- 估计和预测COVID-19冠状病毒爆发期间的航空客运量及其社会经济影响;
- 摆脱冠状病毒封锁：基于区域的社会隔离框架;
- 可预测性：能否准确预测流行病的转折点和终点？;
- 从COVID-19暴发的死亡时间序列预测结果并估算流行病模型参数;
- 超越“平缓曲线”：只通过非药物干预措施对流行病进行最佳控制;
- 贫困，贫民窟和流行病：模型视角;
- 关于流行病和信息流行病出现的动态;
- 传染性疾病的尾部风险;
- 重归一化个人绩效指标以管理体育记录的文化遗产;
- 社交媒体灾难传播中媒体组织的赋予意义的策略：哈维飓风的发现;
- 您现在是一名网红！衡量CEO在社交媒体中的声誉;
- 社交媒体分析在改善应急机构社交媒体沟通方面的潜力;
- 背景如何影响媒体选择;
- 旁观者的融合行为：2016年慕尼黑枪击事件Twitter危机沟通分析;
- 为树木看森林：大湖供水中能量的尺度律分析;
- 大规模社交物联网空间移动众包的可信赖招募流程;
- 垃圾新闻泡沫：模拟在线竞技场中注意力的兴衰;
- 演化非线性投票模型中有源相的自发对称破缺;
- 正统肖像学中的分形与自组织;
- 大数据中的稳健和可扩展的实体对齐;
- 总结发散的字符串序列，并将其应用于链字母请愿;
- 多层网络中考虑节点属性的社区检测;
- 电网频率的可预测性;
- 使用数据驱动的网络分析调查医院部门在为急性冠状动脉综合征患者提供医疗保健方面的协调;
- 模块化度异构网络中以度为目标的级联;
估计和预测COVID-19冠状病毒爆发期间的航空客运量及其社会经济影响
原文标题： Estimating and Projecting Air Passenger Traffic during the COVID-19 Coronavirus Outbreak and its Socio-Economic Impact
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08460
作者： Stefano Maria Iacus, Fabrizio Natale, Carlos Satamaria, Spyridon Spyratos, Michele Vespe
摘要： 这项研究的主要重点是收集和准备有关全球航空客运量的数据，并分析旅行禁令对航空业的影响。基于2010年1月至2019年10月的历史数据，实施了预测模型以设置参考基线。利用从在线飞行跟踪平台和在线预订系统中提取的飞机运动，本研究还首次评估了由于COVID-19大流行而导致的全球飞行活动的最新变化。为了研究航空旅行禁令对航空及其社会经济的影响，根据过去的大流行危机和观察到的飞行量，建立了几种情景。事实证明，根据这种假设情况，根据观察到的数据，到2020年第一季度，航空损失的影响可能使世界GDP下降0.02％至0.12％，在最坏的情况下，最终到2020年，失业人数可能高达1.41-1.67％，失业人数可能达到25-30百万。以欧盟27国为重点，到2020年底GDP损失可能达到1.66-1.98％，在最坏的情况下，失业人数将从4.2减少到500万。短期内，一些国家的影响将比其他国家大，大多数欧洲航空公司会受到旅行禁令的影响。
摆脱冠状病毒封锁：基于区域的社会隔离框架
原文标题： Transitioning out of the Coronavirus Lockdown: A Framework for Zone-Based Social Distancing
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08504
作者： Eric Friedman, John Friedman, Simon Johnson, Adam Landsberg
摘要： 面对大流行风险，是否有必要完全限制人口，强加极端的社会距离？规范的流行病学模型表明，尽管在物理上隔离人们会付出沉重的社会和人力成本，但这种情况可能连续几个月无法避免。或者，人们可以撤退到社会或经济定义的防御区，其区域内的互动比跨区域更多。从完全锁定开始，区域可以促进负责任的教育，政府和公司的重新开放，因为实施良好的结构可以大大减缓疾病的传播。本文提供了一个框架，可用于了解和评估区域间社会距离的有效性。
可预测性：能否准确预测流行病的转折点和终点？
原文标题： Predictability: Can the turning point and end of an expanding epidemic be precisely forecast?
