Arxiv网络科学论文摘要20篇(2021-01-01)

重新讨论分辨率极限：使用通用模块化密度进行社区检测;
逻辑不确定耦合：最小化图匹配的方法及其应用;
网络鲁棒性的环增强策略;
当人群更加明智时，为什么个人学习会持久？;
现代社会的骗局：中国与世界有何不同？;
基于链接的网络度量的基于共识的分布式计算;
用熵分析评估政策对系统内的混乱和冲突的影响：以12比特社会量子系统为例的交通交叉口案例研究;
针对度校正块模型的调整后的卡方检验;
Web的常规性和可预测性限制：使用Web跟踪数据调查人口和行为差异;
随机动作对舆论动力学的影响;
锁定和重开下的COVID-19病毒的感染动态;
COVID-19的普遍城市传播模式及其潜在机制;
在随机模型中检测感染的无症状病例以传播Covid-19。阿根廷的情况;
COVID-19大流行期间的非药物干预：快速回顾;
城市犯罪率更高？关于犯罪的定律和人均排名不足-一项跨国研究;
COVID-19：衡量对医疗需求和能力的影响并探讨干预方案;
从语义交流到语义感知网络：模型，体系结构和开放问题;
区域对数出口的偏度;
针对资源不足的环境在社会网络上优化SARS-CoV-2池化测试策略;
推荐人在劳动力市场的不可移动，不平等和低效率中的作用;

重新讨论分辨率极限：使用通用模块化密度进行社区检测

原文标题： Resolution limit revisited: community detection using generalized modularity density

地址： http://arxiv.org/abs/2012.14543

作者： Jiahao Guo, Pramesh Singh, Kevin E. Bassler

摘要：近年来，通过考虑检测算法中模块化度量的变体，已进行了各种尝试来解决社区检测中的分辨率限制（RL）问题。据称，这些指标在很大程度上缓解了RL问题，并且在许多实际情况下均优于模块化。但是，它们通常不适合分析加权网络或检测分层社区结构。但是，分辨率限制问题可能很复杂，尤其是不清楚何时应将其视为问题。在本文中，我们介绍了一种称为广义模块化密度 Q_g 的度量，该度量消除了任何期望分辨率下的RL问题，并且可以轻松扩展到研究加权和分层网络。我们还建议进行基准测试以量化分辨率限制问题，检查各种类似于模块化的指标，以表明新指标 Q_g 表现最佳，并表明 Q_g 可以识别实际和人工网络中的模块化结构，即否则隐藏。

逻辑不确定耦合：最小化图匹配的方法及其应用

原文标题： Logical indetermination coupling: a method to minimize drawing matches and its applications

地址： http://arxiv.org/abs/2012.14674

作者： Pierre Bertrand (LPSM), Michel Broniatowski (LPSM), Jean-François Marcotorchino

摘要：尽管证明独立性是一个典型的耦合，但作者们证明了存在第二种平衡，以减少从边际传递到联合分布的信息：所谓的不确定性。他们使用此null信息属性将不确定性应用于图聚类。此外，他们在不确定的情况下分解图，以强调这是减少对匹配的最佳构造，即减少连续绘制的相等对的预期数量。使用此属性，他们注意到不确定性出现在两个问题（猜测和任务划分）中，其中减少配对匹配是一个主要目标。

