- 分层依赖网络中的沙漏效应;
- 从社交网络的简单循环评估平衡;
- 在自适应网络竞争者动态中的战略权衡;
- 城市交通信号优化：一个完全不对称的简单排除过程与交通信号灯;
- 动态社交网络建模和分析教程。第一部分;
- MOLIERE：自动生物医学假说生成系统;
- Cheshire：在线算法在社交网络中的活动最大化;
- 网络结构和天真顺序学习;
- k核渗流和相互依赖网络的广义模型;
- 布鲁斯路网悖论的热力学平行;
- 随机意见变化对复杂网络的影响;
- 复杂网络中意见形成的位串建模的初步研究;
- 自适应网络中的意见多样性和社区形成;
- 具有吸引力的活动驱动网络上的流行病传播;
分层依赖网络中的沙漏效应
地址： http://arxiv.org/abs/1605.05025
作者： Kaeser M Sabrin, Constantine Dovrolis
摘要： 许多分层模块化系统的结构类似于沙漏。这种“沙漏效应”意味着系统通过相对较少数量的中间模块从许多输入产生许多输出，这些中间模块对于整个系统的操作是关键的，称为沙漏的腰部。我们调查沙漏效应一般，不一定分层，层次依赖网络。我们的分析侧重于遍历每个顶点的源到目标依赖关系路径的数量，并且它将依赖关系网络的核心标识为共同覆盖几乎所有依赖关系路径的最小顶点集合。然后，我们检查给定网络是否展现沙漏属性，将其核心大小与保持原始网络中每个目标的源依赖性的“平坦”（即，非分层）网络进行比较。作为对沙漏效应的可能解释，我们提出了重用偏好（RP）模型，其捕获新模块的偏见以重新使用类似复杂度的中间模块，而不是直接连接到源或低复杂度模块。我们已经将所提出的框架应用于来自技术，自然和信息系统的多种依赖关系网络中，表明所有这些网络都表现出一般的沙漏属性，但是具有不同程度和不同腰部特性。
从社交网络的简单循环评估平衡
地址： http://arxiv.org/abs/1606.03347
作者： P.-L. Giscard, P. Rochet, R. C. Wilson
摘要： 长期以来，已签署的网络用于表示个人之间的友好（+）和敌意（ - ）的社会关系。如果循环中的负边沿的数量是偶数，则循环连接的个体组被认为是平衡的，否则是不平衡的。在它的最早和最自然的配方中，社会网络的平衡因此从它的简单循环，不访问任何顶点不止一次的周期定义。由于与在非常大的网络上找到这样的循环相关联的固有困难，从那以后通过其他手段研究了社会平衡。在这篇文章中，我们提出了从简单的循环和社会网络的原始轨道测量的平衡。我们特别提供了两个平衡的衡量：对每个$ \ ell \ leq 20 $的长度$ \ ell $的负简单循环的比例$ R_ \ ell $，其概括了三角形索引，以及比率$ K_ \ ell $ Kunegis引入的相对签名聚类系数。为此，我们使用一种新的精确公式的蒙特卡罗实现来计算任何加权有向图上的简单循环。我们的方法不受影响先前基于周期的方法的重复计数问题，不需要底层网络的边缘相互作用，单独地提供每个周期长度的平衡的灰度测量，并且是足够容易实现的在标准的台式计算机上。我们观察到社交网络展示强烈的边缘间相关性有利于平衡的情况，我们确定相应的相关长度$ \ xi $。对于更长的简单周期，$ R_ \ ell $经历了从不相关模型预期的值的急剧转变。这种转变在合成随机网络中不存在，强烈地暗示其具有保证进一步研究的社会学意义。
在自适应网络竞争者动态中的战略权衡
地址： http://arxiv.org/abs/1607.04632
作者： Laurent Hébert-Dufresne, Antoine Allard, Pierre-André Noël, Jean-Gabriel Young, Eric Libby
摘要： 最近的经验工作突出了社会竞争的异质性，如政治运动：一些意识形态的支持者寻求辩论和谈话，其他人创建回声室。虽然对称和静态网络结构通常用作研究这样的竞争者动态的基底，但是网络结构可以解释为竞争者策略的签名，产生自适应网络上的竞争动态。在这里，我们证明侵略性和防御性之间的折衷（即，瞄准对手vs瞄准志同道合的个人）创建矛盾的行为，如非传递动力学。虽然在两个竞争对手系统中有一个最优策略，但三个竞争对手系统没有这样的解决方案;极端战略的引入很容易影响竞争的结果，即使极端战略没有获胜的机会。这些结果不仅使人想起经典的投票悖论，而且还提供了在线政治辩论的动态视图。
城市交通信号优化：一个完全不对称的简单排除过程与交通信号灯
地址： http://arxiv.org/abs/1610.04595
作者： Chikashi Arita, M. Ebrahim Foulaadvand, Ludger Santen
