计算人类动力学 | 网络科学论文速递23篇
核心速递
计算人类动力学;
DeepTrax:金融交易图嵌入;
建模人类注释错误以设计用于社交流处理的考虑偏差的系统;
紧急服务多模社交媒体流的相关分类;
参与式媒体内容推荐和排名的公平性和多样性;
beta-skeleton图的几何和谱研究;
使用深度卷积神经网络将缓存作为图像表征问题;
社会科学中的纠缠;
DeepNC:深度生成网络补全;
Glauber动态社会平衡网络模型的相变;
一类随机无标度网络的构造和性质;
多家庭自我反思的DSGE模型中的自信崩溃;
迈向可靠的在线钓鱼视频检测:内容不可知的方法;
使用社会物理学方法的在线共识形成;
工业SAT实例中的社区结构;
基于非参数神经网络的行人避免碰撞数据驱动仿真;
跨媒体紧急服务和志愿者社区的社会大数据使用:多平台社交媒体服务的方法、发展和挑战;
艺术指标;
一种新的Twitter流趋势和突发网络威胁事件的检测和排序方法;
Twitter上的互动和信息关注;
使用非线性优化方法的基于总体变异的社区检测;
不要跟随领导者:排名表现如何弱化精英制度;
在2019年欧洲选举的背景下调查在Twitter上传播的意大利语虚假信息;
计算人类动力学
计算人类动力学
DeepTrax:金融交易图嵌入
DeepTrax:金融交易图嵌入
对设计用于社交流处理
的系统进行自意识系统建模
为应急服务多峰
社交媒体流的关联分类
参与式媒体内容推荐
和排名的公平性和多样性
beta-skeleton
图的几何和谱研究
使用深度卷积神经网络将超高
速缓存转换成一个图像表征问题
原文标题: Caching as an Image Characterization Problem using Deep Convolutional Neural Networks
社会科学中的"纠缠"
DeepNC:深度生成网络的补全
应用Glauber动态模型
研究社会平衡网络中的相变
一类随机无标度
网络的构造和性质
多户的自省DSGE
模型中的信任崩溃
迈向更可靠的在线钓鱼视频
检测:内容不可知情况下的方法
用于在线共识形成
的社会物理学方法
工业SAT案例中的社区结构
基于非参数神经网络的行
人避撞——数据驱动的仿真模型
跨媒体的志愿者社区社会大
数据助力于紧急服务:多平台
社交媒体服务的方法、发展和挑战
为艺术品而设计的度量指标
一种新的Twitter
流行趋势与突发网络
威胁事件的检测和排序方法
Twitter上的交互与信息的注意力
使用非线性优化方法增益
基于全体变异的社区检测
不要盲从领导者:排名
表现如何弱化精英制的效益
在2019年欧洲选举
的背景下调查在Twitter
上传播的意大利语虚假信息
来源:网络科学研究速递
审校:陈曦
编辑:张爽
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