- 固定规模系统和网络中的优先连接;
- 选择增长图：用离散选择建模网络形成;
- 故障线最小化的团队形成算法;
- SMERC：使用文本和时间信息进行社交媒体事件响应聚类;
- 探索才能和运气在获得成功方面的作用;
- 复杂球形网络中的边方向性;
- 3s-车辆车头时距建模的统一;
- 块约束配置模型的分析公式;
固定规模系统和网络中的优先连接
原文标题： Preferential Attachment in Systems and Networks of Constant Size
地址： http://arxiv.org/abs/1811.04972
作者： Cornelia Metzig, Caroline Colijn
摘要： 我们提出了一种适用于瓮/球系统和网络的恒定尺寸系统的优先附着型模型。它根据参数产生指数截止大小（或度）分布的幂律。这种分布可以通过吉布斯 - 香农熵的最大化来解释，使用关于个体骨灰盒生长的约束信息，或者可选地计算确切概率。另一种经常与幂律一起发生的分布，即“帐篷形”的增长率分布，自然而然地来自这个模型。我们通过数值模拟和使用重复计算的精确概率的另一种方法确认我们的理论结果。
选择增长图：用离散选择建模网络形成
原文标题： Choosing to grow a graph: Modeling network formation as discrete choice
地址： http://arxiv.org/abs/1811.05008
作者： Jan Overgoor, Austin R. Benson, Johan Ugander
摘要： 我们提供了一个框架，用于通过离散选择和随机效用理论的条件多项Logit模型对社会网络形成进行建模，其中每个新边被视为节点连接到另一个节点的“选择”，基于（通用）特征可用于建立连接的其他节点。这种关于网络形成的观点统一了现有模型，例如优先附着，三元闭合和节点适应，这些都是特殊情况，从而提供了用于概念化，估计和比较模型的灵活手段。离散选择理论的视角也为分析社会网络形成提供了几种新工具;例如，可以通过调整已知的期望最大化算法来估计现有模型的混合，并且可以以统计上严格的方式评估节点特征的重要性。我们通过分析大量合成和真实数据集的示例来展示我们框架的灵活性。例如，我们提供了严格的方法来估计优先附着模型，并展示如何分离优先附着和三元闭合的影响。对度的重要性的非参数估计显示出高度线性的趋势，并且我们揭示了仔细查看度为零的节点的重要性。通过检查大引文图的形成，我们找到了在考虑年龄时增加学位作用的证据。
故障线最小化的团队形成算法
原文标题： A Team-Formation Algorithm for Faultline Minimization
地址： http://arxiv.org/abs/1811.05015
作者： Sanaz Bahargam, Behzad Golshan, Theodoros Lappas, Evimaria Terzi
摘要： 近年来，在线简历的激增以及对现场和虚拟团队的大量候选人进行评估的需求导致对自动化团队形成的兴趣日益增加。考虑到大量候选人，一般问题需要选择一个专家团队来完成某项任务。令人惊讶的是，虽然正在进行的研究已经研究了不同约束条件下的众多变化，但它忽略了一个因素，即对团队凝聚力和绩效的充分记录：团队故障线。解决这一差距具有挑战性，因为现有团队中可用的故障线措施无法有效地应用于故障优化。在这项工作中，我们采用了一种新措施来应对这一挑战，该措施可以有效地用于故障测量和最小化。然后，我们使用该度量来解决自动将大量人口划分为低缺陷队伍的问题。通过在团队形成文献中引入故障线，我们的工作为故障优化的算法工作以及结合和研究断层线与其他有影响力的团队特征的连接的工作创造了令人兴奋的机会。
SMERC：使用文本和时间信息进行社交媒体事件响应聚类
原文标题： SMERC: Social media event response clustering using textual and temporal information
地址： http://arxiv.org/abs/1811.05063
作者： Peter Mathews, Caitlin Gray, Lewis Mitchell, Giang T. Nguyen, Nigel G.Bean
