- 有戴口罩个体的社会网络中的流行病传播;
- 您推荐，我购买：人们如何以及为何参与基于即时消息的社交商务;
- 在COVID-19期间建立低风险跨区旅行走廊的定量框架;
- 网格化的企业数据集可替代中国的经济活动;
- 面对面：关于在COVID-19大流行期间使用个人口罩的两极化舆论;
- 迈向友好的在线社区：冒犯文字的无监督风格转换框架;
- 基于图的聚类算法用于COVID-19社交社区传播预测;
- 加权网络中节点中心性的极值分析;
- 博弈论激活对动态网络上流行病传播的影响;
- AutoAudit：挖掘会计和时间演变图;
- 通过用户交互改善网络欺凌检测;
- 筛查传染病是一个随机控制问题;
- AnyMOD.jl：用于创建能源系统模型的Julia软件包;
- 耦合拓扑信号的高阶单纯形同步;
- 多重网络中方向性引起的独特超级扩散;
- 多组SEIR框架中最佳流行病防护的见解;
- 使用分区策略为多路网络中的部分锁定建模;
- 动态社区检测用于野火事件分析;
有戴口罩个体的社会网络中的流行病传播
原文标题： Epidemic Spreading in a Social Network with Facial Masks wearing Individuals
地址： http://arxiv.org/abs/2011.00190
作者： Duan-Shin Lee, Miao Zhu
摘要： 在本文中，我们提出了带有戴口罩的个人和没有戴口罩的个人的易感感染恢复（SIR）模型。在模型中，疾病的传播率，康复率和戴口罩的个体比例均与时间有关。我们根据约翰·霍普金斯大学（John Hopkins University）发布的COVID-19数据，对疾病的传播率和恢复率进行了逐步估计。我们通过最大似然估计来确定戴口罩的个体的比例，这将随机易感感染恢复模型的转移概率最大化。如果感染个体的数量很大，则过渡概率在数值上很难计算。我们根据中心极限定理和均值场近似为过渡概率建立一个近似。通过数值研究表明，我们的近似效果很好。假设SIR模型的参数不再更改，我们将开发一种结合渗滤分析来预测感染人群的最终比例。我们使用我们的理论预测COVID-19大流行的结果。
您推荐，我购买：人们如何以及为何参与基于即时消息的社交商务
原文标题： You Recommend, I Buy: How and Why People Engage in Instant Messaging Based Social Commerce
地址： http://arxiv.org/abs/2011.00191
作者： Hancheng Cao, Zhilong Chen, Mengjie Cheng, Shuling Zhao, Tao Wang, Yong Li
摘要： 作为一种新兴的商业现象，尤其是在中国，基于即时消息（IM）的社交商务正变得越来越流行，吸引了数亿用户，并成为人们日常购物的一种主要方式。这样的平台将购物体验嵌入到IM应用程序中，例如微信，WhatsApp，真实世界的朋友可以在其中通过IM群组聊天发布和推荐平台上的产品，并且经常形成持久的推荐/购买关系。用户如何以及为何从事基于IM的社交商务？这样的平台是否创造了与以前的商业不同的新颖体验？这些平台是否会改变用户的社交生活和关系？为了阐明这些问题，我们进行了定性研究，对中国的12个基于即时消息的社交商务用户进行了半结构化访谈。我们证明了基于IM的社交商务：1）提供更易于访问，降低成本和身临其境的用户购物体验，2）通过预先存在的社交关系，相互信任，共享身份和社区规范来塑造购物中的用户决策过程，以及3）建立新颖的社交互动，这可以在维持现有社交关系的同时促进新的领带形成。我们证明，所有这些独特方面都与IM平台的特征紧密联系，并且在这种商业模式下与用户的社会和经济生活息息相关。我们的研究为社会商务以及分散，可信赖的社会技术系统提供了重要的研究和设计意义。
在COVID-19期间建立低风险跨区旅行走廊的定量框架
原文标题： A Quantitative Framework for Establishing Low-risk Interdistrict Travel Corridors during COVID-19
地址： http://arxiv.org/abs/2011.00267
作者： Raviraj Dave, Tushar Choudhari, Udit Bhatia, Avijit Maji