网络鲁棒性的环增强策略

原文标题： A loop enhancement strategy for network robustness

地址： http://arxiv.org/abs/2012.14712

作者： Masaki Chujyo, Yukio Hayashi

摘要：许多真实的系统极易受到攻击，因为它们是无标度网络，是它们中通常存在的拓扑结构。因此，为了提高连接的鲁棒性，到目前为止，已经提出了通过增强度-度相关性来进行几种边重连的方法。实际上，具有正度-度相关性的洋葱状结构对于攻击具有最佳的鲁棒性。另一方面，最近的研究表明，鲁棒性和循环是相互密切相关的。因此，我们专注于增强循环，作为提高鲁棒性的新方法。在这项工作中，我们提出了边重连方法，并通过应用于实际网络评估了其对鲁棒性的影响。我们提出的方法是保存度或不保存度的两种类型的重连，用于研究度修改对鲁棒性的影响。数值结果表明，我们提出的方法将鲁棒性提高到与现有方法相同或更高的水平。此外，我们的工作表明，以下两点对于进一步提高鲁棒性更为重要。首先，鲁棒性与循环的关系远远超过度-度相关性。其次，它通过减小最大度数和最小度数之间的差距显著提高了鲁棒性。

当人群更加明智时，为什么个人学习会持久？

原文标题： Why does individual learning endure when crowds are wiser?

地址： http://arxiv.org/abs/2012.14524

作者： Benoît de Courson, Léo Fitouchi, Jean-Philippe Bouchaud, Michael Benzaquen

摘要：向他人学习的能力（社会学习）通常被认为是人类成功的原因。但是，如果社交学习确实比个人学习更有效（无论是花费更少还是更准确），那么就会提出一个问题，即为什么有人会从事个人信息搜索，这是社交学习功效的必要条件。我们提出了一种解决此矛盾的演化模型，前提是主体商（i）不仅着眼于信息质量，而且还争夺受众和声望，并且（ii）不仅重视准确性，还奖励原创性，从而使他们能够减轻羊群效应。我们发现，在某些条件下（知情的主体人的成功率足够高，并且受欢迎程度中等），社交学习的较高准确性和原始意见的偏好在类似劳力的平衡互利的分工中是演化稳定的。当不满足这些条件时，系统通常会趋于相互有害的平衡。

现代社会的骗局：中国与世界有何不同？

原文标题： Scams in modern societies: how does China differ from the world?

地址： http://arxiv.org/abs/2012.14867

作者： Jeff Yan

摘要：我们研究了一系列引人注目的骗局，这些骗局经过精心设计，近年来在中国给人们造成了沉重打击。我们提出了一个简单而新颖的理论框架来研究在这些骗局中发挥作用的心理，情境和社会结构因素。我们还将这个框架用作探索欺诈对策的工具。通过这样做，我们确定了这些中国骗局与西方骗局有何不同。

基于链接的网络度量的基于共识的分布式计算

原文标题： Consensus-Based Distributed Computation of Link-Based Network Metrics

地址： http://arxiv.org/abs/2012.14971

作者： Zheng Chen, Erik G. Larsson

摘要：平均共识算法在分布式计算系统中具有广泛的应用，在分布式计算系统中，所有节点仅通过与本地邻居交换信息来就其初始状态的平均值达成一致。在这封信中，我们研究了基于链接的网络度量，这些度量是在网络中的链接上定义的成对节点属性的多项式函数。与基于节点的平均共识不同，此类基于链接的度量取决于节点属性的分布和基础网络拓扑。我们提出了一种使用加权平均共识协议的通用算法，用于基于链路的网络度量的分布式计算，并提供了收敛条件和收敛速率分析。

用熵分析评估政策对系统内的混乱和冲突的影响：以12比特社会量子系统为例的交通交叉口案例研究

原文标题： Entropic Analysis to Assess impact of Policies on Disorders and Conflicts within a system: Case Study of Traffic intersection as 12-Qubit Social Quantum System

地址： http://arxiv.org/abs/2012.15012

作者： Rakesh Kumar Pandey

摘要：尝试对交通交叉路口的场景进行熵分析。该模型用于定义冲突熵。结果表明，通过使用策略（策略），如安装交通信号灯和天桥的建设，熵降低了，从而使交通量井然有序。结果表明，在两种情况下，这些策略都有助于减少熵并完全消除冲突熵。这种分析可以在确定有利政策和制定人工智能算法中找到巨大的应用。十二个量子位的量子系统发现了交通路口的惊人相似性，这为研究交通流以理解量子系统的行为开辟了新的领域。

