- 瓦楞随机游走：快速准确地挖掘大图中的主题统计;
- ChoiceRank：从网络中的节点流量中识别偏好;
- 多文化维基百科挖掘地缘政治互动：利用减化的Google矩阵分析;
- 比较独立级联模型中完整的子模态特征;
- 一种具有耦合约束的平均聚合博弈的分布式算法;
- 边采样和丢弃：在大动态图中计数三角形的新算法;
- 对等效应观察研究中的偏差和高维度调整;
- 依赖社会经济网络的个人位置多样性增加了经济产出;
- 用于具有多背包约束的子模块最大化的有效流算法;
- 使用Infomap映射记忆和多层网络中的高阶网络流;
- 以核心和多样性揭示社区结构的方式;
- 打破空间人类住区的新局面 - 全球城市足迹 - ;
- 走向一个字序的理论。评论“依赖距离：自然语言中句法模式的新视角”，Haitao Liu et al;
- 复杂网络中共识形成的动态和拓扑方面;
瓦楞随机游走：快速准确地挖掘大图中的主题统计
地址： http://arxiv.org/abs/1605.09776
作者： Guyue Han, Harish Sethu
摘要： 用于挖掘非常大的图的算法，如代表在线社交网络的图，以发现其中的小子图的相对频率，对于社会学家，计算机科学家和市场营销者来说是非常感兴趣的。然而，通过天真枚举对这些网络主题统计的计算对于其对全图数据的禁止计算成本或访问限制是不可行的。通过在大图中仅抽取一小部分子图来估计基于随机游走的图案统计的方法来解决这两个挑战。在本文中，我们提出了一种新的算法，称为瓦楞随机游走（WRW），它估计任何尺寸图案的浓度。它的名字来自于它向左和向右移动一点，因此也不直接在随机游走的路径上采样节点。 WRW算法通过不尝试枚举随机游走周围的子图而实现其计算效率，而是使用随机协议来对游走访问的节点附近的子图进行采样。此外，WRW通过采用子图统计的当前最先进的算法实现了更高的精度（通过其估计的接近度测量到正确的值）和更高的精度（通过其估计的低方差测量）。我们通过使用代表真实网络的众所周知和广泛使用的图数据集的模拟来说明速度，精度和精度方面的这些优势。
ChoiceRank：从网络中的节点流量中识别偏好
地址： http://arxiv.org/abs/1610.06525
作者： Lucas Maystre, Matthias Grossglauser
摘要： 了解用户在网络中导航的方式在许多应用中是非常感兴趣的。我们考虑一个设置，其中仅观察到聚合节点级流量，并处理学习边转移概率的任务。我们将其视为偏好学习问题，我们研究一个模型，其中选择遵循鲁斯的公理。在这种情况下，节点访问的$ O（n）$边际计数对于$ O（n ^ 2）$转移概率是足够的统计量。我们展示了如何使推理问题得到很好的配置，而不管网络的结构如何，我们提出了ChoiceRank，它是一种迭代算法，可以扩展到包含数十亿个节点和边的网络。我们将该模型应用于两个点击流数据集，并显示它仅使用网络结构和边（节点级）流量数据成功地恢复转移概率。最后，我们还考虑到移动网络的应用，并将该模型应用于纽约市自行车共享系统的一年游乐设施。
多文化维基百科挖掘地缘政治互动：利用减化的Google矩阵分析
地址： http://arxiv.org/abs/1612.07920
作者： Klaus M. Frahm, Samer El Zant, Katia Jaffrès-Runser, Dima L. Shepelyansky
摘要： 地缘政治专注于与地理空间有关的政治权力。经济交流，世界历史，国际政治等多方面的世界各国之间的相互作用得到了广泛的研究。这项工作展现了维基百科挖掘这种研究的潜力。事实上，维基百科通过将网页连接在一起，用于各种互动（不仅与经济，政治或历史事实有关），而是在各国之间存储有价值的细粒度依赖关系。我们在这里使用最近提出的减少Google矩阵分析的方法，使用几种语言版本的维基百科网络。该方法允许在属于更大的有向网络的节点的子集之间建立直接和隐藏的链接。我们的研究集中在全球40个主要国家。我们的目标是通过比较从五种不同的维基百科语言版本中提取的网络，强调英语，俄语和阿拉伯语，从而提供他们互动的多元文化观点。我们证明这种方法可以在40个感兴趣的国家之间恢复有意义的直接和隐藏的联系。
比较独立级联模型中完整的子模态特征
地址： http://arxiv.org/abs/1702.05218
作者： Wei Chen, Hanrui Zhang
摘要： 研究社会网络中比较思想的传播。给出了两个思想级联的比较独立级联（Com-IC）模型中的子模型的完整表征，分别用于竞争思想和补充思想。我们进一步介绍一体化模式，其中代理人对思想的耐心较低，并且表明在单次模式中，只有更强的想法具有次模式。
一种具有耦合约束的平均聚合博弈的分布式算法
地址： http://arxiv.org/abs/1706.04634