摘要： 减慢新型冠状病毒（SARS-CoV2）传播的愿望导致了全球各国对个人和工作相关旅行的前所未有的限制。结果，国家内部和国家之间的经济活动几乎停止了。随着限制放宽，城市开始恢复公共和私人交通以重整经济，鉴于持续的大流行，评估通勤者与旅行相关的风险变得至关重要。我们通过结合用于脆弱性评估的非参数数据包络分析和交通网络分析，开发了一个可量化的定量框架，以评估因地区间和地区内旅行而产生的通勤相关风险。我们演示了该模型在建立古吉拉特邦和马哈拉施特拉邦之内和之间的旅行走廊或旅行气泡中的应用，这两个印度州自2020年4月初以来报告了许多SARS-CoV2病例。我们的发现表明，在两个仅基于来源地健康脆弱性指数的地区就不会因为流行病大流行而丢弃途中旅行风险，因此低估了这一威胁。例如，尽管纳尔默达州和瓦多达拉州地区的社会和健康脆弱性的后果相对中等，但途中旅行风险加剧了总体旅行风险。我们的研究为用户提供了具有可行性的见解，使他们可以选择风险最小的替代路径，并且可以为政治决策提供依据，以在各州内和各州之间建立低风险的旅行走廊，同时还要考虑与过境时间相关的风险之外的社会和健康脆弱性。
网格化的企业数据集可替代中国的经济活动
原文标题： A gridded establishment dataset as a proxy for economic activity in China
地址： http://arxiv.org/abs/2011.00299
作者： Lei Dong, Xiaohui Yuan, Meng Li, Carlo Ratti, Yu Liu
摘要： 衡量经济活动的地理分布在科学研究和政策制定中起着关键作用。但是，先前关于经济活动的研究和数据要么具有较粗糙的空间分辨率，要么涵盖有限的时间跨度，而且社会经济动态的高分辨率特征在很大程度上尚不清楚。在这里，我们构建了一个关于中国大陆经济活动的数据集，即网格化的企业数据集（GED），该数据集以经度尺度0.01 ^ circ 来衡量纬度0.01 ^ circ 的企业数量。具体来说，我们的数据集刻画了2005-2015年间在中国大陆注册的大约2550万家公司的地理分布。细粒度和长期可观察性的特性使GED具有很高的应用价值。该数据集不仅使我们能够量化场所的时空格局，城市活力和社会经济活动，而且还有助于我们揭示工业和经济发展动态的基本原理。
面对面：关于在COVID-19大流行期间使用个人口罩的两极化舆论
原文标题： Face Off: Polarized Public Opinions on Personal Face Mask Usage during the COVID-19 Pandemic
地址： http://arxiv.org/abs/2011.00336
作者： Neil Yeung, Jonathan Lai, Jiebo Luo
摘要： 尽管有越来越多的科学证据表明使用个人口罩降低传输速率的有效性，但个人口罩的使用已成为美国两极分化的话题。据推测，各种政府机构采取的一系列政策转变导致了口罩的两极分化。调查这些政策转变的影响的一种典型方法是使用调查。但是，基于调查的方法具有多个局限性：偏见，有限的样本量，设计不当的问题可能会使响应偏斜并阻碍洞察力，并且随着对动态话题的响应意见的改变，响应可能很快变得无关紧要。我们提出一种新颖的方法来：1）使用带有主题建模的多模式人口推论框架，在COVID-19期间准确衡量美国对口罩的公众情绪，以及2）使用对Twitter数据进行脱机更改点分析。首先，我们使用多模式人口预测框架推断各个Twitter用户的几个关键人口统计信息，例如他们的年龄，性别以及他们是否是大学生，然后分析每个人口统计信息的平均情绪。接下来，我们使用潜在的狄利克雷分配（LDA）进行主题分析。最后，我们使用经过修剪的精确线性时间（PELT）搜索算法对情感时间序列数据进行离线变化点发现。对大量Twitter数据进行的实验结果揭示了关于人口统计学对口罩的情绪的多种见解，这些观点与现有调查相符。此外，我们发现两个关键的政策转变事件对共和党人和民主党人的情绪产生了统计学上的重大变化。
迈向友好的在线社区：冒犯文字的无监督风格转换框架
原文标题： Towards A Friendly Online Community: An Unsupervised Style Transfer Framework for Profanity Redaction
地址： http://arxiv.org/abs/2011.00403
作者： Minh Tran, Yipeng Zhang, Mohammad Soleymani
摘要： 攻击性和侮辱性语言是社交媒体平台上的紧迫问题。在这项工作中，我们提出了一种将冒犯性评论（包含亵渎或冒犯性语言的陈述）转换为非冒犯性陈述的方法。我们设计了一个RETRIEVE，GENERATE和EDIT无监督的样式转换管道，以限制单词的方式来编辑冒犯性的评论，同时保持较高的流畅度并保留原始文本的内容。我们广泛评估了我们方法的性能，并使用自动指标和人工评估将其与以前的样式转换模型进行了比较。实验结果表明，我们的方法在人工评估方面优于其他模型，并且是唯一在所有自动评估指标上均能保持良好性能的方法。
基于图的聚类算法用于COVID-19社交社区传播预测
