- 社交媒体中模因素质偏差竞争动态的分析研究;
- 利用多边最优传输的超图曲率;
- 个体的流动性可能会提高动物集体决策的关键性;
- 潜入恶魔的殖民地 - 关于在线社会网络的虚假档案和网络法的研究;
- 推特和新闻：自我中心分析;
- 通过基于主体的模拟测试需求响应式共享交通服务;
社交媒体中模因素质偏差竞争动态的分析研究
原文标题： Analytical study of quality-biased competition dynamics for memes in social media
地址： http://arxiv.org/abs/1803.08511
作者： Daniele Notarmuzi, Claudio Castellano
摘要： 通过在线社交平台传播的新闻，模因和其他信息对我们现代社会产生了强大和日益增长的影响，带来了巨大的后果，这可能是有益的，但也是灾难性的。在这项工作中，我们考虑最近推出的社交媒体信息传播模型，明确考虑到大量不同质量项目的竞争。我们将meme动态映射到一个一维扩散过程，我们通过分析解决这个过程，从而得出个体模因的寿命和流行度分布。我们还提出了一种平均场类型的方法，它再现了动力学的平均静态属性。通过这种方式，我们可以理解和控制模型中不同要素的作用，为包含更多更实际的功能开辟道路。
利用多边最优传输的超图曲率
原文标题： Curvature of Hypergraphs via Multi-Marginal Optimal Transport
地址： http://arxiv.org/abs/1803.08584
作者： Shahab Asoodeh, Tingran Gao, James Evans
摘要： 通过在超图上引入一个自然界定的随机游走的多边际最优运输问题，我们为超图的曲率引入了一个新的定义，即图的自然泛化。称为\ emph {粗标量曲率}的这个曲率概括了Ollivier [Journal of Functional Analysis 256（2009）810-864）关于度量空间的马尔可夫链的Ricci曲率的最近定义，并且与超图是由黎曼流形自然产生的。我们研究粗标量曲率的基本性质并获得几个边界。经验实验表明，粗标量曲线能够检测超图中连通分量的“桥”，表明它是简单图上曲率的适当推广。
个体的流动性可能会提高动物集体决策的关键性
原文标题： Individuals' Mobility May Promote Criticality in Animal Collective Decision-making
地址： http://arxiv.org/abs/1803.08622
作者： Feng Hu, Zhi Ting Wang, Fang Yang
摘要： 人们高度相信，个体的流动性在动物集体运动的相变过程中起着重要的作用。在这里，我们提出了一个模型来研究个体在分布式动物集体决策过程中的流动性的影响，在这个过程中每个人都面临两个同等质量的选择。作为唯一的互动规则，我们实施法定数量反应规则，这是一种在动物集体决策中被分类学上认可的社会互动规则。在引入个人流动性后，我们发现该团队可以在某些关键点的某个选项上达成共识决定，即使这种互动是本地的。这个结果与静止的个体形成明显的对比，其中的人口总是在具有波动的两种选择之间平均分配。为了探索信息动态，我们引入了一个重要的信息论测度，互信息来研究关键行为。此外，我们研究个人在全球互动时的情况，并且发现一些定性的类似的批评行为。
潜入恶魔的殖民地 - 关于在线社会网络的虚假档案和网络法的研究
原文标题： Sneak into Devil's Colony- A study of Fake Profiles in Online Social Networks and the Cyber Law
地址： http://arxiv.org/abs/1803.08810
作者： Mudasir Ahmad Wani, Suraiya Jabin, Ghulam Yazdani, Nehaluddin Ahmadd
摘要： 在线社会网络（OSN）上存储的关于用户社交，个人和职业生活的大量内容不仅吸引了研究人员和社交分析师的关注，而且还吸引了网络犯罪分子。这些网络犯罪分子通过建立虚假档案或设计机器人并利用OSN的漏洞进行非法活动而非法渗入OSN。随着科技网络犯罪的增长越来越多。每日有关OSN安全和隐私威胁的报告不仅需要能够实时识别和减轻虚假个人资料的智能自动检测系统，还需要加强安全和隐私法律以减少网络犯罪。在本文中，我们研究了不同类别的伪造配置文件，例如受影响的配置文件，克隆的配置文件和在不同的OSN站点上的在线僵尸工具（垃圾邮件僵尸工具，社交僵尸工具，类似僵尸工具和有影响力的僵尸工具）以及现有的网络法律，威胁。为了设计假轮廓检测系统，我们突出了不同类别的假轮廓特征，其能够区分不同种类的假实体与真实轮廓特征。研究人员在构建虚假概况检测系统时面临的另一个主要挑战是缺乏特定于假用户的数据。本文通过提供非常有用的数据收集技术以及一些现有的数据源来解决这一挑战。此外，尝试呈现几种机器学习技术来设计不同的假轮廓检测系统。
推特和新闻：自我中心分析
原文标题： Twitter and the Press: an Ego-Centred Analysis
地址： http://arxiv.org/abs/1803.08858
作者： Chiara Boldrini, Mustafa Toprak, Marco Conti, Andrea Passarella
摘要： Ego网络已被证明是理解个人与同伴建立关系的宝贵工具，无论是在线下还是在线社会网络。特别有趣的是与自我和自我网络成员之间相互作用有关的认知限制，平均而言，个人无法与超过150人保持有意义的互动。在这项工作中，我们专注于Twitter上的记者自我网络，并调查他们是否具有与其他相关Twitter用户类别（例如政治家和普通用户）相同的特征。我们的发现是，记者通常比普通用户更积极并且与更多的人互动。他们的自我网络结构与来源于社会大脑假设的参考模型非常一致，并在一般人类自我网络中观察到。值得注意的是，相似度甚至比政治家和普通用户自我网络的相似度还要高。这可能意味着对Twitter的认知更多，而不是其他社交方式。此外，记者的自我网络比政治家和普通用户的自我网络要稳定得多，自我变化的关系往往是信息驱动的。
通过基于主体的模拟测试需求响应式共享交通服务
原文标题： Testing demand responsive shared transport services via agent-based simulations
地址： http://arxiv.org/abs/1803.08867
作者： Giuseppe Inturri, Nadia Giuffrida, Matteo Ignaccolo, Michela Le Pira, Alessandro Pluchino, Andrea Rapisarda
摘要： 需求响应式共享传输DRST服务利用信息通信技术信息和通信技术（ICT），以实时提供按需共享车辆的交通服务预订。在本文中，提出了一个基于主体的模型ABM来测试不同的服务配置在真实环境中的可行性。第一个结果显示了路线选择策略对系统性能的影响。
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