给大家拜年了，祝各位读者新春快乐！
- 基于生物学原理和人类兴趣动态的社会网络系统中模因流行度增长的模型;
- 符号社会网络中的极化与波动;
- 利用公用事业管线中断数据形成的马尔可夫影响图来减轻级联影响;
- 使用复杂网络中的异常检测诊断模型的过度简化;
- 如何在社会网络上撰写高质量的新闻？通过写作风格挖掘预测新闻质量;
- 用于网络中社团的纠错解码器;
- 出生-消亡过程的首次通过时间分布近似;
- 拥堵吸收驾驶场景中限制二次拥堵的理论条件;
基于生物学原理和人类兴趣动态的社会网络系统中模因流行度增长的模型
原文标题： A model for meme popularity growth in social networking systems based on biological principle and human interest dynamics
地址： http://arxiv.org/abs/1902.00533
作者： Le-Zhi Wang, Zhi-Dan Zhao, Jun-Jie Jiang, Bing-Hui Guo, Xiao Wang, Zi-Gang Huang, Ying-Cheng Lai
摘要： 我们分析了来自各种在线社会网络（OSN）系统的五个大数据集，并发现模因流行的增长动态表现出不同的特征行为。例如，在线推荐和共享平台存在线性增长，在服务中致力于帮助用户收集书签的平稳（或“S”形）类型的增长行为，以及指数增长中国最大，最受欢迎的微博网站。是否存在具有共同动态规则集的通用机制，这可以解释这些经验观察到的不同增长行为？我们在本文中给出了肯定的答案。特别是，受到仿生学的启发，利用微生物生态学中的细胞群体生长动态，我们构建了OSNs中meme流行度的基本生长模型。然后，我们通过将人类兴趣动力学的一般模型纳入基础模型来考虑人为因素。最终的混合模型包含少量可以完全根据数据估计的自由参数。我们证明了我们的模型是通用的，即通过从数据估计的一些参数，它可以成功地预测不同的模因生长动态。我们的研究通过将传统的微生物生长模型纳入模因流行，成功地利用生物学原理来理解在线社会行为。我们的模型可用于深入了解OSN系统的分类，稳健性，优化和控制等关键问题。
符号社会网络中的极化与波动
原文标题： Polarization and Fluctuations in Signed Social Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1902.00658
作者： Pedro Cisneros-Velarde, Kevin S. Chan, Francesco Bullo
摘要： 社会网络由具有各种友好和敌对关系的个人组成。人们越来越关注对意见如何作为这些关系的函数进行扩展的建模和分析。在本文中，我们提出了一个新的简单直观的模型，它结合了飞旋镖效应的社会心理现象，以推动网络成员的意见。我们证明了一个重要的结果，即在某些条件下结构平衡是特定情况的网络的符号结构，网络中的意见分化。与文献中的其他模型相比，只要社会网络在结构上不平衡，我们的模型就会显示更丰富，也许更直观的意见行为。特别是，当网络显示两个以上的派系（也称为聚类平衡）和由于初始平衡网络的扰动而产生更多任意符号结构时，我们会提供一些结果。
利用公用事业管线中断数据形成的马尔可夫影响图来减轻级联影响
原文标题： A Markovian influence graph formed from utility line outage data to mitigate cascading
地址： http://arxiv.org/abs/1902.00686
作者： Kai Zhou, Ian Dobson, Zhaoyu Wang, Alexander Roitershtein, Arka P. Ghosh
摘要： 我们使用观察到的传输线中断数据来制作马尔可夫影响图，该图描述了级联线路中断之间的转换概率，其中级联的每一代由单线中断或多线路中断组成。新影响图定义了马尔可夫链，并通过将多行中断包括为马尔可夫链状态来概括先前的影响图。广义影响图可以再现效用数据中级联大小的分布。特别是，它可以估计小，中，大级联的概率。影响图具有允许分析和容易测试缓解效果的关键优势，这是观察到的数据无法获得的。我们利用马尔可夫链的渐近性质来找到大型级联中最常涉及的线，并展示如何升级这些关键线可以降低大型级联的可能性。
使用复杂网络中的异常检测诊断模型的过度简化
原文标题： Anomaly detection in complex networks as a diagnosis of model over-simplification
地址： http://arxiv.org/abs/1902.00716
作者： Luiz G. A. Alves, Alberto Aleta, Francisco A. Rodrigues, Yamir Moreno, Luis A. Nunes Amaral