针对度校正块模型的调整后的卡方检验

原文标题： Adjusted chi-square test for degree-corrected block models

地址： http://arxiv.org/abs/2012.15047

作者： Linfan Zhang, Arash A. Amini

摘要：我们提出了针对度校正后的随机块模型（DCSBM）的拟合优度检验。该检验基于调整后的卡方统计量，用于测量具有 d_1， dots，d_n 观测值的 n 多项分布组之间的均值相等。在网络模型的背景下，多项式的数量 n 的增长比观测值的数量 d_i 快得多，因此其设置与经典渐近方法有所不同。我们表明，只要 d_i 的谐波均值增长到无穷大，简单的调整就可以使统计量收敛于零以下。此结果适用于大型稀疏网络，其中 d_i 的作用由节点 i 的程度来承担。我们的分布结果是非渐近的，具有明确的常数，提供了到目标分布的Kolmogorov-Smirnov距离的有限样本范围。当顺序应用时，该测试还可用于确定社区的数量。该测试在邻接矩阵的（行）压缩版本上运行，并以度为条件，因此可以高度扩展到大型稀疏网络。我们在测试 K 社区时采用了一种新颖的想法，即根据（K + 1）社区分配来压缩列。这种方法在不降低计算效率的情况下增加了顺序应用程序中的功能，并且我们证明了其在恢复社区数量方面的一致性。由于测试统计数据不依赖于特定的替代方法，因此它的实用性超出了顺序测试的范围，可用于同时针对DCSBM系列之外的多种替代方法进行测试。我们通过对模拟和真实数据进行大量数值实验来证明该方法的有效性。特别是，将该测试应用于Facebook-100数据集，我们发现具有少量社区的DCSBM几乎在所有情况下都不适合。

Web的常规性和可预测性限制：使用Web跟踪数据调查人口和行为差异

原文标题： Web Routineness and Limits of Predictability: Investigating Demographic and Behavioral Differences Using Web Tracking Data

地址： http://arxiv.org/abs/2012.15112

作者： Juhi Kulshrestha, Marcos Oliveira, Orkut Karacalik, Denis Bonnay, Claudia Wagner

摘要：理解网络上的人类活动和动作不仅对计算社会科学家很重要，而且还可以为设计用于推荐，缓存，广告和个性化的在线系统提供有价值的指导。在这项工作中，我们证明了人们倾向于遵循Web上的例程，并且这些重复的Web访问模式提高了他们浏览行为可实现的可预测性。我们提供了一个信息论框架，用于测量Web上人类活动的可预测性的不确定性和理论极限。我们系统地评估不同设计决策对测量的影响。我们将该框架应用于德国互联网用户的网络跟踪数据集。我们的实证结果表明，尽管该值因人而异，但Web上个人的例程使他们的浏览行为平均可预测到85％。我们观察到，用户的可预测性方面的这些差异可以在一定程度上由其人口统计和行为属性来解释。

随机动作对舆论动力学的影响

原文标题： On the Impact of Random Actions on Opinion Dynamics

地址： http://arxiv.org/abs/2012.15154

作者： Olle Abrahamsson, Danyo Danev, Erik G. Larsson

摘要：我们在一个社会网络中研究意见动态，这些社会网络中有agents强的主体，这些主体会影响邻居，但他们始终会坚持最初的意见。我们首先考虑众所周知的DeGroot模型。虽然在文献中已知该模型即使在顽固的主体人的存在下也可以达成共识，但我们证明，在比以前报道的假设更弱的假设下，同样的结果仍然成立。然后，我们考虑DeGroot模型的最新扩展，其中每个主体的意见是随机的Bernoulli分布变量，并且通过利用第一个结果，我们建立了该模型在概率收敛的意义上也导致了共识。顽固的主体的存在。而且，所有主体的观点都趋于固执主体的观点。我们还考虑了该模型的一种变体，其中用漂流剂代替了顽固剂，并表明在这种情况下也实现了放牧。最后，我们对最近文献中有关一个紧密相关模型的主张的证据进行了详细的评论。

