- 高分辨率电力中断数据的探索性分析揭示了电网可靠性的空间和时间异质性;
- 用于链路预测的图特征学习和特征提取技术综述;
- 基于空间和意见动态组件的网络生成和演化;
- 用于电气化群落抗震弹性评估的基于主体的模型;
- 选择随机网络中的重要节点的有效采样;
- 犯罪的空间集中和时间规律;
- 探索跨学科在物理学中的作用：成功，才能和运气;
- 考虑社区的网络增长模型用于综合社会网络生成;
- 使用搜索查询欺骗性和广义岭回归估计流感发病率;
- 量化信息在政治交流网络中传播的回声室效应;
- 经济物理学：30年后仍非主流？;
高分辨率电力中断数据的探索性分析揭示了电网可靠性的空间和时间异质性
原文标题： Exploratory analysis of high-resolution power interruption data reveals spatial and temporal heterogeneity in electric grid reliability
地址： http://arxiv.org/abs/1901.03330
作者： Laurel N. Dunn, Michael D. Sohn, Kristina Hamachi Lacommare, Joseph H. Eto
摘要： 现代电网监控设备使公用事业公司能够收集电力中断的详细记录。汇总这些数据以计算公开报告的度量，描述网格性能的高级特征。目前的工作探索了可以从公共数据中获得的洞察力的深度，以及通过聚合失去对网格性能异质性的可见性的影响。我们提供了一项探索性分析，研究了三年的高分辨率电力中断数据，这些数据是通过在美国西部的公用事业网站上实时发布的存档信息收集的。我们报告了各个电源中断的大小，频率和持续时间，以及总体可靠性指标的时空变化。我们的结果表明，网格性能的指标可以在数量级上在空间和时间上变化，揭示了公开报告指标中未证明的异质性。我们表明，对细粒度信息的有限访问为进行详细的政策分析提供了实质性障碍，并讨论了更广泛的数据访问如何有助于回答迄今为止文献中尚未解答的问题。鉴于有关电网性能是否足以支持社会需求的公开问题，我们建议建立路径，以提供高分辨率电力中断数据，以支持政策研究。
用于链路预测的图特征学习和特征提取技术综述
原文标题： Review on Graph Feature Learning and Feature Extraction Techniques for Link Prediction
地址： http://arxiv.org/abs/1901.03425
作者： Ece C. Mutlu, Toktam A. Oghaz
摘要： 研究网络来预测新兴的相互作用是网络科学和机器学习这两个领域的共同研究问题。预测网络中未来或缺失关系的问题称为链路预测。机器学习研究主要将此问题作为聚类或分类任务来解决。通过机器学习模型接近网络数据集可能涉及一些障碍，包括未定义的欧氏距离，提取适当的特征，由于真实网络的稀疏性导致的不平衡数据类，或者将图嵌入低维向量空间同时保留要研究的结构网络。广泛的研究从不同方面和提出的方法研究了这些问题，其中一些方法可能对特定应用非常有效，但不能作为全球解决方案。在本次调查中，我们回顾了链路预测问题核心的通用技术，可以在实践中结合特定领域的启发式方法。据我们所知，这项调查是第一项综合性研究，它考虑了所有提到的关于研究网络和通过机器学习模型接近它们的挑战。我们基于相似性度量，最大似然方法，概率方法和图表示学习，为网络数据集的特征提取技术提供了多样化的研究。我们的其他贡献包括提出一种分类法来对链路预测方法进行分类，并继续引入有价值的网络数据集，以研究链路预测问题。我们的最终贡献是讨论并提出一些模型，包括多流特征学习模型，以利用局部和准局部网络提取技术与图表示学习相结合的优势。
基于空间和意见动态组件的网络生成和演化
原文标题： Network generation and evolution based on spatial and opinion dynamics components
地址： http://arxiv.org/abs/1901.03426
作者： André C. R. Martins
摘要： 本文提出了一种基于Metropolis模拟的空间网络演化模型。该模型使用能量函数，该函数取决于节点之间的距离和所述的偏好。代理使用CODA模型影响他们的网络邻居意见。这意味着每个代理商在两个选项之间具有偏好，基于其概率评估哪个选项是最佳选项。该算法为观察问题以及这些网络的时间动态生成真实的网络。描述了随着温度降低从随机状态到有序状态的转变。基于能量的空间和意见分量的相对强度出现不同类型的网络。
用于电气化群落抗震弹性评估的基于主体的模型
原文标题： Agent-Based Recovery Model for Seismic Resilience Evaluation of Electrified Communities
