- 竞争联盟模型中的接口网络;
- 移动电话记录为基于活动的旅行需求模型提供支持：MATSim用于研究巴塞罗那的警戒线收费政策;
- 网络社会的网络中带有确认偏见的信息传播;
- 分类的文化演进;
- 复杂网络中社区数量识别和社区结构检测;
- SybilFuse：结合局部属性和全局结构来执行健壮的Sybil检测;
- 复杂网络上非线性噪声选举模型的解析和数值研究;
- 利用网络分析中的对称性;
- 模拟未来雄安新区的城市发展：即将到来的中国大城市;
- 人类痕迹的数学分析：大减速;
- 网络理论中的Pearson相关系数：一个评论;
- 网络中的广义富人俱乐部排序;
竞争联盟模型中的接口网络
原文标题： Interface networks in models of competing alliances
地址： http://arxiv.org/abs/1612.09282
作者： T. A. Pereira, J. Menezes, L. Losano
摘要： 我们研究May-Leonard随机模型的一个子集，其中包含任意的偶数个物种，这导致了两个竞争性伙伴关系的出现，这些伙伴之间没有区别。通过进行一系列准确的数值随机模拟，我们显示联盟互相竞争，形成由空地接口界定的空间域。我们在一维和二维空间中用数值方法求解与随机模型相关的平均场方程。我们证明静态界面剖面呈现出与远离界面核心的敌对联盟物种的渐近空间分布有关的拓扑性质。最后，我们引入一种理论方法来模拟使用离散对称性自发破坏的稳定界面的形成。我们表明，这里首次提出的孤子拓扑模型提供的所有结果都与随机模拟一致，并且可以用作理解自然界复杂生物多样性的工具。
移动电话记录为基于活动的旅行需求模型提供支持：MATSim用于研究巴塞罗那的警戒线收费政策
原文标题： Mobile phone records to feed activity-based travel demand models: MATSim for studying a cordon toll policy in Barcelona
地址： http://arxiv.org/abs/1803.06375
作者： Aleix Bassolas, Jose J. Ramasco, Ricardo Herranz, Oliva G. Cantu-Ros
摘要： 基于活动的模型似乎是对传统的基于旅行和基于旅程的四阶段模型的局限性的回答。基于活动的模型的基本假设是，旅行需求来源于进行日常活动的人。这就是为什么它们包含时间，人员和家庭的一致表示，时间依赖路由以及对旅行需求和流量的微观模拟。尽管他们有潜力模拟交通需求管理政策，但其实际应用仍然有限。其中一个主要原因是这些模型需要大量非常详细的输入数据，这些数据很难通过调查获得。但是，移动设备的普遍使用带来了宝贵的新数据源。这里介绍的工作有一个双重目标：首先，展示移动电话记录支持基于活动的交通模型的能力;其次，主张使用基于活动的模型来估计交通需求管理政策影响的优势。巴塞罗那大都市区的活动日记由手机记录重建。然后将这些信息用作建立城市运输MATSim模型的输入。模型校准和验证过程证明了获得的活动日记的质量。然后研究了适用于城市两个不同地区和不同时间的警戒线收费政策可能产生的影响。我们的结果显示了在每个考虑的情景中修改模态份额的方式。评估政策在总体和旅行者层面的影响的可能性，以及该模型捕捉超出警戒线收费区域政策影响的能力，证实了基于活动的模型在评估交通需求管理政策方面的优势。
网络社会的网络中带有确认偏见的信息传播
原文标题： Spread of Information with Confirmation Bias in Cyber-Social Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1803.06377
作者： Yanbing Mao, Sadegh Bolouki, Emrah Akyol
摘要： 本文提供了一个模型来调查在彼此通信的代理商的网络社会网络上传播的信息。这里考虑的网络社会网络包括个人和新闻机构。每个人都有一个以标量为代表的信念。个人从新闻机构接收信息更接近他们的信念，确认偏差明确纳入模型。所提出的网络社会网络动力学来自DeGroot-Friedkin模型，其中个人的意见更新机制是其先天意见，他的邻居在前一时间步骤的意见（从社会网络获得）的凸面组合，以及来自他所关注的网络新闻机构的意见。相互依存的社交和网络网络的特征在本质上是截然不同的：社会网络依赖于信任，因此依赖于静态，而新闻机构则是高度动态的，因为它们被加权为个体国家与新闻机构之间距离的函数以解释确认偏差。表征了上述动力学收敛到独特平衡的条件。提供了非线性和线性状态相关权函数下稳态值的估计和精确计算。最后，在着名的Krackhardt建议网络的背景下，对新闻机构意见中的两极分化对舆论演变的影响进行了数字分析。