锁定和重开下的COVID-19病毒的感染动态

原文标题： Infection dynamics of COVID-19 virus under lockdown and reopening

地址： http://arxiv.org/abs/2012.15155

作者： Jakub Svoboda, Josef Tkadlec, Andreas Pavlogiannis, Krishnendu Chatterjee, Martin A. Nowak

摘要：受COVID-19的激励，我们开发和分析了一种简单的随机模型，用于在人群中传播疾病。我们跟踪受感染和重症患者的数量随着时间的推移如何发展，以便估计对医院系统的需求。为了使这种需求得到控制，我们考虑了一类用于减缓和重新开放社会的简单政策，并且从几种不同的角度比较了它们在缓解病毒传播方面的效率。我们发现，为了避免医院系统不堪重负，一项政策必须施加严厉的封锁或必须迅速做出反应（或同时做出两种反应）。迅速作出反应虽然普遍有益，但只有在该国对重新开放有耐心并且邻国协调其减缓努力时，严厉才能取得回报。我们的工作强调了关闭时果断采取行动的重要性，以及重新开放时邻国之间耐心与协调的重要性。

COVID-19的普遍城市传播模式及其潜在机制

原文标题： Universal Urban Spreading Pattern of COVID-19 and Its Underlying Mechanism

地址： http://arxiv.org/abs/2012.15161

作者： Yongtao Zhang, Hongshen Zhang, Mincheng Wu, Shibo He, Yi Fang, Yanggang Cheng, Zhiguo Shi, Cunqi Shao, Chao Li, Songmin Ying, Zhenyu Gong, Yu Liu, Xinjiang Ye, Jinlai Chen, Youxian Sun, Jiming Chen, H. Eugene Stanley

摘要：当前，COVID-19的全球形势正在恶化，迫切要求采取有效的控制和预防措施。理解COVID-19的传播方式已被广泛认为是实施非药物措施的重要步骤。先前的研究在大规模（例如国家间或国家间）情景中调查了这个问题，而城市扩散模式仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们利用中国9个城市的197,808名智能手机用户（包括17,808名匿名确诊病例）的轨迹数据来填补这一空白。我们发现所有城市都有一个普遍的传播模式：确诊病例的空间分布遵循幂律模型，并且传播质心是时间不变的。此外，我们揭示了城市中的人口流动性驱动着时空扩散过程：长的平均旅行距离会导致扩散半径的高增长率和确诊病例的广泛空间扩散。有了这样的洞察力，我们采用Kendall模型来模拟COVID-19的城市扩散，可以很好地适应实际的扩散过程。我们的研究结果揭示了COVID-19时空城市演化背后的潜在机制，可用于评估许多政府实施的交通限制政策的绩效，并估计COVID-19的不断扩散的情况。

在随机模型中检测感染的无症状病例以传播Covid-19。阿根廷的情况

原文标题： Detecting infected asymptomatic cases in a stochastic model for spread of Covid-19. The case of Argentina

地址： http://arxiv.org/abs/2012.15209

作者： Nadia L. Barreiro, Tzype Govezensky, Pablo G. Bolcatto, Rafael A. Barrio

摘要：我们研究了阿根廷Covid-19大流行的动态演变。人口密度的明显异质性和该国非常广泛的地理位置本身就是一个挑战。如果在阿根廷案例中实施标准隔室模型，则它们将失败。我们以两种基本方式扩展了先前成功的模型，以两种基本方式描述了2009年AH1N1流感流行的地理分布：我们添加了随机的局部流动机制，并引入了一个新的隔离区，以考虑到被感染的无症状检测人群的隔离。有两个基本参数驱动动态：感染性与感染性个体隔离之间的间隔时间（ alpha ）和孤立的人与总感染者之间的比率（ p ）。演化对 p- 参数更加敏感。该模型不仅可以再现真实数据，而且可以在前者消失之前预测第二波。这种影响是人口密度和互连互不相同的广泛国家的固有现象。这里介绍的模型可以很好地预测公共政策的效果，例如，世界上目前开始不可避免的疫苗接种运动。

