Arxiv网络科学论文摘要5篇(2019-03-25)

• 假新闻检测的分层传播网络：调查与开发;
• 多状态噪声投票模型的共识和多样性;
• 演化囚徒困境博弈中变异率与多策略更新规则共存的作用;
• 复杂网络的广义线性响应理论及其在微电网中可再生能源波动的应用;
• 大脑如何从有意识转变为潜意识感知;

假新闻检测的分层传播网络：调查与开发

原文标题： Hierarchical Propagation Networks for Fake News Detection: Investigation and Exploitation

地址： http://arxiv.org/abs/1903.09196

作者： Kai Shu, Deepak Mahudeswaran, Suhang Wang, Huan Liu

摘要： 消费社交媒体的消息越来越受欢迎。然而，社交媒体也使广泛的假新闻成为可能。由于社交媒体带来的不利影响，虚假新闻检测引起了越来越多的关注。然而，仅通过新闻内容检测假新闻的性能通常是有限的，因为假新闻被写为模仿真实新闻。在现实世界中，新闻片通过社交媒体上的传播网络传播。新闻传播网络通常涉及多层次。在本文中，我们研究了在社交媒体上调查和利用新闻分层传播网络进行虚假新闻检测的挑战性问题。为了理解新闻传播网络与虚假新闻之间的相互关系，首先，我们从虚假新闻和真实新闻的宏观层面和微观层面构建了一个层次化的传播网络;第二，我们对假性和真实新闻之间的语言，结构和时间观点的传播网络特征进行了比较分析，证明了利用这些特征来检测假新闻的潜力;第三，我们展示了这些传播网络特征对假新闻检测的有效性。我们通过特征重要分析进一步验证了这些特征的有效性。总而言之，这项工作呈现了分层传播网络和假新闻的数据驱动视图，并为更健康的在线新闻生态系统铺平了道路。

多状态噪声投票模型的共识和多样性

原文标题： Consensus and diversity in multi-state noisy voter models

地址： http://arxiv.org/abs/1903.09198

作者： Francisco Herrerías-Azcué, Tobias Galla

摘要： 我们研究了具有多种观点的投票模型的变体;个人可以互相模仿，也可以在突变事件中随意改变他们的意见。我们关注的是具有全面互动的人口。观察到具有多模态和单峰静态分布的区域之间的噪声驱动的过渡。在前者中，人口大多数处于共识状态;在后者的意见是混合的。我们得出一个有效的死亡 - 生育过程，从其中一个观点的角度描述动态，并用它来分析计算静态分布的边。这些计算对于具有均匀模仿和变异率的模型是精确的，并且如果速率是异质的则是近似的。我们的方法可用于表征噪声驱动的转换并获得共识状态之间的平均切换时间。

演化囚徒困境博弈中变异率与多策略更新规则共存的作用

原文标题： Roles of mutation rate and co-existence of multiple strategy updating rules in evolutionary prisoner's dilemma games

地址： http://arxiv.org/abs/1903.09570

作者： Hirofumi Takesue

摘要： 合作的出现和维持引起了学术界的浓厚兴趣，并在演化博弈论的框架内进行了分析。创新的作用是将新颖的策略引入人群，是演化博弈论的一个相对未充分考虑的方面。在这里，我们研究两种创新来源的影响 - 变异和异构更新规则。这些机制允许代理商采用不依赖于模仿其他个人的策略。该模型引入了---除了基于规范模仿的策略更新 - 基于愿望的更新，代理商通过仅仅参考他们自己的策略的表现来切换他们的策略;突变还为人群引入了新的策略。我们的模拟结果表明，将基于愿望的规则引入模拟人群会导致合作的恶化。此外，突变与异构更新规则相结合，也会减少合作者，这一现象在大部分人口由模仿者而非采用基于愿望的更新时构成。尽管如此，高突变率与低吸气水平相结合具有正的非线性效应，并且异质系统相对于均质系统实现更高水平的合作。我们的研究结果表明了创新在合作演变中的重要作用。

复杂网络的广义线性响应理论及其在微电网中可再生能源波动的应用

原文标题： A Generalized Linear Response Theory of Complex Networks with an Application to Renewable Fluctuations in Microgrids

地址： http://arxiv.org/abs/1903.09585

作者： Anton Plietzsch, Sabine Auer, Jürgen Kurths, Frank Hellmann

摘要： 在这项工作中，我们研究了通过复杂网络分布能量波动的一般线性响应理论。我们开发了在任意，有向和加权网络上耦合的振荡器的响应方程，当受到任意功率谱的静态波动时。在分布式控制和稳定电网中湍流可再生能源波动的网络模型的案例研究的指导下，我们开发了近似值，捕捉了内在网络模式与可再生能源中发现的典型波动之间最有影响的相互作用。这些包括中间谐振状态，其中波动既不足够慢以引起整个系统的均匀响应，也不足以快速地定位在网络上。将这些分析近似应用于微电网中哪些节点特别容易受到波动的问题，我们能够为先前在数据上观察到的脆弱性网络模式提供分析解释和表达。我们看到这些影响只能通过考虑线上的损失以及有效加权图拉普拉斯算子中产生的不对称性来解释。这些结构不对称导致节点之间的动态不对称性，当扰动时产生强烈响应（故障制造者节点），并且每当网络受到扰动时，节点总是响应强烈（可激励节点）。对于树状网络的重要特殊情况，我们为麻烦制造者节点推导出一个简单的关系，表明在上游时波动得到了增强。一般理论也为未来调查相关分布波动下的网络稳定打开了大门。

大脑如何从有意识转变为潜意识感知

原文标题： How the brain transitions from conscious to subliminal perception

地址： http://arxiv.org/abs/1903.09630

作者： Francesca Arese Lucini, Gino Del Ferraro, Mariano Sigman, Hernan A. Makse

摘要： 我们通过使用k-核心渗透来研究功能网络中的转变，这些功能网络将人类大脑的意识状态表征为无意识的潜意识状态。我们发现有意识状态功能网络（视觉皮层和左中额叶回）的最内核（即最连接的内核）对应于当大脑从有意识状态转变时保持功能活跃的区域。到了潜意识状态。也就是说，有意识网络的内核与潜意识状态一致。数学建模允许将由k-核心渗透驱动的有意识转变为潜意识转变，通过其有意识状态通过有意识功能网络的外围k-壳的失活而丧失。因此，有意识大脑的内核和最强健的组成部分对应于无意识的潜意识状态。这一发现对意识的理论模型施加了限制，因为功能性脑网络核心的位置在大脑的无意识部分而不是之前认为的意识状态。

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