分类的文化演进
原文标题： Cultural Evolution of Categorization
地址： http://arxiv.org/abs/1803.06588
作者： Pablo Andres Contreras Kallens, Rick Dale, Paul E. Smaldino
摘要： 分类是心智的基本功能，对认知系统的其他部分有着广泛的影响。在人类中，类别是在心智之间共享和交流的，因此需要在人口层面进行解释。在本文中，我们讨论了分类文化演进的研究现状。我们首先描述需要演化解释的类别的关键属性。然后，我们回顾分类演化的计算建模和实验室研究，包括他们的主要见解和局限性。最后，我们讨论了理解分类的文化演进的剩余挑战。
复杂网络中社区数量识别和社区结构检测
原文标题： Recognizing number of communities and detecting community structures in complex networks
地址： http://arxiv.org/abs/1803.06591
作者： Hongjue Wang, Tao Wang
摘要： 本文讨论了识别社区的数量和检测复杂网络的社区结构。作为一种直观可行的算法，块模型已成功应用于复杂网络中的社区结构检测。为了测量块模型的质量，我们首先定义一个目标函数WQ值。为了获得网络的块模型B，GSA算法被应用于借助于随机密钥来优化WQ。在块模型B上执行进程AO（Add Ones）和RO（Removing Ones）之后，可以清楚地识别网络的社区数量。此外，基于块模型的优点，节点的排序顺序与社区的排序顺序一致，因此提出了一种新的模糊边界检测算法用于社区结构检测，并成功应用于一些具有代表性的网络。最后，实验结果证明了该算法的可行性。
SybilFuse：结合局部属性和全局结构来执行健壮的Sybil检测
原文标题： SybilFuse: Combining Local Attributes with Global Structure to Perform Robust Sybil Detection
地址： http://arxiv.org/abs/1803.06772
作者： Peng Gao, Binghui Wang, Neil Zhenqiang Gong, Sanjeev R. Kulkarni, Kurt Thomas, Prateek Mittal
摘要： Sybil攻击正变得越来越普遍，并对在线社交系统构成重大威胁;一个单一的对手可以在系统中注入多个共谋身份以危及安全和隐私。最近的作品利用基于社会网络的信任关系来抵御Sybil攻击。然而，现有的防御措施是基于对网络结构的过于简单的假设，而这些假设并不一定适用于现实世界的社会网络。认识到这些局限性，我们提出了SybilFuse，这是Sybil检测的纵深防御框架，当时过于简单的假设被放宽了。 SybilFuse通过首先训练本地分类器来计算节点和边的本地信任分数，然后通过加权随机游走和环路信任传播机制通过全球网络结构传播本地分数，采用集体分类方法。我们评估了合成网络和真实网络拓扑结构的框架，其中包括一个包含20M节点和265M边的大型标签Twitter网络，并展示了SybilFuse显著优于最先进的方法。特别是SybilFuse在排名靠前的节点中达到Sybil覆盖率的98％。
复杂网络上非线性噪声选举模型的解析和数值研究
原文标题： Analytical and numerical study of the non-linear noisy voter model on complex networks
地址： http://arxiv.org/abs/1803.06861
作者： A.F. Peralta, A. Carro, M. San Miguel, R. Toral
摘要： 我们使用特定的非线性依赖性来研究嘈杂的选民模型，考虑个体之间的集体互动。所得到的模型在全部到所有耦合配置以及大约在一些随机网络环境下完全解决。在全部设置中，我们发现非线性相互作用引起“善意”的相变，与模型的线性形式相反，在热力学极限下存活。复杂网络的主要作用是转移过渡线并修改有限尺寸依赖关系，这种修改可以通过引入有效系统大小来捕获，随着网络的异构度降低。概率分布的矩的非平凡的有限尺寸依赖性来自我们的处理，但是平均场指数是在热力学极限中获得的。这些理论预测已被随机过程的数值模拟所证实。
利用网络分析中的对称性
原文标题： Exploiting symmetry in network analysis
