不同地理和技术尺度下创新复杂性的涌现 | 网络科学论文速递24篇

核心速递

• 不同地理和技术尺度下创新复杂性的涌现;
  

• 从拓扑视角测量和缓解图神经网络的过平滑问题;
• 使用功能性MRI和图论建立健康受试者单语和双语语言网络;
• 一种基于伪差的简单方法，利用GPS数据支持公共汽车温室气体排放的减缓政策;
  
• HeteSpaceyWalk：用于异构信息网络嵌入的异构空间随机游走;
• 利用社交媒体评估灾害对公路的影响：飓风哈维的案例研究;
• 多组连接结构及其启示;
• 使用声明性程序转换生成基于ASP链接分析的解释;
• 核节点嵌入;
• 具有度相关的广义配置模型及其渗流分析;
• 印度有多少研究成果得到社交媒体的关注？;
• 通过对抗性训练生成可靠的朋友以改善社交推荐;
• 社会网络结构多样性的实验研究;
• 通过几乎不耦合的随机游走推进基于项目的协同过滤;
• 使用激光混沌时间序列通过多臂老虎机算法在无线通信中进行动态信道选择;
• 错误信息检测的未来：新的视角和趋势;
• 面向移动应用开发的知识型个性化推荐系统;
• 你真的跟着他们吗？自动检测轻信的Twitter用户;

• 通过Katz和特征向量中心性进行社区检测;

• 级联规模分布及其重要性;

• 香水的社会成功;
  

• 城乡生活：印度城市贫民窟可得服务的比较分析;

• 多智能体多选项决策的动力学;

• 多语言多模式数字欺骗检测和消息在社交平台上的传播;

1.不同地理和技术尺

度下创新复杂性的涌现

原文标题：

The Emergence of Innovation Complexity at Different Geographical and Technological Scales

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.05604

作者：

Emanuele Pugliese, Lorenzo Napolitano, Matteo Chinazzi, Guido Chiarotti

摘要：我们定义了一种受嵌套性生态概念启发的新型定量策略，以挑出创新复杂性从专业构建模块聚合中产生的规模。此分析不仅表明创新空间可以被解释为一种自然系统，系统通过演化压力选择其优势能力，而且新兴能力结构并不独立于被观察的尺度。而扩展这一观点使我们能够理解在给定尺度下表征创新空间的能力是否与复杂的演化动力学相容，或更确切地说，是一组基本独立的活动，允许将此规模的系统减少为一组不相交的非交互子系统。因此产生了系统创新复杂性的度量，即潜在的系统构建块能力集之间的相互依赖程度。

2.使用功能性MRI和图论建立

健康受试者单语和双语语言网络

原文标题：

Monolingual and bilingual language networks in healthy subjects using functional MRI and graph theory

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03109

作者：

Qiongge Li, Luca Pasquini, Gino Del Ferraro, Madeleine Gene, Kyung K. Peck, Hernán A. Makse, Andrei I. Holodny

摘要：按常规进行术前语言区域构图使用功能磁共振成像（fMRI），以帮助神经外科医生预防对负责语言大脑区域的损害。虽然单语与双语大脑之间存在功能差异，但临床fMRI任务通常以单一语言进行。二级语言处理机制的存在可推断语言地图中潜在的错误来源。根据健康双语和单语项目的fMRI数据，我们获得功能网络的语言地图。研究结果显示了一个子网络“核心”架构，包括Broca，前辅助运动和所有受试者都具有的前运动区。我们发现Wernicke区域在不同群体中连接到“核心”。核心中心度量指标显示“核心”区域属于最大核心，而WA和其他fROI则因组而异。结果可以为双语患者提供平等治疗结果的标准。

3.一种基于伪差的简单

方法，利用GPS数据支持

公共汽车温室气体排放的减缓政策

原文标题：

A Simple Sinuosity-Based Method using GPS data to Support Mitigation Policies for Public Buses GHG Emissions

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.09335

作者：

William Wills, Joao Meirelles, Vivien Green Baptista, Gabriel Cury, Pablo Cerdeira

