通过自注意力网络学习动态图表示 | 网络科学论文速递17篇
核心速递
通过自注意网络学习动态图表示;
基于PageRank的模糊社区推荐系统;
复杂网络中噪声诱导的去同步和随机均衡脱离;
增长随机网络上的随机游走建模;
利用大规模的出租车出行起点-终点揭示城市机动性和城市动态：华盛顿特区案例研究;
可扩展预测全球在线媒体新闻的病毒性;
精英推文？Twitter认证用户网络特征;
动态SIR模型的精确解;
分析空间嵌入环面的一类网络上的传染图;
增加时变有向图上非贝叶斯社会学习的自信心;
多个流边的内容关联;
网络功能的最佳资源分配;
带有惩罚和排斥之间转换的公共物品博弈的演化动态;
一种计算双态网络t签名的算法;
科学出版中的伴侣效应;
运动随机不稳定的混沌动力学和N.A. Bernstein关于“无重复的重复”的假设;
共同作者网络多模态现象的博弈模型;
通过自注意网络
学习动态图表示
原文标题：
Dynamic Graph Representation Learning via Self-Attention Networks
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.09430
作者：
Aravind Sankar, Yanhong Wu, Liang Gou, Wei Zhang, Hao Yang
摘要： 学习图中节点的潜在表示是一项重要且无处不在的任务，具有广泛的应用，如链路预测，节点分类和图可视化。以前关于图表示学习的方法主要关注静态图，然而，许多真实图是动态的并且随着时间的推移而发展。
在本文中，我们提出动态自注意网络（DySAT），这是一种新的神经结构，它在动态图上运行，并学习捕获结构属性和时间演化模式的节点表示。具体而言，DySAT通过沿两个维度联合采用自我关注层来计算节点表示：结构邻域和时间动态。我们对两类图进行链路预测实验：通信网络和二分评估网络。我们的实验结果表明，DySAT在几个不同的最先进的图嵌入基线上具有显著的性能提升。
基于PageRank的
模糊社区推荐系统
原文标题：
A Fuzzy Community-Based Recommender System Using PageRank
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.09380
作者：
Maliheh Goliforoushani, Radin Hamidi Rad, Maryam Amir Haeri
摘要： 推荐系统被不同的用户服务提供商广泛使用，特别是那些与大型用户社区进行交互的用户。本文介绍了一种基于社区检测的推荐系统。该建议是使用用户之间的本地和全球相似性提供的。本地信息来自社区，全球信息基于评级。
在此，介绍了一种使用个性化PageRank隐喻的模糊社区检测方法。利用社区用户的模糊隶属度值来定义相似性度量。该方法使用两个众所周知的数据集进行评估：MovieLens和FilmTrust。结果表明，我们的方法优于最近的推荐系统。
复杂网络中噪声诱导的
去同步和随机均衡脱离
原文标题：
Noise-Induced Desynchronization and Stochastic Escape from Equilibrium in Complex Networks
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.09497
作者：
Melvyn Tyloo, Robin Delabays, Philippe Jacquod
摘要： 复杂的物理系统不可避免地受到外部环境的影响，这些外部环境在对其进行建模的微分方程组中没有考虑到。产生的扰动由噪声项标准地表示。我们得出这样的条件，在这些条件下，这些噪声项足够强烈地扰动动力学，导致随机逃离初始稳定平衡状态的初始稳定平衡状态。
关注类似Kuramoto的模型，我们特别发现，除了强烈的白噪声扰动之外，具有惯性的系统使其初始流域比没有惯性的系统更快或同时更快。
增长随机网络上
的随机游走建模
原文标题：
Modeling random walkers on growing random networks
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.09568
作者：
Robert Ross, Walter Fontana
摘要： 我们提出了连续模型，它描述了随机游走者在不断增长的网络中使用四种不同增长算法的位置演变。其中三个涉及随机元素，包括随机游走者的运动率控制网络拓扑的元素。对于可以将步行者的位置视为准静止的运动率，我们提出准确的近似值来替换对象概率，这使得我们能够在数值上解决其他难以处理的方程组。
利用大规模的出租车出行起点
-终点揭示城市机动性和城市
动态：华盛顿特区案例研究
原文标题：
Uncovering Urban Mobility and City Dynamics from Large-Scale Taxi Origin-Destination (O-D) Trips: Case Study in Washington DC Area
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.09583
作者：
Xiao-Feng Xie, Zunjing Jenipher Wang