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08842
作者： Mario Castro, Saúl Ares, José A. Cuesta, Susanna Manrubia
摘要： 不，他们不能。指数增长的动力学本质上是不可预测的。在实际达到目标之前，无法可靠地计算出感染个体开始减少的时间。带有限制的标准SIR模型显示，仅在阈值以上才可以抑制感染扩散。限制会导致扩张阶段的放慢，这不能保证最终控制该流行病。对西班牙正在进行的COVID-19大流行的贝叶斯拟合表明，我们既不能推断出其高峰时间，也无法推断是否存在高峰。可能轨迹的离散度增长非常快，为可靠的预测提供了很短的视野。由于不可预测性是内在的，而不是由于数据不完整或错误所致，因此我们的研究主张采用概率预测的方案。
从COVID-19暴发的死亡时间序列预测结果并估算流行病模型参数
原文标题： Forecasting the outcome and estimating the epidemic model parameters from the fatality time series in COVID-19 outbreaks
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08973
作者： Gabor Vattay
摘要： 在没有其他工具的情况下，监测保护措施的效果（包括社会隔离和预测暴发结果）非常重要。实时数据比较嘈杂，并且经常会因报告中的系统错误而受阻。详细的流行病模型可能包含大量经验参数，无法以足够的准确度确定这些参数。在本文中，我们表明可以将累积死亡人数视为主要变量，并且可以确定该流行病的参数，例如基本繁殖数量，易感人群的大小和感染率。在SIR模型中，我们推导出了显式的单变量微分方程，用于累积死亡人数。我们表明，西班牙，意大利和中国湖北省的疫情紧随其后。我们讨论了与逻辑增长模型的关系，并且我们证明了当基本复制数小于 2.3 时，这是一个很好的近似值。此条件适用于湖北爆发，但不适用于西班牙，意大利和纽约爆发。区别在于中国的感染期较短，这可能是由于被感染者的分离政策所致。对于具有更多内部变量的更复杂的模型（例如SEIR模型），由于时间尺度的分离，从SIR模型派生的方程近似仍然有效。
超越“平缓曲线”：只通过非药物干预措施对流行病进行最佳控制
原文标题： Beyond just "flattening the curve": Optimal control of epidemics with purely non-pharmaceutical interventions
地址： http://arxiv.org/abs/2004.09471
作者： Markus Kantner
摘要： 如果无法获得有效的医疗和疫苗接种，则非药物干预措施（如社会隔离，家庭隔离和影响深远的公共生活关闭）是防止流行病扩散的唯一可用策略。基于扩展的SEIR模型和连续时间最优控制理论，针对从未发现疫苗的情况，提出了最优的非药物干预策略。在这种情况下，最佳控制必须满足两个相互竞争的要求：首先，将与疾病相关的死亡减至最少，其次，在措施结束时建立足够的畜群免疫力，以排除第二波浪潮。 。提出的控制策略是一种单干预方案，它超出了启发式干预和简单的“曲线平缓”的范围。计算出的最佳控制的特征时间过程如下：在强烈但短暂的初始锁定之后，将实现动态平衡，在此期间，主动感染的数量将保持恒定水平一段较长的时间。同时，措施可以以越来越快的速度逐渐放松。给出了两个简单的规则，用于有效控制复制数量的最佳控制，请参见等式。 （13）-（14），这可以确保从初始锁定中获得稳定的路由。该规则直接适用于实践，因为它们仅取决于对案件累计数量的准确了解以及对有效繁殖数量的可靠估计。所获得的结果也可作为在其他情况下（例如，预计不久将要开发疫苗的情况）实施和逐步放宽非药物干预措施的指南。对模型系统进行了校准，以重现德国COVID-19流行病的初始指数增长阶段。
贫困，贫民窟和流行病：模型视角
原文标题： Poverty, slums, and epidemics: A modeling perspective
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08653
作者： Anand Sahasranaman, Henrik Jeldtoft Jensen
