- 多人在线战斗竞技场中的玩家技能分解;
- EOMM：参与优化的配对框架;
- 社交媒体和用户隐私;
- 用于病原性社交媒体账户早期发现的因果推断;
- 通过箭头状刺激进行的大规模真实人群转向实验;
- 复杂网络中信息过滤的参数化方法：Polya过滤器;
- 改进网络推理：链接存在或缺失的假阳性和假阴性结论的影响;
- 社会网络来源的独立性;
- 凝聚态物理学杂志的科学计量分析;
- 空间网络中的拓扑相变;
- 草稿的艺术：面向团队的多人在线战斗竞技场英雄推荐系统;
多人在线战斗竞技场中的玩家技能分解
原文标题： Player Skill Decomposition in Multiplayer Online Battle Arenas
地址： http://arxiv.org/abs/1702.06253
作者： Zhengxing Chen, Yizhou Sun, Magy Seif El-nasr, Truong-Huy D. Nguyen
摘要： 对视频博弈中玩家技能的成功分析对提升玩家体验的过程具有重要影响，同时不会影响其持续的技能发展。此外，玩家技能分析在基于团队的视频博弈中变得更有趣，因为这种形式的学习可以帮助发现有效的团队形成的有用因素。在本文中，我们考虑MOBA（MultiPlayer Online Battle Arena）博弈中的技能分解问题，目标是了解玩家技能因素对于博弈比赛的结果是否是必不可少的。为了理解MOBA球员技能的构造，我们利用各种基于技能的预测模型将球员技能分解为解释性部分，其影响以统计学术语进行评估。我们将这种分析方法应用于两个广为人知的MOBA，即英雄联盟（LoL）和远古防御2（DOTA2）。调查结果显示，博弈内头像的基本技能，玩家的基本技能以及玩家的冠军特定技能是影响LoL比赛结果的三大突出技能组件，而DOTA2的主要技能组件则主要受到博弈内头像基本技能的影响，但其他两个没有太多。
EOMM：参与优化的配对框架
原文标题： EOMM: An Engagement Optimized Matchmaking Framework
地址： http://arxiv.org/abs/1702.06820
作者： Zhengxing Chen, Su Xue, John Kolen, Navid Aghdaie, Kazi A. Zaman, Yizhou Sun, Magy Seif El-Nasr
摘要： Matchmaking连接多个玩家参与在线玩家对玩家博弈。目前的配对系统依赖于单一核心策略：始终创造公平的博弈。这些系统配对类似的熟练球员的假设，公平的比赛是最好的球员经验。然而，我们将证明，这种直观的假设有时会失败，而基于公平的配对对于参与来说并不是最佳的。在本文中，我们提出了一个参与优化匹配（EOMM）框架，可以最大限度地提高玩家的整体参与度。我们证明基于平等技能的配对是EOMM的一个特殊情况，它是一个高度简化的假设，很难在现实中实现。我们对Electronic Arts，Inc.（EA）制作的流行博弈的实际数据进行的模拟支持了我们的理论结果，与现有的配对方法相比，我们在提高玩家参与度方面取得了显著进步。
社交媒体和用户隐私
原文标题： Social Media and User Privacy
地址： http://arxiv.org/abs/1806.09786
作者： Ghazaleh Beigi
摘要： 在线用户生成大量的数据。为了更好地为用户提供服务，需要在研究人员，广告商和应用程序开发人员之间共享用户相关数据。发布这样的数据会引起对用户隐私的更多关注。为了鼓励数据共享并缓解用户隐私问题，已经开发了许多匿名化和去匿名算法来帮助保护用户的隐私。本文回顾了我在社交媒体中专门针对在线用户隐私的博士研究。特别是，我提出了一项针对社交媒体数据的新型对抗攻击。我进一步提供了评估社交媒体数据不同方面匿名效果的原则性方法。由于用户生成的数据具有天生的异质性，我的工作揭示了社交媒体数据中的新隐私风险。
用于病原性社交媒体账户早期发现的因果推断
原文标题： Causal Inference for Early Detection of Pathogenic Social Media Accounts
地址： http://arxiv.org/abs/1806.09787
作者： Hamidreza Alvari
摘要： 诸如恐怖分子支持者等致病性社交媒体账户利用支持者社区对社交媒体进行攻击。 PSM帐户的早期检测至关重要，因为它们可能是使有害信息成为“病毒”的关键用户。本文概述了我最近关于利用因果推断在其活动周围的短时间内识别PSM账户的博士论文。提出的方案（1）为用户分配时间衰减因果关系分数，（2）将基于社区检测的算法应用于共享相似因果分数的用户组，最后（3）部署分类算法对账户进行分类。与需要网络结构，级联路径或内容的现有技术不同，我们的方案完全依赖用户的操作日志。