摘要： 我们对复杂网络的属性和演化的理解取得了巨大进展。这些进步最初是由信息不足的经验网络和未加权和无向图的理论分析所驱动的。最近，信息丰富的经验数据复杂网络支持开发更复杂的模型，包括边方向性和权重属性，以及多层。许多研究仍然关注未加权的无向网络描述，提出了一个基本问题：如何识别模型何时比它必须更简单？在这里，我们认为复杂网络中存在中心异常提供了模型过度简化的诊断。具体来说，我们研究了运输网络中介中心性的众所周知的异常，根据这种异常，高度连接的节点不一定是最重要的。使用四个大型数据集，我们表明，与随机零模型相比，城市间公交运输网络结构和全球航空运输网络的未加权投影表现出相当大比例的异常节点。然而，与适当的零模型相比，这些网络的加权投影不再显示这些异常，这表明中心异常是模型过度简化的症状。由于缺乏信息丰富的数据是处理复杂网络时的常见挑战，并且可能导致异常高估系统中节点的作用，因此我们认为在检测到异常时会使用足够复杂的模型。
如何在社会网络上撰写高质量的新闻？通过写作风格挖掘预测新闻质量
原文标题： How to Write High-quality News on Social Network? Predicting News Quality by Mining Writing Style
地址： http://arxiv.org/abs/1902.00750
作者： Yuting Yang, Juan Cao, Mingyan Lu, Jintao Li, Chia-Wen Lin
摘要： 互联网技术的快速发展促使传统报纸在社会网络上报道新闻。然而，社会网络上的人可能会有不同的需求，这自然会产生这样一个问题：我们是否可以自动分析写作风格对新闻质量的影响，并协助作家提高新闻质量？由于书写风格和“质量”很难衡量，因此具有挑战性。首先，我们使用“流行度”作为“质量”的衡量标准。它在社会网络上很自然，但带来了新的问题：受欢迎程度也受到事件和发布者的影响。所以我们设计了两种方法来减轻它们的影响。然后，我们根据八种写作指南提出了八种语言特征（共有53种特征），并分析了它们与新闻质量的关系。实验结果表明，这些语言特征对新闻质量有很大影响。在此基础上，我们在社会网络（SNQAM）上设计了一个新闻质量评估模型。 SNQAM在预测质量方面表现出色，提供可解释的质量得分，并根据我们提到的编写指南提供有关如何改进质量得分的可访问建议。
用于网络中社团的纠错解码器
原文标题： Error-Correcting Decoders for Communities in Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1902.00896
作者： Krishna C. Bathina, Filippo Radicchi
摘要： 如最近的工作所示，识别网络中的社区的任务可以被认为类似于解码沿着嘈杂信道发送的消息的经典问题。我们利用这种类比来开发一种直接受标准和广泛使用的解码技术启发的社区检测方法。我们进一步简化算法，将时间复杂度从二次变为线性。我们使用预先建立的社区结构以及带有注释社区结构的真实网络，在人工基准测试中测试算法的原始版本和简化版本的性能。我们的系统分析结果表明，所提出的技术能够提供令人满意的结果。
出生-消亡过程的首次通过时间分布近似
原文标题： Approximation of the first passage time distribution for the birth-death processes
地址： http://arxiv.org/abs/1902.00924
作者： Aleksejus Kononovicius, Vygintas Gontis
摘要： 我们提出了一种获得生灭过程第一次通过时间分布近似的一般方法。我们依靠生灭过程的一般性质，凯尔森定理和黎曼和的概念来获得闭式表达式。我们将该方法应用于三个选定的生灭过程和展示远程记忆的复杂的订单簿模型。我们讨论了我们的方法如何促成虚假和真实远程记忆模型之间的竞争。
拥堵吸收驾驶场景中限制二次拥堵的理论条件
原文标题： Theoretical conditions for restricting secondary jams in jam-absorption driving scenarios
地址： http://arxiv.org/abs/1902.01335
作者： Ryosuke Nishi
摘要： 人们对一辆或多辆车对公路交通的主动机动的影响产生了浓厚的兴趣。在这方面，拥堵吸收驾驶（JAD）试图通过由单个车辆执行的两个连续动作来消散单个宽的移动拥堵。首先，堵塞上游的单个车辆减速并保持低速。因为它切断了堵塞车辆的供应，拥堵缩小并最终消失。其次，在拥堵结束后，它返回到跟在前面的车辆。 JAD的一个关键问题是二次堵塞。由于交通流量的不稳定性，该车辆产生的扰动可能会变成二次堵塞。数值模拟研究了非定期道路上二次堵塞的发生，其中只有人力驱动的车辆被放置在该车辆的上游。但是，没有提出任何理论条件来限制这些系统中的二次堵塞。在本文中，我们提出了一个理论条件，限制半无限系统中的二次堵塞，该系统由执行JAD的一辆车和在非周期性和单车道道路上服从车辆跟随模型的其他人力车辆组成。在构建这种条件时，我们将线性弦稳定性结合到JAD的宏观时空结构中。数值模拟表明，这种条件的有限形式限制了二次堵塞。此外，在这种情况下，我们证明可以在系统参数的宽范围内限制半无限系统中的二次堵塞。我们还构建了抑制半无限系统中二次堵塞的条件，其中包括来自其他车道的流入或瓶颈，并证明JAD可以限制这些系统中的二次堵塞。因此，我们的方法在理论上保证了单个车辆的机动改善了宏观交通流量。
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