涵蓋虛假信息不同方面的全面調查，即（i）參與傳播虛假信息的參與者，（ii）成功欺騙讀者的理由，（iii）量化虛假信息的影響，（ iv）測量不同維度的特徵，最後，（iv）為檢測虛假信息而開發的演算法。為此，我們創建了一個統一的框架來描述這些最新的方法，並突出了未來研究的一些重要方向。

利用友誼網路進行社交互動網路動態鏈路預測

原文標題： Leveraging Friendship Networks for Dynamic Link Prediction in Social Interaction Networks

地址： http://arxiv.org/abs/1804.08584

作者： Ruthwik R. Junuthula, Kevin S. Xu, Vijay K. Devabhaktuni

摘要：在線社會網路（OSN）通常包含用戶之間的許多不同類型的關係。在研究Facebook等OSN的結構時，最常研究的兩個網路是友誼和互動網路。友誼網路中的鏈路預測問題已經被深入研究。在交互網路中的鏈路預測方面也有以前的工作，獨立於友誼網路。本文研究友誼與互動網路相結合的預測能力。我們假設，通過利用友誼網路，我們可以提高交互網路中鏈路預測的準確性。我們增加了幾個交互鏈路預測演算法，以結合友誼和預測的友誼。通過對Facebook數據的實驗，我們發現，將友誼結合到交互鏈路預測演算法中可以獲得更高的準確性，但與合併當前的友誼相比，合併預測的友誼並不會。

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