摘要： 我们对大型出租车行程数据进行系统分析，以揭示多式联运城市交通环境中的城市交通和城市动态。作为案例研究，我们使用华盛顿特区的出租车始发地 - 目的地旅行数据和一些其他数据来源。我们首先研究出租车出行的基本特征，然后重点关注五个重要方面。其中三个涉及城市交通，分别是移动性和成本，包括交通拥堵，出行安全和多式联运的影响;另外两个属于城市动态，分别是交通弹性和旅行模式与土地利用之间的关系。
对于这些方面，我们使用适当的统计方法和地理技术来挖掘出租车行程数据的模式和特征，以便更好地理解主要利益相关者对城市交通和城市动态有效性的可用衡量指标的定性和定量影响，主要利益相关者包括道路使用者，系统操作员和城市。
最后，我们简要总结了我们的研究结果，并讨论了出租车系统与主要利益相关者之间关系中未发现的模式和特征的一些关键作用和影响。结果可以通过提供有关旅行成本，移动性，安全性，多式联运和运输弹性的基于证据的信息来支持道路使用者，可以帮助出租车司机和运营商以更高的移动性，安全性和运营效率提供运输服务，并且能够还帮助城市规划者和决策者改变多式联运，并以更有效和更好的方式管理城市资源。
可扩展预测全球在线
媒体新闻的病毒性
原文标题：
Scalable prediction of global online media news virality
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.09656
作者：
Xiaoyan Lu, Boleslaw K. Szymanski
摘要： 新闻报道塑造了公众对世界各地重要的社会，政治和经济事件的看法。然而，在新闻中报道新兴现象的方式使得对这种现象的早期预测成为一项具有挑战性的任务。我们提出了一个可扩展的基于社区的概率框架，用于模拟在线媒体中有关事件的新闻传播。我们的方法利用全球新闻媒体中潜在的社区结构，并利用早期采用者与各种社区的联系来确定新闻在其传播的早期阶段广泛报道的事件。我们的方法的时间复杂性与新闻报道的数量呈线性关系。它也适用于有效的并行化。
为了演示这些功能，推理算法针对消息传递范例进行了并行化，并在RPI高级多处理优化系统（AMOS）上进行了测试，该系统是世界上最快的Blue Gene / Q超级计算机之一。由于早期采用者的社区级功能，与基于特征的机器学习算法相比，该模型在最大规模报告的事件的早期检测中获得了20％的改进。其并行化方案实现了数量级的加速。
精英推文？Twitter
认证用户网络特征
原文标题：
Elites Tweet? Characterizing the Twitter Verified User Network
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.09710
作者：
Indraneil Paul, Abhinav Khattar, Ponnurangam Kumaraguru, Manish Gupta, Shaan Chopra
摘要： 社会网络和发布平台（如Twitter）支持验证的概念。经验证的帐户被认为值得平台范围内的公共利益，并由平台本身单独验证。这些平台一再声称验证不等于认可。然而，大量先前的工作表明，拥有经过验证的状态象征着平台观众眼中的可信度增强。因此，这种地位在公众人物和有影响力的人中间非常令人垂涎。因此，我们尝试在Twitter上表征经过验证的用户网络，并将结果与针对整个Twitter网络执行的类似分析进行比较。
我们在Twitter（截至2018年7月）提取了整个经过验证的用户网络，并获得了231,246个用户配置文件和79,213,811个连接。随后在网络分析中，我们发现经过验证的用户的子图在某些方面反映了完整的Twitter用户图，例如拥有短直径。然而，我们的研究结果与早期关于多方面的研究结果形成对比，例如拥有幂律的外部度分布，轻微的不协调性和显著更高的互惠率，正如本文所阐明的那样。
此外，我们试图在该子图中测量显著成分的存在，并检测相对于流行度的同性恋缺失，这再次与完整的Twitter图形成鲜明对比。最后，我们证明了经过验证的用户活动水平的时间序列中的平稳性。据我们所知，这项工作代表了在Twitter上对经过验证的用户进行特征化的第一次定量尝试。
动态SIR模型的精确解
原文标题：
Exact Solution to a Dynamic SIR Model
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.09759
作者：
Martin Bohner, Sabrina Streipert, Delfim F. M. Torres
摘要： 我们研究了基于Bailey连续微分系统的流行病模型。在连续时域中，我们将经典模型扩展到时间相关系数，并为Gleissner方法提供了另一种求解方法。如果系数是常数，则两种求解方法都会产生相同的结果。在简要介绍时间尺度之后，我们在一般时域中制定SIR（易感染 - 去除）模型并推导出其解决方案。在离散的情况下，这为新的离散流行病系统提供了解决方案，该系统表现出与连续模型相同的行为。最后一部分致力于分析易感，感染和去除的限制行为，其中包含生物相关性。
分析空间嵌入环面的
一类网络上的传染图
原文标题：
