- 北京城市形态分形维数增长曲线建模;
- 通过局部过程的属性网络增长;
- 支持新闻和社交媒体信任过程的框架;
- 异构代理状态依赖网络稳定性分析的一个简单框架;
- 为什么回声室形成和网络干预失败：选择超过动态网络中的影响;
- 主特征向量局部网络中的特征值交叉;
- 社区检测的凸松弛方法;
- 能量负荷有效混合的平均场控制;
- 基于Blackwell优势的分层社会网络自适应合并;
- 利用非回溯矩阵的主要特征值识别谣言来源;
- 时间尺度和拓扑结构在复杂网络动态中的作用;
- 真实复杂网络上渗流的模糊相变;
北京城市形态分形维数增长曲线建模
原文标题： Modeling Growth Curve of Fractal Dimension of Urban Form of Beijing
地址： http://arxiv.org/abs/1608.02053
作者： Yanguang Chen, Linshan Huang
摘要： 城市形态的分形维数的增长曲线具有压缩效应，可以用S形函数来描述。西方国家城市形态的分形维数增长可以用玻尔兹曼方程和逻辑函数来模拟。然而，这些模型不能很好地应用于中国首都北京市的分形维数增长曲线。本文采用实验方法寻找中国城市形态分形维数增长曲线的参数模型。通过统计分析，数值分析和比较分析，我们发现二次Boltzmann方程和二次Logistic函数可以用来表征北京城市土地利用格局的分形维数随时间的增加。这些模型也适用于中国北方的许多城市。为了将经验模型转化为理论模型，我们尝试构建城市演化的空间置换动力学模型，从中推导出城市分形维数增长的逻辑模型。这些模型可用于预测中国城市增长的速度和上限。特别是，这些模型可以用来揭示中国城市的分形增长与西方城市的分形增长之间的异同。
通过局部过程的属性网络增长
原文标题： Growing Attributed Networks through Local Processes
地址： http://arxiv.org/abs/1712.10195
作者： Harshay Shah, Suhansanu Kumar, Hari Sundaram
摘要： 本文提出了一种归因网络增长模型。尽管知道个人使用有限的资源与其他人建立联系，但我们缺乏对局部和资源约束机制如何解释现实世界网络中丰富结构属性的出现的理解。我们做了三个贡献。首先，我们提出了一个简洁而准确的归因网络增长模型，它共同解释了度内分布，局部聚类，聚类度关系和属性混合模式的出现。其次，我们的模型基于有偏差的随机游走，并使用本地过程形成边而无需借助全球网络信息。第三，我们考虑了多种社会学现象：有限理性，结构约束，三元闭合，属性同质性和优先依恋。我们的实验表明，所提出的属性随机游走（ARW）模型准确地保留了六个真实世界网络的网络结构和属性混合模式;它改进了八种最先进模型的性能，具有2.5-10倍的统计显著性。
支持新闻和社交媒体信任过程的框架
原文标题： A Framework to Support the Trust Process in News and Social Media
地址： http://arxiv.org/abs/1810.00132
作者： Carlos Laufer, Daniel Schwabe
摘要： 当前社会受到在线信息传播的严重影响，包含各种各样的声明，通常出现在新闻报道，推文和社交媒体帖子中。根据代理商对索赔的信任，根据用户的不同，他们可能被视为“真实”或“虚假”。在本文中，我们讨论了内容信任和信任过程的概念，并提出了一个描述信任过程的框架，它可以支持各种可能的内容信任模型。
异构代理状态依赖网络稳定性分析的一个简单框架
原文标题： A Simple Framework for Stability Analysis of State-Dependent Networks of Heterogeneous Agents
地址： http://arxiv.org/abs/1810.00135
作者： S. Rasoul Etesami
摘要： 具有状态依赖性切换类型的多智能体网络系统的稳定性和分析一直是控制，社会科学和许多其他相关领域中的基础和长期挑战。一旦考虑到潜在代理/动态的不对称性或异质性，这些已经很复杂的系统就变得更加复杂。尽管在传统网络决策系统的分析方面取得了广泛进展，其中网络演化和状态动态由独立或弱耦合过程驱动，但大多数现有结果未能解决网络和状态动态高度耦合和演化的多代理系统。关于异构代理的现状。受社会科学中这种动态的众多应用的推动，在本文中，我们为在复杂时变环境下分析异构代理的动态网络提供了新的方向。因此，我们展示了Lyapunov如何通过我们框架的简单应用来建立来自意见动态的几个具有挑战性的问题的稳定性。此外，我们引入了一类新的非对称意见动态，即最近邻动态，并展示了我们的方法如何用于分析他们的行为。特别是，我们将结果扩展到博弈理论设置，并使用令人兴奋的顺序优化领域为复杂的网络化多代理系统分析提供新的见解。
