- 在Reddit中提取社区间冲突;
- 你不应憎恨：反对网上仇恨言论;
- 通过子图发现和分解进行大图探索;
- 社交媒体和移动性格局：利用多源数据揭示城市人类移动的空间模式;
- 全球班轮运输网络中的多尺度核心-边缘结构;
- 基于K跳随机游走的异构网络嵌入网络采样;
- 光之海：实用的设备到设备安全在黑暗中升级;
- 人与社会系统的普遍性和尺度律;
- 保持通信的可用性和完整性：灾难和危机期间数据安全和隐私的挑战和指南;
- 利用元路径的网络嵌入在异构DBLP网络挖掘中的应用;
在Reddit中提取社区间冲突
原文标题： Extracting Inter-community Conflicts in Reddit
地址： http://arxiv.org/abs/1808.04405
作者： Srayan Datta, Eytan Adar
摘要： 社交媒体中的反社会行为可以在用户和社区层面发生。尽管对个人作为“侵略者”给予了极大的关注，但禁止整个Reddit子社区（即次级社区）表明这是一个多层次的问题。关于社区间冲突的现有研究主要集中在具体的子社区或意识形态反对者身上。然而，对抗行为可能更为普遍，并融入更广泛的网络。在这项工作中，我们通过从个人获得制裁和奖励的方式中获得更高层次（社区）的行为来研究次级域之间的冲突。通过构建冲突网络，我们描述了subreddit-subreddit冲突中的不同模式以及“共同目标”subreddits社区。通过分析这些相互作用的动态，我们还观察到冲突焦点随着时间的推移而变化。
你不应憎恨：反对网上仇恨言论
原文标题： Thou shalt not hate: Countering Online Hate Speech
地址： http://arxiv.org/abs/1808.04409
作者： Binny Mathew, Hardik Tharad, Subham Rajgaria, Prajwal Singhania, Suman Kalyan Maity, Pawan Goyal, Animesh Mukherje
摘要： 社交媒体中的仇恨内容不断增加。虽然Facebook，Twitter，谷歌试图采取几个步骤来解决这种仇恨内容，但他们往往冒着侵犯言论自由的风险。另一方面，Counterspeech提供了一种在不丧失言论自由的情况下解决网络仇恨的有效方法。因此，这些平台的替代策略可以是促进反对派以防止仇恨内容。然而，为了成功推广这种对话，人们必须对其在网络世界的动态有深刻的理解。缺乏精心策划的数据在很大程度上抑制了这种理解。在本文中，我们使用YouTube的评论创建并发布了第一个counterpeech数据集。该数据包含9438个手动注释的注释，其中标签指示注释是否是反向注释。这些数据使我们能够进行严格的测量研究，首次表征对话语言的语言结构。这种分析产生了各种有趣的见解，例如：对话评论得到的非对话评论收到的两倍，对于某些社区，大多数非对话评论往往是仇恨言论，不同类型的对话并非都是平等的有效且发表对话的用户的语言选择与详细的心理语言学分析所揭示的那些发表非对话的人大不相同。最后，我们构建了一套机器学习模型，能够自动检测YouTube视频中的反向语音，其得分为0.73。
通过子图发现和分解进行大图探索
原文标题： Large Graph Exploration via Subgraph Discovery and Decomposition
地址： http://arxiv.org/abs/1808.04414
作者： James Abello, Fred Hohman, Varun Bezzam, Duen Horng Chau
摘要： 我们正在开发一种名为Graph Playground的交互式图探测系统，用于理解大型图。 Graph Playground提供了一种快速，可扩展的边分解算法，基于迭代顶点边剥离，可在几秒内分解百万边图。 Graph Playground引入了一种新颖的图探索方法和一种3D表示框架，它同时揭示了（1）通过分解层发现的特殊子图结构（例如，准集团），以及（2）在层间链接这些子图模式时可能的顶点角色。
社交媒体和移动性格局：利用多源数据揭示城市人类移动的空间模式
原文标题： Social media and mobility landscape: uncovering spatial patterns of urban human mobility with multi source data
