- 电网对输入波动的敏感性;
- 利用深度学习检测推文中的攻击性语言;
- 人类交流动态的熵度量;
- 死亡峰值和出生谷值之间的耦合。第1部分：证据;
- 死亡峰值和出生谷值之间的耦合。第2部分：显著特征的比较分析;
- 基于近似度分布的分层图抽样算法的改进;
- 通信启发的流行病传播和缓解模型;
- 信息社区内容生产与消费的稳定高效结构;
- 不同规模和特异性的科学社区的网络整合;
- 产品在国际贸易中份额的罐子模型;
电网对输入波动的敏感性
原文标题： Susceptibility of power grids to input fluctuations
地址： http://arxiv.org/abs/1801.04343
作者： Stefan Wieland, Sébastien Aumaitre, Hervé Bercegol
摘要： 随着能源结构中再生资源的不断增加，其间歇性特征对电网稳定性提出了挑战。因此，确定哪些输入波动电网特别容易受到影响至关重要。关注传输网格中的角度稳定性，我们提出了一种线性响应方法，可以产生网格对时间输入波动敏感性的频率分辨度量。这种方法可以应用于任意的传输网格拓扑以及振荡器网络描述的其他设置。
利用深度学习检测推文中的攻击性语言
原文标题： Detecting Offensive Language in Tweets Using Deep Learning
地址： http://arxiv.org/abs/1801.04433
作者： Georgios K. Pitsilis, Heri Ramampiaro, Helge Langseth
摘要： 本文阐述了辨别社交媒体中仇恨内容的重要问题。我们提出了一种检测方案，它是一个递归神经网络（RNN）分类器集合，它包含与用户相关信息相关的各种特征，如用户的种族主义倾向或性别歧视。这些数据连同从文本内容导出的词频矢量一起作为输入馈送到上述分类器。我们的方法已经在公开可用的16k推特语料库上进行了评估，结果证明了其与现有技术解决方案相比的有效性。更具体地说，我们的方案可以成功地将种族主义和性别歧视信息与正常的文本区分开来，并且比当前的最新算法获得更高的分类质量。
人类交流动态的熵度量
原文标题： Entropy Measures of Human Communication Dynamics
地址： http://arxiv.org/abs/1801.04528
作者： Marcin Kulisiewicz, Przemysław Kazienko, Bolesław K. Szymański, Radosław Michalski
摘要： 人际交往通常表现为一个时间的社会网络，并根据其独特性进行评估。我们提出了一套新的基于熵的度量方法，用于在时间社会网络中表示的人类交流动态作为事件序列。使用真实世界的数据集和不同类型的随机交互系列，我们发现真正的人类接触事件总是与随机事件显著不同。这种人类的独特性随着时间的推移而增加，通过所提出的熵度量，我们可以观察在动态社区内发生的社会学过程。
死亡峰值和出生谷值之间的耦合。第1部分：证据
原文标题： Coupling between death spikes and birth troughs. Part 1: Evidence
地址： http://arxiv.org/abs/1801.04533
作者： Peter Richmond, Bertrand M. Roehner
摘要： 在1889 - 1890年的流感大流行之后，医学统计的先驱Jacques Bertillon注意到，大规模死亡高峰之后，大约9个月后的出生数量出现了下降，这大大超过了由于死亡人数过多导致人口变化。另外可以注意到，这个下跌之后几个月后出现了反弹。但是，伯特永已经做了这个观察，并没有进一步探索。自那时以来，这一现象并没有重新审视，同时又出现了几起大规模死亡高峰的新例。这里的目的是分析这些新的案例，以更好地理解这种死亡 - 出生耦合现象。最近发生的死亡高峰是在1918年和1920年流感大流行之后发生的，另外一些是由东京的1923年地震和2001年9月11日的双子塔袭击引发的。我们将看到，第一次事件确实产生了出生时额外下降，而9/11事件则没有。这种差距凸显了担保人的关键作用。在最后一节中，显示了当前耦合如何导致预测;它可以统一解释到目前为止已经单独研究的效果，例如对热浪出生率的影响。因此，在出生率波动随机出现的背后，实际上存在着隐含的解释性因素。
死亡峰值和出生谷值之间的耦合。第2部分：显著特征的比较分析
原文标题： Coupling between death spikes and birth troughs. Part 2: Comparative analysis of salient features
地址： http://arxiv.org/abs/1801.04535
作者： Peter Richmond, Bertrand M. Roehner
摘要： 在第一部分中，我们发现了在流感大流行和地震等灾难性事件之后发生的死亡高峰和出生低谷之间的新的联系。这里我们试图描述一些关键特征。我们引入了一个传递函数，该函数被定义为出生低谷（输出）的幅度除以死亡峰值（输入）的幅度。这有两个特点：它总是小于一个衰减因子，作为死亡峰值幅度的函数，它可以用指数接近于1的幂律来表征。由于许多国家不公布月度数据，仅公布年度数据，因此我们试图扩大分析范围以涵盖这些数据，以及如何确定死亡 - 耦合。最后，我们比较了对突发死亡峰值和常规季节性死亡峰值的响应，例如许多国家每年发生的冬季死亡峰值。
基于近似度分布的分层图抽样算法的改进
原文标题： Enhancing Stratified Graph Sampling Algorithms based on Approximate Degree Distribution
