- 网络数据分层重叠聚类的割度量;
- 级联失败作为连续的相空间转换;
- 意见形成的社会媒体数据门槛调查;
- 复杂网络在中心攻击中的脆弱性;
- 有连续小组比赛的锦标赛是激励不相容的;
- 代议民主的谬误和立法者的随意选择;
- Hegselmann-Krause型动力学的鲁棒分裂建模;
- 对社区结构重叠的社会网络进行匿名化处理;
- 一种图聚类的流算法;
- 平均场方法在两种振荡器类型的复杂网络中的频率同步;
- Hawkes过程用于入侵物种建模和管理;
网络数据分层重叠聚类的割度量
原文标题： Hierarchical Overlapping Clustering of Network Data Using Cut Metrics
地址： http://arxiv.org/abs/1611.01393
作者： Fernando Gama, Santiago Segarra, Alejandro Ribeiro
摘要： 提出了一种从网络数据中获得分层和重叠聚类的新方法 - 即一组具有成对不相似性的节点。引入的方法是分级的，即根据所需的分辨率或相似度输出节点集合的嵌套集合，并且由于它允许节点属于多于一个组而是重叠的。我们的构建根植于一个网络的层次化（非重叠）聚类可以等效地用一个有限的超度空间表示的事实，并且ultrametrics的一个凸组合可以导致一个切割度量。通过将分层（非重叠）聚类方法应用于给定网络的多个抖动版本，然后凸出地组合所得到的超细度，我们获得与感兴趣的网络相关的剪切度量。然后我们展示了如何从上述剪切度量中提取一个分层重叠的聚类结构。此外，通过识别所获得的分层结构的有意义的分辨率，提供所谓的重叠函数作为获取关于数据的见解的工具。此外，我们探索了分层重叠的准聚类方法，以保持有向网络中包含的数据的不对称性。最后，通过包括手写数字分类和着名戏剧作者归属在内的综合和现实世界的分类问题来说明所提出的方法。
级联失败作为连续的相空间转换
原文标题： Cascading Failures as Continuous Phase-Space Transitions
地址： http://arxiv.org/abs/1712.04053
作者： Yang Yang, Adilson E. Motter
摘要： 在网络系统中，局部扰动可以在传播时放大，可能导致大规模连锁故障。在这里，我们推导出一个连续的模型来提高我们对电网网络级联故障的理解。该模型既考虑了输电线路的故障又考虑了发电机的不同步，并且在级联的连续步骤之间包含瞬态动态。在这个框架中，我们表明，级联事件是一个从高能量平衡状态到低能量平衡态的相空间过渡，可以使用全局哈密尔顿函数以闭合形式适当描述。从这个函数我们表明，扰动系统不能总是达到准稳态串级模型预测的平衡状态，这将对应于减少的故障数量，并且可能反而经历更大的级联。我们还表明，在存在两个或两个以上扰动时，结果强烈依赖于各个扰动的顺序和时间。这些结果为目前对级联动力学的理解提供了新的见解，对控制干预有潜在的意义。
意见形成的社会媒体数据门槛调查
原文标题： The Investigation of Social Media Data Thresholds for Opinion Formation
地址： http://arxiv.org/abs/1712.04100
作者： D. Asher, J. Caylor, M. Mittrick, J. Richardson, E. Heilman, E. Bowman, G. Korniss, B. Szymanski
摘要： 社交媒体的普遍使用迄今为止已经发展到20多亿用户，并且通常被用作共享信息和塑造世界事件的手段。有证据表明，被动的社交媒体使用（即观看而不采取行动）会对用户的观点产生影响。这种观点上的实证影响可能会对社会事件产生重大影响。因此，理解社交媒体如何为个人观点的形成做出贡献是非常重要的。设计了一组实验任务，以研究由于与不同社交媒体数据类型（即，视频，图像和消息）的被动交互而产生的意见形成的经验导出的阈值。随着人们更好地了解人类如何被动地与社交媒体信息交互，可以开发一个范例，允许利用这种互动，并在未来的军事计划和行动中发挥重要作用。
复杂网络在中心攻击中的脆弱性
原文标题： Vulnerability of Complex Networks in Center-Based Attacks
地址： http://arxiv.org/abs/1712.04107
作者： Kannan Balakrishnan, Divya Sindhu Lekha
摘要： 我们研究综合以及现实世界中基于攻击的网络的脆弱性。这些攻击是节点删除攻击，涉及识别中心节点集并将其从网络中删除。
有连续小组比赛的锦标赛是激励不相容的
原文标题： Tournaments with subsequent group stages are incentive incompatible
地址： http://arxiv.org/abs/1712.04183
作者： László Csató
摘要： 我们讨论多阶段比赛的策略证明。在接下来的小组赛阶段，在初赛和主赛中，球员被分成两组，在这两组之间进行两两配对。如果两名合格的球员已经在预赛中遇到了问题，那么排名较高的球员就有资格进入下一个阶段，这样主队不会重复比赛。玩家更喜欢把主要的回合提供给更好的结果，只要他们有资格。这表明，这些在手球上广泛使用的比赛系统是激励不相容的。我们还举了一些历史性的例子，一个团队事先没有兴趣高利润地获胜。
代议民主的谬误和立法者的随意选择
原文标题： The fallacy of representative democracy and the random selection of legislators
地址： http://arxiv.org/abs/1712.04194
作者： Maurizio Caserta, Alessandro Pluchino, Andrea Rapisarda, Salvatore Spagano