摘要： 用于事件检测的推文聚类是一种强大的现代方法，可以自动实时检测事件。在这项工作中，我们提出了一种新的推文聚类方法，使用概率方法来合并时间信息。通过分析推文之间时间间隔的分布，我们发现相关推文之间的差距呈现指数衰减，而无关推文之间的差距大致是均匀的。在这种洞察力的指导下，我们使用概率论证来估计一对推文相关的可能性，并构建一种改进的聚类方法。我们的方法社交媒体事件响应聚类（SMERC）根据与单个事件相关的倾向创建推文集群。我们在三个层面评估我们的方法：通过推特聚类的传统事件预测，通过测量所创建的聚类质量的改进，以及将聚类精度和召回与其他方法进行比较。通过将SMERC应用于在多个体育赛事期间收集的推文，我们证明了合并时间信息可以带来最先进的聚类性能。
探索才能和运气在获得成功方面的作用
原文标题： Exploring the role of talent and luck in getting success
地址： http://arxiv.org/abs/1811.05206
作者： Alessandro Pluchino, Alessio. E. Biondo, Andrea Rapisarda
摘要： 我们通过基于示意图代理的模型回顾最近关于人才和运气在获得成功方面的作用的数值结果。一般来说，运气的作用是非常重要的，以获得成功，而人才是必要但不充分。还讨论了提高最有才能人才成功的资金战略。
复杂球形网络中的边方向性
原文标题： Edge directionality properties in complex spherical networks
地址： http://arxiv.org/abs/1811.05317
作者： Frederik Wolf, Catrin Kirsch, Reik V. Donner
摘要： 在过去十年中，空间嵌入式网络引起了越来越多的关注。在这种情况下，引入了新类型的网络特征，其明确地考虑了空间信息。其中，边方向性特性最近引起了特别的兴趣。在这项工作中，我们研究了平均边方向，各向异性和局部平均角在复杂球形网络中作为几何特征的适用性。通过分析和数值研究这些测量，我们证明了空间网络中存在系统偏差，其中各个节点代表球面上的不同份额，并描述了用于校正这种效应的策略。此外，我们说明了所提到的边方向性属性在球形几何中的真实世界空间网络的不同示例中的应用（具有或不具有取决于每个特定情况的几何校正），包括功能气候网络，运输和贸易网络。在气候网络中，我们的方法强调了相关的模式，如大规模的循环细胞，El Ni \〜{n} o - Southern Oscillation和Atlantic Ni \〜{n} o。在航空运输网络中，我们能够描绘不同的航空运输区域，同时我们通过识别世界贸易网络中的趋同边方向性模式来确认欧盟对全球经济的重要作用。
3s-车辆车头时距建模的统一
原文标题： 3s-Unification for Vehicular Headway Modeling
地址： http://arxiv.org/abs/1811.05325
作者： Milan Krbalek, Michaela Krbalkova
摘要： 我们解释为什么采样（将数据划分为同质子样本），分割（选择属于ID平面中的小子区域的子样本 - 分割区域）和尺度（表示a的随机变量的线性变换）在展开程序的一般方案中的标准子程序）是任何车辆数据调查的必要部分。我们演示了代表性交通微量（在统一表示中）如何随着分割区域的位置而变化。结果表明，这些变化非常重要，完全符合以前发表的一些结果。此外，我们提出了一种简单的数学技术，用于统一GIG分布的随机变量。
块约束配置模型的分析公式
原文标题： Analytical Formulation of the Block-Constrained Configuration Model
地址： http://arxiv.org/abs/1811.05337
作者： Giona Casiraghi
摘要： 我们为随机图提供了一个新颖的生成块模型系列，它自然地包含了度分布：块约束配置模型。块约束配置模型建立在随机图的广义超几何集合上，并通过对边生成过程强制执行块约束来扩展众所周知的配置模型。由此产生的模型具有分析易处理性和实用性，甚至适用于大型网络。这些模型为社区结构和网络科学的研究提供了一种新的，灵活的工具，其中具有异构度分布的建模网络是至关重要的。
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