摘要： 我们考虑在具有时间相关缺陷债券的环上的排除过程，其中期望速率在零和一之间周期性地切换。该系统模拟城市交通中的主要道路，与垂直街道相交。我们探索系统的基本属性，特别是车辆流量对信号化参数以及系统尺寸和车辆密度的依赖性。我们调查各种类型的车辆密度的空间分布，并显示存在的休克配置文件。我们还测量交通灯后面的等待时间，并检查其与交通流的关系。
动态社交网络建模和分析教程。第一部分
地址： http://arxiv.org/abs/1701.06307
作者： Anton V. Proskurnikov, Roberto Tempo
摘要： 近年来，我们观察到填补社交网络分析和控制之间的差距的显着趋势。这种趋势是通过引入描述社会群体的动力学，复杂网络理论和多代理系统的进步以及开发用于大数据分析的现代计算工具的新数学模型而实现的。本教程的目的是突出控制理论的一个新章节，处理社会系统的应用，广泛的研究界的注意。本文是本教程的第一部分，它将重点放在最古典的社会动力学模型以及它们与多代理系统中最近成就的关系。
MOLIERE：自动生物医学假说生成系统
地址： http://arxiv.org/abs/1702.06176
作者： Justin Sybrandt, Michael Shtutman, Ilya Safro
摘要： 假设生成正在成为一种关键的节省时间的技术，允许生物医学研究人员快速发现重要概念之间的隐含连接。通常，这些系统对公共医疗数据的特定领域部分进行操作。相比之下，MOLIERE利用了超过2450万份文件的信息。我们方法的核心是从国家生物技术信息中心（NCBI）的几个异质数据集提取的生物医学对象的多式多关系网络。这些对象包括但不限于科学论文，关键词，基因，蛋白质，疾病和诊断。我们使用Latent Dirichlet分配模型假设，应用于在该网络内发现的最短路径附近的摘要，并通过对历史数据执行假设生成来证明MOLIERE的有效性。我们的网络，实施和所产生的数据都是公众可以为广泛的科学界。
Cheshire：在线算法在社交网络中的活动最大化
地址： http://arxiv.org/abs/1703.02059
作者： Ali Zarezade, Abir De, Hamid Rabiee, Manuel Gomez Rodriguez
摘要： 社交网络中的用户参与严重依赖于用户在网络中进行的在线动作的数量。我们可以设计一个算法，找到什么时候激励用户采取行动，以最大限度地发挥社交网络中的整体活动？在本文中，我们使用多维霍克过程随着时间的推移建立在线动作的数量，基于具有跳跃的随机微分方程（SDE）导出这些过程的替代表示，并且利用该替代表示，从以下角度解决上述问题随机跳跃的SDE的最优控制。我们发现，激励行动的最佳水平线性地依赖于当前的总体行动水平。此外，可以通过求解可以有效解出的矩阵Riccati微分方程和具有闭合解的一阶微分方程来找到该线性关系的系数。因此，我们能够设计一个高效的在线算法，柴郡，以抽样用户的激励行动的最佳时间。对从Twitter收集的合成和真实数据的实验表明，我们的算法能够一致地最大化在线行动的数量比现有技术更有效。
网络结构和天真顺序学习
地址： http://arxiv.org/abs/1703.02105
作者： Krishna Dasaratha, Kevin He
摘要： 我们研究在网络上用朴素代理的顺序学习的模型。关键的行为假设是，代理人错误地认为他们的前辈仅基于私人信息行动，使得观察到的行为之间的相关性被忽略。我们提供一个简单的线性公式，表征代理人在网络中的路径的行动，并使用这个公式来确定社会何时长期正确学习。因为早期的代理人不成比例地有影响力，标准的网络结构可能导致放牧不正确的信念。当链路密度较高和网络更加集成时，误读的概率增加。当动作只能传达有限的信息时，隔离的网络通常导致组之间的持续不一致。
k核渗流和相互依赖网络的广义模型
地址： http://arxiv.org/abs/1703.02158
作者： Nagendra K. Panduranga, Jianxi Gao, Xin Yuan, H. Eugene Stanley, Shlomo Havlin