地址： http://arxiv.org/abs/1901.03445
作者： Li Sun, Bozidar Stojadinovic, Giovanni Sansavini
摘要： 在本文中，介绍了一种基于主体的框架，用于量化电力供应系统（EPSS）及其所服务的社区的地震恢复能力。在该框架内，EPSS发电和输电能力的损失和恢复以及来自服务社区的电力需求用于评估在损害吸收和恢复过程期间的电力不足。使用地震脆弱性函数评估EPSS组件和社区建筑环境的损坏。使用地震恢复功能评估社区电力需求的恢复。但是，震后EPSS恢复过程使用基于主体的模型与两个代理（EPSS操作员和社区管理员）建模。 EPSS-Community系统的弹性使用直接的，与EPSS相关的，与社会相关的社区相关指标进行量化。进行参数研究以量化不同地震危险情景，代理特征和电力调度策略对EPSS-社区地震恢复力的影响。基于主体的建模框架的使用使得能够合理地制定震后恢复阶段，并强调了EPSS与社区之间在恢复过程中的相互作用，而这种相互作用尚未在迄今为止开发的弹性模型中进行量化。此外，它表明不同的社区部门的弹性可以通过不同的电力调度策略来增强。建议的基于主体的EPSS-社区系统弹性量化框架可用于制定更好的社区和基础设施系统风险治理策略。
选择随机网络中的重要节点的有效采样
原文标题： Efficient Sampling for Selecting Important Nodes in Random Network
地址： http://arxiv.org/abs/1901.03466
作者： Haidong Li, Xiaoyun Xu, Yijie Peng, Chun-Hung Chen
摘要： 我们考虑在随机网络中选择重要节点的问题，其中节点以某些转移概率随机地彼此连接。节点重要性的特征在于通过网络定义的马尔可夫链中的相应节点的静态概率，如在Google的PageRank中。与确定性网络不同，随机网络中的转移概率是未知的，但可以通过采样来估计。在贝叶斯学习框架下，我们应用一阶泰勒展开和正态近似，以提供静态概率的计算上有效的后验近似。为了最大化正确选择的概率，我们提出了一种动态采样程序，它不仅使用不同节点之间某些交互参数的后验均值和方差，而且还使用静态概率相对于每个交互参数的灵敏度。数值实验结果证明了所提出的采样程序的优越性。
犯罪的空间集中和时间规律
原文标题： Spatial concentration and temporal regularities in crime
地址： http://arxiv.org/abs/1901.03589
作者： Marcos Oliveira, Ronaldo Menezes
摘要： 虽然犯罪与不同的社会经济因素有关，但无论城市的特殊性如何，它都表现出显著的规律性。在本章中，我们考虑了犯罪活动的两个基本方面的两个基本规律：时间和空间。一个多世纪以来，我们知道（1）城市内的犯罪发生率不均衡，（2）一年中的特定时期犯罪率达到顶峰。在这里，我们描述了犯罪在空间上集中并表现出时间规律的倾向。我们从城市的复杂系统角度研究这些现象，考虑城市现象中空间异质性和非平稳性的可能性。
探索跨学科在物理学中的作用：成功，才能和运气
原文标题： Exploring the Role of Interdisciplinarity in Physics: Success, Talent and Luck
地址： http://arxiv.org/abs/1901.03607
作者： Alessandro Pluchino, Giulio Burgio, Andrea Rapisarda, Alessio Emanuele Biondo, Alfredo Pulvirenti, Alfredo Ferro, Toni Giorgino
摘要： 尽管跨学科经常被吹捧为现代研究的必要性，但关于部门科学与跨学科科学的相对影响的证据充其量只是定性的。在本文中，我们利用美国物理学会的书目数据集来量化跨学科在物理学中的作用，以及人才和运气在科学事业中取得成功的作用。我们通过物理学和天文学分类计划（PACS）分析30年（1980-2009）标记论文及其作者的时期，以表明某种程度的跨学科性对于取得成功是非常有帮助的。文章数量或引文分数。我们还提出了基于主体的出版物 - 声誉 - 引用动力学模型，再现了APS数据集中观察到的趋势。一方面，结果突出了随机性和意外发现在实际科学研究中的关键作用;另一方面，他们阐明了反直觉的效果，表明最有才华的作者不一定是最成功的作家。
考虑社区的网络增长模型用于综合社会网络生成
原文标题： A Community-aware Network Growth Model for Synthetic Social Network Generation