Analysis of contagion maps on a class of networks that are spatially embedded in a torus
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.09806
作者：
Barbara I. Mahler, Ulrike Tillmann, Mason A. Porter
摘要： 网络上的传播过程受到网络底层空间结构的影响，研究传播过程遵循这种结构的程度是很有见地的。我们考虑网络上的阈值传染，其节点嵌入在流形中，并且具有“几何边”，其遵循底层流形的几何形状，以及“非几何边”，不受该几何形状的约束。以Taylor等人的想法为基础，我们研究传染何时传播为沿着网络传播的网络，网络的节点嵌入环面，并且当它通过长的非几何边跳转到网络的偏远区域时。
我们为这样一个“嘈杂的几何网络”传播的传染病构建了一个“传染图”，以产生一个点云;我们研究了这个点云的维度，几何和拓扑，以检验这个传播过程的定性属性。我们在参数空间中识别出一个区域，其中传染主要通过波前传播传播。我们考虑构造非几何边的不同概率分布 - 反映相对于底层流形中节点之间距离的不同衰减率 - 并研究这些选择如何影响定性扩散动力学。
我们的工作概括了Taylor等人的分析。并且将传染性地图作为调查空间网络上的传播行为的工具和作为多种学习的技术进行整合。此外，我们采用了一种校准不同尺度的持久同源条形码的方法。该方法适用于使用持久同源性的各种其他应用，特别是条形码之间的Wasserstein距离。
增加时变有向图上非贝
叶斯社会学习的自信心
原文标题：
On Increasing Self-Confidence in Non-Bayesian Social Learning over Time-Varying Directed Graphs
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.09819
作者：
César A. Uribe, Ali Jadbabaie
摘要： 我们研究了对数线性非贝叶斯社会学习更新规则的收敛性，针对一组代理人共同寻求识别最能描述联合观察序列的参数。与最近的文献相反，我们关注的是代理人向其邻居分配衰减权重的情况，并且网络在每个时刻都没有连接，而是在一些有限的时间间隔内连接。我们为代理人减轻体重的速度提供了必要和充分的条件，并且仍然保证了社会学习。
多个流边的内容关联
原文标题：
The content correlation of multiple streaming edges
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.09867
作者：
Michel de Rougemont, Guillaume Vimont
摘要： 我们研究如何在由边流定义的图中检测聚类，而不存储整个图。我们将方法扩展到由流的最近边和几个流定义的动态图。两个流 的内容关联是它们在时间 t 之前的窗口中的簇的Jaccard相似性。我们提出了一种简单有效的方法来在线逼近这种相关性，并表明对于遵循幂律度分布的动态随机图，我们可以保证良好的近似。作为一个应用程序，我们关注Twitter流并在线计算其内容关联。然后，我们提出相关性指标，其中关键字集的答案完全基于流的小相关性。答案按相关性排序，并且可以使用存储的集群跟踪解释。
网络功能的最佳资源分配
原文标题：
Optimal resource allocation for network functionality
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.10089
作者：
Amikam Patron, Reuven Cohen
摘要： 传统的网络鲁棒性方法是基于比较节点移除事件之前和之后的网络参数，例如网络直径的变化，巨大组件大小的变化以及巨型组件的存在。最近，提出了一种新的网络健壮性方法，其中考虑了整个生命周期期间（节点移除事件期间）的网络功能。
这种方法考虑了由于老化导致的节点移除 - 当一个节点可以退化并且在它们的生存时间 - 它们的生命周期 - 被传递时变得不起作用的状态。因此，必须解决的问题是：在网络设计阶段，如何划分网络节点之间的生命周期预算，使得在老化导致的节点移除的所有阶段期间的网络功能最大化。
迄今为止，该问题仅在部分和数字上得到了解决。在本文中，我们通过分析解决问题，并推导出一个标准，用于选择应该划分总寿命预算的正确节点集。我们还分析地发现在所选择的集合节点之间划分寿命预算的最佳方式，使得在整个寿命期间考虑其功能的网络稳健性被最大化。
带有惩罚和排斥之间转换的
公共物品博弈的演化动态
原文标题：
Evolutionary dynamics in the public goods games with switching between punishment and exclusion
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.10124
作者：
Linjie Liu, Shengxian Wang, Xiaojie Chen, Matjaz Perc
摘要： 亲社会惩罚和排斥是提高无关个人之间合作水平的常用手段。实际上，值得指出的是，这两种策略的结合使用在人类社会中非常普遍。但是，仍然不知道惩罚和排斥的联合战略如何从理论的角度促进合作。