地址： http://arxiv.org/abs/1808.04422
作者： Yilan Cui, Xing Xie, Yi Liu
摘要： 在本文中，我们提出了一个三步法的方法框架，包括位置识别，偏差修改和样本外验证，以促进社交媒体数据的人员流动分析。更具体地说，我们提出了基于微博（中国的Twitter）登记记录在中国北京识别个人活动特定地点和通勤模式的方法，以及通过人口综合技术修改登记数据的样本偏差。使用独立的全市旅行物流调查作为验证结果的基准。从微博用户和调查受访者的活动 - 移动模式中可以看出明显的差异，而来自两个来源的数据之间的人口代表性差异很大。偏差修改后，微博数据和调查观测的通勤距离分布之间的相似系数从23％大幅增加到63％。合成数据被证明是一种令人满意的经济有效的移动信息替代来源。拟议的框架可以为许多与人类流动有关的应用提供信息，包括交通，城市规划和交通排放模型。
全球班轮运输网络中的多尺度核心-边缘结构
原文标题： Multiscale core-periphery structure in a global liner shipping network
地址： http://arxiv.org/abs/1808.04549
作者： Sadamori Kojaku, Mengqiao Xu, Haoxiang Xia, Naoki Masuda
摘要： 海运占交易量的大多数，其中70％的价值由集装箱船运输，这些集装箱船在海洋中按固定时间表运输常规航线。在本文中，我们分析了全球班轮运输数据集作为港口网络。特别是，我们构建了端口网络，作为由端口和船舶路线组成的二分网络的单模投影。与其他交通网络一样，全球班轮运输网络可能具有核心 - 外围结构，其中核心和外围分别是密集和稀疏互连节点的组。核心 - 边结构可能对理解国际运输系统的稳健性，效率和不均衡发展具有实际意义。我们开发了一种算法来检测网络中的核心 - 外围对，这使得人们可以在不同的尺度上找到核心和外围节点，并使用一种配置模型来解释网络是通过二分模式的单模式投影得到的。网络。我们还发现大多数港口是核心（而不是外围）港口，欧洲，美洲和亚洲一些国家的港口属于不同规模的全球核心 - 边对，而其他国家的港口则不然。
基于K跳随机游走的异构网络嵌入网络采样
原文标题： Network Sampling Using K-hop Random Walks for Heterogeneous Network Embedding
地址： http://arxiv.org/abs/1808.04657
作者： Akash Anil, Ajay Ladhar, Sandeep Singh, Uppinder Chugh, Sanasam Ranbir Singh
摘要： 对网络进行采样是未经监控的网络嵌入的重要先决条件。此外，随机游走在以前的研究中被广泛用于取样。由于基于随机游走的采样倾向于遍历相邻邻居，因此它可能不适合于异构网络，因为在异构网络中，两个相邻节点通常属于不同类型。因此，本文提出了一种基于K-hop随机游走的采样方法，该方法仅在样本列表中包含一个节点，只有它与源节点的K跳分开。我们利用使用K-hop随机游走器生成的样本，使用skip-gram模型（word2vec）进行网络嵌入。此后，在异构DBLP网络中的共同作者预测任务上评估网络嵌入的性能。我们比较了利用提出的抽样方法与最近提出的最佳性能网络嵌入模型（即Metapath2vec和Node2vec）的网络嵌入的效果。很明显，在大多数情况下，所提出的抽样方法产生更好的嵌入质量和超出基线。
光之海：实用的设备到设备安全在黑暗中升级
原文标题： Sea of Lights: Practical Device-to-Device Security Bootstrapping in the Dark
地址： http://arxiv.org/abs/1808.04671
作者： Flor Álvarez, Max Kolhagen, Matthias Hollick
