- 轨迹驱动的影响力广告牌安置;
- 资源运输的动态调节引致可兴奋单元多层网络的临界性;
- 含时网络中合并感染的风险：一个医院接触网络的案例研究;
- 论公共产品生产者复合种群的多重尺度作用;
- 复杂网络的电流群接近中心性;
轨迹驱动的影响力广告牌安置
原文标题： Trajectory-driven Influential Billboard Placement
地址： http://arxiv.org/abs/1802.02254
作者： Ping Zhang, Zhifeng Bao, Yuchen Li, Guoliang Li, Yipeng Zhang, Zhiyong Peng
摘要： 在本文中，我们提出和研究轨迹驱动的有影响力的广告牌放置问题：给定一组广告牌$ U $（每个与位置和成本有关），轨迹数据库$ \ mathcal {T} $和预算$ L $，目标是在预算内找到一组广告牌，以便放置的广告可以影响最大数量的轨迹。一个核心挑战是多个广告牌在轨迹上具有影响重叠，并且识别和减少影响重叠是至关重要的。在这个挑战之上还有两个约束条件，即与每个广告牌相关的预算约束和非均匀成本，使得这个优化问题更加复杂。我们证明这个问题是NP难的，并且提出了一个基于枚举的算法$（1-1 / e）$近似比和$ O（| \ mathcal {T} | \ cdot | U | ^ {5}）$ time其中$ | \ mathcal {T} | $和$ | U | $分别是轨迹和广告牌的数量。通过利用广告牌影响力的局部属性，我们提出了一个基于分区的框架\ psel。 \ psel将$ U $分成一组小集群，计算每个集群的本地有影响力的广告牌，并合并本地广告牌以生成具有全球影响力的$ U $广告牌。结果，计算成本降低到$ O（| \ mathcal {T} | \ cdot | C_m | ^ 5）$，其中$ | C_m | $是$ U $中最大分区的基数。此外，我们提出了一种“边”的方法来进一步修剪边影响较小的广告牌。 \ bbsel大大降低了\ psel的实际成本，同时达到与\ psel相同的逼近比率。在实际数据集上的实验表明，我们的方法实现了很高的影响力和效率。
资源运输的动态调节引致可兴奋单元多层网络的临界性
原文标题： Dynamic regulation of resource transport induces criticality in multilayer networks of excitable units
地址： http://arxiv.org/abs/1802.02261
作者： Yogesh S. Virkar, Juan G. Restrepo, Woodrow L. Shew, Edward Ott
摘要： 过去的工作表明，如果网络处于“临界状态”，激励是一个平均的，既没有衰减也没有放大，那么可激励单位网络的功能就可以得到增强。在这封信中，我们表明，资源运输动态可以强有力地维持关键制度中的网络动态。更具体地说，我们考虑神经元（节点）和突触（边）的神经网络的例子。我们提出了一个模型，其中突触强度由神经胶质细胞二级网络分布的代谢资源调节。我们发现这个双层网络稳健地保留了临界状态，并在广泛的参数范围内产生幂律分布的雪崩。此外，神经胶质细胞网络保护系统免受局部参数变化和网络结构异质性的不稳定影响。对于同质网络，我们导出了一个简化的三维地图，它再现了整个系统的行为。
含时网络中合并感染的风险：一个医院接触网络的案例研究
原文标题： Risk of coinfection outbreaks in temporal networks: a case study of a hospital contact network
地址： http://arxiv.org/abs/1802.02385
作者： Jorge P. Rodríguez, Fakhteh Ghanbarnejad, Víctor M. Eguíluz
摘要： 我们研究合作社感染的传播在一个经验时间网络的人与人之间的接触，包括医护人员和病人，在医院。该系统表现出相变，导致一个或几个地方分支，取决于连接模式和时间相关性。原有环境中有两个地方性的分支机构和非合作性的情况。然而，感染之间的合作相互作用加强了上部分支，导致了较低的流行门槛和较高的爆发概率。我们展示导致这些差异的微观机制，表征三种不同的风险，并以流感特征为例来说明这一动态。
论公共产品生产者复合种群的多重尺度作用
原文标题： On the role of multiple scales in metapopulations of public good producers
地址： http://arxiv.org/abs/1802.02402
作者： Marianne Bauer, Erwin Frey
摘要： 在多元种群中的多重尺度会引起矛盾的行为：在一个公共产品博弈的概念模型中，由于公共产品生产的健康成本相关的物种可以稳定在混合极限，因为它们仅仅存在秤。这个模型中的尺度涉及一个长度尺度，与单独的补丁相对应，通过移动性相结合，以及用于复制和与当地环境相互作用的单独的时间尺度。与高度混合的高迁移率极限相反，我们发现对于低迁移率，由于随机效应，相互作用率逐渐稳定了这个物种，而空间型态的形成对这种稳定性并不重要。
复杂网络的电流群接近中心性
原文标题： Current Flow Group Closeness Centrality for Complex Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1802.02556
作者： Huan Li, Richard Peng, Liren Shan, Yuhao Yi, Zhongzhi Zhang
摘要： 基于最短路径的当前流量接近中心性（CFCC）比普通的中心性具有更好的判别能力。在本文中，我们将CFCC的概念扩展到加权图中的一组顶点。对于具有$ n $顶点和$ m $边的图，顶点群$ S $的CFCC $ C（S）$等于$ n $与$ S $到所有有效阻力之和的比其他顶点。然后我们研究找到$ k $顶点的组$ S $ * $的问题，这样CFCC $ C（{S ^ *}）$被最大化。我们通过最小化$ C（S ^ *）$的倒数来解决这个问题。证明了这个问题是NP难的，证明了目标函数是单调和超模的。我们提出了两个贪婪算法与可证明的逼近保证。第一种是确定性算法，具有近似因子$ \ left（1 \ frac {1} {e} \ right）$和$ O（n ^ 3）$运行时间;而第二个是具有$ \ left（1 \ \ frac {1} {e} - \ epsilon \ right）$ - approximation和$ \ widetilde {O}（km \ epsilon ^ { - 2}）$的随机算法运行时间为$ \ epsilon> 0 $，其中$ \ widetilde {O}（\ cdot）$表示法隐藏$ {\ rm poly} \ log $因子。模型和实际网络的大量实验表明，我们的算法是有效的和高效的，第二个算法可以扩展到超过一百万个顶点的海量网络。
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