摘要：目前很清楚，气候变化减缓依赖于我们引导城市系统走向低碳阶段的能力，其中城市交通部门在这一转型过程中发挥着重要作用。据估计，全球约有30％的二氧化碳排放来自城市交通部门。虽然有其重要性，城市交通相关排放详细估算仍然很少，这阻碍了我们理解和减少排放能力。本项工作旨在从GPS（全球定位系统）数据开发一种可复制快速GHG估算方法，并引入一种简单的基于弯曲度的算法。然后，我们在里约热内卢市应用了1年GPS数据统计方法。并将结果与燃料消耗自上而下估算进行了比较，并在简单数据代入过程后证明是有效的 。因此，基于GPS方法允许对排放进行更精细的空间和时间描述，而且我们进一步展示了基于所提出方法从排放估算中提取的可能政策观点。

4.HeteSpaceyWalk：用于异构

信息网络嵌入的异构空间随机游走

原文标题：

HeteSpaceyWalk: A Heterogeneous Spacey Random Walk for Heterogeneous Information Network Embedding

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03228

作者：

Yu He, Yangqiu Song, Jianxin Li, Cheng Ji, Jian Peng, Hao Peng

摘要：异构信息网络（HIN）嵌入最近引起了越来越多的兴趣。但是，当前基于随机游走的HIN嵌入方法很少关注元路径引导的随机游走高阶Markov链性质，尤其是平稳性问题。在本文中，我们将元路径引导的随机游走系统化为高阶马尔可夫链过程，并提出一种异构个性化空间随机游走，以有效实现节点之间预期平稳分布。然后，我们提出了一个通用的可扩展框架，以利用异构个性化空间随机游动来学习由元路径，元图和元模式分别指导的HIN中多种类型节点的嵌入。最后， 我们在几个异构网络中进行了广泛实验，证明了我们的方法大大优于现有最新网络嵌入算法。

5.利用社交媒体评估灾害对

公路的影响：飓风哈维的案例研究

原文标题：

Assessing Disaster Impacts on Highways Using Social Media: Case Study of Hurricane Harvey

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03362

作者：

Yudi Chen, Qi Wang, Wenying Ji

摘要：在灾害期间和之后，高速公路为紧急服务，救援工作和疏散活动提供了重要路线。因此，及时可靠地评估灾害对公路的影响对于决策者快速有效地开展救济和恢复工作至关重要。最近，社交媒体越来越多地用于灾害管理，以便使用它接近实时，社会和信息的特征来获得对灾害影响快速，以公众为中心的评估。虽然很有前景，但由于无法从社交媒体中提取准确公路相关数据，社交媒体用于评估灾害对公路的影响能力有限。为了克服这一局限性，我们提出了一种系统方法来识别来自社交媒体的公路相关数据，以评估灾害对公路的影响，并采用德克萨斯州休斯顿的哈维飓风案例研究进行演示。该方法通过三个步骤构建：（1）分别为休斯顿的社交媒体和高速公路建立数据源; （2）通过开发的映射算法将社交媒体数据适配到每条高速公路; （3）通过分析社交媒体活动的强度，地理位置和主题分布来评估灾难影响。结果表明，该方法能够捕捉灾害对高速公路影响的时间模式。官方新闻和报告也被用于验证评估的影响。

6.多组连接结构及其启示

原文标题：

Multi-group connectivity structures and their implications

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03395

作者：

Shadi Mohagheghi, Pushkarini Agharkar, Noah E. Friedkin, Francesco Bullo

摘要：本文中我们研究了不同形式多组连接的含义，考虑了四种多组连接模式：共同成员资格，边捆绑，桥接和联络层次结构。同时我们生成模型来模拟这四种模式。这些模型是在某些拓扑约束条件下的种植分区或随机块模型的变体。最后，我们报告了在评估这些结构过程的比较分析结果，通过控制其边密度和大小，信息传播平均速率，回归舆论收敛时间，以及随着网络规模增大的噪声工况下与共识值的稳态偏差。

7.使用声明性程序转换生成

基于ASP的链接分析的解释

原文标题：

Towards Generating Explanations for ASP-Based Link Analysis using Declarative Program Transformations