为什么回声室形成和网络干预失败：选择超过动态网络中的影响
原文标题： Why echo chambers form and network interventions fail: Selection outpaces influence in dynamic networks
地址： http://arxiv.org/abs/1810.00211
作者： Christian Steglich
摘要： 在线网络服务是否有助于促进社会变革的恶化？在两个经验性的模拟研究中，我们给出了一个概念验证，即网络的速度和网络参与者的关系偏好的放大可以对社会网络上的扩散动态产生深远的影响，从根本上抵消网络应该产生的好处。根据弱关系的实力论证。我们的研究结果可以帮助理解网络邻域的同质性变化，即这些邻域充当“回声室”的程度，以及某种类型的网络干预研究的成功率的高背景依赖性。他们认为，像今天这样的连接的一般促进发生在互联网上，结合使用个性化算法，对受影响的社会网络上展开的动态流程具有强烈且不充分理解的影响。
主特征向量局部网络中的特征值交叉
原文标题： Eigenvalue crossing in principal eigenvector localized networks
地址： http://arxiv.org/abs/1810.00243
作者： Priodyuti Pradhan, Sarika Jalan
摘要： 研究复杂网络的特征向量定位对于深入了解相应系统的各种结构和动态特性非常重要。具有高度局部化的主特征向量（PEV）的网络具有很少的典型结构特征，包括中心节点的存在，重尾度分布等。我们研究了高度局部化网络中特征特征的出现的起源。使用通过优化演化方案实现的模型网络，我们研究了PEV的定位特性与整个谱的关系，并报告了PEV的定位行为与第二大特征向量的定位行为密切相关。特别地，我们发现具有高度局部化的PEV的网络中的特征值交叉的证据。这种观察激发了直接构建这种高度本地化的网络而不执行任何优化方案。此外，我们研究了从经验数据构建的各种现实世界网络的谱特性，并报告了与优化结构的相似性和差异性。我们的分析提供了一个平台，用于理解谱特性与复杂网络的PEV定位之间的关系。
社区检测的凸松弛方法
原文标题： Convex Relaxation Methods for Community Detection
地址： http://arxiv.org/abs/1810.00315
作者： Xiaodong Li, Yudong Chen, Jiaming Xu
摘要： 本文调查了社区检测凸优化方法的最新理论进展。我们介绍了一些重要的理论技术和结果，以建立各种统计模型下凸社区检测的一致性。特别是，我们讨论了基于原始和双重分析的基本技术。我们还提出了结果，证明了凸群落检测的几个独特优势，包括对异常节点的鲁棒性，弱配合下的一致性以及异质度的适应性。本调查并非旨在全面概述有关这一快速发展主题的大量文献。相反，我们的目标是提供该领域最近显著发展的全貌，并使广泛的受众能够获得调查。我们希望这篇说明文章可以作为有兴趣在网络分析中使用，设计和分析凸松弛方法的读者的入门指南。
能量负荷有效混合的平均场控制
原文标题： Mean Field Control for Efficient Mixing of Energy Loads
地址： http://arxiv.org/abs/1810.00450
作者： David Métivier, Michael Chertkov
摘要： 我们研究通过协调，实现轻，随机开/关切换控制的能量负荷集合。我们展示了通过对能量流的直接物理测量假定聚合器可用的累积消耗的非线性反馈的均值场控制允许集合从其在需求响应中的使用中恢复的速度明显快于固定反馈的情况。 。当非线性足够强时，整体的总瞬时能量消耗显示超松弛 - 它稳定到稳态比设备在其状态空间上的潜在概率分布快得多，同时也几乎没有外部设备舒适区。
基于Blackwell优势的分层社会网络自适应合并
原文标题： Adaptive Polling in Hierarchical Social Networks using Blackwell Dominance
地址： http://arxiv.org/abs/1810.00571
作者： Sujay Bhatt, Vikram Krishnamurthy