通过箭头状刺激进行的大规模真实人群转向实验
原文标题： A large-scale real-life crowd steering experiment via arrow-like stimuli
地址： http://arxiv.org/abs/1806.09801
作者： Alessandro Corbetta, Werner Kroneman, Maurice Donners, Antal Haans, Philip Ross, Marius Trouwborst, Sander Van de Wijdeven, Martijn Hultermans, Dragan Sekulovski, Fedosja van der Heijden, Sjoerd Mentink, Federico Toschi
摘要： 我们介绍了“移动之光”：一场前所未有的现实生活中的人群转向实验，参与者包括Glow 2017 Light Festival（Eindhoven，NL）参观者中约140,000名参与者。 “移动之光”针对一个最重要的社会和技术重要问题：“我们是否可以无缝并系统地影响步行人群中的路由决策？”建立有效的人群转向方法在人群管理方面非常重要，当涉及到保持楼层使用在安全限制内（例如在高出席率的公共活动期间）或在指定的舒适级别（例如在休闲区域）时。在“移动灯光”设置中，走廊走廊中的客人需要在由大型中央障碍物定义的两个对称出口之间进行选择。刺激物（如箭头）随机交替并扰乱环境的对称性以偏向选择。当访问者在实验中移动时，他们被追踪到高空间和时间分辨率，这样每个刺激在操纵个人路由决策时的效率可以被精确地评估。在本文中，我们首先描述移动光实验中的测量概念，然后我们定量研究箭头指示的转向能力。
复杂网络中信息过滤的参数化方法：Polya过滤器
原文标题： A parametric approach to information filtering in complex networks: The P'olya filter
地址： http://arxiv.org/abs/1806.09893
作者： Riccardo Marcaccioli, Giacomo Livan
摘要： 从复杂的交互系统中提取相关信息的技术对数据的需求不断增加，通常可以将这些信息表示为加权网络。近年来，已经提出了许多方法来提取网络骨干网，通过评估链接的统计显著性来避免随机交互的无效假设。然而，众所周知，大多数现实世界网络的增长高度非随机性，因为节点之间的过去交互通常会增加进一步交互的可能性。在这里，我们提出了一个网络过滤方法，该方法基于一系列无效假设，可以校准以评估哪些链路对于给定网络自身的异质性具有统计显著性。我们通过将P自治模型（一种由自增强机制驱动的简单单参数组合模型）适配到网络环境来设计这种无效假设族。我们提供了对我们过滤器的完整分析描述，并且表明它基于其本地重要性和它们所属节点的重要性之间的不平凡相互作用保留或丢弃链接。我们证明广泛使用的视差滤波器可以恢复为P 'olya滤波器参数的特定值的大强度近似值，并通过将滤波器应用于两个大型网络数据集来说明我们的发现。
改进网络推理：链接存在或缺失的假阳性和假阴性结论的影响
原文标题： Improving Network Inference: The Impact of False Positive and False Negative Conclusions about the Presence or Absence of Links
地址： http://arxiv.org/abs/1806.09895
作者： Gloria Cecchini, Marco Thiel, Bjoern Schelter, Linda Sommerlade
摘要： 从数据可靠地推断网络是神经科学的关键。文献中已经提出了几种方法来可靠地确定网络中的链路。为了确定链接的存在，这些技术依赖于统计推断，通常控制误报的次数，而很少关注误报。本文通过全面的仿真研究，分析网络拓扑结构中网络中链路存在或不存在的假阳性和假阴性结论的影响。我们表明，为了可靠地估计网络特性，应该使用不同的值来平衡关于链路的假阳性和假阴性结论。我们建议在对网络拓扑做出潜在的错误结论之前进行仔细的模拟研究。我们的分析表明，用于平衡关于链路的假阳性和假阴性结论的最优值取决于网络拓扑和感兴趣的特性。现有方法依赖于假阳性结论的选择率。他们的目标是确保个人链接，而不是整个网络。通常不会研究假阴性结论的比率。我们的调查显示，对于任何要估计的网络拓扑，必须对网络中链路的假阳性和假阴性结论的平衡进行调整。此外，在同一网络拓扑结构中，每个网络特性的结果在性质上是相同的，但导致可靠估计特性的实际值是不同的。