COVID-19大流行期间的非药物干预：快速回顾

原文标题： Non-pharmaceutical interventions during the COVID-19 pandemic: a rapid review

地址： http://arxiv.org/abs/2012.15230

作者： Nicola Perra

摘要：传染病和人类行为是交织在一起的。一方面，我们的运动和互动是传递的动力。另一方面，病毒的传播可能会引起我们日常活动的改变。虽然直观，但我们对这种反馈回路的理解仍然有限。在COVID-19之前，有关该主题的文献主要是理论性的，并且很大程度上错过了验证。主要问题是缺乏经验数据来捕捉疾病引起的行为改变。 2020年情况发生了巨大变化。非药物干预（NPI）已成为抵抗SARS-CoV-2病毒的主要武器，几乎影响了所有社会进程。不幸的是，旅行禁令，事件取消，社交距离，宵禁和封锁已变得非常熟悉。紧急情况的规模，调查的便利性以及最新技术所保证的众包部署，技术巨头，主要手机提供商和其他公司开发的多个“好数据”计划，使人们能够空前地访问描述由行为引起的行为变化的数据大流行。在这里，我打算回顾在COVID-19大流行期间有关NPI的大量文献。在此过程中，我分析了过去12个月中超过2518位作者撰写的347篇文章。虽然大部分样本是通过查询PubMed获得的，但其中也包括手工编制的列表。考虑到重点和方法，我将样本分为七个主要类别：流行病模型，调查，评论/观点，旨在量化NPI效果的论文，评论，使用数据主体来衡量NPI的文章以及描述NPI的公开可用数据集。我总结了每个类别中的方法论，使用的数据，文章的发现，并提供了突出未来挑战和机遇的前景

城市犯罪率更高？关于犯罪的定律和人均排名不足-一项跨国研究

原文标题： More crime in cities? On the scaling laws of crime and the inadequacy of per capita rankings -- a cross-country study

地址： http://arxiv.org/abs/2012.15368

作者： Marcos Oliveira

摘要：目标：根据犯罪类型，评估十二个国家城市人口规模与犯罪数量之间的关系，并评估人均测量值对犯罪分析的影响。方法：我们使用城市一级的盗窃和盗窃数据，并使用概率标度分析评估犯罪人数与人口规模之间的关系。我们估算每种犯罪类型的增长指数，并使用Kendall排名相关性来评估线性增长假设（即人均分析）对城市排名的影响。结果：在11个国家中的9个国家，盗窃行为与人口规模呈超线性关系；在其中两个中，它线性增加。在十分之八的国家中，盗窃与人口数量呈线性增长关系。在其中两个中，它超线性增加。在非线性情况下，使用人均比率对城市进行排名会产生与针对人口规模调整后的排名大不相同的排名。结论：使用人均犯罪率（例如每年每100,000人的犯罪率）比较城市时，假定犯罪率随人口规模呈线性增长。然而，我们的发现表明，这一假设是没有根据的，这意味着在使用人均排名时应该谨慎。当犯罪与人口呈非线性增长时，人均收入并不能消除人口影响。盗窃案和盗窃案的犯罪增长形成鲜明对比，这也表明，地方一级不同的犯罪动态导致城市中宏观一级的特征有所不同。

COVID-19：衡量对医疗需求和能力的影响并探讨干预方案

原文标题： COVID-19: measuring the impact on healthcare demand and capacity and exploring intervention scenarios

地址： http://arxiv.org/abs/2012.15392

作者： James Van Yperen, Eduard Campillo-Funollet, Anotida Madzvamuse

摘要：在本出版物中，我们介绍了基于萨塞克斯地区的医疗需求和能力的SEIR-D模型，该模型是我们使用区域数据推断参数得出的。我们使用此模型来演示基于医疗保健需求和能力的干预策略，并提出可以使用SEIR-D流行病学模型生成预警指标的方法。

