Arxiv网络科学论文摘要2篇(2019-01-21)

• Gromov-Wasserstein学习图匹配和节点嵌入;
• 意见动力学的纠缠世界观模型;

Gromov-Wasserstein学习图匹配和节点嵌入

原文标题： Gromov-Wasserstein Learning for Graph Matching and Node Embedding

地址： http://arxiv.org/abs/1901.06003

作者： Hongteng Xu, Dixin Luo, Hongyuan Zha, Lawrence Carin

摘要： 提出了一种新颖的Gromov-Wasserstein学习框架，用于联合匹配（对齐）图并学习相关图节点的嵌入向量。使用Gromov-Wasserstein差异，我们根据所学习的最优传输来测量两个图之间的不相似性并找到它们的对应关系。在最优传输的指导下学习与两个图相关联的节点嵌入，其距离不仅反映每个图的拓扑结构，而且还产生图之间的对应关系。这两个学习步骤是互利的，并且通过最小化Gromov-Wasserstein与结构正则化器的差异在这里统一。该框架导致通过近端点方法解决的优化问题。我们将所提出的方法应用于匹配现实世界网络中的问题，并展示其与替代方法相比的优越性能。

意见动力学的纠缠世界观模型

原文标题： Tangled Worldview Model of Opinion Dynamics

地址： http://arxiv.org/abs/1901.06372

作者： Hardik Rajpal, Fernando Rosas, Henrik Jensen

摘要： 我们通过提出一种意见动态模型来研究世界观的联合演化，这种模型受到演化生态学概念的启发。代理商根据他们的变化倾向（由社会邻居断言）在特定问题上更新他们的观点 - 通过他们在其他问题上的相互相似性加权。因此，代理人受到具有相似世界观的邻居（对各种问题的一系列意见）的影响更大，导致每个意见的复杂共同演化。模拟结果表明，当社会网络无标度时，世界观演化呈现出间歇性极化的事件。反过来，这会引发各种意见普及的极端崩溃和激增。使用所提出的模型，我们强调网络结构的作用，代理的有限理性，以及关键影响因素在无标度网络中引起极化和间歇性改造世界观的作用。

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