Arxiv网络科学论文摘要3篇(2018-10-08)

• 逻辑约束下信念系统动力学的图论分析;
• Clust-LDA：文本挖掘和作者群推理的联合模型;
• 时间范围对投票动态影响力最大化的影响;

逻辑约束下信念系统动力学的图论分析

原文标题： Graph-Theoretic Analysis of Belief System Dynamics under Logic Constraints

地址： http://arxiv.org/abs/1810.02456

作者： Angelia Nedić, Alex Olshevsky, César A. Uribe

摘要： 意见形成不能仅仅模仿一系列原则的意识形态推论;相反，在陈述中重复的社会互动和逻辑约束是信仰系统构建的结果。我们在社会舆论动态分析中提出了三个基本问题：（i）信仰体系会收敛吗？ （ii）收敛需要多长时间？ （iii）它在哪里汇合？我们为具有逻辑约束的信念系统的观点动态模型提供了这些问题的图论理论答案。我们的结果清楚地表明了信念系统的收敛性对底层社会网络的隐含依赖性以及与不同陈述的信念相关的逻辑约束集。此外，我们提供了对各种常用大型网络模型的明确分析。

Clust-LDA：文本挖掘和作者群推理的联合模型

原文标题： Clust-LDA: Joint Model for Text Mining and Author Group Inference

地址： http://arxiv.org/abs/1810.02717

作者： Shaoyang Ning, Xi Qu, Victor Cai, Nathan Sanders

摘要： 社交媒体语料库提出了独特的挑战和机遇，包括通常较短的文档长度和丰富的元数据，如作者特征和关系。这为系统分析庞大的用户群创造了巨大的潜力，从而为有针对性的营销等产业战略提供了启示。在这里，我们提出了一种新颖的，统计上有原则的方法，clust-LDA，它将作者结构纳入主题建模，从而在作者身份的基础上完成跨文档的局部推理任务，同时识别作者之间的分组。我们开发了clust-LDA的推理程序，并展示了其在模拟数据上的表现，表明clust-LDA在主题识别任务中胜过“香草”LDA，其中作者表现出独特的局部偏好。我们还展示了基于Reddit的真实社交媒体数据集的clust-LDA的实证表现。

时间范围对投票动态影响力最大化的影响

原文标题： Effects of Time Horizons on Influence Maximization in the Voter Dynamics

地址： http://arxiv.org/abs/1810.02739

作者： Markus Brede, Valerio Restocchi, Sebastian Stein

摘要： 在本文中，我们分析了选民模型中的影响力最大化，在非平稳环境中积极的战略和被动影响方。因此，我们探讨了最优影响力分配对战略影响者时间范围的依赖性。我们发现，在无向异构网络上，对于短时间范围，当针对低度节点时影响最大化，而长时间影响在控制中心节点时影响最大化。此外，我们表明，对于短期和中期时间尺度，影响最大化可以利用（瞬态）意见配置的知识。更详细地说，我们找到两个规则。首先，应该针对具有与战略影响者目标不同的状态的节点。其次，如果只有少数节点最初与战略影响者对齐，则应避免受到相反影响的节点，但是当许多节点对齐时，最佳影响者应该影响相反的影响。

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