摘要： 当今信息和通信系统中引导安全性的实用解决方案关键取决于集中式身份验证服务以及密钥和信任管理。对于移动用户来说尤其如此。 Google或Facebook等身份提供商拥有20亿的活跃用户群，截至2018年初，移动运营商的用户数超过50亿独立用户。如果这些集中服务由于自然或人为灾难而完全“黑暗”，大规模停电或全国范围的审查，用户没有实际的解决方案来在他们的移动设备上启动安全性。现有的分布式解决方案，例如所谓的信任网络，其重量不足。此外，它们既不支持移动设备上的交叉应用，也不支持使用硬件安全模块对关键材料的强大保护。我们提出了Sea of Lights（SoL），这是一种实用的轻量级方案，用于无线地引导设备到设备的安全性，从而实现安全的分布式自组织网络。它专为“在黑暗中”操作而定制，可为关键材料提供强大的保护，并提供构建轻量级信任网的直观方式。 SoL特别适用于紧急响应协调等场景中的本地或城市运营，它有助于控制/限制错误信息的传播。作为概念验证，我们在Android平台上实现SoL，从而测试其在真实移动设备上的可行性。我们使用模拟进一步评估其关键性能方面。
人与社会系统的普遍性和尺度律
原文标题： Universality and scaling in human and social systems
地址： http://arxiv.org/abs/1808.04675
作者： Chin-Kun Hu
摘要： 统计物理学的目标是从该系统的成分的相互作用中理解多体系统的宏观行为。当多体系统达到临界状态时，会出现简单的通用和尺度行为。在本次演讲中，我首先介绍了关键物理系统中普遍性和扩展的概念，然后简要回顾了人类和社会系统中普遍性和扩展行为的一些例子，例如：股票回报的普遍交叉行为，文学作品统计数据的普遍性和尺度，国家或国家演变的普遍趋势等。最后，我提到了一些有待进一步研究的有趣问题。
保持通信的可用性和完整性：灾难和危机期间数据安全和隐私的挑战和指南
原文标题： Maintaining both availability and integrity of communications: Challenges and guidelines for data security and privacy during disasters and crises
地址： http://arxiv.org/abs/1808.04683
作者： Flor Álvarez, Paul Gardner-Stephen, Matthias Hollick
摘要： 通信在应对灾害和危机方面发挥着至关重要的作用。但是，在此类事件中，现有的通信基础设施往往受到损害，破坏或不堪重负。这导致使用替代通信解决方案，包括模拟双向无线电或不安全的互联网接入。通常由未知的第三方提供，这些解决方案可能具有不太理想的安全特性。虽然替代通信通常非常宝贵，但需要注意尽量减少因使用具有减少或未知安全属性的通信渠道而导致的非政府组织和个人的风险。如果涉及私人信息，包括个人和第一响应者的位置和处置，则尤其如此。在这项工作中，我们列举了可能出现的主要风险和挑战，并提供了在危机期间减轻这些风险和挑战的实用指南。我们将当代灾难和危机事件的可能威胁考虑在内，并讨论最先进的通信机制的安全和隐私特征。
利用元路径的网络嵌入在异构DBLP网络挖掘中的应用
原文标题： On Applying Meta-path for Network Embedding in Mining Heterogeneous DBLP Network
地址： http://arxiv.org/abs/1808.04799
作者： Akash Anil, Uppinder Chugh, Sanasam Ranbir Singh
摘要： 近年来，网络嵌入在挖掘现实世界信息网络中的应用已在文献中广泛报道。大多数信息网络本质上是异构的。元路径是在异构网络中生成嵌入的常用方法之一。由于元路径将模型引导到特定的子结构，它往往会失去底层网络中固有存在的某些异构特征。在本文中，我们系统地研究了不同的元路径使用不同的现有网络嵌入方法（Metapath2vec，Node2vec和VERSE）对DBLP书目网络的影响，并使用两个应用程序评估嵌入的性能（共同作者预测）和作者研究区域分类任务）。从各种实验观察中可以明显看出，使用不同元路径的嵌入在不同任务上的表现不同。它表明元路径是任务依赖的，不能针对不同的任务进行推广。我们进一步观察到，在考虑书目网络中的所有节点和关系类型之后获得的嵌入优于其基于元路径的对应物。
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