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03404

作者：

Martin Atzmueller, Cicek Güven, Dietmar Seipel

摘要：对解释说明的阐释和生成是人工智能和数据科学中的突出主题，以使得这些方法和系统对于人类而言更加透明和可理解。本文中，我们使用答案集编程（ASP）的声明方法研究了链路分析问题，特别是社会网络中链路预测和异常链路发现。ASP应用进行链路预测提供了一种强大的声明性方法，例如结合领域知识来进行显性预测。同时，我们提出了一种新方法，用于生成解释 - 作为离线理由 - 使用声明性程序转换。该方法本身纯粹基于声明性程序的语法转换。例如，在ASP形式体系中，使用规则检测。最后，我们证明了该方法的有效性，在社会网络链接分析中进行了例证，同时结合了领域知识。

8.核节点嵌入

原文标题：

Kernel Node Embeddings

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03416

作者：

Abdulkadir Çelikkanat, Fragkiskos D. Malliaros

摘要：在低维空间中学习节点表示方法是一项关键任务，并在网络分析中有许多有趣应用，包括链路预测和节点分类。两种针对此问题的常用方法包括 textit matrix factorization和 textit random walk-based based models。在本文中，我们的目标是将两种方法优势组合在一起，以学习潜在节点表示。特别地，我们提出一种加权矩阵分解模型，该模型对关于图节点基于随机步行的信息进行编码。这个公式主要优点是允许在计算嵌入时利用内核函数。最后，我们对现实世界网络进行实证评估，表明所提出模型在两个下游机器学习任务中优于基线节点嵌入算法。

9.具有度相关的广义

配置模型及其渗流分析

原文标题：

A Generalized Configuration Model with Degree Correlations and Its Percolation Analysis

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03448

作者：

Duan-Shin Lee, Cheng-Shang Chang, Miao Zhu, Hung-Chih Li

摘要：在本文中，我们提出经典配置模型的概括。与经典配置模型一样，通用配置模型允许用户指定任意度分布。首先，在通用配置模型中，我们将配置模型中的存根划分为相等大小的b块，并为这些块选择置换函数h。然后，在每个块中，我们随机地将与存根q成比例数字指定为类型1存根，其中q范围是[0; 1]。其他存根被指定为类型2存根。我们首先要构建网络，随机选择未连接的存根。假设这个存根在块i中，如果是类型1存根，则将此存根连接到块h（i）中随机选择的未连接类型1存根。如果是类型2存根，则将其连接到随机选择未连接类型2存根。然后，我们重复此过程，直到连接所有存根。在一种假设下，我们推导出一个闭合形式，用于构造图中两个随机相邻顶点的联合度分布。基于该联合度分布，我们证明了对于任何固定b，Pearson度相关函数在q中是线性的。然后，通过正确选择h，我们证明了这个构造算法可以创建分类网络以及不协调网络。并且，我们提出了这个模型的渗透分析。最后我们通过计算机广泛的模拟验证了这种算法结果。

10.印度有多少研究成果

得到社交媒体的关注？

原文标题：

How much research output from India gets social media attention?

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03506

作者：

Sumit Kumar Banshal, Vivek Kumar Singh, Pranab K. Muhuri, Philipp Mayr

摘要：学术文章现在越来越多地在社交媒体平台中被提及和讨论，有时甚至作为印刷前或印刷后版本上传。目前，被社交媒体提及和覆盖的举措现在正成为学术文章影响力的替代指标。因此，本文旨在探讨不同社交媒体平台涵盖了多少印度的学术研究成果，以及它与世界平均水平比较相似和不同之处。它还分析了印度研究成果的覆盖范围和对学科注意力的学科差异，包含与世界平均水平的比较。最后获得结果显示很有趣，模式社交媒体平台仅覆盖了印度总研究产出的28.5％，比世界平均水平低约18％。其中 ResearchGate和Mendeley是印度学术文章报道中最受欢迎的社交媒体平台。在学科差异方面，与信息科学和工程学等学科相比，医学科学和生物科学在不同平台上的覆盖率相对较高。

