- 改进的重力贸易模型：调和宏观经济和网络模型;
- 复用网络上的动态模型的新框架;
- 具有非马尔可夫传输和恢复的网络中的扩展过程的稳定性;
- 共享车辆系统中的定价和优化：排队模型和近似算法;
- 社会网络中的风格化事实：基于社区的静态建模;
- 为什么我们读维基百科;
- soc2seq：社交嵌入满足对话模型;
- 多重网络的光谱聚类方法;
- 检测社交媒体上的仇恨代码;
- 稀疏复杂网络的渗滤波动;
- 转录活动中重尾的性质和起源;
- 排名有影响的传播者是一个不明确的问题;
- 量子概率作为行为概率;
改进的重力贸易模型：调和宏观经济和网络模型
地址： http://arxiv.org/abs/1506.00348
作者： Assaf Almog, Rhys Bird, Diego Garlaschelli
摘要： 国际贸易网络（ITN）的节点和链接分别代表世界国家及其贸易关系，ITN的结构影响全球的关键经济进程，包括全球化，经济一体化，工业生产，以及冲击和不稳定的蔓延。通过简单而准确的模型来表征ITN是一个开放的问题。传统的重力模型使用诸如GDP，地理距离和可能的其他因素等宏观经济特性成功地重现了相关国家之间的贸易量。然而，它预测具有完全或同构拓扑的网络，因此不能再现ITN的高度异质结构。另一方面，最近的最大熵网络模型成功地再现了ITN的复杂拓扑，但不提供关于贸易量的信息。在这里，我们通过引入贸易的增强重力模型（EGM）来整合这两种当前不兼容的方法。 EGM是在最大熵框架内将重力模型与网络方法组合的最简单的模型。通过一个透明度足以普遍适用于任何经济网络的统一原则性机制，EGM提供了一个新的计量经济学框架，其中贸易可能性和贸易量可以通过任何二元和国家宏观经济变量的任何组合来单独控制。该模型成功地再现了ITN的全局拓扑和本地链路权重，节省了协调冲突方法。它还表明任何两个国家交易一定量的概率应遵循几何或指数分布，附加点质量为零量。
复用网络上的动态模型的新框架
地址： http://arxiv.org/abs/1507.00695
作者： Daryl R. DeFord, Scott D. Pauls
摘要： 许多复杂系统具有作为多层网络的自然表示。虽然这些公式保留比标准单层网络模型更多的信息，但是还没有完全开发的用于计算网络度量和关于这些对象的统计的理论。我们介绍一系列由动态应用激发的多重过程的模型，并研究其光谱的理论和计算的属性。我们研究多重扩散和马尔可夫动力学的特殊情况，使用光谱结果来计算它们的收敛速率。我们使用我们的框架来定义一个版本的多重特征向量中心性，它概括了文献中一些现有的概念。最后，我们将我们的运算符与合成和现实世界网络上的结构导出模型进行比较，以帮助描述不同框架所适用的上下文。
具有非马尔可夫传输和恢复的网络中的扩展过程的稳定性
地址： http://arxiv.org/abs/1606.08518
作者： Masaki Ogura, Victor M. Preciado
摘要： 虽然在网络中发生的病毒扩散过程通常使用马尔可夫模型进行分析，其中传输和恢复时间遵循指数分布，但是经验研究表明，在大多数真实情形中，这些时间的分布远不是指数分布。为了克服这个限制，我们首先介绍一个广义扩展模型，允许传输和恢复时间遵循在给定精度内的任意分布。在这种情况下，我们推导广义扩散模型的条件指数快速收敛到无感染的平衡与给定的速率（换句话说，以消除病毒传播），而不依赖于平均场近似。基于我们的结果，我们说明传输/恢复分布的特定形状如何严重影响收敛速度。因此，在实际传播过程中通过指数分布观察到的非指数传输/恢复时间的建模可以在扩展动力学的稳定性分析中引起显着的误差。
共享车辆系统中的定价和优化：排队模型和近似算法
地址： http://arxiv.org/abs/1608.06819
作者： Siddhartha Banerjee, Daniel Freund, Thodoris Lykouris
摘要： 由于复杂的网络外部因素，设计和运行共享车辆系统（自行车共享/汽车共享/骑车共享）比其他资源分配设置更具挑战性：在这样的系统中，改变任何位置的价格会影响整个系统的未来供应非常短的时间。这种外部性被稳态马尔科夫链模型很好地捕获，因此这些外部性被广泛地用于共享车辆系统。然而，使用这样的模型来设计定价策略在计算上是困难的，因为所得到的优化问题是高维和非凸的。我们开发一个一般框架，在这样的系统中设计定价政策，基于一种新的凸放松，我们称为高架流弛豫。我们的方法为广泛的目标函数（吞吐量，收入，福利）提供了第一个高效的算法\ emph {严格近似保证}。对于任何共享车辆系统$ n $车站和$ m $车辆，我们显示一个简单的定价政策与$ 1 +（n-1）/ m $的近似比可以通过我们的放松有效地计算。当$ m / n $，每个车站的平均车辆数量很大时，这种保证是特别有意义的，这在实践中经常是这样。我们的方法的简单性还允许我们将其扩展到更复杂的设置。除了定价之外，共享车辆系统还使得其他控制杠杆能够调节需求和供应：重新平衡空车辆，将车辆重定向到附近车辆等。我们的方法产生了对所有这些问题具有相同近似保证的有效算法，作为特殊情况几个现有的启发式和渐近保证。我们还扩展我们的方法，以在多目标设置中获得双标准保证;我们用Ramsey定价的例子来说明这一点。
