Arxiv网络科学论文摘要8篇(2017-08-09)

  • 信用卡数据采购顺序揭示了城市人口的生活方式;
  • 要求太多?问题在政治话语中的修辞作用;
  • FixMyStreet布鲁塞尔:群众参与的社会人口不平等;
  • 面向复杂自适应系统开发正式、网络和验证的基于主体的仿真模型的新型统一框架;
  • 信息级联的结构模式及其对动态和语义的影响;
  • 家庭生活过程中的迁移模式:芬兰与家长和兄弟姐妹的性别差异和邻近感;
  • 抑制流行病在社会支持的复合网络中传播;
  • TPA:重新开始随机游走的两阶段近似;

信用卡数据采购顺序揭示了城市人口的生活方式

地址: http://arxiv.org/abs/1703.00409

作者: Riccardo Di Clemente, Miguel Luengo-Oroz, Matias Travizano, Sharon Xu, Bapu Vaitla, Marta C. Gonzalez

摘要: Zipf分布的特征是物理,生物学,经济学和社会科学中的一系列广泛的现象。在人类活动中,Zipf法则描述了文本中出现的单词的频率或购物模式中的购买类型。在后者中,交易类型的不均匀分布受到个人选择购买的时间序列的约束。在这项工作中,我们使用文本压缩技术来定义一个新的框架,用于信用卡购买序列,以检测集体行为的无所不在的模式。消费者通过购买顺序的相似性聚集消费者,我们检测到五个消费群体。值得注意的是,邮政检查后,每个群体的个人年龄,总支出,性别以及通过手机记录提取的社交和移动网络的多样性也相似。通过使用Zipf类分布适当地解构交易数据,该方法揭示了揭示对集体人类行为的见解的重要序列集合。

要求太多?问题在政治话语中的修辞作用

地址: http://arxiv.org/abs/1708.02254

作者: Justine Zhang, Arthur Spirling, Cristian Danescu-Niculescu-Mizil

摘要: 问题在社会互动中发挥突出作用,执行超越简单信息交流的修辞功能。问题的表面形式可以表明要求人的意图和背景,以及与对话者的关系的性质。虽然问题的信息性质已经在回答问题的应用范围内进行了广泛的研究,但其修辞方面却在很大程度上得到了解。在这项工作中,我们引入了一种无监督的方法来提取在问题中复现的表面图案,并根据其潜在的修辞作用进行分组。通过将这一框架应用于英国议会中的问题会议的设置,我们表明所产生的类型学对政治话语的关键方面进行了梳理,例如政治和反对派之间的行为分歧,并揭示了新的见解成为立法者任期和政治事业抱负的影响。

FixMyStreet布鲁塞尔:群众参与的社会人口不平等

地址: http://arxiv.org/abs/1708.02274

作者: Burak Pak, Alvin Chua, Andrew Vande Moere

摘要: FixMyStreet(FMS)是一个基于网络的公民参与平台,允许居民报告环境缺陷,如坑洼和损坏的路面给政府。在本文中,我们研究了在比利时首都布鲁塞尔使用FMS。自2013年成立以来,共分析了30,041份报告,我们展示了在布鲁塞尔的种族多样化地区,公民参与FMS如何不同。我们将FMS使用与来自官方城市统计的一系列社会人口学指标以及来自Twitter的地理标签社交媒体数据进行比较。我们的统计分析显示,各地区之间存在着显着的差异,这些差异表明,群众性公民参与平台倾向于将低收入和种族多样化的社区排挤在边。在这方面,我们的调查结果提供及时的证据,为将来设计更具包容性的人群,公民参与平台提供参考。

面向复杂自适应系统开发正式、网络和验证的基于主体的仿真模型的新型统一框架

地址: http://arxiv.org/abs/1708.02357

作者: Muaz A. Niazi

摘要: 关于复杂适应系统(cas)的建模和仿真的文献主要在不同科学领域进行垂直研究,科学家开发了各种领域特定的方法和应用。然而,尽管cas研究人员对模型的跨学科比较继承了兴趣,但据我们所知,目前还没有统一的框架来促进不同科学领域的模型的开发,比较,交流和验证。在本论文中,我们提出了迈向这样一个统一框架的第一步,采用基于主体和复杂的基于网络的建模方法和指南的组合,以一套四级使用形式制定,允许多学科研究人员采用合适的基于可用数据类型,其研究目标和预期成果的框架层面,从而使他们能够更好地规划和进行各自的重新搜索案例研究。