11.通过对抗性训练生成

可靠的朋友以改善社交推荐

原文标题：

Generating Reliable Friends via Adversarial Training to Improve Social Recommendation

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03529

作者：

Junliang Yu, Min Gao, Hongzhi Yin, Jundong Li, Chongming Gao, Qinyong Wang

摘要：最近大多数社会推荐研究都假设人们与朋友分享相似偏好，在线社交关系有助于改进传统的推荐系统。然而，这种假设通常是站不住脚的，因为在线社会网络非常稀疏，而且大多数用户只有少数朋友。此外，由于构建社会网络过程中的随机性，明确的朋友可能不会分享相似的兴趣。因此，为每个用户发现一些可靠的朋友在推进社会推荐方面起着重要作用。与其他专注于提取有价值的明确社会联系研究不同的是，我们注重在观察到的和未观察到的社会网络中识别可靠的朋友。具体而言，在本文中我们提出了一种基于生成对抗网络（GAN）端到端社交推荐框架。该框架由两个块组成：一个生成器，用于生成可能增强社交推荐模型的朋友;一个鉴别器，负责评估这些生成的朋友，并根据当前用户和她的朋友喜好对项目进行排名。通过生成器和鉴别器之间的竞争，框架可以动态地和自适应地生成可靠的朋友，他们可以在特定时间完美地预测当前用户的偏好。结果是，可以减轻显性社会关系的稀疏性和不可靠性问题，并显著改善社会推荐绩效。最后，通过真实世界数据集的实验研究证明了此框架的优越性，并验证了生成的可靠朋友的积极影响。

12.社会网络结构多样性的实验研究

原文标题：

An Experimental Study of Structural Diversity in Social Networks

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03543

作者：

Jessica Su, Krishna Kamath, Aneesh Sharma, Johan Ugander, Sharad Goel

摘要：最近对在线社会网络平台几项研究发现，采用率和参与度水平与网络结构多样性正相关，结构多样性是通过网络联系衡量个体联系之间的异质性程度。这种观察一个常见解释是结构多样性提高了效用，部分原因是同一平台上与来自不同网络组的人进行交互是有价值的。虽然有说服力，但这种因果理论证据来自观察性研究，很难排除非因果关系的解释。因此，我们通过Twitter平台上进行大规模随机对照来研究结构多样性对用户保留的影响作用。首先，我们发现结构多样性与Twitter上用户保留相关，证实了过去观察性研究的结果。然后，通过改变新用户加入平台时看到的网络建议集来改变结构多样性; 我们确认此设计会引起网络拓扑的预期更改。然而，我们发现实验中，低，中，高结构的多样性处理组具有相当的保留率。因此，至少在这种情况下，观察的结构多样性和保留之间的相关性似乎不由因果关系引起的，这对基于过去观察研究的理论提出了挑战。

13.通过几乎不耦合的随机

游走推进基于项目的协同过滤

原文标题：

Boosting Item-based Collaborative Filtering via Nearly Uncoupled Random Walks

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03579

作者：

Athanasios N. Nikolakopoulos, George Karypis

摘要：基于项目模型是用于构建推荐系统最受欢迎的协作过滤方法之一。而随机游走可以提供一个强大工具，以收集这些模型中捕获的丰富的交互网络。它们可以利用项目间的间接关系，减轻稀疏性影响，确保更广泛的项目空间覆盖范围以及增加推荐列表的多样性。但是其潜力可能会受到迅速集中到图形中心节点行走趋势的阻碍，从而限制了用于个性化推荐的K步分布范围。在本工作中，我们介绍RecWalk——一种新的基于随机游动的方法，该方法利用了几乎未耦合的马尔可夫链光谱特性证明可消除了这一局限性，并延长了用户过去偏好对后续步行步骤的影响-允许步行者富有成果地更多地探索基础网络。最后，我们在现实世界数据集上进行全面实验来验证了该方法理论上的预测性能，并表明它们与top-n推荐方法精度的显著提高有直接相关。他们还强调了RecWalk在提供基于项目模型性能的框架上的潜力。RecWalk达到了最新的top-n推荐质量，优于其他竞争方法，包括最近提出的依赖深度神经网络的方法。