作者： Francesca Parise, Basilio Gentile, John Lygeros
摘要： 我们考虑平均聚合博弈的框架，每个代理的成本函数取决于他自己的策略和平均人口策略。我们专注于代理商不仅通过其成本函数耦合的情况，而且还通过对代理策略的平均值的约束限制。我们提出一种分布式算法，通过仅通过稀疏通信网络指定的代理程序的本地通信来实现几乎纳什均衡。算法的收敛证明依赖于网络聚合博弈的辅助类，并利用变分不等式的参数收敛的新颖结果，其适用于博弈背景之外。我们将理论发现应用于具有运输成本和最大市场容量的多市场古诺博弈。
边采样和丢弃：在大动态图中计数三角形的新算法
地址： http://arxiv.org/abs/1706.04660
作者： Guyue Han, Harish Sethu
摘要： 实时监控动态图的关键属性可以帮助检测社交网络中的垃圾邮件帐户，识别异常和入侵，并通知资源管理。动态图的传统框架依赖于仅处理添加到演进图中或从演进图中删除的边流，但不依赖于任何附加的相关信息，例如与边相关联的节点的度数或邻居列表。在本文中，我们为动态图中的大图分析提出了一个新的边采样框架，增强了传统模型，并在图属性的运行估计中提供了精度与计算/记忆成本之间的权衡。为了使用框架演示这种更高的精度，我们提出了一种新的采样算法，称为边采样和丢弃，它可以在完全动态的图中生成三角形总数的无偏估计。实验结果表明，在采样边的邻域信息的帮助下，我们的算法实现的精度明显优于当前最先进的算法实现的精度。
对等效应观察研究中的偏差和高维度调整
地址： http://arxiv.org/abs/1706.04692
作者： Dean Eckles, Eytan Bakshy
摘要： 社会科学中的多种理论假定个人行为受同行行为影响的同伴效应。其他过程也可以产生在网络和组中相关的行为，从而产生关于对等效应的观察（即非实验性）研究的可信性的争论。然而，识别同伴效应的随机实地实验通常是昂贵的或不可行的。因此，许多对等效应的研究使用观测数据，并且用于调整观察数据以估计同伴效应的因果推理方法的先前评估缺乏用于比较的实验“黄金标准”。在这里，我们在Facebook的信息和媒体传播的背景下展示了使用倾向评分模型的非实验对照组（6.77亿观察值）的高维度调整产生的统计学差异与使用大型随机实验的估计相差无几（ 2.2亿观察）。天生的观察估计者将同伴效应夸大了320％，常用的变量（例如人口统计学）提供了很少的偏差降低，但调整了与焦点行为密切相关的先前行为的量度，将偏差降低了91％。调整超过3,700个以前行为的高维模型提供额外的偏差降低，使得全模型将偏差降低超过97％。这项实验评估表明，个人过去行为的详细记录可以改善对社会影响，信息传播和模仿的研究;这些结果对于一些研究的可信度也是令人鼓舞的，但也是对罕见或新行为研究的警惕。更一般地，这些结果显示了可以使用多大的高维数据集和统计学习技术来改善行为科学中的因果推理。
依赖社会经济网络的个人位置多样性增加了经济产出
地址： http://arxiv.org/abs/1706.04730
作者： Wen-Jie Xie, Yan-Hong Yang, Ming-Xia Li, Zhi-Qiang Jiang, Wei-Xing Zhou (ECUST)
摘要： 从大型多人在线角色扮演博弈（MMORPG）记录的大数据的可用性使我们能够更深入地了解个人网络位置与其经济产出之间的潜在联系。我们使用统计过滤方法从个人的加权友谊网络构建依赖网络。我们调查了13个有向三元组图案中30个不同的图案位置，这些图案代表个体之间的微观依赖。基于图案位置的结构相似性，我们进一步将个体分为不同的组。发现个体的节点位置多样性与其经济产出呈正相关。我们还发现叶节点的经济产出显着低于同一主题中其他节点的经济产出。了解网络结构对社会经济系统经济活动和产出的影响。
用于具有多背包约束的子模块最大化的有效流算法
地址： http://arxiv.org/abs/1706.04764
作者： Yanhao Wang, Yuchen Li, Kian-Lee Tan
摘要： 子模型最大化（SM）已经成为广泛应用的银弹，如影响最大化，数据总结，顶级$ k $代表性查询和建议。在本文中，我们研究了数据流中的SM问题。用于流SM的大多数现有算法仅支持具有基数约束的仅追加模型，考虑到数据新近性问题或更一般的$ d $ -knapsack约束，其不能满足真实世界问题的要求。因此，我们首先提出一种仅适用于$ d $ -knapsack约束（SMDK）的SM的仅追加流式流式算法{\ sc KnapStream}。此外，我们为滑动窗口设计了SMDK的{\ sc KnapWindow}算法以捕获新近度约束。理论上，所提出的算法对于固定数量的背包和子线性复杂度具有恒定的近似比。我们终于评估了我们的算法在两个现实世界数据集中的效率和有效性。结果表明，所提出的算法在批处理设置中的贪婪基线上实现了两个数量级的加速，同时保持了高质量的解决方案。