社会网络中的风格化事实：基于社区的静态建模
地址： http://arxiv.org/abs/1611.03664
作者： Hang-Hyun Jo, Yohsuke Murase, János Török, János Kertész, Kimmo Kaski
摘要： 过去对社会网络数据集的分析使我们能够对人类社会的许多方面进行实证研究，这些方面通常被称为社会网络的程式化事实，如网络数量的广泛分布，社区的存在，各种混合，和强度拓扑相关。由于整个社会网络的结构在很大程度上尚未被探索，为了更深入地了解人类社会，需要更全面的数据集和风格化事实的建模。现有的动态模型通常需要大量的计算工作，而各种静态建模方法对于显示风格化事实的整个社交网络趋于复杂化。在本文中，为了建模整个社会网络，我们采用一种替代方法，通过设计一个基于社区的静态模型，其中一些社区被随机分配到孤立的节点使用一些合理的假设，使社区大小异质和更大的社区被分配有更小的链路密度和更小的特征链路权重。有了这些少数假设，我们能够生成现实的社交网络，显示大多数风格化的事实，广泛的参数，这反过来可以解释为什么程式化的事实是如此常见的观察。我们还获得各种网络量的分析结果，其结果与数值结果相当。由于我们的基于社区的静态模型易于实现并且易于扩展，因此它可以用作物理，计算机科学和社会科学中的进一步应用的参考系统，基准或测试台。
为什么我们读维基百科
地址： http://arxiv.org/abs/1702.05379
作者： Philipp Singer, Florian Lemmerich, Robert West, Leila Zia, Ellery Wulczyn, Markus Strohmaier, Jure Leskovec
摘要： 维基百科是网络上最受欢迎的网站之一，数百万用户依靠它来满足广泛的信息需求。虽然了解这些需求是什么是至关重要的，以便能够满足他们，但目前还不知道为什么用户访问维基百科。本文的目的是通过将维基百科读者的调查与用户活动的基于日志的分析相结合来填补这一空白。基于最初的一系列用户调查，我们沿着几个维度构建维基百科用例的分类，捕获用户访问维基百科的动机，他们正在寻找的知识的深度，以及他们在访问维基百科之前对感兴趣的主题的知识。然后，我们通过对实况维基百科进行的大规模用户调查，对这些用例的流行程度进行量化，接近30,000响应。我们的分析突出了推动用户访问维基百科的各种因素，例如时事，媒体报道的主题，个人好奇心，工作或学校作业，或无聊。最后，我们将调查回应与维基百科服务器日志中的受访者的数字痕迹进行匹配，从而发现与特定用例相关联的行为模式。例如，对于无聊或随机探索的用户，我们观察到跨主题的长和快节奏的页面序列，而使用维基百科来工作或学习的用户花费更多时间在关于诸如科学的主题的单独文章上。我们的研究结果推进了我们对维基百科的读者动机和行为的理解，并可能影响开发人员旨在改善维基百科的用户体验，编辑努力满足他们的读者的需求，第三方服务（如搜索引擎）提供访问维基百科内容，以及旨在构建诸如推荐引擎的工具的研究者。
soc2seq：社交嵌入满足对话模型
地址： http://arxiv.org/abs/1702.05512
作者： Parminder Bhatia, Marsal Gavalda, Arash Einolghozati
摘要： 虽然喜欢或上传一个移动应用程序上的帖子很容易，但用书面回复的问题要困难得多，这是由于认知负荷带来了有意义的回应以及输入文本的机制。在这里，我们提出一个新颖的文本回答生成模型，超越当前的自动回复和预测文本输入模型，考虑到用户的内容偏好，他们的会话风格的特质，甚至他们的社交图的结构。具体来说，我们开发了两种类型的用于个性化用户交互的模型：基于内容的对话模型，其利用位置和用户信息，以及基于社交图的对话模型，其将基于内容的对话模型与社交图表。
多重网络的光谱聚类方法
地址： http://arxiv.org/abs/1703.05355