因此，在本文中，我们提出了两种不同的切换策略，即基于对等惩罚和对等排除的对等切换，以及基于池惩罚和池排除的池切换。采用转换策略的个人将在数量低于阈值时惩罚叛逃者，否则将其排除在外。我们研究了两种转换策略如何影响公共产品博弈中的演化动态。
我们表明，阈值的中间值导致合作者，叛逃者和在混合人口中采用切换策略的参与者的稳定共存，并且无论是基于池还是基于对等的切换策略都是如此。此外，我们表明单纯的排斥策略能够在演化动力学中唤起极限循环吸引子，使得合作可以与其他策略共存。
一种计算双态网络
t签名的算法
原文标题：
An Algorithm for computing the t-signature of two-state networks
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.10150
作者：
M. Siavashi, S. Zarezadeh
摘要： 由于签名向量在研究网络可靠性中的重要性，研究人员已经提出了一些获取签名的方法。当每个时刻最多一个链路可能失败时，使用签名的概念。考虑到每次都可以销毁非组件，一个组件或多个网络组件的情况更为现实。受此启发，最近定义了t签名的概念以获得这种网络的可靠性。 t签名是概率向量，仅取决于网络结构。在本文中，我们提出了一种计算t签名的算法。针对一些网络评估所提出的算法的性能。
科学出版中的伴侣效应
原文标题：
The Chaperone Effect in Scientific Publishing
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.10181
作者：
Vedran Sekara, Pierre Deville, Sebastian Ahnert, Albert-László Barabási, Roberta Sinatra, Sune Lehmann
摘要： 经验在制定高影响力的科学工作中起着至关重要的作用。这在顶级多学科期刊中尤为明显，如果科学家以前没有在同一期刊上发表过，那么他们不太可能出现为资深作者。在这里，我们通过量化这种“伴侣效应”来发展对作者顺序的定量理解，捕捉科学家如何在特定的出版地点过渡到高级状态。
我们的研究表明，伴侣效应对于不同科学分支的期刊具有不同的规模，在医学和生物科学中更为明显，在自然科学中更为明显。最后，我们表明，在高影响场所的情况下，伴侣效应具有重要意义，特别是相对于新PI发表的论文，平均影响更大。我们的研究结果阐明了在特定科学期刊上发表经验所取得的作用，获得必要经验和专业知识的途径，以及在着名场所出版所需的技能。
运动随机不稳定的混沌动力学
和N.A. Bernstein关于
“无重复的重复”的假设
原文标题：
Chaotic dynamics of movements stochastic instability and the hypothesis of N.A. Bernstein about “repetition without repetition”
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.10421
作者：
V.V. Eskov, V.T. Volov, V.M. Eskov, L.K. Ilyashenko
摘要： 震颤的登记在两组受试者中进行（每组15人）在休息时和3N的静态负荷下具有不同的身体健康。每个受试者在两种状态下测试15系列（系列数N = 15）（有和没有物理负荷），每个系列包含15个样本（n = 15）的震颤测量值（每个样本500个元素，注册坐标x1（ t）手指相对于涡电流传感器的手指位置。
使用每个系列实验的非参数Wilcoxon检验，进行成对比较，形成15个表，其中成对比较的计算结果呈现为用于震颤图的矩阵（15×15）。在没有负载且在物理负载（3N）的影响下计算所有15个矩阵的平均随机对样本（）和标准偏差{ sigma}的平均次数，其显示数量增加几乎两倍在静态负载条件下的一组匹配的颤音图样本。对于所有这些样本，计算出特殊的准吸引子（该方形表示物理负荷与没有它的区别。所有样品都呈现随机不稳定状态。
共同作者网络多模态
现象的博弈模型
原文标题：
A game model for the multimodality phenomena of coauthorship networks
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.10461
作者：
Zheng Xie
摘要： 我们提供了一个博弈模型来模拟合作网络的演变，这是一个建立在圆上的几何超图。该模型通过称为正利益 - 减去成本的合作条件来表达亲属选择和网络互惠，这两种通常是合作机制。成本通过空间距离建模。这些好处是通过依赖于节点超度的几何区域来建模的，这表示了作者声誉的累积优势。
我们的研究结果表明，该模型为经验的共同作用网络提供了程度分布，节点聚类等方面的合理拟合。它揭示了节点吸引子的两个性质，即节点异质性和随着超度增长的衰落，可以推导出节点聚类行为和协同性的二分法，以及度和超度分布的三分法：广义Poisson，幂律和指数截断。
来源：网络科学研究速递
编辑：孟婕
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