使用Infomap映射记忆和多层网络中的高阶网络流
地址： http://arxiv.org/abs/1706.04792
作者： Daniel Edler, Ludvig Bohlin, Martin Rosvall
摘要： 通过简化和突出重要的动态模式来理解复杂系统往往需要对高阶网络流进行建模和映射。然而，复杂系统有许多形式，并且需要一系列表示，包括存储器和多层网络，其又要求通用的社区检测算法来揭示流中的重要的模块规则。我们表明，各种高阶网络流表示可以用稀疏的记忆网络来表示，其中多级映射方程可以识别捕获网络流的重叠和嵌套模块。我们推导出应用于稀疏存储器网络的映射方程，并描述其搜索算法Infomap，可以利用稀疏记忆网络的灵活性。它们一起提供了一个通用解决方案，以便通过复杂系统揭示高阶流中的重叠模块化模式。
以核心和多样性揭示社区结构的方式
地址： http://arxiv.org/abs/1706.04829
作者： YunFeng Chang, SeungKee Han, XiDong Wang
摘要： 社区在自然界和社会中是普遍存在的。拥有共同财产的个人经常自行组织以组建社区。在本文中，为避免计算复杂性不足，预先给定的信息和不稳定的结果，我们提出了一种简单有效的方法来加深对复杂系统中社区出现和多样性的理解。通过引入理性随机选择，我们的方法揭示了社区结构隐性确定性和正常多样社区状态。为了演示这种方法，我们用真实世界的系统来测试它。结果表明，我们的方法不仅可以高灵敏度和可靠性地检测社区结构，还可以通过发布核心社区，真实社区，潮汐等方式提供关于隐性确定性社区世界和正常多样社区世界的指导性信息和多样性。这对于在复杂系统中理解，预测和控制各种集体行为至关重要。
打破空间人类住区的新局面 - 全球城市足迹 -
地址： http://arxiv.org/abs/1706.04862
作者： Thomas Esch, Wieke Heldens, Andreas Hirne, Manfred Keil, Mattia Marconcini, Achim Roth, Julian Zeidler, Stefan Dech, Emanuele Strano
摘要： 今天有72亿人居住在地球，到2050年，这一数字将上升到约90亿，其中约70％将生活在城市。因此，了解人类住区发展的驱动力，动态和影响是至关重要的。在这方面的一个关键组成部分是提供人类住区的位置和分布情况的最新和空间一致的地图。在这里，全球城市足迹（GUF）栅格图可以做出宝贵的贡献。新的全球GUF二进制解密掩码显示了迄今为止空前分辨率为0.4 arcsec（$ \ sim12 m $）的空前分辨率，首次提供了整个城市和农村居民点的完整图景。 GUF是通过全自动处理框架（城市足迹处理器（UFP））得出的，该处理框架用于分析2011年收集的超过18万个TanDEM-X和TerraSAR-X雷达图像的全球覆盖，具有3m的地面分辨率-2012。各种质量评估研究一方面根据地面实况数据确定绝对的GUF精度，另一方面与确定的定居点图相比，相对准确度明确地表明了新的全球GUF层的附加价值，特别是关于农村结算模式的代表。通常，GUF层的绝对精度约为85％，最小值约为65％，最大值约为98％。在完全解决方案中，GUF将被公开和免费提供，并且在2.8 arcsec（$ \ sim84m $）的广义版本中的任何非营利（而且非科学）使用。因此，可以预期新的GUF层将在全球城市化和城市周边城市化模式，人口估计或脆弱性评估分析方面脱颖而出。
走向一个字序的理论。评论“依赖距离：自然语言中句法模式的新视角”，Haitao Liu et al
地址： http://arxiv.org/abs/1706.04872
作者： Ramon Ferrer-i-Cancho
摘要： 评论“依赖距离：自然语言中句法模式的新视角”，Haitao Liu et al
复杂网络中共识形成的动态和拓扑方面
地址： http://arxiv.org/abs/1706.04914
作者： Andrés Chacoma, Germán Mato, Marcelo N. Kuperman
摘要： 目前的工作分析了共识形成的特定场景，其中个体在定义行走拓扑的底层网络上进行浏览。与代表作为简单信息的给定意见相关联的共识是通过代理人行走期间的交互产生的，并将各种观点的崩溃表现为一个单一的。我们分析底层网络的拓扑结构和代理之间的相互作用规则如何促进或抑制这种共识的出现。我们发现需要非线性相互作用规则来形成共识，并且在程度分布较窄的网络中更容易实现共识。
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