原文标题： Graph based Clustering Algorithm for Social Community Transmission Prediction of COVID-19
地址： http://arxiv.org/abs/2011.00414
作者： Varun Nagesh Jolly Behera, Ashish Ranjan, Motahar Reza
摘要： 提出了一种对锁定后COVID-19病例传播进行建模的系统，该系统使用图聚类算法基于热点定义了新的预防措施。这种方法可以在不太容易传播病毒的区域采取更宽松的措施。存在通过预测已确诊病例的数量来模拟病毒传播的方法。但是，通过预测在不久的将来可能成为该病毒热点的地区或区域，从地理角度出发，所提出的系统将更多的精力放在解决方案的预防方面。病毒只能通过靠近已经感染的人来传播，这一事实表明，可以从现有热点轻松到达的区域成为新热点的可能性更高。此外，在较小的地区，即使经过严格的规定，也发现了积极的案例。考虑到这一事实，最近的热点之间的地理距离可以用作该区域也成为热点的可能性的度量。在本文中，以区域本身作为加权节点的区域加权图，其中节点的权重为活动案例的数量，距离为边权重。图可以完全连接，也可以基于距离阈值连接。节点是管理节点，距离度量表明各个社区之间可能的传输。利用这些数据，可以预测可能成为热点的潜在区域，并可以制定预防措施。
加权网络中节点中心性的极值分析
原文标题： Extrema Analysis of Node Centrality in Weighted Networks
地址： http://arxiv.org/abs/2011.00429
作者： Roger S. Passos, Douglas O. Cardoso
摘要： 网络科学的一个非常有趣的问题是评估给定网络的复杂程度。换句话说，这样的网络与描述它可能引起的任何一般模式相差多少。在其他选择中，这些模式可以根据节点或边属性定义为各种中心模式之一。尽管为加权图定义了中心性指标，但有关该主题的讨论还远远没有结束，特别是因为边权重在这方面的影响不仅在形式上而且在强度上都可以变化，这是迄今为止仍处于初期的方法。对于前面提到的复杂度评估，情况甚至更为严峻：据我们所知，从加权图中的中心性角度来看，这在文献中从未得到解决。本文以丰富多彩的方式详细介绍了涵盖这两个主题的合理方法，并通过实验确认了其在此背景下的实际适用性和未来趋势。
博弈论激活对动态网络上流行病传播的影响
原文标题： Impacts of Game-Theoretic Activation on Epidemic Spread over Dynamical Networks
地址： http://arxiv.org/abs/2011.00445
作者： Ashish R. Hota, Tanya Sneh, Kavish Gupta
摘要： 当节点选择以自私和分散的方式与他人交互时，我们研究了流行网络上流行病的演变。具体来说，我们在具有不同节点度和时变激活率的活动驱动网络的框架中分析易感无症状感染恢复（SAIR）流行病，并得出精确的个体和基于度的均值近似状态演变。然后，我们提出了一种博弈论模型，其中节点使用当前状态信息作为反馈以战略方式选择其激活概率，并表征拟议设置的量化响应平衡（QRE）。然后，我们考虑活动驱动的易感感染易感性（SIS）流行病模型，表征平衡激活概率并在闭环中分析流行病的演变。我们的数值结果为基于博弈论激活的流行病发展提供了令人信服的见解。具体而言，对于SAIR流行病，我们表明，在适当条件下，流行病可以持续存在，因为感染率的任何降低都可以通过节点活动率的提高来抵消。对于SIS流行病，我们表明，在存在流行病的地区，如果感染造成的损失足够高，那么在博弈论激活下感染的比例可能会大大降低。
AutoAudit：挖掘会计和时间演变图
原文标题： AutoAudit: Mining Accounting and Time-Evolving Graphs
地址： http://arxiv.org/abs/2011.00447
作者： Meng-Chieh Lee, Yue Zhao, Aluna Wang, Pierre Jinghong Liang, Leman Akoglu, Vincent S. Tseng, Christos Faloutsos
摘要： 我们如何在类似大型图的会计数据集中发现洗钱活动？如何识别随时间变化的会计图中最可疑的期间？在时间限制下，从业者应该优先考虑哪种类型的帐户和事件？为了应对会计和审计任务中的这些关键挑战，我们提出了一个名为AutoAudit的灵活系统，该系统对于审计师和风险管理专业人员而言可能是有价值的。综上所述，所提出的系统具有四个主要优点：（a）“蓝精灵”检测，可以在真实的数据集中自动发现将近100％的注入式洗钱交易。 （b）注意路由，关注时间演化图的最可疑部分，并提供直观的解释。 （c）洞察发现，确定了由“成功案例”证明的相似的月对模式和对数逻辑量表中遵循幂定律的模式。 （d）可扩展性和通用性，可确保AutoAudit线性尺度，并可轻松扩展到其他实际图集。在各种现实世界的数据集上进行的实验说明了我们方法的有效性。为了促进可重复性和可访问性，我们在https://github.com/mengchillee/AutoAudit上公开了代码，图和结果。
