- 动态文本网络中的社区结构和主题建模;
- 在大群体中面对难题时，人类充分利用社会启发式方法;
- 计算模块性景观中亚稳状态的数量：社区检测中贪婪算法的算法可检测性极限;
- 通过连接模式测量网络弹性;
- 舞蹈工作室：人类群集的艺术和工程探索;
- 1990-2017的二元系统期间智利参议院政党的投票权;
- 概率多层网络;
动态文本网络中的社区结构和主题建模
原文标题： Modeling community structure and topics in dynamic text networks
地址： http://arxiv.org/abs/1610.05756
作者： Teague Henry, David Banks, Christine Chai, Derek Owens-Oas
摘要： 过去十年，动态网络建模和主题建模都取得了很大进展。本文利用这两个领域来创建贝叶斯方法，该方法允许主题发现通知潜在网络模型和网络结构以便于主题识别。我们将此方法应用于2012年的467个顶级政治博客。我们的结果在这组博客中找到了复杂的社区结构，其中社区成员资格很大程度上取决于博主感兴趣的主题集。
在大群体中面对难题时，人类充分利用社会启发式方法
原文标题： Humans make best use of social heuristics when confronting hard problems in large groups
地址： http://arxiv.org/abs/1808.07670
作者： Federica Stefanelli, Enrico Imbimbo, Daniele Vilone, Franco Bagnoli, Zoran Levnajić, Andrea Guazzini
摘要： 对于个人和社区而言，人类的社会本能往往导致比理性思考更好的解决方案。我们能否衡量一组人在协作解决问题时个人本能决策的实际用途？我们设计了一种在线博弈，玩家可以通过合作增加规模来解决日益复杂的问题。通过选择合作博弈而没有个人和共同利益之间的通常对立，我们重新创建了一个实验环境，迫使玩家在做出合作决策时主要依靠他们的直觉（直觉）。这种环境直接转化为计算机模拟，我们从中提取协作策略，从而获得任何组大小或问题复杂性的最大可达分数。在此基础上，我们衡量玩家在本能地估计协作的好处时所犯的错误，并发现人们在面对容易出现问题或单独或小组工作时大量低估了这些好处。相反，当面对困难问题或在大群体中进行协作时，人类会准确地判断最佳协作水平并轻松达到最高分。这些发现与团体的构成和玩家的个人特征无关。
计算模块性景观中亚稳状态的数量：社区检测中贪婪算法的算法可检测性极限
原文标题： Counting the number of metastable states in the modularity landscape: Algorithmic detectability limit of greedy algorithms in community detection
地址： http://arxiv.org/abs/1808.07690
作者： Tatsuro Kawamoto, Yoshiyuki Kabashima
摘要： 使用贪婪算法的模块化最大化仍然是图中社区检测的流行方法，即使已经提出了各种更好的形成算法。除了其清晰的机制和易于实现之外，这种方法一直很受欢迎，因为据推测，它的算法失败风险尚不清楚。本研究通过估算模块化最大化的算法性能极限，提供了对此问题的深入了解。这是通过计算本地更新规则下的亚稳态的数量来实现的。我们的结果提供了对贪婪算法通常失败的稀疏程度的定量分析。
通过连接模式测量网络弹性
原文标题： Measuring network resilience through connection patterns
地址： http://arxiv.org/abs/1808.07731
作者： Roy Cerqueti, Giovanna Ferraro, Antonio Iovanella
摘要： 网络是建模许多工程环境的核心，主要是基础设施和通信系统。网络的弹性是能够吸收外部冲击的系统的特性，因此在应用中具有至关重要的意义。本文通过提出衡量网络弹性的理论建议来处理这一主题。该提案基于对沿节点之间连接模式的冲击传播的研究。理论模型在美国空中交通网络中两个重要机场系统的实际情况下进行了测试;伊利诺伊州（包括芝加哥中心）和纽约州（与肯尼迪机场）。
舞蹈工作室：人类群集的艺术和工程探索
原文标题： In the Dance Studio: An Art and Engineering Exploration of Human Flocking
地址： http://arxiv.org/abs/1808.07842
作者： Naomi E. Leonard, George F. Young, Kelsey Hochgraf, Daniel T. Swain, Aaron Trippe, Willa Chen, Katherine Fitch, Susan Marshall
摘要： Flock Logic是一个艺术和工程项目，旨在探索在舞者应用时反馈法则如何用于模拟群集。艺术目标是创建舞蹈工具，利用多智能体系统动力学和设计的反馈和互动。工程目标是通过检查个体舞者的行为以及群体层面出现的内容，为多智能体系统（如人群，动物群体和机器人网络）提供见解和设计原则。我们描述了创建舞蹈和调查集体动作的方法。我们分析了一个实验的视频，其中舞者根据与邻居的凝聚和排斥的简单规则移动。使用规定的交互协议和跟踪的轨迹，我们估计定义谁响应谁的时变图。我们计算图表中节点的状态并显示领导者的出现。我们讨论结果和进一步的方向。
1990-2017的二元系统期间智利参议院政党的投票权
原文标题： Voting power of political parties in the Senate of Chile during the whole binomial system period: 1990-2017
地址： http://arxiv.org/abs/1808.07854
作者： Fabián Riquelme, Pablo González-Cantergiani, Gabriel Godoy
摘要： 二元系统是世界上独一无二的选举制度。从1990年民主回归到2017年，它被用来选举智利的参议员和代表。在本文中，我们研究了整个二元期间智利参议院不同政党的真正投票权。我们不仅考虑不同的立法时期，还考虑一个时期和下一个时期之间的任何政党变化。真正的投票权是通过考虑合作博弈理论的权力指数来衡量的，合作博弈理论是基于政党组建获胜联盟的能力。通过这种方法，我们可以进行超出议会席位简单计算的分析。
概率多层网络
原文标题： Probabilistic Multilayer Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1808.07857
作者： Enrique Hernández-Lemus, Jesús Espinal-Enríquez, Guillermo de Anda-Jáuregui
摘要： 在这里，我们引入概率加权和未加权多层网络，这是从大型多维数据集上的信息论相关性度量得出的。我们介绍了概率推理在多层环境中嵌入问题的正式应用的基本原理，提供了从生物和社会系统分析中得到的例子：癌症基因组学和与毒品有关的暴力。
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