地址： http://arxiv.org/abs/1801.04624
作者： Junpeng Zhu, Hui Li, Mei Chen, Zhenyu Dai, Ming Zhu
摘要： 抽样技术已经成为图相关领域的研究热点之一。由于无标度特性，现有的图采样算法大都倾向于采样复杂网络中的高度或低度节点。无标度意味着不同节点的度数受制于幂律分布。因此，整个采样节点之间的度数有显著差异。在本文中，我们提出了一个近似度分布的概念，并在复杂网络中使用它来设计一个分层策略。我们还开发了两种结合节点选择方法和分层策略的图采样算法。实验结果表明，我们的采样算法保留了不同图的几个属性，并且比其他算法更准确。此外，我们证明了所提出的算法在度数的无偏性方面优于现有的算法，并且比现有技术的FFS和ES-i算法更有效。
通信启发的流行病传播和缓解模型
原文标题： Communication-inspired Model of Epidemic Spreading and Mitigation
地址： http://arxiv.org/abs/1801.04627
作者： Yifan Chen, Yu Zhou, Ross Murch, Tadashi Nakano
摘要： 通过建立信息传播和疫情传播等重要组成部分之间的一一对应关系，提出了一种新型的传播现象和缓解策略。然后，我们提出归一化的总体平均流行率（NEAP）和流行延迟概况（PDP）的概念来描述所有流行病传播路径的相对影响和时间差异，类似于经典的路径损耗和功率延迟描述方法通信中的个人资料随后，我们引入均方根（RMS）时延扩展的度量来度量由多重感染传播路径引起的早期传染动力学畸变。此外，我们还展示了如何从各种交流模块的角度来理解社会和医疗干预。拟议的框架提供了一个直观，连贯，有效的方法来描述疾病爆发，通过运用成熟的传播理论作为分析镜头。
信息社区内容生产与消费的稳定高效结构
原文标题： Stable and Efficient Structures for the Content Production and Consumption in Information Communities
地址： http://arxiv.org/abs/1801.04642
作者： Larry Yueli Zhang, Peter Marbach
摘要： 真实世界的信息社区表现出固有的结构，这种结构体现了对内容制作和消费稳定高效的系统。在本文中，我们通过数学建模和分析来研究这些结构。我们制定了一个社区的通用模型，每个成员决定如何在内容生产和消费之间分配时间，以最大化他们的个人奖励为目标。当纳什均衡达到最大化，社区社会福利最大化时，我们将社区系统定义为“稳定，高效”。在代表社区不同内部关系结构的模型的两种变化下，我们研究形成一个稳定和有效的社区的条件。我们的分析结果显示，“一小名名人生产者”的结构是一个社区的最佳稳定和有效率。这些分析结果为诸如“少数法则”等社会学观察提供了可能的解释，也为如何有效建立和维护信息社区的结构提供了见解。
不同规模和特异性的科学社区的网络整合
原文标题： Network assembly of scientific communities of varying size and specificity
地址： http://arxiv.org/abs/1801.04898
作者： Daniel T. Citron, Samuel F. Way
摘要： 研究人员的合作网络如何围绕一个科学主题进行合作？一个新的领域发生了什么样的社会转型？先前对这些问题的实证研究考察了与几个科学领域相关的合着作者网络的演变，每个领域都有一个特征性的转变，即随着领域的发展，网络结构也发生了一个转变。然而，从历史上看，这样的研究往往依赖于手工注释的数据集，因此只考虑一些学科，对所观察到的结构签名的普遍性提出质疑。为了克服这个局限性并测试这种现象的稳健性，我们使用综合数据集超过189,000篇科学论文，并开发了一个框架，将文章及其作者划分为连贯的，语义相关的小组，代表不同大小和特异性的科学领域。然后，我们使用由此产生的人口领域来研究不断演变的合着作网络的结构。与先前的研究结果一致，我们观察到全球拓扑转换，因为合着网络从一个不连贯的聚合体合并成一个主导网络的密集的巨型连接组件。我们使用单独的，免费的科学文章语料来验证这些结果，并且总体而言，我们发现之前报道的科学领域的相关联合作者网络的特征结构演变在各种大小，范围的大量科学领域和特异性。此外，本研究中开发的框架也可以用于其他的科学计量学环境，以便扩展研究范围，在更广泛的科学领域进行比较。
产品在国际贸易中份额的罐子模型
原文标题： Urn model for products' shares in international trade
地址： http://arxiv.org/abs/1801.04910
作者： Matthieu Barbier, D.-S. Lee
摘要： 随着各国将其贸易产品组合调整为经济发展，国际贸易流量也在不断变化。因此，产品在国际贸易中的份额随时间而变化，反映了不同工业部门之间的资本转移。在这里，我们分析了四十年来世界贸易中数百种产品类别的份额，并且发现产品份额的年度变化服从的标度法，告诉我们资本如何在产品空间中流动和相互作用。提出了一个基于观察到的尺度关系的产品间资本随机转移模型，并将其显示为精确地再现了实证部分的分配。该模型允许分析解决方案以及数值模拟，这些模拟可以预测资本在几个产品类别上的虚拟凝聚，以及何时会发生。在个人层面上，我们的模型发现某些产品是不可预测的，相对于模型预测而言，其增长过剩或不足是与商品性质相关的。
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