Arxiv网络科学论文摘要5篇(2018-01-11)

• 不确定图数据库中的风险规避匹配;
• 优先依附：生成网络的通用机制;
• 异质社会互动对群集动态的影响;
• 利用等谱削减揭示社会网络中的层次结构;
• 无标度网络很少见;

不确定图数据库中的风险规避匹配

原文标题： Risk-Averse Matchings over Uncertain Graph Databases

地址： http://arxiv.org/abs/1801.03190

作者： Charalampos E. Tsourakakis, Shreyas Sekar, Johnson Lam, Liu Yang

摘要： 诸如查询传感器网络，分析蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络等大量应用依赖于挖掘不确定图和超图数据库。在这项工作中，我们研究以下问题：给定一个不确定的加权（超）图，我们如何有效地找到一个具有高预期回报和低风险的（超）匹配？这个问题自然会出现在几个重要的应用中，比如在线约会，肾脏交流和团队形成。我们引入了一种新的公式，用于寻找在我们介绍的不确定加权（超）图的一般模型下与最大期望报酬和有界风险的匹配。我们的模型概括了先前工作中使用的概率模型，并且捕获了连续和离散的概率分布，从而允许处理将适当分布的噪声注入（超）边权重的与隐私有关的应用。鉴于我们的优化问题是NP难的，我们把注意力转向设计高效的近似算法。对于不确定的加权图的情况，我们提供了接近最佳运行时间的$ \ frac {1} {3} $ - 近似算法和$ \ frac {1} {5} $ - 近似算法。对于不确定的加权超图的情况，我们提供了$ \ Omega（\ frac {1} {k}）$ - 近似算法，其中$ k $是超图的等级（即，任何超图包含至多$ k $节点），运行几乎（模对数因子）线性时间。我们通过在各种各样的合成实验上测试我们的近似算法来补充我们的理论结果，在这些实验中，我们在一个受控的设置中观察有趣的发现，奖励和风险之间的权衡。我们也提供了一个应用我们的表述，提供可能合作的团队的建议，并具有很高的影响力。

优先依附：生成网络的通用机制

原文标题： Priority Attachment: a Universal Mechanism for Generating Networks

地址： http://arxiv.org/abs/1801.03327

作者： Mikołaj Morzy, Tomasz Kajdanowicz, Przemysław Kazienko, Grzegorz Miebs, Arkadiusz Rusin

摘要： 我们声称网络是根据优先附着机制创建的，我们展示了一个简单的模型，它使用优先连接来生成合成网络和接近经验网络。优先依附是一种概括先前提出的机制的机制，如小世界创造或优先依恋，但我们也观察到它在一系列现实世界网络中的存在。在本文中，我们表明，通过使用优先连接，我们可以生成非常多样化的拓扑网络，以及重新创建经验网络。优先附着机制的另一个优点是对网络形成的潜在过程的简单解释。我们通过对合成网络和经验网络进行数值实验来证实我们的说法。本文的主要贡献是：优先依恋机制的引入和优先级排序的设计：基于优先依恋机制的简单网络生成模型。

异质社会互动对群集动态的影响

原文标题： Effects of heterogeneous social interactions on flocking dynamics

地址： http://arxiv.org/abs/1801.03371

作者： M. Carmen Miguel, Jack T. Parley, Romualdo Pastor-Satorras

摘要： 社会关系表征社会物种之间的相互作用，并可能对集体动物运动产生重要影响。在这里，我们考虑了集体运动的标准Vicsek模型的一种变化，在这个模型中，相互作用是由一个经验主义的无标度拓扑结构来表示的，这个拓扑结构代表了一个异构的社会联系模式。我们观察到模型的有序度受到网络异质性的强烈影响：更多的异构网络显示更有弹性的有序状态;而较少的异质性导致更脆弱的有序状态，可以被足够的外部噪声破坏。我们的结果挑战了以前公认的连接网络上Vicsek模型和平衡XY模型之间的等价关系，并指出了与展现不同对称性的模型可能的等价关系。

利用等谱削减揭示社会网络中的层次结构

原文标题： Uncovering Hierarchical Structure in Social Networks using Isospectral Reductions

地址： http://arxiv.org/abs/1801.03385

作者： Chi-Jen Wang, Seokjoo Chae, Leonid A. Bunimovich, Benjamin Z. Webb

摘要： 我们采用最近发展的等谱网络减少理论来分析多模式社会网络。这个过程使我们能够揭示我们考虑的网络的层次结构以及网络中每种模式的层次结构。此外，通过对这些网络进行动态分析，我们能够分析其结构的演变，使我们能够找到许多其他网络功能。我们将这两种方法都应用于南方妇女数据集，这是研究最多的社会网络之一，并证明这些技术提供了新的信息，这补充了以前的发现。

无标度网络很少见

原文标题： Scale-free networks are rare

地址： http://arxiv.org/abs/1801.03400

作者： Anna D. Broido, Aaron Clauset

摘要： 现代网络科学中的核心要求是现实世界中的网络通常是“无标度的”，这意味着具有度数$ k $的节点的比例遵循幂定律，通常与衰减一样， $ 2 <\ alpha <3 $。然而，这种信念的经验证据来自相对较少数量的现实世界网络。我们通过将最先进的统计工具应用于来自社会，生物，技术和信息来源的近1000个网络数据集的大型语料库，来测试无标度结构的普遍性。我们将幂律模型拟合到每个度数分布，测试其统计合理性，并通过似然比检验将其与非标度模型（例如对数正态分布）进行比较。在整个领域中，我们发现无标度网络是非常罕见的，只有4％表现出最大可能的无标度结构的证据，52％表现出最弱的证据。此外，无标度结构的证据并不是在所有来源中均匀分布的：社会网络最多是无微观无标度的，而少数技术和生物网络则可以称之为无标度的。这些结果破坏了无标度网络的普遍性，揭示了真实世界的网络具有丰富的结构多样性，这可能需要新的思想和机制来解释。

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