摘要： 我们使用代表城市的Erdos-Renyi随机图，通过与人体的直接接触来模拟流行病的传播，并模拟两种媒介（穷人和非穷人）的结果。在不干预的情况下，峰值病例数达到最大，但在穷人和非穷人之间，感染率没有差异。当我们采用不同形式的社会疏远干预措施时，峰值病例数量减少了，但是在所有情况下，穷人的感染率都系统地高于非穷人。人们发现，与非贫困人口相比，人口更多，贫困人口比例更高，干预措施强度更大，使贫困人口的结果逐渐恶化。人口的增加导致穷人的感染率更高，这支持了人们对爆发期间高危地区（如贫民窟）的家庭成为高危人群的担忧。与此相关的是，发现城市贫民人口的增加使穷人的感染结果恶化，并且考虑到发展中的城市向大都市的扩张，这是公共卫生和经济福祉的重大问题。还发现穷人受到社会隔离措施持续时间和强度增加的不成比例的影响，这表明各国迫切需要针对当地情况，就如何在高密度贫民窟定居点中实行社会隔离问题制定明确的指导方针。长期的可持续解决方案将需要在环境和物理基础设施方面的一致投资，以改善生活条件。最后，解决穷人的这些不公平结果会为包括非穷人在内的整个人口带来更好的结果。
关于流行病和信息流行病出现的动态
原文标题： On the dynamics emerging from pandemics and infodemics
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08917
作者： Stephan Leitner
摘要： 本立场文件讨论了与COVID-19大流行相关的新兴行为，社会和经济动态，并特别强调了两个新出现的问题：首先，讨论了由可怕的风险效应引起的大流行的延迟效应（或第二次发作），其中有两个因素确定了可能影响此类影响的存在，即（错误）信息的可访问性以及政策决策对适应性行为的影响。其次，讨论了对危险事件的个人准备问题。由于诸如COVID-19大流行这样的事件展现了难以预测的复杂行为模式，因此需要用于解释行为，社会和经济动态的复杂模型来评估决策的有效性和效率。
传染性疾病的尾部风险
原文标题： Tail Risk of Contagious Diseases
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08658
作者： Pasquale Cirillo, Nassim Nicholas Taleb
摘要： 应用极值理论的修正（由于作者对过去2500年的数据采用了双重分配技术，我们表明，流行病在致死率上极度肥胖，对人类具有明显的潜在生存风险。宏观属性应鼓励使用极值理论（EVT），而不是单纯的内插法和期望平均值来进行风险管理，这意味着潜在的尾部风险会超越基于隔间流行病学模型和类似方法得出的决策结论。
重归一化个人绩效指标以管理体育记录的文化遗产
原文标题： Renormalizing individual performance metrics for cultural heritage management of sports records
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08428
作者： Alexander M. Petersen, Orion Penner
摘要： 个体绩效指标通常用于比较不同时代的参与者。但是，这种跨时代的比较通常会因球员成功率背后的成功因素发生重大变化而产生偏差（例如，性能增强药物和现代训练方案）。这样的历史比较不仅是体育迷之间随意讨论的重要内容，而且对于数十亿美元的专业体育产业和负责维护体育历史和体育遗产的机构（例如名人堂）而言，也是一个至关重要的问题。杰出的球员和成就。为了解决这一文化遗产管理问题，我们报告了一种客观的统计方法，用于重新规范职业成就指标，该方法专门针对常见的季节性绩效指标而量身定制，这些指标通常汇总为职业总结指标，尽管许多球员职业跨越不同的事实时代。值得注意的是，我们发现该方法适用于美国职棒大联盟和美国国家篮球协会的综合球员数据，在赛季和职业水平上都保留了职业成就分配的整体功能形式。因此，随后使用重新归一化的指标对MLB和NBA中前50名的历史记录进行重新排名，表明在本地排名级别进行了重新排序，而不是按时代进行批量重新排序。这种本地秩序的改善表明了职业运动中年度和职业成就背后与时间无关的机制，这意味着可以适当地对归一化的成就指标进行比较，以比较具有不同赛季长度，团队策略，规则甚至是不同运动的时代的球员。
社交媒体灾难传播中媒体组织的赋予意义的策略：哈维飓风的发现
原文标题： Sense-Giving Strategies of Media Organisations in Social Media Disaster Communication: Findings from Hurricane Harvey
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08567
作者： Julian Marx, Milad Mirbabaie, Christian Ehnis
