- 爆炸性渗流乘积之和的普遍性和拉什布鲁克不等式;
- 对城市公园的暴露会改善影响并减少Twitter上的消极情绪;
- 图上的注意力模型综述;
- 相依网络物理系统中级联故障的建模与分析;
- 利用顶点选择和配对策略创建复杂网络的简单通用范式;
- 随机网络中渗流簇的异配性;
- 符号网络社区结构检测的联合非负矩阵分解;
- 一种计算计算机网络流行病阈值的自组织方法;
- Facebook新闻摘要中的偏见：意大利选举案例研究;
- 在无标度网络中粘合和站点颜色避免渗透;
- SIS过程的最大似然网络重构是NP-Hard;
- 醉汉博弈中的个人感知动态;
爆炸性渗流乘积之和的普遍性和拉什布鲁克不等式
原文标题： Product-Sum universality and Rushbrooke inequality in explosive percolation
地址： http://arxiv.org/abs/1710.08043
作者： M. K. Hassan, M. M. H. Sabbir
摘要： 我们研究了Erd \“{o} sR '{e} nyi网络上的产品规则（PR）和求和规则（SR）的爆炸渗流（EP）。最初，有人声称EP描述了不连续的相变，现在它是作为热连续相变（CPT）的概率模型被广泛接受。但是，除非我们知道如何将其可观察量与热CPT相关联，否则没有CPT模型是完整的。为此，我们定义熵，比热，重新定义易感性，并表明它们的行为与热对应物完全相同。我们以数字方式获得关键指数\ nu，\ alpha，\ beta和\ gamma，并发现PR和SR属于同一个普遍性类，他们服从拉什布鲁克的不平等。
对城市公园的暴露会改善影响并减少Twitter上的消极情绪
原文标题： Exposure to urban parks improves affect and reduces negativity on Twitter
地址： http://arxiv.org/abs/1807.07982
作者： Aaron J. Schwartz, Peter Sheridan Dodds, Jarlath P.M. O'Neil-Dunne, Christopher M. Danforth, Taylor H. Ricketts
摘要： 城市化和自然获取的减少恰逢精神健康问题的出现。越来越多的研究表明，自然接触与改善的心理影响（即情绪）之间存在关联。然而，以前的方法无法量化城市绿地暴露的好处，并比较不同类型的户外公共空间如何影响情绪。在这里，我们使用Twitter来调查在访问大型城市公园系统之前，期间和之后心理影响的变化。我们分析推文的情绪，以估计访问公园的影响效益的幅度和持续时间。我们发现在公园参观期间影响要大得多，并且在访问后几个小时内仍然会升高。与公民广场和广场相比，参观更环保且植被覆盖更广的区域公园，影响力更大。最后，我们分析围绕公园参观的推文中的单词，探索将自然暴露与心理和认知利益联系起来的几种理论机制。在访问城市公园期间，诸如“不”，“不”和“不”等否定词的频率会降低。这些结果指出了最有益的自然接触类型的心理健康益处，城市规划者和公共卫生官员可以使用这些接触来改善城市人口增长的福祉。
图上的注意力模型综述
原文标题： Attention Models in Graphs: A Survey
地址： http://arxiv.org/abs/1807.07984
作者： John Boaz Lee, Ryan A. Rossi, Sungchul Kim, Nesreen K. Ahmed, Eunyee Koh
摘要： 图结构数据自然地出现在许多不同的应用领域中。通过将数据表示为图，我们可以相互捕获实体（即，节点）以及它们的关系（即，边）。许多有用的见解可以从图结构数据中获得，正如不断增长的专注于图挖掘的工作所证明的那样。但是，在现实世界中，图可能很大 - 具有许多复杂模式 - 并且噪声可能会对有效图挖掘造成问题。处理这个问题的有效方法是将“注意力”纳入图挖掘解决方案。注意机制允许方法专注于图的任务相关部分，帮助它做出更好的决策。在这项工作中，我们对图注意力模型的新兴领域的文献进行了全面而有针对性的调查。我们引入了三种直观的分类法来对现有工作进行分组。这些基于问题设置（输入和输出的类型），所使用的关注机制的类型和任务（例如，图分类，链路预测等）。我们通过详细的示例激励我们的分类法，并从独特的角度使用每个分类法来调查竞争方法。最后，我们强调该领域的一些挑战，并讨论未来工作的有希望的方向。
相依网络物理系统中级联故障的建模与分析
原文标题： Modeling and Analysis of Cascading Failures in Interdependent Cyber-Physical Systems
地址： http://arxiv.org/abs/1807.08064
作者： Yingrui Zhang, Osman Yagan