14.使用激光混沌时间序列

通过多臂老虎机算法在

无线通信中进行动态信道选择

原文标题：

Dynamic channel selection in wireless communications via a multi-armed bandit algorithm using laser chaos time series

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03629

作者：

Shungo Takeuchi, Mikio Hasegawa, Kazutaka Kanno, Atsushi Uchida, Nicolas Chauvet, Makoto Naruse

摘要：动态信道选择是动态改变电磁环境中最重要的无线通信元件之一，其用户可以通过选择更好的信道来体验改善的通信质量。而多臂强盗（MAB）算法是一种很有前途的方法，通过这种方法可以解决探索搜索更好的信道和搜寻体验增强的通信质量之间的艰难权衡。通过利用半导体激光器产生的混乱振荡时间序列，已经证明了MAB问题的超快解决方案。在此项研究中，我们通过实验证明了在无线局域网（WLAN）中结合激光混沌时间序列的MAB算法。首先，在基于IEEE802.11a的四通道WLAN中成功演示了自主和自适应动态信道选择。尽管在WLAN实验之前安排了激光混沌时间序列实验，但结果证实了超快混沌序列对于真实无线应用的有效性。此外，与先前报道的基于混沌的决策者相比，我们在数值上检验了本研究中实现的大大简化的MAB算法的下划线适应机制。该项研究为超高速混沌激光器在未来高性能无线通信网络中的应用迈出了第一步。

15.错误信息检测的

未来：新的视角和趋势

原文标题：

The Future of Misinformation Detection: New Perspectives and Trends

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03654

作者：

Bin Guo, Yasan Ding, Lina Yao, Yunji Liang, Zhiwen Yu

摘要：社会网络中大量传播的错误信息已成为一种全球风险，暗中影响公众舆论并威胁社会/政治发展。因此，错误信息检测（MID）近年来形成一个研究课题的浪潮。作为一个充满希望和快速发展的研究领域，我们发现人们已对MID新研究问题和方法做了许多努力。因此有必要全面回顾MID的新研究趋势。首先我们简要回顾MID的历史文献，在此基础上我们提出了几个新的研究挑战和技术，包括早期检测，多模态数据融合检测和解释检测。然后，我们进一步研究了MID中各种人群智能的提取和使用，为解决MID挑战铺平了道路。最后，我们对MID的开放性问题和未来研究方向给出自己的看法，如模型适应性/对新事件的概率，拥抱新型机器学习模型，解释性检测模型等。

16.面向移动应用开发的

知识型个性化推荐系统

原文标题：

Toward a Knowledge-based Personalised Recommender System for Mobile App Development

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03733

作者：

Bilal Abu-Salih

摘要：在过去几年中，移动应用程序开发的舞台已经大大超出了全球软件市场的平衡。随着越来越多的移动软件公司以及日益复杂的智能手机技术，开发人员已经在不同的平台上构建了几类应用程序。但是，开发人员通过实施移动应用程序项目中面临着一些挑战。特别是缺乏能够迅速有效地为开发人员提供个性化服务的整合系统。因此，开发定制系统至关重要，该系统可以向移动应用程序开发人员推荐适当的工具，IDE，平台，软件组件和其他相关工件。因此，本文提出了一个新的推荐系统框架，其中包含一系列强化技术，旨在为移动应用程序开发人员提供一个独特平台来浏览和搜索个性化工件。所提出系统使用本体和语义网络技术以及机器学习技术。特别地是新的RS框架包括以下组件：（i）领域知识推理模块：包括各种语义Web技术和轻量级本体; （ii）剖析和推荐：一种新的时间感知多维用户建模; （iii）查询扩展：通过语义上扩充用户的查询来改善和增强检索结果； （iv）推荐和信息过滤：利用上述组件向指定用户提供个性化服务，和回答使用者关于最低不匹配查询。