摘要： 在极端事件期间，媒体组织是社交媒体灾难传播中不可或缺的传播利益相关者。他们执行看门人和放大的角色，这对于集体感知过程至关重要。媒体组织以此身份通过社交媒体分发信息，将其用作信息源，并在不同渠道之间共享此类信息。然而，人们对于媒体组织在社交媒体上作为有效支持相互感觉创造的所谓的理性提供者的作用知之甚少。这项研究调查了在极端事件中媒体组织的传播策略。 2017年哈维飓风期间收集了一个Twitter数据集，包括9,414,463个帖子。采用社会网络和内容分析方法来识别媒体传播方法。可以确定三种不同的赋予感觉的策略：转发本地内部网点；限制个人信息向与组织相关的记者的传播；并打开消息放大。
您现在是一名网红！衡量CEO在社交媒体中的声誉
原文标题： You are now an Influencer! Measuring CEO Reputation in Social Media
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08569
作者： Julian Marx, Milad Mirbabaie, Stefan Stieglitz
摘要： 我们知道，在组织环境中的声誉可以理解为需要勤奋管理的宝贵资产。它直接影响到公众对企业的看法，并间接影响企业在经济上的表现。建立社交媒体作为无处不在的交流工具已经改变了公司管理其声誉的方式。特别是，首席执行官在处理自己的个人形象时面临新的责任，这同时会影响公司的声誉。尽管首席执行官和公司声誉相互隔离地进行了研究，但对首席执行官的社交媒体声誉管理如何影响公司声誉的了解却很少。这项正在进行中的研究论文旨在通过文献综述来强调这一研究差距，该文献综述了通过社交媒体进行声誉管理和衡量的现状。我们进一步提出了一种将情感分析，频率检测和内容分析相结合的研究设计，并讨论了进一步的研究前景。
社交媒体分析在改善应急机构社交媒体沟通方面的潜力
原文标题： The Potential of Social Media Analytics for Improving Social Media Communication of Emergency Agencies
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08570
作者： Milad Mirbabaie, Jennifer Fromm, Simone Löppenberg, Sophie Meinig, Matthias Reuße
摘要： 在危机时期，越来越多的人使用社交媒体来寻求信息或协调救灾活动。因此，应急机构也越来越多地使用社交媒体，以在危机情况下吸引更多人。但是，应急机构也可以使用社交媒体上的大量可用数据来理解公众的看法，并改善其沟通。在这项研究中，我们通过进行频率，情感，社会网络和内容分析，检查了有关德国应急机构“ Johanniter-Unfall-Hilfe”的Twitter通讯。结果表明，右翼政治集团在政治上推动了与此机构有关的事件。此外，一些人使用社交媒体表达批评。可以得出结论，在应急管理专业人员的日常工作中使用社交媒体分析可以有益于改善他们的社交媒体沟通策略。
背景如何影响媒体选择
原文标题： How context impacts on media choice
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08571
作者： Stefan Stieglitz, Tobias Brockmann, Milad Mirbabaie
摘要： 移动工作的重要性正在稳步提高。基于新的移动设备（例如智能手机）及其创新功能，无处不在的数据量越来越大。结果，智能手机的日益普及为企业提供了新的潜力。当前的移动设备和相关的移动网络已经达到很高的成熟度。因此，移动工作的组织方面已成为企业和学者关注的焦点。这篇研究文章解决了一个问题：上下文如何影响移动知识工作者的沟通渠道的选择？一种探索性研究方法用于收集和分析由移动知识工作者发起的418个通信事件。结果表明（1）上下文（例如，在火车上旅行）会影响通信渠道的使用，并且（2）智能手机可以在某些上下文中启用通信渠道（例如，电子邮件）的使用。
旁观者的融合行为：2016年慕尼黑枪击事件Twitter危机沟通分析
原文标题： Convergence Behaviour of Bystanders: An Analysis of 2016 Munich Shooting Twitter Crisis Communication
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08573
作者： Deborah Bunker, Milad Mirbabaie, Stefan Stieglitz