摘要： 在本文中，我们讨论现代代议制民主的问题，我们把立法者的随机选择视为比例政治代表制的极端形式，认为这是使代议制民主尽可能接近直接民主的方式。在这方面，我们提出了一个新的数学模型，试图描述一个更有效的议会，其中一部分成员是通过抽签选出的。可以看出，从代议制民主的代价相当明显的两党（或联盟）开始的议会，可以有利地转向议会，在议会中从三方成员中随机选出的独立议员与党员。文件显示，增加独立议员的数量可以提高议会的效率。
Hegselmann-Krause型动力学的鲁棒分裂建模
原文标题： Robust Fragmentation Modeling of Hegselmann-Krause-Type Dynamics
地址： http://arxiv.org/abs/1712.04277
作者： Wei Su, Jin Guo, Xianzhong Chen, Ge Chen
摘要： 在意见动态中，如何模拟社会观点的持久分裂现象（分歧，分裂，两极分化）长期以来一直处于中心地位。众所周知，以信任为基础的意见动态为产生分散现象提供了一个可接受的机制。在本研究中，以着名的基于信心的Hegselmann-Krause（HK）模型为例，考察来自香港动态的分裂的稳健性及其偏差与固执代理人随机噪声的变化。在可能的深刻解释之前，本文的理论结果清楚地表明，香港动力学及其均质变化的显著分裂最终在任意微小的噪音中消失，而只有具有异化偏见的香港模型在嘈杂的环境。
对社区结构重叠的社会网络进行匿名化处理
原文标题： De-anonymizing Social Networks with Overlapping Community Structure
地址： http://arxiv.org/abs/1712.04282
作者： Luoyi Fu, Xinyu Wu, Zhongzhao Hu, Xinzhe Fu, Xinbing Wang
摘要： 社会网络的出现对用户隐私构成严重的威胁，因为对手可以通过将用户的身份映射到相关的跨域网络来匿名化用户的身份。如果没有地面真值图，以前的文献提出了各种成本函数，希望能够衡量映射的质量。然而，成本函数背后通常缺乏理论基础，其最小化方法在算法上仍然是未知的。我们通过重叠社区参数化的更实用的社会网络模型共同解决上述问题，而现有技术忽略的社会网络模型可以作为匿名化的辅助信息。关于基于最小均方误差（MMSE）的地面实况映射不可用，我们的第一个贡献是一个合理的成本函数，使所有可能的真映射中不匹配用户的预期数量最小化。在证明最小化MMSE的NP硬度的同时，我们有效地将其转换成加权边匹配问题（WEMP），如理论上公开的那样，解决了最优性和复杂性之间的张力：（i）WEMP渐近地返回可忽略的映射误差在较温和的条件下通过较高的重叠强度有助于大网络尺寸; （ii）可以通过基于凸凹的去匿名算法（CBDA）来对WEMP进行算法表征，完美地找到WEMP的最佳值。广泛的实验进一步证实了CBDA在重叠社区下的有效性，平均90％的重新确定的用户在稀少的真正的跨域共同作者网络中，当社区密集地重叠时，大约70％的重新识别率比非重叠的情况。
一种图聚类的流算法
原文标题： A Streaming Algorithm for Graph Clustering
地址： http://arxiv.org/abs/1712.04337
作者： Alexandre Hollocou, Julien Maudet, Thomas Bonald, Marc Lelarge
摘要： 我们引入一种新的算法在边流设置中执行图聚类。在这个模型中，图被呈现为一个可以严格处理一次的边序列。我们的流媒体算法具有极低的内存占用量，因为它仅为每个节点存储三个整数，并且不会在内存中保留任何边。我们提供了基于模块性函数的算法设计的理论依据，这是评估图分区质量的常用度量。我们对大量实际的图进行了实验，范围从一百万到十亿多不等，我们证明这个新算法的运行速度比现有算法快十倍以上，并且在最大图上导致相似或更好的检测分数。
平均场方法在两种振荡器类型的复杂网络中的频率同步
原文标题： Mean-field approach for frequency synchronization in complex networks of two oscillator types
地址： http://arxiv.org/abs/1712.04352
作者： Stefan Wieland, Simone Blanco Malerba, Sébastien Aumaitre, Hervé Bercegol
摘要： 使用具有固有频率的不对称双极分布的振荡器网络来描述电力传输网络中的稳定操作。我们提出了一个平均场模型来捕捉振荡器网络中频率同步的发生和形式。该模型考虑了一大类异构连接结构。它产生了关键的阈值和关于同步状态的封闭形式的描述，确定了同步制度在所有考虑的拓扑上具有的基本属性。该框架还捕捉了通常出现在临界阈值之上的具有较大相位差的同步制度。此外，两个模型量衡量平均场假设的准确性。
Hawkes过程用于入侵物种建模和管理
原文标题： Hawkes Processes for Invasive Species Modeling and Management
地址： http://arxiv.org/abs/1712.04386
作者： Amrita Gupta, Mehrdad Farajtabar, Bistra Dilkina, Hongyuan Zha
摘要： 外来入侵物种向新的地区蔓延，威胁到生态系统的稳定，并造成农业和林业的重大经济损失。我们提出了一种新颖的方法，在有限的干预预算下最小化入侵物种的传播。我们首先使用霍克斯过程建模入侵物种的繁殖，然后推导出封闭形式的表达式来表征介入行为对入侵过程的影响。我们使用这个来获得一个基于整数规划公式的最佳干预计划，并将最佳计划与实践中使用的几种生态激励启发式策略进行比较。我们提出了侵入控制问题的两个变种的实证研究：最小化入侵的最终速率，并且在给定的时间范围内最小化入侵的数量。我们的研究结果表明，优化的干预措施达到了完全根除物种所能达到的相同水平的控制，节约了20％的成本。此外，我们设计了一个启发式干预策略，基于入侵者的密度和生活阶段的组合，并发现它出乎意料地接近优化策略，这表明这可以作为入侵物种管理的一个很好的经验法则。
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