- 冠状病毒扩散宏观增长规律的数据分析;
- COVID-19的控制效率;
- 使用数值分析多路网络上谣言传播的动态模型;
- 软件团队的库使用动态;
- 模块性三角：一个复杂网络的半全局中心性度量;
- 2019年智利社会动荡的解剖;
- 基于自我熵度量的结构表示;
- 使用技术相互依赖性预测创新力度;
- UFTR：一个统一的工单路由框架;
- 可扩展网络生成的新进展;
- 好科学的自然选择;
- 探索临近的可能性解释了社会网络的出现和演化;
- 如何选择最合适的中心性度量？;
冠状病毒扩散宏观增长规律的数据分析
原文标题： Data analysis on Coronavirus spreading by macroscopic growth laws
地址： http://arxiv.org/abs/2003.00507
作者： P. Castorina, A. Iorio, D. Lanteri
摘要： 为了评估遏制2019新冠状病毒疫情扩散的努力是否有效，我们分析了不同国家感染随时间的演化，考虑了Gompertz规律和logistic规律两个著名的宏观增长规律。研究提出的数据分析允许评估感染者的最大数量。每日数据必须与所获得的拟合进行比较，以验证传播是否受到控制。我们的分析表明，由于政府的大力遏制政策，中国和新加坡的传播正到达饱和。韩国和意大利则情况相反，三月第一个星期的新感染者数据对于理解感染者饱和数字高低十分关键。这将表明强力的遏制政策是否值得继续。
COVID-19的控制效率
原文标题： Control Efficacy on COVID-19
地址： http://arxiv.org/abs/2003.00305
作者： Duanbing Chen, Tao Zhou
摘要： 我们提出使用蒙特卡罗方法，在缺少所有病例症状开始后完整信息时估计再生数。省一级的分析表明，中国对COVID-19的控制措施获得巨大的成功，省级再生数在采取行动短短一个星期后迅速降低到小于1。
使用数值分析多路网络上谣言传播的动态模型
原文标题： A Dynamic Epidemic Model for Rumor Spread in Multiplex Network with Numerical Analysis
地址： http://arxiv.org/abs/2003.00144
作者： Lan Di, Yudi Gu, Guoqi Qian, George Xianzhi Yuan
摘要： 本文重点研究和人口组成随机动态的了解，当人口受到谣言传播。我们首先开发一个单独的易感暴露感染，删除（iSEIR）模型，该模型SEIR的扩展，用于汇总的人口互动群体的谣言传播行为进行研究。与此iSEIR模型中，相互作用基团可以被认为是在多重网络节点。然后在传闻扩频相互作用基团的动态行为的各种性质可以从复用网络的样品绘制。该样本是根据不同的设置iSEIR模型在人口规模，人口分布和传输速率方面的模拟。从模拟研究结果表明，有效的控制传闻的多路网络中传播需要对信息流的高效管理，这可以通过设置适当的免疫接种和铺展在个体行为动态阈值来实现的。根据拟议的iSEIR模型中，我们也得出一个稳态结果，命名为“过饱和现象”，当谣言传播过程变得平衡，这可以帮助我们做出最佳的或更好的控制在实践中信息流。
软件团队的库使用动态
原文标题： Library Adoption Dynamics in Software Teams
地址： http://arxiv.org/abs/2003.00045
作者： Pamela Bilo Thomas, Rachel Krohn, Tim Weninger
摘要： 当一群人努力去理解新信息，奋斗接着而来的各种想法争夺关注。作为一个团队一起学习陡峭的学习曲线超越。要了解这些团队动力如何在软件开发中发挥出来，我们探索的Git日志，其中提供软件库的完全改变历史。在这些仓库中，我们观察到的代码添加，它代表成功实施的想法，代码缺失，其表示已经失败或被取代的想法。通过检查它们之间的模式提交类型，我们可以开始了解团队如何采用新的信息。我们专门研究了软件库由一个项目，即当库用于该项目的第一次通过后会发生什么。我们发现了各种因素，包括团队规模，图书馆的普及，发病率和Stack Overflow上与团队如何迅速学会相关联，并成功采用新的软件库。
模块性三角：一个复杂网络的半全局中心性度量
原文标题： Modularity-Deltas: a Semi-Global Centrality Measure for Complex Networks
地址： http://arxiv.org/abs/2003.00056
作者： Thomas Magelinski, Mihovil Bartulovic, Kathleen M. Carley