信息级联的结构模式及其对动态和语义的影响

地址: http://arxiv.org/abs/1708.02377

作者: Chengxi Zang, Peng Cui, Chaoming Song, Christos Faloutsos, Wenwu Zhu

摘要: 信息级联在物理社会和在线社交媒体中都是普遍存在的,在结构,动力学和语义学上有很大的变化。虽然已经研究了信息级联的动态和语义,结构模式及其与动态和语义的相关性在很大程度上是未知的。在这里,我们探索了一个大型数据集,其中包括432亿美元的信息级联,具有传播痕迹,传播行为,信息内容以及用户简档的显式记录。我们发现信息级联的结构复杂性远远超出了以前的猜想。我们首先提出了一个十维度量来量化信息级联的结构特征,反映了级联大小,轮廓,方向和活动方面。我们发现双峰法规管理大多数指标,级联信息流有四个方向,级联的自环数和平均活动遵循幂律。然后分析信息级联的高阶结构模式。最后,我们评估信息级联的结构特征在多大程度上可以解释其动态模式和语义,最后揭示结构模式在信息级联中的一些显着的影响。我们的发现也为信息传播的微观机制提供了基础,可能导致对级联预测和异常值检测的影响。

家庭生活过程中的迁移模式:芬兰与家长和兄弟姐妹的性别差异和邻近感

地址: http://arxiv.org/abs/1708.02432

作者: Asim Ghosh, Venla Berg, Kunal Bhattacharya, Daniel Monsivais, Janos Kertesz, Kimmo Kaski, Anna Rotkirch

摘要: 家庭成员的生活课程趋势在地理上彼此接近或由于教育或就业机会而迁移的研究相对较少。在这里,我们调查了1970年至2012年芬兰19个行政区域之间的家长及其子女的迁移模式。利用芬兰家庭登记的6万名索引个人及其家庭成员登记数据,我们调查了区域移民的模式和家长的区域合作和他们的孩子。具体来说,我们分析儿童与任何特定年龄的父母在同一地区居住的可能性,不管生活在不同地区的父母和子女是否有可能团聚,兄弟姐妹是否相互作用为区域吸引力。结果表明,人们对首都地区的区域性迁移很激烈。个体的迁徙倾向在儿童早期很高,在成年早期达到顶峰。大约三分之二的芬兰儿童在成年生活中与父母同一地区生活。女性的迁徙倾向比男性高,因为女儿早日离开父母,比男子的比率高。两兄弟兄弟在同一地区的倾向高于其他兄弟姐妹的倾向。我们得出结论,家庭成员在生活过程中是相互重要的地理吸引力,家庭吸引力比儿子和兄弟更强大,而不是当代芬兰的女儿和姐妹。

抑制流行病在社会支持的复合网络中传播

地址: http://arxiv.org/abs/1708.02507

作者: Xiaolong Chen, Ruijie Wang, Ming Tang, Shimin Cai, H. Eugene Stanley, Lidia A. Braunstein

摘要: 虽然抑制疾病的传播通常是通过投资于公共资源来实现的,但在现实世界中,只有一小部分人口在发生疫情时才获得政府援助,大多数人必须依赖家庭或朋友的资源。当感染节点的恢复取决于社会层面健康邻居的资源时,我们研究社会接触多路网络疾病传播的动态。我们调查程度异质性如何影响传播动态。使用理论分析和模拟,我们发现程度异质性促进疾病传播。感染密度的相变是混合的,并且在第一入侵阈值处从零平滑地增加到有限的小值,然后在第二入侵阈值处突然跳跃。我们还发现感染密度转换过程中的滞后环。我们进一步研究两层之间边的重叠如何影响扩散动力学。我们发现,当重叠量小于临界值时,相变是混合的,并且存在磁滞回线,否则相变是连续的,并且磁滞回线消失。此外,当传输速率低于第一入侵阈值时,边重叠允许流行爆发,但是当传输速率高于第一入侵阈值时,可以抑制任何爆炸转变。

TPA:重新开始随机游走的两阶段近似

地址: http://arxiv.org/abs/1708.02574

作者: Minji Yoon, Jinhong Jung, U Kang

摘要: 给定一个大图,我们如何以快速准确的方式确定节点之间的相似度?随机游走与重启(RWR)是一个普遍的措施,为此目的,已被利用在许多数据挖掘应用程序,包括排名,异常检测,链路预测和社区检测。然而,以前用于计算精确RWR的方法需要禁止存储大小和计算成本,并且通过计算近似RWR来避免这种成本的替代方法具有有限的准确性,特别是在排名中。在本文中,我们提出TPA,一种快速,可扩展和高精度的大图上计算近似RWR的方法。 TPA利用RWR中的两个重要属性:1)由于许多实际图的块状结构,接近于种子节点的节点可能会在以下步骤中重新访问,以及2)远离种子节点的节点的RWR分数为与他们的PageRank得分成正比。基于这两个属性,TPA将近似RWR问题划分为称为邻近近似和陌生近似的两个子问题。在邻近近似值中,TPA根据种子几个早期阶段的分数估计靠近种子的节点的RWR得分。在陌生人近似中,TPA使用其PageRank估计远离种子的节点的RWR分数。陌生人和邻居近似分别在预处理阶段和在线阶段进行。通过广泛的实验,我们显示TPA需要比预处理阶段的其他最先进的方法少20倍的存储空间的时间减少了1140倍。在在线阶段,TPA计算出近似RWR比现有方法快了150倍,其中L1范数误差低6倍,等级误差降低3.5倍。

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