摘要： 复杂系统中的级联故障已经使用两种不同的模型进行了广泛研究：k核渗透和相互依赖的网络。我们将这两个模型组合成一个一般模型，解析它，通过广泛的模拟验证我们的理论结果。我们还研究渗透过渡的完整相图，因为我们调整平均局部k核阈值和网络之间的耦合。我们发现组合过程的相图非常丰富，并且包括不出现在分别研究每个过程的模型中的新颖特征。例如，相图由通过合并在一起并包围新颖的两级过渡区的两条三重线分隔开的第一和第二级过渡区组成。在两阶段转换中，巨型分量的大小以特定占用概率经历一阶跳跃，随后以较低占用概率进行连续二阶转移。此外，在某些固定的相互依赖性上，当增加k核阈值时，渗透过渡从一阶$ \ rightarrow $二阶$ \ rightarrow $两阶段$ \ rightarrow $一阶变化。建立描述两级过渡区域的相边界的分析方程，并且分析地导出每种类型的过渡的关键指数。
布鲁斯路网悖论的热力学平行
地址： http://arxiv.org/abs/1703.02213
作者： Kamal Bhattacharyya
摘要： 我们在这里提供了Braess路网悖论的热力学模拟，其中不可逆引擎在放置在网络的顶点处的储层之间工作。不同种类的悖论重现，强调网络的特殊性。
随机意见变化对复杂网络的影响
地址： http://arxiv.org/abs/1703.02219
作者： Yi Yu, Gaoxi Xiao
摘要： 人口中的意见形成吸引了广泛的研究兴趣。已经引入和研究了各种模型，包括具有个人自由意志的模型，允许他们改变他们的意见。然而，这样的模型没有考虑到具有不同意见的个人可能具有不同的忠诚度水平，因此，改变他们的意见的不同概率的事实。在这项工作中，我们研究如何不均匀分布的意见改变概率可能影响意见分配的最终状态。通过模拟具有不同对称和不对称非均匀模式的意见改变概率的几个不同情况，我们证明不同观点的不同忠诚度水平对意见分布的最终状态的显着影响。
复杂网络中意见形成的位串建模的初步研究
地址： http://arxiv.org/abs/1703.02222
作者： Yi Yu, Gaoxi Xiao
摘要： 最近的意见形成已经获得越来越多的研究兴趣，并且已经提出了各种模型。然而，这些模型具有其局限性，其中明显地包括（i）通常假定持有相似意见的相邻节点将进一步减少它们之间的差异，而保持显着不同意见的相邻节点将不做任何事情或剪切链接在他们之间; （ii）意见变异，其描述“不是由于邻里影响的意见变化”在现实生活中，通常是随机的。虽然这样的模型享受它们的简单性，但帮助显示许多有用的见解，他们缺乏描述许多复杂的行为，我们可以很容易地观察在现实生活中的能力。在本文中，我们提出一种新的位串建模方法。对新模式的初步研究表明它在揭示社会观点演变和形成的复杂行为的巨大潜力。
自适应网络中的意见多样性和社区形成
地址： http://arxiv.org/abs/1703.02223
作者： Yi Yu, Gaoxi Xiao, Guoqi Li, Wee Peng Tay
摘要： 研究网络结构如何与意见共同演化是非常有趣和重要的。这种共同演化的现有模型通常导致最终状态，其中网络节点达成全球共识或者进入分离的社区，每个社区持有其自己的社区共识。然而，这样的结果几乎不能解释现实生活观察的丰富性，意见总是多样化的，没有全球或甚至社区的共识，人们很少，即使不是从来不完全切断自己的异议者。在本文中，我们表明，一个简单的模型整合共识形成，链接重新布线和意见变化允许复杂的系统动力学出现，推动系统成一个动态平衡与共存的多元化的意见。具体来说，类似的意见持有人可能形成社区，但没有严格的社群共识;而不是分离为不连通的社区，不同的社区仍然需要通过社区间链接的不重要比例来互连。更重要的是，我们表明复杂的动态可能导致不同数量的社区在稳定状态与不同意见持有者之间的给定容忍。我们构建了一个理论分析共同演化过程的框架。理论分析和广泛的模拟结果揭示了对复杂共同演化过程的一些有用的见解，包括动态平衡的形成，具有不同社区数量的不同稳态之间的相变，以及观点分布和网络模块化之间的动态等。
具有吸引力的活动驱动网络上的流行病传播
地址： http://arxiv.org/abs/1703.02482
作者： Iacopo Pozzana, Kaiyuan Sun, Nicola Perra
摘要： 我们研究SIR流行病扩散过程展开在活动驱动建模框架的最近一般化。在这个时变网络模型中，每个节点由两个变量描述：活动和吸引力。第一，描述形成连接的倾向。第二，定义吸引他们的倾向。我们从分析得出流行阈值，考虑到时间尺度驱动接触的进化和传染性可比。解决方案是一般的，并且适用于活动和吸引力的任何联合分布。通过考虑异质分布和两个变量之间的不同相关性进行的大规模数值模拟证实了理论图像。我们发现吸引力的异质分布有利于传染过程的传播。在两个变量呈正相关的现实情况下，这种效应特别强烈。所提出的结果有助于理解时变网络的动力学性质及其对传播现象的影响。
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