摘要： 社会结构的现实世界的网络现象已被中央网络科学的成功。而备受人们关注已经支付给社区检测算法和评价标准，一个相关的问题一直被忽视的：将在模块化的变化是什么，如果一个节点将被从网络中删除？在这项工作中，我们首先表明，这个问题的答案可以为O （M）时候网络中的所有节点进行计算。然后，我们表明，这个数量在网络科学中的三个研究领域的影响：社会分析，网络健壮性和社区欺骗。因为他们是一个半全局衡量，可扩展的像本地的措施，但通过网络的健壮性partition.In使用全局信息，模块化最大化攻击策略比基于介，更有效率模块化三角洲是社会分析是有用的，并显示出损害美国能量栅格和欧洲的公路网比更有效的基于程度的攻击。最后，我们表明，反转的鲁棒性的方法来选择模块化的可扩展的方式尽量减少节点解决社会问题的欺骗。
2019年智利社会动荡的解剖
原文标题： The anatomy of the 2019 Chilean social unrest
地址： http://arxiv.org/abs/2003.00423
作者： Paulina Caroca, Carlos Cartes, Toby P. Davies, Jocelyn Olivari, Sergio Rica, Katia Vogt
摘要： 我们分析使用两种不同的方法2019年智利的社会动荡事件：为骚乱分子通过向抗议的战略位置公共交通行驶的基于主体的模型，以及流行病般的模型，考虑全球传染性动态。我们比较来自两个模型从人权的副国务卿调整参数的智利社会动荡公众可用数据，并观察它们导致类似的发现结果：暴力事件的数量遵循各种扰乱公共秩序已观察到明确的模式情节在六十年代以来其他国家。最后，我们模型是如何骚乱的蔓延效应可能会得到缓解。
基于自我熵度量的结构表示
原文标题： Ego-based Entropy Measures for Structural Representations
地址： http://arxiv.org/abs/2003.00553
作者： George Dasoulas, Giannis Nikolentzos, Kevin Scaman, Aladin Virmaux, Michalis Vazirgiannis
摘要： 在复杂的网络中，节点具有相似的结构特征往往表现出类似的角色（例如在社会网络用户的类型或员工在公司层级的位置）。为了利用这种关系，越来越多的研究提出了确定结构等效节点潜伏表示。然而，大多数现有的方法要求高的时间和空间复杂度。在本文中，我们提出VNEstruct，用于产生低维结构的嵌入节点的简单的方法，即两个时间的高效和稳健的图结构的扰动。所提出的方法集中在每个节点的本地附近，采用冯诺依曼熵，一个信息论工具，提取特征捕捉邻里的拓扑结构。此外，在图分类任务，我们建议用于归因图结构的转变所产生的结构的嵌入的利用率为一组增强节点属性。根据经验，我们观察到，该方法展品鲁棒性的结构性作用识别任务和图分类任务的国家的最先进的性能，同时保持很高的运算速度。
使用技术相互依赖性预测创新力度
原文标题： Technological interdependencies predict innovation dynamics
地址： http://arxiv.org/abs/2003.00580
作者： Anton Pichler, François Lafond, J. Doyne Farmer
摘要： 我们提出一个简单的模型，其中一个技术领域的创新速度取决于它依赖于技术领域的创新速度。使用美国专利1836年至2017年的数据，我们做出来的样本外的预测和发现创新率的可预测性，当网络效应考虑在内，可以显著提高。在一个技术'居委会未来的创新率已知的情况下，平均预测增益为28 ％比较简单的时间序列模型，它没有内置网络效应。即使没有人知道未来，我们发现20 ％的平均阳性预测收益。结果具有重要的政策含义，这表明有效的支持某项技术必须考虑到技术生态系统周围有针对性的技术。
UFTR：一个统一的工单路由框架
原文标题： UFTR: A Unified Framework for Ticket Routing
地址： http://arxiv.org/abs/2003.00703
作者： Jianglei Han, Jing Li, Aixin Sun
摘要： 当今企业面临着越来越多的为客户服务的及时和有效的交付需求。这创造了一个强大的和准确的自动化解决方案，以什么样的正式名称为票路由问题的需要。这个任务就是使每一个未解决的服务事件，或者“机票”，服务专家的正确组。现有的研究划分任务分成两个独立的子问题 - 初始组分配和组间转移。然而，我们的研究，同时解决共同使用一个终端到终端的建模方法的子问题。我们首先进行了五十万存档门票揭露相关特征进行了初步分析。然后，我们设计了UFTR，使用四种功能票务路由一个统一的框架（从门票，所衍生的，和它们之间的相互作用）。在我们的实验中，我们实施了两项排名模型与UFTR。我们的模型优于三个路由指标基线。此外，事后分析表明，这种优越的性能很大程度上可以归因于功能捕获门票分配和组分配之间的关联。总之，我们的研究结果表明，UFTR是一个出色的解决方案，以票路由问题，因为它考虑到了组分配和基团转移问题之间未开发的相互关系。
可扩展网络生成的新进展
原文标题： Recent Advances in Scalable Network Generation
地址： http://arxiv.org/abs/2003.00736