通过用户交互改善网络欺凌检测
原文标题： Improving Cyberbully Detection with User Interaction
地址： http://arxiv.org/abs/2011.00449
作者： Suyu Ge, Lu Cheng, Huan Liu
摘要： 在过去的几十年中，被认定为有意的和反复的在线欺凌行为的网络欺凌行为越来越普遍。尽管到目前为止已取得了重大进展，但大多数现有的网络欺凌检测工作的重点仍在于社交媒体会话中对不同评论的独立内容分析。我们认为，这种领先的分析概念受到三个主要限制：它们忽视了不同评论之间的时间相关性；他们只考虑单个评论中的内容，而不考虑评论中的主题一致性；它们保持通用，并利用社交媒体用户之间有限的交互。在这项工作中，我们观察到同一会话中的用户评论可能是内在相关的，例如讨论类似的主题，并且它们的交互作用可能会随着时间而发展。我们还显示，对此类主题连贯性和时间交互进行建模对于刻画欺凌行为的重复特征至关重要，因此可以更好地预测性能。为了实现该目标，我们首先为每个社交媒体会话构造一个统一的含时图。利用图神经网络的最新进展，然后我们提出了一种用于在整个用户交互过程中对时间动态和主题连贯性进行建模的有原则的方法。我们根据会话级别的欺凌检测和评论级别的案例研究的任务，通过经验评估我们的方法的有效性。
筛查传染病是一个随机控制问题
原文标题： Screening for an Infectious Disease as a Problem in Stochastic Control
地址： http://arxiv.org/abs/2011.00635
作者： Jakub Marecek
摘要： 最近对筛选人群中的传染病很感兴趣。在这里，我们提出了一种随机控制模型，其中最优筛选策略难以证明，但是汤普森采样具有贝叶斯后悔形式的最优性能保证。汤普森采样似乎特别适用于我们不太理解动态的疾病，例如超级传播的COVID-19。
AnyMOD.jl：用于创建能源系统模型的Julia软件包
原文标题： AnyMOD.jl: A Julia package for creating energy system models
地址： http://arxiv.org/abs/2011.00895
作者： Leonard Göke
摘要： AnyMOD.jl是一个Julia框架，用于创建具有多个容量扩展期的大规模能源系统模型。它采用了一种新颖的基于图的方法，该方法旨在解决在对高水平的间歇性发电和部门整合进行建模方面的挑战。使用JuMP.jl作为后端，将创建的模型公式化为线性优化问题。为了使建模人员能够更有效地工作，该框架提供了附加功能，可帮助可视化结果，简化输入数据的读取以及重新调整优化问题以提高求解器性能。
耦合拓扑信号的高阶单纯形同步
原文标题： Higher-order simplicial synchronization of coupled topological signals
地址： http://arxiv.org/abs/2011.00897
作者： Reza Ghorbanchian, Juan G. Restrepo, Joaquín J. Torres, Ginestra Bianconi
摘要： 简单复合体刻画了从大脑到社会网络的复杂系统的底层网络拓扑和几何形状。将复杂的系统表示为简单的复杂体，使得使用强大的代数拓扑工具表征其结构成为可能。在这里，我们证明了代数拓扑也可以是刻画简单复形的高阶动力学的基本工具。特别地，我们考虑拓扑信号，即，在不同维数的单纯形上定义的动态信号，为简单起见，这里将其视为节点和链接。我们使用代数拓扑来表征在节点和链接上定义的拓扑信号的耦合动力学。此动力学过程非常适合简单复式，但也可能用于处理仅具有成对相互作用的网络上的拓扑动力学。我们表明，这种耦合同步导致爆炸性的拓扑同步，其中节点上定义的相位同时与不连续相变处的链路上定义的相位同步。该模型在实际的连接器和简单网络模型上进行研究。最后，我们提供了一种综合的理论方法，可以刻画在退火近似内处理的随机网络上的这种过渡。
多重网络中方向性引起的独特超级扩散
原文标题： Unique superdiffusion induced by directionality in multiplex networks
地址： http://arxiv.org/abs/2011.00991
作者： Xiangrong Wang, Alejandro Tejedor, Yi Wang, Yamir Moreno
