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- 平衡自私与规范的一致性可以解释大规模囚徒困境中的人类行为;
- 映射传播动态：从时间到最短路径到粘合渗透;
- 使用社交网络方法的复杂通信网络网络动力学建模与分析;
- 在半度量空间中采样、聚类和嵌入数据点的统一框架;
- 用于排名作者，论文和领域的图分析框架;
- 指数扭曲采样：归一化网络中心分析的统一方法;
- 具有多个供需链接和功能阈值的相互依赖网络中的级联故障;
平衡自私与规范的一致性可以解释大规模囚徒困境中的人类行为
地址： http://arxiv.org/abs/1608.01291
作者： John Realpe-Gómez, Giulia Andrighetto, Gustavo Nardin, Javier Antonio Montoya
摘要： 合作对于人类社会的成功至关重要，因为克服当今最迫切的一些社会挑战至关重要。然而，如何实现人类的合作并可能持续存在，仍然是社会和生物科学的主要难题。最近学者们认识到，社会规范对解决当地和大型集体行动问题的重要性，从管理水资源到减少公共场所的吸烟和生育实践的变化。然而，仍然缺乏社会规范对人类合作的影响的有根据的模式。通过整合认知和行为科学的发现，我们提出了一个分析易用的模式，其中个人基于他们所获得的经济回报和他们的行为符合社会规范的程度来合作决定。这个简约模型的结果与近来在人类大规模实验中观察到的结果非常一致。我们接下来表明，人类群体已经临近关键点，这个政权最近的工作表明，生活系统以有效和协调的方式应对不断变化的外部条件。
映射传播动态：从时间到最短路径到粘合渗透
地址： http://arxiv.org/abs/1612.08629
作者： Dijana Tolic, Kaj-Kolja Kleineberg, Nino Antulov-Fantulin
摘要： 我们提出了一个扩展动态映射到加权网络的集合，其中边权重表示传播时间延迟。在该映射中，加权网络中的最短路径保持了扩展的时间因素。我们的框架提供了对当地和全球传播动态的了解，可以实现有效的源检测，并有助于改进对时间紧迫的疫苗接种的策略。最后，我们建立了我们的映射与债券渗透理论的联系。
使用社交网络方法的复杂通信网络网络动力学建模与分析
地址： http://arxiv.org/abs/1708.00186
作者： Bisma S. Khan, Muaz A. Niazi
摘要： 现代通信网络本质上是复杂的。首先，他们有大量的异构组件。其次，他们的连接非常活跃。节点可以来来去去，链接可以随着时间的推移被删除和添加。传统的建模和模拟技术合并或忽略这种动态，因此无法代表它们。因此，复杂的通信网络被更好地建模为称为图的数学结构。建模为图允许复杂技术的应用，如各种基于网络的分析技术。尽管这是沟通网络研究人员和工程师非常重要和迫切的技巧，但据我们所知，目前还没有描述这些细节的资源。在本文中，我们简要而全面地综述了复杂通信网络的建模图。我们还展示了如何对这些模型应用复杂的社交网络分析，除了正式建模网络动态的演示。
在半度量空间中采样、聚类和嵌入数据点的统一框架
地址： http://arxiv.org/abs/1708.00316
作者： Chia-Tai Chang, Cheng-Shang Chang
