- 世界贸易网中的频繁模式分析;
- GaAN：用于大型时空图学习的门控注意力网络;
- 可持续在线社区在不同规模具有不同的层次结构;
- 劳动力迁移及其经济影响：来自中国社交媒体的视角;
世界贸易网中的频繁模式分析
原文标题： An Analysis of Frequent Patterns in the World Trade Web
地址： http://arxiv.org/abs/1803.07265
作者： Maddalena D'Anna, Alfredo Petrosino
摘要： 本文采用加权网络方法研究世界各国贸易关系网络的经验属性及其随时间的变化。我们表明，大多数国家的特点是贸易联系薄弱;然而，存在着一大批强大关系的国家，因此暗示了核心 - 边结构。世界贸易网（WTW）具有以下特点：有向图连接世界具有贸易关系的国家，目的是根据主题找出其拓扑特征，并孤立其发展背后的关键因素。频繁的模式可以识别要加强的频道或基础设施，并且可以帮助选择最合适的消息路由架构或网络协议。一般来说，频繁的模式被称为{\ it motifs}，过度表现的模式被认为是网络的低级构建模块，并且有助于解释它们的许多特性，在确定它们的动态和演变中扮演着相关的角色。在本文中，三元基元首先通过连接强度来划分网络，然后分别分析分区。 WTW根据图表的权重进行分割，以突出贸易量和世界其他地区大型企业之间的结构差异。作为测试案例，我们分析了2003年至2010年的时期，以显示2007年经济危机的结构性影响。
GaAN：用于大型时空图学习的门控注意力网络
原文标题： GaAN: Gated Attention Networks for Learning on Large and Spatiotemporal Graphs
地址： http://arxiv.org/abs/1803.07294
作者： Jiani Zhang, Xingjian Shi, Junyuan Xie, Hao Ma, Irwin King, Dit-Yan Yeung
摘要： 我们提出了一种新的网络体系结构--Gate Attention Networks（GaAN），用于在图上进行学习。与传统的多头注意机制不同，GaAN使用卷积子网络来控制每个注意头的重要性。我们证明了GaAN对归纳节点分类问题的有效性。此外，以GaAN作为构建模块，我们构建图门控复发单元（GGRU）来解决交通速度预测问题。在三个真实世界的数据集上进行的大量实验表明，我们的GaAN框架在两项任务上都达到了最新的结果。
可持续在线社区在不同规模具有不同的层次结构
原文标题： Sustainable Online Communities Exhibit Distinct Hierarchical Structures Across Scales of Size
地址： http://arxiv.org/abs/1803.07387
作者： Yaniv Dover, Jacob Goldenberg, Daniel Shapira
摘要： 网上社区以多种形式和规模存在，并且是个人和组织的重要影响力来源。然而，对于为什么一些在线社区是可持续的，而另一些则不再存在的理解有限。我们发现那些不能保持典型的等级社会结构的社区在平衡尺度上的凝聚力并不存在，并且可以与表现出这种平衡并长期存在的社区区分开来。此外，在对10,122个现实生活在线社区的分析中，共有134,747个成员在十多年的时间里，我们发现在其生命的前30天对社区社交圈结构进行映射足以预测生存的社区未来10年。通过改变校准时间框架，允许预测能力的社会结构的方面在社区一生的头几个月内出现和凝视。
劳动力迁移及其经济影响：来自中国社交媒体的视角
原文标题： Workforce migration and its economic implications: A perspective from social media in China
地址： http://arxiv.org/abs/1803.07509
作者： Xiaoqian Hu, Junjie Wu, Jichang Zhao
摘要： 即使在现代社会，劳动力仍然是社会生产的最基本要素。它的迁移，特别是对中国等发展中经济体的迁移，在生产资源重新分配方面发挥了强有力的作用，并为理解社会经济问题提供了有前景的代理。然而，由于周期长，成本高，粒度粗，常规调查在综合分析中面临着挑战。近几十年来，随着智能手机和移动设备的渗透，蓬勃发展的社交媒体基本上打破了时空约束，并且能够持续感知大量个人的实时移动性。在这项研究中，我们证明，类似于自然休克，春节文化上推动了工作场所和家乡之间的劳动力旅行，并且社交媒体的轨迹足迹打开了一个空前丰富和细粒度的窗口，以探索国家级劳动力的法律移民。为了解中国城市间劳动力转移流量的核心驱动力，我们将预测模型引入反映移民收益和成本的各种指标。我们发现城市GDP（国内生产总值）和旅行时间是帮助进行预测的两个很好的指标。通过对轨迹进行聚类，可以揭示多样化的移民模式，这有助于理解中国城市在自身发展和区域经济发展中的不同作用。这些模式被进一步解释为主观意愿寻求个人利益和当地劳动力市场能力要求的联合效应。我们的研究表明，社会媒体与宏观经济行为之间的不可忽视的纠缠可能对社会经济问题的政策制定有所洞察。
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