摘要： 多层网络框架已用于描述和揭示相互作用的复杂系统中的许多新颖且无法预料的物理行为和状态。但是，大多数现有研究都建立在无向多层网络上，而自然界中大多数复杂系统都表现出有向相互作用。在这里，我们提出了一个框架来分析由至少一个有向层组成的多层网络上的扩散动力学。我们严格地证明，多层网络的方向性可以从根本上改变扩散动力学的行为：就层间耦合强度而言，从单调扩散（在无向系统中）到非单调扩散。此外，对于某些多层网络配置，方向性可以为层间耦合的中间值引入唯一的超扩散机制，其中扩散甚至快于与无向系统的理论极限相对应的扩散，即所获得的集成网络中的扩散从每一层的聚合。我们从理论上和数值上表明，超级扩散的存在完全取决于每一层的方向性和层之间的拓扑重叠。我们进一步提供了显示超级扩散的多层网络的公式。我们的结果突出了在多层网络系统中整合交互方向性的重要性，并提供了一个框架来分析具有方向性的互连复杂系统上的动力学过程。
多组SEIR框架中最佳流行病防护的见解
原文标题： Insights from Optimal Pandemic Shielding in a Multi-Group SEIR Framework
地址： http://arxiv.org/abs/2011.01092
作者： Philipp Bach, Victor Chernozhukov, Martin Spindler
摘要： COVID-19大流行是近几十年来对全球人口健康和经济福利的最大威胁之一。在本文中，我们分析了旨在对抗病毒传播并最大程度降低经济损失的不同类型的政策措施。我们的分析建立在多组SEIR模型的基础上，该模型扩展了Acemoglu等人（2020）引入的多组SIR模型。我们会调整潜在的社会互动模式，并考虑一系列扩展的政策措施。该模型已针对德国进行了校准。尽管在屏蔽COVID-19的预防与经济活动之间存在取舍，但我们的结果表明，通过针对不同年龄段的此类政策，可以实现效率的提高。可以采用其他替代策略（例如物理距离）来减少瞄准程度以及屏蔽的强度和持续时间。我们的结果表明，同时结合多种政策措施的综合方法可以有效地减轻人口死亡率和经济危害。
使用分区策略为多路网络中的部分锁定建模
原文标题： Modeling partial lockdowns in multiplex networks using partition strategies
地址： http://arxiv.org/abs/2011.01117
作者： Adrià Plazas, Irene Malvestio, Michele Starnini, Albert Díaz-Guilera
摘要： 在几个国家/地区实施了全国待命命令或封锁，以大幅度减少主要与SARS-CoV-2病毒传播有关的社会互动。尽管这对于减缓COVID-19大流行至关重要，但这些遏制措施却带来了经济负担。在这项工作中，我们提出了一种网络方法来对部分锁定的实现进行建模，从而将整个社会分解为相互独立的组件或分区。我们的模型由两个主要要素组成：代表家庭在不同背景下的人际交往的多重网络，由家庭层，工作层和第三层社会层组成，包括通用的社会互动，以及易感性感染恢复过程，该过程模仿了流行病蔓延。我们比较了不同的分区策略，其目的是双重的：减少流行病的爆发并最小化与部分锁定相关的经济成本。我们还表明，不受约束的社交互动的包含会极大地增加流行病的传播，而社交互动的各种限制有助于保持网络分区的优势。
动态社区检测用于野火事件分析
原文标题： Dynamic Community Detection into Analyzing of Wildfires Events
地址： http://arxiv.org/abs/2011.01140
作者： Alessandra Marli, Didier A Vega-Oliveros, Moshé Cotacallapa, Leonardo N Ferreira, Elbert EN Macau, Marcos G Quiles
摘要： 对复杂系统的研究和理解是21世纪至关重要的智力和科学挑战。在这种情况下，网络科学已经成为支持此类系统研究的数学工具。例如，诸如野火之类的环境过程以对人类生活的巨大影响而闻名。但是，从网络科学的角度来看，关于野火的研究非常缺乏。在这里，采用时间顺序网络的概念（一个时态网络，如果节点之间发生两个连续事件，节点将链接在一起），我们将研究动态社区结构揭示的有关野火动态的信息。特别是，我们探索了一种两阶段的动态社区检测方法，即，我们将Louvain算法应用于一系列快照。然后，我们使用Jaccard相似系数来匹配相邻快照中的社区。进行了基于亚马逊河火灾事件的MODIS数据集的实验。我们的结果表明，动态社区可以揭示全年观察到的野火模式。
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