摘要： 在本文中，我们提出了在半度量空间中采样，聚类和嵌入数据点的统一框架。对于半度量空间中的一组数据点$ \ Omega = \ {x_1，x_2，\ ldots，x_n } $，我们考虑使用$ n $ node和$ n $ self边的完整图，然后将每个$ \ Omega $中的数据点与图中的节点之间的两个节点之间的边距权重是$ \ Omega $中对应的两个点之间的距离。通过这样做，可以应用几种众所周知的采样技术来在半度量空间中聚类数据点。一个特别有趣的采样技术是指数扭曲的采样，其中可以指定从采样分布到具有各种分辨率的簇的期望平均距离。我们还提出一种可以执行聚类并将半度量空间中的数据点嵌入到低维欧几里德空间的softmax聚类算法。我们的实验结果表明，经过一定次数的“训练”迭代，我们的softmax算法可以从高维欧几里得显示数据的“拓扑”。我们还表明，协方差矩阵的特征相当于主成分分析（PCA）。为了处理集群的层次结构，我们的softmax聚类算法也可以与分层聚类算法一起使用。为此，本文提出了一种名为$ i $ PHD的分层次算法。我们的实验结果表明，基于归一化模块化最大化的算法往往会平衡检测到的簇的大小，因此，当地面实数簇的大小不同时，表现不佳。此外，使用度量比使用半度量更好，因为三角不等式对于半度量不满足，并且更容易出现聚类错误。
用于排名作者，论文和领域的图表分析框架
地址： http://arxiv.org/abs/1708.00329
作者： Arindam Pal, Sushmita Ruj
摘要： 科学，技术，工程，数学等不同领域发表了大量科学的作品。评估作者，论文和场地（会议和期刊）的质量，即使是专家也不容易。为这些实体分配分数并对其进行排名的客观措施是非常有用的。虽然以前提出了几个指标和指标，但是它们还有各种各样的问题。在本文中，我们提出了一个基于图的分析框架来分配分数，并对作者，论文和场地进行排名。我们的算法仅考虑底层图的链接结构。它没有考虑到其他方面，如相关文本和这些实体的声誉。在大量迭代的极限中，迭代方程的解得到独特的实体得分。该框架可以轻松地扩展到其他相互依赖的网络。
指数扭曲采样：归一化网络中心分析的统一方法
地址： http://arxiv.org/abs/1708.00379
作者： Cheng-Hsun Chang, Cheng-Shang Chang
摘要： 在我们最近的作品中，我们为无向网络和有向网络中的结构分析开发了一个概率框架。该框架的关键思想是通过对称和不对称双变量分布对网络进行采样，然后将该双变量分布用于以前定义的各种概念，包括中心性，相对中心性，社区和模块性。本文的主要目的是将概率定义扩展到归因网络，其中采用双指数抽样的双变量分布。我们的主要发现是，我们找到一种方法来处理包括符号网络在内的归属网络的抽样。通过采用抽样方法，我们定义了归属网络中的各种中心。影响中心和信任中心正确地表明了如何识别符号网络中的中心。当具有节点属性的归属网络时，广告特定的影响中心也完美地定义了中心点。实际数据集的实验结果表明，随温度变化的不同中心点。进行进一步的实验以更深入地了解温度的重要性。
具有多个供需链接和功能阈值的相互依赖网络中的级联故障
地址： http://arxiv.org/abs/1708.00428
作者： M. A. Di Muro, L. D. Valdez, H. H. A. Rêgo, S. V. Buldyrev, H. E. Stanley, L. A. Braunstein
摘要： 各种社会，金融，生物和技术系统可以由相互依赖的网络建模。已经假设为了保持功能，一个网络中的节点必须从属于不同网络的节点接收支持。到目前为止，这些模型仅限于仅当节点丢失其所有供应节点时，网络故障传播到网络的情况。在本文中，我们在两个相互依赖的网络中开发一个更实际的模型，其中每个节点都有自己的供应阈值，即保持功能所需的最小供应节点数。另外，我们分析了由于与属于自己的网络的节点断开而导致节点内部故障的不同情况。在这里我们可以看出，当地一些内部失败的条件导致了类似的非平凡的结果。在没有任何内部失效条件的情况下，该模型相当于一个可以作为金融市场模型的二分制。我们探索这些模型的丰富行为，导致不连续和连续的相变。我们使用生成函数和随机模拟的框架，在热力学极限中解决所有这些模型，找到它们之间的良好协议。
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