摘要： 虽然趋同行为原型可以解释主动趋于融合并参与危机的个人的行为，但对于趋于某个事件并选择保持被动（即“旁观者”）的个体知之甚少。旁观者很重要，因为他们靠近事件并具有“目击者”的功能。为了调查旁观者在危机沟通中的作用，我们分析了2016年慕尼黑枪击事件产生的Twitter沟通。我们的研究结果表明，无意识的收敛行为原型可以通过在事件发生地附近收集和共享信息来作为被动和理性的“目击者”来影响事件。
为树木看森林：大湖供水中能量的尺度律分析
原文标题： Seeing the Forest for the Trees: Scaling Analysis of Energy in Great Lakes Water Supplies
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08617
作者： Likwan Cheng
摘要： 供水中能源的资源规模量化是水系统区域规模治理以及“水-能源-排放”联系的国家和全球规模评估的基础。但是仍然缺乏基于物理的量化方法。在这里，我们使用最新出现的复杂系统原理，开发了“规模分析”（SA），这是一种基于网络的复杂方法，用于在资源或区域范围内量化供水中的能量和能量关系。 SA将供水系统视为嵌入区域自组织复杂系统中的网络，探索了倾斜或按比例尺度的丰度（随着系统尺寸的增加而减少系统丰度）和异速能量尺度（随着系统尺寸的增加而降低系统能量强度）的复杂系统定律。作为分析系统尺寸分布和根据系统尺寸预测系统能量的统一公式。为了克服传统方法所面临的跨尺度和无限制的系统大小分布以及能源数据稀缺的挑战，SA代表了基于物理的，数据驱动的预测。我们通过经验论证SA，并测试其对五大湖的供水系统的预测，五大湖是世界上地理最广泛的水资源之一。
大规模社交物联网空间移动众包的可信赖招募流程
原文标题： A Trustworthy Recruitment Process for Spatial Mobile Crowdsourcing in Large-scale Social IoT
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08751
作者： Abdullah Khanfor, Aymen Hamrouni, Hakim Ghazzai, Ye Yang, Yehia Massoud
摘要： 通过利用物联网社交功能（SIoT）来执行空间任务，可以利用空间移动众包（SMCS）。通常，在SMCS中，任务请求者旨在招募一部分IoT设备并将其委托到任务位置。但是，由于IoT网络及其多样化的设备（例如，多个品牌，不同的通信渠道等）呈指数级增长，因此招募合适的设备/员工正成为一项艰巨的任务。为此，在本文中，我们使用自动SIoT服务发现为SMCS平台开发了招聘流程，以选择满足请求者要求的可信赖员工。我们打算采用的方法主要包括两个阶段：1）工作人员筛选阶段，旨在使用适用于SIoT关系图的Louvain社区检测算法（CD）将工作人员的搜索空间减少到潜在可信赖候选人的子集。接下来，2）选择过程阶段，该过程使用整数线性程序（ILP）来确定所选设备/工人的最终集合。 ILP最大限度地提高了员工效率指标，其中包括了所招聘物联网设备的技能/规格水平，招聘成本和可信赖程度。选定的实验使用实际数据集分析了所提出的CD-ILP算法的性能，并显示了与现有的随机算法相比，它在提供有效的招募策略方面的优势。
垃圾新闻泡沫：模拟在线竞技场中注意力的兴衰
原文标题： Junk News Bubbles: Modelling the Rise and Fall of Attention in Online Arenas
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08863
作者： Maria Castaldo, Tommaso Venturini, Paolo Frasca
摘要： 在本文中，我们提出了一种称为“垃圾新闻泡泡”的媒体障碍，它源于在线平台及其用户为识别和共享日益流行的内容而付出的努力。我们认为，这种对趋势性问题的强调会对公众辩论产生两个不利影响：第一，它缩短了讨论每个问题的时间。第二，它增加了媒体注意力的短暂集中。我们通过数学探索，由希尔加特纳（Hilgartner）和博斯克（Bosk）于1988年开发了著名的“公共场所模型”，正式描述了垃圾新闻气泡的动态。我们的目标是尽可能准确地描述垃圾新闻气泡的动态，以促进根据经验数据进行进一步调查。
演化非线性投票模型中有源相的自发对称破缺
原文标题： Spontaneous symmetry breaking of active phase in coevolving nonlinear voter model
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08927
作者： Arkadiusz Jędrzejewski, Joanna Toruniewska, Krzysztof Suchecki, Oleg Zaikin, Janusz A. Hołyst