作者： Daryl R. DeFord, Scott D. Pauls
摘要： 多路复用网络为复杂系统的研究提供了一个重要的工具，并且最初为单层网络设计的扩展技术是一个重要的研究领域。分析网络的一个最重要的方法是将节点聚集到代表公共连接模式的社区。在本文中，我们将光谱聚类扩展到多重结构，并讨论在尝试定义自然泛化时出现的一些困难。为了分析我们的方法，我们描述三个简单的，合成的多路网络和比较不同的多路复用模型的性能。我们的研究结果表明动态动机模型比发现合适的社区结构动机模型更成功。
检测社交媒体上的仇恨代码
地址： http://arxiv.org/abs/1703.05443
作者： Rijul Magu, Kshitij Joshi, Jiebo Luo
摘要： 社交媒体已成为世界各地数百万人日常生活不可或缺的一部分。它提供了一个表达意见和信仰，传达给大量观众的平台。然而，这种人们可以表达自己的方便性也允许宣传和仇恨言论的大规模传播。为了防止违反社交媒体平台的滥用政策，以及避免自动系统（例如Google对话AI）的侦测，种族主义者已开始使用程式码（「Google行动」）。这涉及到在煽动仇恨的帖子或鸣叫中，用与上下文无关的良性词语代替对社群的引用。例如，用户已经使用单词Googles和Bings分别代表非裔美国人和亚洲人。通过生成发布此类内容的用户列表，我们通过允许我们研究这些集中的用户集的使用模式，从分类微博向前迈进了一步。
稀疏复杂网络的渗滤波动
地址： http://arxiv.org/abs/1703.05528
作者： Ginestra Bianconi
摘要： 我们揭示了波动对稀疏复杂网络渗透的作用。为此，我们考虑节点的初始损伤的两个随机实现，并且我们评估在两种情况下或仅在一种情况下预期保留在网络的巨大组件中的节点的分数。我们的框架包括一个消息传递算法，能够预测单个网络的波动，以及稀疏网络的预期波动的分析预测。这种方法适用于真正的生态和基础设施网络，并且它表现出它们对外部损害的响应的预期波动。
转录活动中重尾的性质和起源
地址： http://arxiv.org/abs/1703.05545
作者： Peter Mathews, Lewis Mitchell, Giang T. Nguyen, Nigel G. Bean
摘要： 现代社交媒体平台促进在线信息的快速传播。诸如社会传染和信息传播的建模现象取决于对信息共享过程的详细了解。在Twitter中，这种情况的一个重要方面发生在转发，用户转播其他用户的tweets。为了提高我们对这些分布的理解，我们分析了转发时间的分布。我们表明，幂指数截止的幂律提供了比先前建议的幂律更好的拟合。我们通过人类行为的突然性和个人对不同任务的优先级来解释这种适应。
排名有影响的传播者是一个不明确的问题
地址： http://arxiv.org/abs/1703.05644
作者： Jain Gu, Sungmin Lee, Jari Saramäki, Petter Holme
摘要： 在网络中找到信息和疾病的有影响力的传播者是一个重要的理论问题，并且是近来相当大的兴趣之一。它几乎完全被表示为节点排名问题 - 根据它们的影响力来识别有影响力的传播者排名节点的方法。在这项工作中，我们显示排名方法不一定工作：最具影响力的节点集取决于集合中的节点数量。因此，接种的$ n $最重要的节点的集合不需要具有与$ n + 1 $最重要的节点的集合相同的任何节点。我们提出了一种量化这种现象的程度和影响的方法，并且表明它在经验和模型网络中是常见的。
量子概率作为行为概率
地址： http://arxiv.org/abs/1703.05691
作者： V.I. Yukalov, D. Sornette
摘要： 我们证明人类决策者的行为概率与量子概率共享许多共同的特征。这并不意味着人类是一些量子物体，而只是表明量子理论的数学适用于人类决策的描述。量子规则用于描述决策的适用性与在不确定性的复合前景的情况下作出决策的重要过程有关。这种过程包括决策者在做出选择时的审议。除了对所考虑的前景的效用的评估之外，真正的决策者也欣赏它们各自的吸引力。因此，人类的选择不仅仅基于前景的效用，而且包括解决效用 - 吸引二元性的必要性。为了证明人类意识真正地与量子理论的规则类似地起作用，我们开发了一种将人类行为概率定义为由量子规则确定的概率的方法。我们显示人类的量子行为概率不仅仅在定性上解释人类决策是如何做的，而且他们预测行为概率的量化值。分析大量的经验数据，我们发现理论预测和观察到的实验数据之间有良好的定量一致性。
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