摘要： 综合网络物理系统（CPS），如智能电网，正日益成为主要行业的基础技术。关于此类系统的一个主要问题是看似意外的大规模故障，这些故障通常归因于由于系统中各个对应部分内部和之间的复杂依赖性导致的小的初始冲击升级。在本文中，我们开发了一种新颖的相互依赖的系统模型来捕捉这种现象，也称为级联故障。我们的框架由两个具有固有不同特征的网络组成，这些网络管理其内部依赖性：i）一个网络，其中节点只要属于最大的连接（即巨大）组件就可以运行;和ii）一个物理网络，其中节点被赋予初始流量和容量，并且节点的故障导致其流量重新分配到剩余节点，由此可能由于过载而发生进一步的故障（即，流量节点超过其容量）。此外，假设这两个网络是相互依赖的。为简单起见，我们考虑一对一的相互依赖模型，其中网络中的每个节点都依赖并支持物理网络中的单个节点，反之亦然。我们提供了对随机攻击启动的这种相互依赖系统中级联故障动态的全面分析。系统鲁棒性被量化为级联故障结束时节点的幸存部分，并且根据所涉及的所有网络参数（例如，度分布，负载/容量分布，故障大小等）导出。通过广泛的数值研究支持分析结果。除此之外，这些结果证明了我们的模型能够捕获大规模故障的意外性质，并提供有关提高系统稳健性的见解。
利用顶点选择和配对策略创建复杂网络的简单通用范式
原文标题： A Simple and Generic Paradigm for Creating Complex Networks Using the Strategy of Vertex Selecting-and-Pairing
地址： http://arxiv.org/abs/1807.08119
作者： Shuangyan Wang, Gang Mei
摘要： 在许多具有科学意义的网络中，我们知道任何一对顶点之间的链接符合特定概率，例如Barab 'asi-Albert无标度网络中的链路概率。在这里，我们演示如何利用链接概率的分布简单有效地生成各种复杂网络。我们特别关注复杂网络生成的问题，并通过使用顶点选择和配对策略来创建比其他相关方法更通用的复杂网络，从而开发出一种简单的范例。至关重要的是，我们的范例能够通过使用不同的概率来选择顶点来生成具有不同程度分布的各种复杂网络，而相反，其他相关方法只能用于生成特定类型的复杂网络。我们在四个合成的Barab 'asi-Albert无标度网络，四个合成的Watts-Strogatz小世界网络以及具有已知度分布的真实电子邮件网络上展示了我们的范例。
随机网络中渗流簇的异配性
原文标题： Disassortativity of percolating clusters in random networks
地址： http://arxiv.org/abs/1807.08164
作者： Shogo Mizutaka, Takehisa Hasegawa
摘要： 我们提供了关于由不相关随机网络上的渗透过程形成的巨型组件的度 - 度相关性的性质的论证。使用生成函数，我们推导出一个巨大分量的共同性的一般表达式，r，它定义为Pearson对直接连接节点的度数的相关系数。对于不相关的随机网络，其中度分布的第三个时刻是有限的，我们证明了以下两点。 （i）Assortativity r满足p \ ge p _ {\ rm c}的r \ le 0的关系。 （ii）在渗透阈值处与度数k节点相邻的节点的平均度数与k ^ { - 1}成比例，与度分布函数无关。这些结果声称，在逾渗阈值附近的巨型组件中出现了不协调性。广泛的蒙特卡罗模拟证实了分析处理的准确性。
符号网络社区结构检测的联合非负矩阵分解
原文标题： Joint Nonnegative Matrix Factorization for Community Structures Detection in Signed Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1807.08281
作者： Chao Yan, Hui-Min Cheng, Xin Liu, Zhong-Yuan Zhang
摘要： 符号网络中的社区结构检测不仅对于了解有符号网络的拓扑结构，而且对于它们的功能，如信息扩散，流行病传播等非常重要。本文中，我们开发了一个联合非负矩阵分解模型。检测社区结构。此外，我们建议修改分区密度来评估社区结构的质量。我们用它来确定适当数量的社区。基于合成网络和现实网络证明了我们的方法的有效性。
一种计算计算机网络流行病阈值的自组织方法
原文标题： A Self-Organized Method for Computing the Epidemic Threshold in Computer Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1807.08302
作者： Franco Bagnoli, Emanuele Bellini, Emanuele Massaro