从语义交流到语义感知网络：模型，体系结构和开放问题

原文标题： From Semantic Communication to Semantic-aware Networking: Model, Architecture, and Open Problems

地址： http://arxiv.org/abs/2012.15405

作者： Guangming Shi, Yong Xiao, Yingyu Li, Xuemei Xie

摘要：现有的通信系统主要基于香农的信息论构建，该理论故意忽略了通信的语义方面。无线技术的最新迭代，即所谓的5G及更高版本，有望支持通过基于内容，要求和语义精心定制的网络功能而支持的大量服务。这引起了人们对语义交流的极大兴趣，语义交流是一种将消息的含义包含在交流中的新颖范式。在本文中，我们首先回顾经典的语义交流框架，然后总结阻碍其流行的关键挑战。我们观察到某些语义通信过程（例如语义检测，知识建模和协调）可能会消耗资源且效率低下，尤其是对于单个源和目标之间的通信而言。因此，我们提出了一种基于联合边智能的新颖体系结构，用于支持资源高效的语义感知网络。我们的体系结构允许每个用户将计算量大的语义编码和解码任务卸载到边服务器，并通过中间结果进行协调来保护其专有的模型相关信息。仿真结果表明，所提出的体系结构可以减少资源消耗，显著提高通信效率。

区域对数出口的偏度

原文标题： Skewness of local logarithmic exports

地址： http://arxiv.org/abs/2012.15487

作者： Sung-Gook Choi, Deok-Sun Lee

摘要：贸易价值的分布以及国家和产品类别之间的关系反映了各国如何选择贸易伙伴并设计出口产品组合。在这里，我们考虑从1962年到2018年，每年有指向链接的出口者-进口商网络和出口者-产品网络，以相应的出口值的对数加权，并研究每个国家的出口链接的权重如何分配。发现按目的地和产品分类的此类本地对数出口分布大致遵循跨出口商和时间的高斯分布，这意味着出口值按对数规模随机分配。但是，由于出口商在其投资组合中拥有更多的合作伙伴进口商和更多的产品类别，因此确定了非零偏度，从正变为负。在寻找原产地时，我们分析了本地出口如何依赖出口商的外部程度以及目的地/产品的内部程度，并制定了它们具有随机性的定量和可计量关系，从而揭示了各个国家出口策略的基本本质。

针对资源不足的环境在社会网络上优化SARS-CoV-2池化测试策略

原文标题： Optimising SARS-CoV-2 pooled testing strategies on social networks for low-resource settings

地址： http://arxiv.org/abs/2012.15702

作者： Karina I Mazzitello, Yi Jiang, Constancio M Arizmendi

摘要：控制COVID-19大流行是迫在眉睫的全球挑战。 SARS-CoV-2的迅速地域传播直接反映了社会结构。在广泛使用有效的疫苗和治疗方法之前，我们必须依靠替代性的非药物干预措施，包括频率测试，接触者追踪，社交疏远，戴口罩和洗手，以此作为公共卫生措施来减缓疫苗的传播。疾病。但是，在没有其他选择的情况下，频繁测试是关键。我们提出一种网络方法来确定面向最佳低资源设置的池测试策略，该策略可以在少量测试和几轮测试中以低病毒流行率识别受感染的个体。我们模拟了隔离情况下社会上的随机感染曲线。允许一些社交互动可以使COVID-19曲线保持平坦。但是，可以从战略上获得相似的结果，即通过搜索和隔离感染者来保持健康的社会结构。在这里，我们使用组合样本并在组中进行测试的算法来分析哪些是包含病毒的最佳策略[1]。使用此算法可使感染曲线保持平坦的一个相关参数是在报告高感染率的区域进行的乳制品测试频率。另一方面，随机搜索感染者的算法效率较低。