17.你真的跟着他们吗？

自动检测轻信的Twitter用户

原文标题：

Do you really follow them? Automatic detection of credulous Twitter users

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03851

作者：

Alessandro Balestrucci, Rocco De Nicola, Marinella Petrocchi, Catia Trubiani

摘要：在线社交媒体代表了一种能够覆盖广大受众的流行信息来源。可悲的是最近的研究表明，在线社交机器人（自动化，通常是恶意帐户，充斥社会网络并模仿真正的用户）能够放大数量级的传播（假）信息。使用Twitter作为基准，在这项工作中，我们专注于那些定义为容易轻信的用户，即人为操作的帐户，其中包含高比例的机器人。由于更容易接触到社交机器人有害活动的影响，轻信用户可能面临比其他用户更容易受到影响的风险;更糟糕的是，虽然在不知不觉中，他们可能成为误导信息的传播者（例如，转发机器人）。因此我们设计并开发了一种监督分类器，以自动识别轻信用户。经过最佳测试配置实现了93.27％的准确度和0.93的AUC-ROC，从而产生了积极和令人鼓舞的结果。

18.通过Katz和特征

向量中心性进行社区检测

原文标题：

Community Detection via Katz and Eigenvector Centrality

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03916

作者：

Mark Ditsworth, Justin Ruths

摘要：社区检测算法（如Louvain和频谱优化计算）计算需求对于大型网络而言可能是令人望而却步的。特征向量中心性和Katz中心性是两个通常用于描述节点相对重要性的网络统计标量。它们的计算可以通过可伸缩的迭代方法在大型网络上进行近似估算。在本文中，我们提出并利用Katz中心性和特征向量中心性之间的令人惊讶的关系来检测社区。除了计算收益之外，我们还证明了此种方法在识别社区方面，与传统方法一样好或更好。·

19.级联规模分布及其重要性

原文标题：

Cascade Size Distributions and Why They Matter

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.05416

作者：

Rebekka Burkholz, John Quackenbush

摘要：一些初始节点激活被放大并跨越整个网络绝大部分产生级联响应的可能性有多大？我们对此问题的回答依赖于加权有向网络的独立级联模型。在使用该模型时，大多数见解都来自平均效应的研究。这里，我们将重点转移到最终级联大小的完整概率分布。这种转变使我们能够探索典型的级联结果和不可能性，但又排除相关的极端事件。我们提出一种有效消息传递算法来计算最终级联大小分布和节点的激活概率，并基于最终级联尺寸。这种方法在树型网络上是精确的，但可应用于任何网络拓扑结构。它很好地近似于局部树状网络并可以在更密集网络上产生令人惊讶的良好性能，按照我们使用真实世界数据实验所示，包括用于胃肠癌miRNA-miRNA概率相互作用网络。我们根据节点功能和影响最大化演示了这种算法在节点聚类的效用。

20.从拓扑视角测量和缓解

图神经网络的过平滑问题

原文标题：

Measuring and Relieving the Over-smoothing Problem for Graph Neural Networks from the Topological View

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.03211

作者：

Deli Chen, Yankai Lin, Wei Li, Peng Li, Jie Zhou, Xu Sun

摘要：图神经网络（GNN）已经在广泛基于图的任务中取得了很好的性能。尽管取得了成功，但一个严重限制GNN问题是过度平滑问题（不同类中节点的无法区分表示）。在这项工作中，我们提出关于GNN过度平滑问题的系统和定量研究。首先，我们引入两个定量度量，MAD和MADGap，分别测量图节点的平滑度和过平滑度。然后，我们验证平滑是GNN的特性，导致过平滑的关键因素是节点接收消息低信噪比，其部分由于图拓扑确定。最后，我们提出用两种方法来缓解拓扑视图中的过度平滑问题：（1）MADReg，它将基于MADGap的正则化器添加到培训目标;（2）AdaGraph，它基于模型预测来优化图拓扑。最后，通过7个广泛使用带有10个典型GNN模型图数据集的大量实验表明，这两种方法可有效地缓解过平滑问题，从而提高各种GNN模型的性能。