摘要： 在许多情况下，计算机网络中的污染信息可能以类似于人类世界中的流行病的方式传播。另一方面，信息处理路径通常是多余的，因此单个感染发生可以很容易地“重新吸收”。使用中央服务器随机检查信息相当于降低感染概率但具有一定的成本（例如处理时间），因此快速评估每个节点的流行阈值非常重要。我们提出了一种获取此类信息的方法，而无需借助重复的模拟。至于人类流行病，关于感染水平（风险感知）的当地信息可能是一个重要因素，我们也表明我们的方法也适用于这种情况。最后，当要监视的过程更复杂并且包括“破坏性干扰”时，必须使用实际模拟，然而这可以针对许多可能的感染概率“并行”地执行。
Facebook新闻摘要中的偏见：意大利选举案例研究
原文标题： Biases in the Facebook News Feed: a Case Study on the Italian Elections
地址： http://arxiv.org/abs/1807.08346
作者： Eduardo Hargreaves, Claudio Agosti, Daniel Menasché, Giovanni Neglia, Alexandre Reiffers-Masson, Eitan Altman
摘要： Facebook News Feed个性化算法每天都会对数百万互联网用户的生活方式，情绪和意见产生重大影响。尽管如此，这些算法的行为通常缺乏透明度，激励测量，建模和分析，以便理解和改善其属性。在本文中，我们提出了一种可重复的方法，包括测量和分析模型，以捕获发布者对新闻Feed的可见性。首先，测量用于参数化和验证所提出模型的表达能力。然后，我们进行假设分析，以评估用户对从模型派生的基线产生的可见性偏差。我们的结果表明存在显著偏差，并且在新闻Feed的最高位置更为突出。此外，我们发现即使对于他们的政治观点故意设置为中立的用户，偏见也是不可忽视的。
在无标度网络中粘合和站点颜色避免渗透
原文标题： Bond and site color-avoiding percolation in scale free networks
地址： http://arxiv.org/abs/1807.08553
作者： Andrea Kadović, Sebastian M. Krause, Guido Caldarelli, Vinko Zlatić
摘要： 最近讨论了复杂网络中易受攻击顶点类（由颜色表示）的问题，其中具有相同漏洞的所有顶点都易于一起失效。利用每个避免一个漏洞（颜色）的冗余路径，可以实现强大的避免颜色连接。但是，许多基础设施网络显示了\ textit {edges}的易受攻击的类而不是顶点的问题。在这里，我们也为彩色边制定避免颜色的渗透。另外，我们允许顶点或边的随机故障。随机失败和可能的集体失败之间的相互作用意味着丰富的现象学。对于具有与颜色数量无关的幂律度分布的网络，发现了一种新形式的临界行为，但仍依赖于颜色的存在，因此与标准渗透不同。我们的渗透框架填补了不同多层网络渗透场景之间的空白。
SIS过程的最大似然网络重构是NP-Hard
原文标题： Maximum-Likelihood Network Reconstruction for SIS Processes is NP-Hard
地址： http://arxiv.org/abs/1807.08630
作者： Bastian Prasse, Piet Van Mieghem
摘要： 对于精确描述SIS流行病过程的病毒动态，必须了解网络拓扑结构。在网络拓扑未知的场景中，人们通过观察病毒状态跟踪来重建网络。这项工作集中在病毒状态观察对所得网络重建问题的计算复杂性的影响。我们提出了一种构建特定类别的病毒状态迹线的新方法，其中链接的存在或不存在的推断是容易的或困难的。特别是，我们使用这种结构来证明最大似然SIS网络重建是NP难的。 NP-硬度适用于连接的图的任何邻接矩阵。
醉汉博弈中的个人感知动态
原文标题： Individual perception dynamics in drunk games
地址： http://arxiv.org/abs/1807.08635
作者： Alberto Antonioni, Luis A. Martinez-Vaquero, Cole Mathis, Leto Peel, Massimo Stella
摘要： 我们研究了双人博弈中个人对收益的看法的影响。特别是我们考虑个体对博弈的看法受其先前经历和结果影响的环境。因此，我们引入了基于演化博弈的框架，其中个体具有以不同方式感知其交互的能力。从酒吧社会行为的叙述开始，我们首先研究囚徒困境与和谐博弈的结合，作为对同一情境的两种选择。考虑到选择的博弈对，我们的结果表明，感知动态和博弈支付之间的相互作用会在每个博弈中分别产生意外的非线性现象，例如吸引力，Hopf分岔和周期的合作盆地中的灾难性相变合作与背叛将分析技术与多智能体模拟相结合，我们还展示了如何引入个体感知可以导致出现非平凡的动态行为，这是通过分析整个系统无法获得的。具体而言，微观水平的初始不均匀性可产生在宏观水平上不可预测的极化效应。该框架为探索理解合作的出现与个人偏好和观念之间的联系以及与社会互动之外的潜在应用之间的联系打开了大门。
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