作者： Manuel Penschuck, Ulrik Brandes, Michael Hamann, Sebastian Lamm, Ulrich Meyer, Ilya Safro, Peter Sanders, Christian Schulz
摘要： 随机图模型经常用来作为各种研究领域的实验活动的可控和通用数据源。在规模产生这样的数据集是一个不平凡的任务，因为它需要的设计决策通常跨越专长的多个领域。挑战开始的有关特定域的网络特征的识别，请继续如何编译等功能集成到一个易于处理的模型，并在同时执行有关模型所产生的算法细节高潮的问题。在本调查中，我们探索已知可伸缩的发电机随机图模型的重要方面。我们首先简要介绍了由这种模型认为网络功能，然后讨论随机图与一起生成算法。我们的重点在于建模技术，并已证明成功地获得大量的图算法的基元。我们认为，对于不同领域的概念和图模型（如社会网络，基础设施，生态环境，和数值模拟），并讨论发电机不同的计算模型（包括共享内存并行，大规模并行GPU和分布式系统）。
好科学的自然选择
原文标题： The natural selection of good science
地址： http://arxiv.org/abs/2003.00928
作者： Alexander J. Stewart, Joshua B. Plotkin
摘要： 在某些领域的科学家而言，很多，甚至大部分，公布的结果都是假的。误报率高可能会意外地出现，从粗制滥造的研究实践。或者，它可能是制度激励措施奖励出版物不论真实性的必然结果。最近的模型和科学文化的讨论，预测选择假阳性出版物，研究实验室是发布更多积极成果外竞争更加勤奋实验室。有一个关于如何实践科学应该进行修改，以避免这种变性的广泛争论。有分析认为，当实验室的诱因进行复制研究，并受到处罚的出版物以后无法复制“坏科学”，甚至会持续存在。在这里，我们制定了一个框架模型的研究实践的文化演进，使实验室花费理论的努力 - 让他们在成本，把重点放在更可能是真实的在理论上的假设。论恢复实验室实践高付出的演变，它抑制了假阳性出版物技术最小，即使没有复制的。一个具有比其他正确的更大的机会 - - 事实上，单纯的能力两套假设之间进行选择不是可以通过具有较好的假定集合轻松的访问来实现促进更好的科学。结合理论和复制可以在促进良好的科学方法和降低假阳性出版物率的协同效应。根据我们的分析，我们提出了四个简单规则的压力公布的脸，以促进良好的科学。
探索临近的可能性解释了社会网络的出现和演化
原文标题： The exploration of the Adjacent Possible explains the emergence and evolution of social networks
地址： http://arxiv.org/abs/2003.00989
作者： Enrico Ubaldi, Raffaella Burioni, Vittorio Loreto, Fancesca Tria
摘要： 人类之间的相互作用代表了我们社会的支柱。人们如何互动，建立新的连接，并分配这些链接中的活动可能会透露很多我们的社会组织。尽管非常多样的科学界集中注意力，我们仍然缺乏第一性原理的诞生和社会网络的演进模型框架能够帐户。在这里，我们通过在社会交往看，以此来探索一个非常奇特的空间，即相邻的可能空间，解决这个问题，即设定我们可以在我们的一生中在任何给定点及时满足个人。我们在邻近的可能空间的最近数学形式化杠杆，提出了一种基于定义的人联系，相互作用如何让简单的微观规则的社会探索的第一个原理的理论。新的理论预测社会网络的两个微观和宏观的特点。在微观方面捕获的最显著的特征是一种用于个体的概率，与已ķ连接，以获得新的认识。在宏观方面，模型再现社会网络的主要静态和动态特性：程度和活动的广泛分布，平均聚类系数，并在全球和地方层面的创新率。该理论在三个不同的真实世界的社会网络诞生出来：Twitter用户之间的网络提到，美国物理学会和移动电话呼叫网络的合着者的网络。
如何选择最合适的中心性度量？
原文标题： How to choose the most appropriate centrality measure?
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01052
作者： Pavel Chebotarev, Dmitry Gubanov
摘要： 我们提出了一种新的方法来选择如何这样的措施应该在一组简单图的工作，根据用户的意见最合适的网络中心度量。该方法在于：（1）形成一组 CAL F 的候选措施; （2）生成区分的所有措施足够简单图的序列 CAL F 上的一些节点对; （3）编译与比较测试节点的中心问题调查; （4）在完成本调查中，它提供了一个中间值与所有用户响应一致。在开发的算法使其能够实现此方法对于任何有限集的措施 CAL F 。本文介绍了其实现对一组40倍中心地位的措施。所提出的方法，被称为剔除，可用于快速分析或通过编译上的满足某些规范条件（公理）措施的子集的调查规范的方法相结合。在本研究中，后者用于通过自一致性或桥公理确定的子集来完成。
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