地址： http://arxiv.org/abs/1901.03629
作者： Furkan Gursoy, Bertan Badur
摘要： 本研究提出了一种名为ComAwareNetGrowth的新型网络增长模型，旨在模拟真实世界社会网络的演化。该模型在离散时间内工作。在每个时间步长，基于（i）随机图模型，（ii）优先连接模型，（iii）三角闭合模型，（iv）四边闭合模型，在（a）现有节点之间或（b）现有节点和新节点之间，创建（I）社区内或（II）网络内的任何地方的一条新的连边。参数控制在链接创建中使用特定机制的概率。空手道和加州理工学院社会网络的实验结果表明，该模型能够根据聚类系数，模块性，平均路径长度，直径和幂律指数来模拟真实社会网络。进一步的实验表明，ComAwareNetGrowth模型能够生成具有不同统计数据的各种合成网络。
使用搜索查询欺骗性和广义岭回归估计流感发病率
原文标题： Estimating influenza incidence using search query deceptiveness and generalized ridge regression
地址： http://arxiv.org/abs/1901.03677
作者： Reid Priedhorsky (1), Ashlynn R. Daughton (1 and 2), Martha Barnard (3), Fiona O'Connell (3), Dave Osthus (1) ((1) Los Alamos National Laboratory, (2) University of Colorado Boulder, (3) Minnetonka Public Schools)
摘要： 季节性流感有时是一种令人惊讶的令人震惊的疾病，每年导致数千人死亡以及更多的额外发病率。及时了解爆发状态对于管理有效的反应很有价值。现有技术水平是使用亲自患者接触来收集这些知识。虽然准确，但这是耗时且昂贵的。这促使人们对使用互联网活动痕迹的新方法进行调查，这是基于对健康状况进行观察导致互联网数据信息特征的理论。这些方法有可能被活动痕迹所欺骗，这些活动痕迹与疾病发生率具有巧合而非信息的关系;据我们所知，这种风险尚未定量探索。我们使用线性回归评估了流感发病率估计的不同欺骗性的模拟和实际活动痕迹。我们发现欺骗性知识确实减少了此类估计中的错误，它可能有助于自动选择的功能与需要人工策划的功能相比或更好，并且从Wikipedia文章类别树派生的语义距离度量可用作有用的代理欺骗性。这表明疾病发病率估计模型不仅应包含有关互联网特征如何映射到发病率的数据，还应包含用于估计特征欺骗性的其他数据。通过这样做，我们可以在使用互联网数据进行准确，可靠的疾病发病率估计的道路上再迈一步。这种能力将通过降低成本和增加此类估计的及时性来改善公共健康。
量化信息在政治交流网络中传播的回声室效应
原文标题： Quantifying echo chamber effects in information spreading over political communication networks
地址： http://arxiv.org/abs/1901.03688
作者： Wesley Cota, Silvio C. Ferreira, Romualdo Pastor-Satorras, Michele Starnini
摘要： 在线社会网络中的回声室，用户更喜欢只与意识形态一致的同伴进行互动，被认为有助于错误信息传播并促进政治话语的激演化。在本文中，我们测量回声室对政治通信网络中信息传播现象的影响。我们挖掘了1200万条Twitter消息，重建了一个网络，用户可以在这个网络中交换与前巴西总统迪尔玛·罗塞夫弹劾有关的意见。我们定义了一个连续的极化参数，它允许量化回声室的存在，反映在两个相似大小的社区中，具有弹劾过程的相反视图。通过简单的扩散模型，我们表明用户传播其产生的内容的能力，通过相关的可扩展性来衡量，很大程度上取决于它们的极化。表达支持弹劾情绪的用户平均能够向表达反弹劾情绪的用户传递更多的信息。此外，用户的可扩展性与所达到的受众的政治两极分化的多样性密切相关。我们的研究结果表明，政治两极分化可能阻碍信息在在线社交媒体上的传播，并揭示了允许打破回声室的机制。
经济物理学：30年后仍非主流？
原文标题： Econophysics: Still fringe after 30 years?
地址： http://arxiv.org/abs/1901.03691
作者： Jean-Philippe Bouchaud
摘要： 关于“经济物理学”过去和未来的一些个人反思，即将发表在“欧洲物理学新闻”杂志。
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