Arxiv网络科学论文摘要3篇(2018-08-27)

• Zipf律和Taylor律;
• 圣保罗公共交通网络的结构和稳健性;
• GoT-WAVE：使用graphlet-orbit转换的时间网络对齐;

Zipf律和Taylor律

原文标题： Zipf's and Taylor's Laws

地址： http://arxiv.org/abs/1808.08113

作者： Charlotte James, Sandro Azaele, Amos Maritan, Filippo Simini

摘要： Zipf定律指出具有给定值的观察频率与该值的平方成反比;相反，泰勒定律描述了人口规模波动与其平均值之间的比例。在许多不同领域都发现了这些法律有效性的经验证据。尽管提出了许多模型来解释Zipf定律的存在，但是没有就如何在没有微调的情况下从个体动力学的微观过程产生共识。在这里，我们表明Zipf定律和泰勒定律可以从个体层面的一般类随机过程中出现，其包含两个特征之一：环境变化，即参数的波动，或相关性，即个体之间的依赖性。在这些假设下，我们用数值和理论论证表明，人口增长的条件方差随着人口的平方而变化，并且过程的相应平稳分布遵循Zipf定律。

圣保罗公共交通网络的结构和稳健性

原文标题： Structure and robustness of S~ao Paulo public transport network

地址： http://arxiv.org/abs/1808.08117

作者： Sandro Ferreira Sousa, Camilo Rodrigues Neto, Fernando Fagundes Ferreira

摘要： 公共交通网络在城市发展中发挥着核心作用。在大城市，这样的系统可能由复杂的网络代表，并且了解其属性对管理者和学者非常感兴趣。在这项工作中，S \ ~ao Paulo的城市公共交通系统被重新解释为耦合（公共汽车，地铁和火车）网络，绕过运营细节并专注于连通性。使用经验生成的图表，通过网络度量进行统计表征。附近的公共汽车站和铁路运输站（地铁和火车）可能会或可能不会被视为运输系统的网络表示中的单个顶点，具体取决于用户愿意步行从一个站点/站点转移到另一个站点的程度。然后，该距离半径用于将附近的站点/站点分组为城市公共交通系统的网络表示中的单个顶点，然后根据该半径来研究其属性。该半径用作代表用户行走的意愿，直到最近的交通点为止。度量 \ rho 的变化导致公共交通网络拓扑感知的变化，如本工作所示。一个有趣的结果是网络是分配的。调查的另一个方面是网络的程度分布。无法区分幂律或对数正态分布。探索模型用于通过随机，确定性和优先地针对停靠点和服务线来测试网络的稳健性。根据分组半径，又称意愿，在攻击模拟下获得不同的碎片值。我们发现，增加这种意愿可以大大减少公共汽车，地铁和火车线路之间必要的跳跃次数，从而实现所有的网络目的地。

GoT-WAVE：使用graphlet-orbit转换的时间网络对齐

原文标题： GoT-WAVE: Temporal network alignment using graphlet-orbit transitions

地址： http://arxiv.org/abs/1808.08195

作者： David Aparício, Pedro Ribeiro, Tijana Milenković, Fernando Silva

摘要： 全局成对网络对齐（GPNA）旨在找到识别保守网络区域的两个网络之间的一对一节点映射。 GPNA算法优化节点保护（NC）和边保护（EC）。 NC量化节点之间的拓扑相似性。基于Graphlet的度矢量（GDV）是最先进的拓扑NC测量。动态GDV（DGDV）被用作时间网络的GPNA的第一个算法中的动态NC测量：DynaMAGNA ++和DynaWAVE。后者优于大型网络。我们最近开发了一种不同的基于图谱的时间节点相似性度量，图 - 轨道转换（GoTs）。在这里，我们使用GoT而不是DGDV作为DynaWAVE中的新动态NC测量，从而产生了一种新的方法GoT-WAVE。在合成网络上，GoT-WAVE将DynaWAVE的准确度提高了25％，速度提高了64％。在实际网络中，当仅优化动态NC时，每种方法在大约50％的时间内都是优越的。虽然DynaWAVE从优化动态EC中获益更多，但只有GoT-WAVE可以支持有向边。因此，GoT-WAVE是一种很有前景的新时间GPNA算法，它可以有效地优化动态NC。关于更好地整合动态EC的未来工作可能会进一步改进。

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