21.香水的社会成功

原文标题：

Social Success of Perfumes

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.05726

作者：

Vaiva Vasiliauskaite, Tim S. Evans

摘要： 我们研究香水及其气味描述数据 - 注释元素 - 以了解注释元素（称为配方元素）如何成功的影响香水配方。我们获得香水配方因素往往存在于香水中，它们获得更多的客户评级。研究结果表明，最流行的香味元素和最具代表性的香味元素与那些对香水评级影响最大的香味元素不同。此外，我们还使用网络中心性来理解哪些元素具有增强配方合成的最大潜力。我们发现大量的香味元素，例如麝香和香草，以及通常命名的元素，例如花香元素，是增强最多的元素之一。因此，这项工作提供了一个框架，这将是调香师探索香味元素多维空间的及时工具。

22.城乡生活：印度城市

贫民窟可获得服务的比较分析

原文标题：

Life Between the City and the Village: Comparative Analysis of Service Access in Indian Urban Slums

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.05728

作者：

Anand Sahasranaman, Luís M. A. Bettencourt

摘要： 印度作为城市化国家的出现是21世纪最重要的社会经济和政治过程之一。印度城市化一个基本特征是快速发展的城市非正规住区（贫民窟）的增长和持续存在。因此，印度城市贫民窟生活条件是否构建了人类发展道路或是贫困陷阱，这一问题至关重要。这里，我们使用城市规模框架来调查人口普查数据，以系统地描述印度城市贫民窟的相对属性，重点关注社区的属性，如获得水，卫生和电力等基本服务能力。然而我们发现大城市的贫民窟提供比小城市更高水平的服务。也许正如预期，与同一城市的非贫民区相比，我们也发现贫民窟服务准入表现一直不佳。然而平均而言，城市贫民窟提供的服务比农村地区的社区更多。最后，我们系统地量化这种情况，可能有助于解释为什么印度较大城市在生活水平方面仍然对农村人口具有吸引力，而不仅仅是经济收入保证。

23.多智能体多选项决策的动力学

原文标题： 

The Dynamics of Multi-agent Multi-option Decision Making

地址：

http://arxiv.org/abs/1909.05765

作者：

Alessio Franci, Martin Golubitsky, Naomi Ehrich Leonard

摘要： 决策是一种动态现象，因此分歧理论可以很好地描述从犹豫不决到决策的过渡。协议或共识仅是集体决策的众多方式之一。然而，多主体多选项决策理论要么关注协议决策，要么关注主体水平决策，以实现决策动态的平均场描述。我们将主体人物引入集体决策模型，从而揭示大量超越协议,分歧和极化的平均场描述之外的新型集体行为。其中包括统一，温和或极端主义的分歧，以及从犹豫不决到决策的转变中快速或者连续而缓慢的过渡。出现何种行为取决于模型参数，特别是主体数量和选项数量。我们的研究以等变分歧理论为基础，它允许制定与模型无关的预测，并对组织决策动力学等变化奇点进行建设性敏感性分析。而局部敏感性分析揭示了集体决策如何既灵活又稳健地应对环境微妙变化或与决定性主体人互动活动。进一步，等变分歧理论还指导构建新的多主体多选项决策动力学，包含具有完全可控的动态行为的多主体和多种选项。

24.多语言多模式数字欺骗检测

和虚假信息在社交平台上的传播

原文标题： 

Multilingual Multimodal Digital Deception Detection and Disinformation Spread across Social Platforms

地址： 

http://arxiv.org/abs/1909.05838

作者：

Maria Glenski, Ellyn Ayton, Josh Mendoza, Svitlana Volkova

摘要： 我们在此工作中主要贡献是有关多语言模型的新颖结果，超越了英语社交新闻内容中谣言或错误信息检测的典型应用，以识别在多种语言（例如俄语，西班牙语等）中细粒度数字欺骗类别。此外，我们提出图像和文本结合的多模式欺骗检测的模型，并讨论了仅有图像和纯文本模型的局限性。最后，我们详细阐述了正在进行的工作，对在社交平台上传播的欺骗性内容（特别是虚假信息）的衡量。

来源：网络科学研究速递

审校：郭治青

编辑：张爽

声明：Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有，由本人进行翻译整理，未经同意请勿随意转载。本系列在微信公众号“网络科学研究速递”（微信号netsci）和个人博客 https://www.complexly.me （提供RSS订阅）进行同步更新。

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