摘要： 我们研究由非线性投票者动力学驱动的自适应网络模型。网络中的每个节点都代表一个选民，并且可以处于与选民所共享的不同意见相对应的两种状态之一。不同意其邻居意见的选民可以采纳该意见，也可以将其链接与其他任何观点随机选择的选民重新连接。通过对近似研究系统，其中对处于不同状态的节点的平均程度进行区分。这种方法使我们能够确定两个动态活动阶段，一个对称阶段和一个非对称阶段。与对称状态相反，非对称活动阶段的特征是在网络中共存的处于相反状态的节点数量不同。该对近似预测自发对称破坏的可能性，这将导致对称和非对称有源相之间连续的相变。有趣的是，模型不显示非对称活动阶段，在该模型中，重写仅发生在拥有相同观点的选民身上。我们的结果得到蒙特卡洛模拟的支持。
正统肖像学中的分形与自组织
原文标题： Fractality and Self-organization in the Orthodox Iconography
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08976
作者： Miloš Milovanović, Bojan M. Tomić
摘要： 作者考虑了拜占庭风格的正统肖像，旨在研究复杂行为和分形模体的存在。已经证明，图标中的分形表现为两种类型：下降和上升，其中前一种对应于表观信息，而后一种对应于定义图标空间的隐藏因果信息。自组织被认为是时域中因果信息的增加，它对应于观察者人物位置的语境化。以图表和表格形式呈现的结果证实了该模型的充分性是视觉感知的完成。
大数据中的稳健和可扩展的实体对齐
原文标题： Robust and Scalable Entity Alignment in Big Data
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08991
作者： James Flamino, Christopher Abriola, Ben Zimmerman, Zhongheng Li, Joel Douglas
摘要： 实体对齐在许多不同的科学领域中一直具有重要的用途。特别地，随着诸如社交媒体之类的通信网络的规模和受欢迎程度的扩大，跨网络匹配实体的概念在社会科学领域中已变得越来越重要。随着大数据的到来，越来越需要对大规模图进行分析。但是，对于数百万个节点和数十亿条边，使用从潜在稀疏或不完整的数据集中提取的特征在无数相似比例的图之间对齐的想法变得艰巨。在本文中，我们将以多步流水线的形式提出一种解决大规模路线问题的方法。在该管道中，我们引入了针对鲁棒的时间属性的可伸缩特征提取，并伴随着新颖高效的聚类算法，以便在整个图上查找相似节点的分组。将要素及其簇输入到通用对齐阶段，该阶段可以在数百万个可能的匹配中准确识别伙伴节点。我们的结果表明，管道可以处理大型数据集，并在内存限制内实现了有效的运行时。
总结发散的字符串序列，并将其应用于链字母请愿
原文标题： Summarizing Diverging String Sequences, with Applications to Chain-Letter Petitions
地址： http://arxiv.org/abs/2004.08993
作者： Patty Commins, David Liben-Nowell, Tina Liu, Kiran Tomlinson
摘要： 在各种情况下，对找到字符串之间的最佳对齐方式或找到字符串集合的简约摘要的算法进行了深入研究，解决了许多有趣的应用程序。在本文中，我们考虑了连锁字母，其中包含随着字母传播而增加的签名者序列。连锁字母所表现出的异常星座特征（单端增长，发散和突变）使其传播，从而引起相应的重构问题，既独特又丰富。在这里，受这些链式字母的启发，我们正式定义了计算一组不同的字符串序列的最佳摘要的问题。从这些名称序列的集合中，每个序列都嘈杂地对应于代表字母真正传播的未知树 T 的分支，我们能否有效，准确地重建树 T' approx T ？在本文中，当序列数较少时，我们针对此汇总问题给出了有效的精确算法。对于更大的序列集，我们证明了硬度并提供了有效的启发式算法。我们在选择用于模拟真实链字母的合成数据集上评估了这种启发式方法，这表明我们的算法与以前的方法相比更具竞争性或更好，并且它也很接近在这些合成数据集中找到真实的树。
多层网络中考虑节点属性的社区检测
原文标题： Community detection with node attributes in multilayer networks
地址： http://arxiv.org/abs/2004.09160
作者： Martina Contisciani, Eleanor Power, Caterina De Bacco