社会网络来源的独立性
原文标题： Independence of Sources in Social Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1806.09959
作者： Manel Chehibi, Mouna Chebbah (LARODEC), Arnaud Martin (DRUID)
摘要： 在线社会网络越来越被研究。社会网络用户之间的联系非常重要，必须具备良好资质才能发现社区并找到有影响力的人。在本文中，我们提出了一种基于信念函数理论的方法来估计社会网络中用户之间的认知独立程度。我们对从Twitter社会网络收集的大量数据实验了所提出的方法。
凝聚态物理学杂志的科学计量分析
原文标题： Scientometric analysis of Condensed Matter Physics journal
地址： http://arxiv.org/abs/1806.09989
作者： O. Mryglod
摘要： 本文致力于凝聚态物理学杂志（CMP）25周年。它包含综合分析不同期刊相关数据的结果。正在分析协作网络，研究CMP合作关系。讨论了它的累积静态和动力学性质以及结构。使用作者的联盟数据评估对该杂志的国际贡献。考虑在CMP内合作的国家的网络。另一种网络用于研究局部谱：分配给一张纸的两个PACS索引通过链接连接在这里。分析了最重要的跨学科联系的结构。最后，使用下载统计数据和论文引用的相应记录来讨论期刊的影响。
空间网络中的拓扑相变
原文标题： Topological Phase Transitions in Spatial Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1806.10114
作者： Paul Balister, Chaoming Song, Oliver Riordan, Bela Bollobas, Albert-Laszlo Barabasi
摘要： 大多数社会，技术和生物网络都嵌入在有限维空间中，两个节点之间的距离影响它们彼此链接的可能性。事实上，在社会系统中，两个人彼此认识的机会随着他们之间的距离而迅速下降;在细胞中，蛋白质主要与相同细胞区室中的蛋白质相互作用;在大脑中，神经元主要连接到附近的神经元。大多数旨在捕捉经验观察到的程度分布的建模框架倾向于忽略这些空间限制。相比之下，说明物理距离作用的模型往往预测有界度分布，与经验数据不一致。在这里，我们通过从度分布的分析形式到路径长度和局部聚类来推导空间网络的若干关键网络特征来解决空间网络文献中的长期缺陷。数学上精确的结果预测两个不同阶段的存在，每个阶段由不同的动力学方程控制，具有不同的可测试预测。我们使用经验数据为实际网络中每个阶段的实际相关性提供直接证据，有助于更好地表征空间网络的特性。
草稿的艺术：面向团队的多人在线战斗竞技场英雄推荐系统
原文标题： The Art of Drafting: A Team-Oriented Hero Recommendation System for Multiplayer Online Battle Arena Games
地址： http://arxiv.org/abs/1806.10130
作者： Zhengxing Chen, Truong-Huy D Nguyen, Yuyu Xu, Chris Amato, Seth Cooper, Yizhou Sun, Magy Seif El-Nasr
摘要： 多人在线战斗竞技场（MOBA）博弈近来越来越受欢迎。在这样的比赛中，球员以两支五人队的比赛进行比赛，每支球队控制一个名为英雄的博弈中的头像，从超过100人的名单中选出。选择英雄，也称为选秀或选秀，发生在比赛开始前，两队交替选择一名英雄。英雄的设计具有不同的优势和弱点，以促进博弈中的团队合作。直觉上，强壮的团队中的英雄应该互补对方的优势并压制对手的优势。因此英雄起草是一个具有挑战性的问题，因为需要考虑复杂的英雄与英雄之间的关系。在本文中，我们提出了一种新颖的英雄推荐系统，该系统建议英雄们加入现有团队，同时最大化团队的胜利前景。为此，我们将两个团队之间的起草模拟为组合博弈，并使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）来估计英雄组合的值。我们的实证评估显示，根据我们的推荐算法起草的英雄团队对其他基线和最先进策略构建的团队的胜率显著较高。
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