地址： http://arxiv.org/abs/1803.06915
作者： Ruben J Sanchez-Garcia
摘要： 几乎所有的网络分析都涉及顶点对或顶点本身之间的结构度量或度量。现实世界网络中存在的大量冗余被这些措施所遗留下来，并且这具有尚未完全普遍地探索的实际后果，也没有被网络从业者系统地利用。在这里，我们开发了一个完整的框架来研究和量化冗余对任意网络测量的影响，并解释如何在实践中利用冗余，例如在几个现实世界的网络中实现显著的无损压缩和计算缩减比率， 。
模拟未来雄安新区的城市发展：即将到来的中国大城市
原文标题： Simulating the future urban growth in Xiongan New Area: a upcoming big city in China
地址： http://arxiv.org/abs/1803.06916
作者： Xun Liang
摘要： 中国于1717年4月1日在河北建立了雄安新区。因此，北京西南110公里处会出现一个新的城市。对于转移北京的非资本功能，雄安新区具有重大而重要的历史意义。模拟雄安新区的城市动态可以帮助规划人员决定在哪里建设新城市，并进一步管理未来的城市发展。然而，只有一点研究重点放在了雄安新区未来的城市发展。此外，以前的模型无法模拟雄安新区的城市动态。因为这些模型没有原始的高密度城区来学习转换规则。在本研究中，我们提出了一个C-FLUS模型来解决这些问题。该框架通过耦合改进的元胞自动机（CA）来实现。在CA模型中提出了一种精心设计的基于局部最大值的随机种子种子机制，以更好地模拟新城市的发生。通过对当前驱动力的分析，C-FLUS可以检测到雄安新区不同情景下的潜在启动区和模拟城市发展情况。我们的研究表明，新城市最有可能发生在雄县西北部，并将迅速延伸至荣成和安新，直至几乎覆盖雄安新区的北部。此外，该方法可以帮助规划人员评估在雄安新区城市扩张的影响。
人类痕迹的数学分析：大减速
原文标题： Mathematical Analysis of Anthropogenic Signatures: The Great Deceleration
地址： http://arxiv.org/abs/1803.06935
作者： Ron W. Nielsen
摘要： 数学分析人类痕迹（影响和活动）的分布。目的是了解人类世代，并了解是否可以使用人为签名来确定其开始。共分析了23个痕迹，结果显示在31个图中。这些特征中的一些含有不可区分的天然成分，但其中大多数是纯粹的人为起源。我们非常小心地确定了突然加速，这可以用来确定人类世纪的开始。分析结果可以总结为三个结论。 1.人为特征不能用来确定人类世代的开始。 2. 1950年左右没有突然的大幅加速，或任何其他时间。人类签名的特征是20世纪下半叶的大减速。伟大的减速表明朝着可持续的未来逐步迈进。
网络理论中的Pearson相关系数：一个评论
原文标题： Pearson's correlation coefficient in the theory of networks: A comment
地址： http://arxiv.org/abs/1803.06937
作者： Zafar Ahmed, Sachin Kumar
摘要： 在统计中，Pearson相关系数$ r_ {x，y} $确定两个变量之间的线性相关程度，并且已知$ 1 \ le r_ {x，y} \ le 1 $。在网络理论中，在[PRL {\ bf 89} 208701（2002）]中提出的度度相关系数$ r_ {j，k} $的有趣表达式已被使用。我们证明建议的表达式总体上不正确，而应该使用常规形式。
网络中的广义富人俱乐部排序
原文标题： Generalized Rich-Club Ordering in Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1803.07000
作者： Matteo Cinelli
摘要： 富人俱乐部排序是指高度节点的趋势比预期更加相互关联。在本文中，我们考虑富裕俱乐部排序的概念，并将其推广到不同于节点度量和非结构度量（即节点元数据）的结构度量。然后根据所使用的系数和适当的空模型（链接重新连接与元数据重新换算）来讨论考虑富裕俱乐部排序（RCO）与结构和非结构性措施的差异。一旦为广义富裕俱乐部排序（GRCO）的评估定义了一个框架，我们就会在具有节点元数据的真实网络中调查这种现象。通过考虑节点丰富度的不同概念，我们比较了结构化和非结构化的富裕俱乐部排序，观察了有关网络节点的外部信息如何能够验证网络系统中精英的存在。
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