摘要： 考虑一群人，他们观察随着时间的推移而演变的自然状态。根据层级影响，人口被分为不同的级别，这种影响决定了每个级别的个人如何形成对州的意见。民意调查者按顺序对人口进行抽样，并且节点（或个人）对民意调查员提出的问题作出回应。本文考虑了以下问题：民意调查机构如何调查等级社会网络以估计状态，同时最小化合并成本（贝叶斯州估计中的测量成本和不确定性）？本文提出了以下合并方法的自适应版本：意图合并，期望合并和最近提出的邻居期望合并，以考虑自然的时变状态和社会网络中的等级影响。分层社会网络中的自适应合并问题被公式化为部分观察的马尔可夫决策过程（POMDP）。我们的主要结果利用了合并问题的结构，并确定了布莱克威尔优势的新条件，以构建可证明上限自适应合并POMDP的最优策略的近视策略。 LeCam缺陷用于确定一般合并问题的近似Blackwell优势。这些布莱克威尔优势条件还有助于比较在层级社会网络中出现的更一般的信道结构的Renyi Divergence和Shannon容量。提供了数值示例来说明具有从YouTube数据估计的参数的自适应合并策略。
利用非回溯矩阵的主要特征值识别谣言来源
原文标题： Identifying Rumor Sources Using Dominant Eigenvalue of Nonbacktracking Matrix
地址： http://arxiv.org/abs/1810.00659
作者： Jiachun Pan, Wenyi Zhang
摘要： 我们考虑在网络中识别谣言来源的问题，其中谣言传播服从时间段的易感染模型。与现有方法不同，我们提出的算法将那些节点识别为源，当设置为源时，导致从消息传递方程推导出的相应减少的非回溯矩阵的最小主要特征值。我们还提出了通过扰动近似从先前算法导出的降低复杂度的算法。对合成网络和现实网络的数值实验表明，与现有的代表算法相比，这些算法通常具有更高的精度。
时间尺度和拓扑结构在复杂网络动态中的作用
原文标题： Role of time scales and topology on the dynamics of complex networks
地址： http://arxiv.org/abs/1810.00687
作者： Kajari Gupta, G. Ambika
摘要： 非线性振荡器的复杂网络的时间尺度和结构特性之间的相互作用可以产生许多有趣的现象，如振幅死亡，聚类同步，频率同步等。我们通过考虑复杂的动力系统网络来研究这种现象的出现及其转变。一小部分系统在网络上以较慢的时间尺度发展。我们报告了随着连接模式的变化，整个网络的振幅死亡过渡以及转换附近的尺度。我们还讨论了随着慢速系统数量的增加，振荡的抑制和恢复以及交叉行为。通过考虑无标度网络，我们研究了链路结构中异质性对动态特性和随之而来的关键行为的作用。在这种情况下，集线器变慢，我们的主要结果是失去完全同步的逃逸时间统计，因为网络上的慢速扩散和整个网络的自组织到新的频率同步状态。我们的结果在由异质振荡器组成的生物，物理和工程网络中具有潜在的应用。
真实复杂网络上渗流的模糊相变
原文标题： Smeared phase transitions in percolation on real complex networks
地址： http://arxiv.org/abs/1810.00735
作者： Laurent Hébert-Dufresne, Antoine Allard
摘要： 复杂网络上的渗透既可以用作网络动态模型，例如网络稳健性或流行病传播，也可以作为我们网络模型的基准，我们预测渗透的能力衡量我们描述网络本身的能力。在许多应用中，正确识别真实世界网络上渗透的相变至关重要。不幸的是，这种相变被实际系统的有限尺寸所模糊，使得难以区分有限尺寸效应与不能捕获重要结构特征的给定方法的不准确性。在这里，我们借鉴了模糊相变的观点，并认为许多观察到的差异是由于真实网络的复杂结构而不是仅限于有限尺寸效应。事实上，通常用作基准的几个真实网络具有模糊的相变，其中有序参数的拓扑分布中的不均匀性在热力学极限中不会消失。我们发现这些模糊转换有时更好地描述为相关子系统内的顺序相变。我们的结果不仅揭示了复杂系统中渗流转换的性质，而且还提供了我们用于研究它们的数值和分析工具的两个重要见解。首先，我们通过查看有序参数的拓扑变化来提出局部敏感度的测量，以更好地检测清洁和模糊的相变。其次，我们强调了最先进的分析方法的缺点，例如消息传递，它可以检测模糊的过渡但不能表征它们的性质。
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