摘要： 网络中的社区检测通常使用有关节点之间交互的信息来执行。结合多种类型的交互作用的最新进展，从而将标准方法推广到多层网络。通常，人们可以访问有关各个节点，属性或协变量的其他信息。因此，一个相关的问题是如何在这些框架中适当地合并这些额外信息。在这里，我们开发了一种将交互拓扑和节点属性结合在一起的方法，以提取多层网络中的社区。我们提出了一种原则上的概率方法，该方法不假设属性和社区之间有任何先验的相关结构，而是从数据中推断出这种关系。这导致了一种有效的算法实现，该实现利用了数据集的稀疏性，可用于执行多个推理任务。我们在线提供了开源的代码实现。我们将在合成数据和真实数据上演示我们的方法，并将性能与不使用任何属性信息的方法进行比较。我们发现，包含节点信息有助于预测丢失的链接或属性。它还导致更易于解释的社区结构，并允许量化输入中给定的节点属性的影响。
电网频率的可预测性
原文标题： Predictability of Power Grid Frequency
地址： http://arxiv.org/abs/2004.09259
作者： Johannes Kruse, Benjamin Schäfer, Dirk Witthaut
摘要： 电网频率是电力系统控制中可观察到的中心，因为它可以测量电力供需之间的平衡。可靠的频率预测可以促进快速控制动作，从而可以大大提高电力系统的稳定性。在这里，我们开发了加权最近邻（WNN）预测器，以研究频率轨迹的可预测性。我们对长达一小时的预测要比平均每日配置文件更为精确，并且可以提高频率控制措施的效率。此外，通过根据物理系统解释最佳预测参数（最近邻居的数量，预测范围等），我们对不同同步区域的特定属性有了更深入的了解。最后，预测误差表明发生了异常的外部扰动。总体而言，我们提供了诊断工具和电网频率时间序列的准确预测器，从而可以更好地了解基本动态。
使用数据驱动的网络分析调查医院部门在为急性冠状动脉综合征患者提供医疗保健方面的协调
原文标题： Investigating Coordination of Hospital Departments in Delivering Healthcare for Acute Coronary Syndrome Patients using Data-Driven Network Analysis
地址： http://arxiv.org/abs/2004.09290
作者： Tesfamariam M Abuhay, Yemisrach G Getinet, Oleg G Metsker, Alexey N Yakovlev, Sergey V Kovalchuk
摘要： 医疗保健系统面临着提供高质量和高效护理的挑战。在医院研究患者流特别重要，因为它证明了医院的有效性和效率。由于医院是在一个主管部门的管理下在物理上附近服务的集合，因此其绩效和结果取决于其离散组件的相互作用。可以使用网络分析来研究医院组织结构不同级别的流程协调。因此，本文提出了一个数据驱动的部门的静态和时态网络。这两个网络都是根据24902例急性冠状动脉综合征（ACS）患者的七年（2010-2016）经验数据进行指导和加权和构建的。这种联系反映了基于情节的ACS患者在医院中各个部门之间的转移。权重代表部门之间转移的患者人数。结果，描述了为ACS患者提供医疗服务的部门网络的底层结构，确定了主要部门及其在ACS患者的诊断和治疗过程中的作用，分析了7年以上部门的作用，以及社区被发现的部门。这项研究的结果可能有助于医院管理部门根据部门的重要性，战略定位和在诊断和治疗过程中的作用来有效地组织和管理部门之间的协调，进而培育基于价值的，精确的医疗保健。
模块化度异构网络中以度为目标的级联
原文标题： Degree-targeted cascades in modular, degree-heterogeneous networks
地址： http://arxiv.org/abs/2004.09316
作者： Jordan Snyder, Weiran Cai, Raissa M. D'Souza
摘要： 许多大规模现象，例如舆论的快速变化和疾病流行的爆发，都可以有效地建模为网络上激活的级联。这样可以了解主体之间的各种连接模式如何影响级联的最终范围。我们考虑了模块化，度数异构网络上的级联动力学，因为在许多实际网络中都观察到了这些特征，并特别考虑了播种策略的影响。通过引入简化的描述，扩展了由Gleeson开发的方法，我们得出了系统的一组解析方程组，该方法使我们可以仅使用每个模块一个动态变量（即条件暴露概率）来准确捕获不同的播种策略。我们确定，激活最高程度的节点而不是随机选择在局部级联生长方面更有效，而级联完全激活其他模块的能力取决于模块之间的大规模互连程度，并且与如何进行互连无关。选择种子节点。
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