核心速递
- 同质性驱动的流动性产生了Axelrod模型的空间碎片化;
- 过去的东西是好东西：通过游戏内促销活动的分析进行有效用户保留;
- 构建有Soules矢量的拉普拉斯矩阵：特征值反问题和应用;
- 理解科学引文索引（SCI）期刊的Twitter使用;
1.通过守旧者、叛逆者和
墙头草产生的两种意见动力学
Two opinions dynamics generated by inflexibles and non-contrarian and contrarian floaters http://arxiv.org/abs/0803.3150 Frans Jacobs, Serge Galam摘要： 我们假设在一个社区其成员采取两种意见 A 或B 。每个成员被分为不灵活的守旧者，或作为相同或相反转变者。守旧者坚持其观点，而转变者可以变成替代意见的持有者。这种变化的发生是由当地少数服从多数原则决定：成员在一个固定大小的团体里面，然后当意见在组中的为少数，一个转变者改变其观点（后）。随后，在当地意见占多数规则下，相同意见的转变者保持意见，而相反意见转变者采用了另一类观点意见。之前一方面守旧者和另一方面非反向和相反意见者的影响被单独的研究，而目前方法中使我们能够深入理解在一个社区中他们共同存在下的影响。我们在A和B之间的转变者中，给定两个意见（αAαB)固定比例和固定的分数逆向分析(γAγB) ,我们推导出方程pt在时间t + 1下整体支持意见A的更新方程pt + 1。通过更新方程分别推导出本地组大小1、2和3。然后由重复的当地数据更新生成相关联的动态，被用来确定其渐近稳定的配置。从而我们得到完整的意见流程图，并根据各意见参数给出最终赢得竞争动态的条件。各种动态场景…因此展出，并且我们推导出固定者相对较小密度比固定者较高的密度条件下，在给定的动力学结果下允许更多的变化量。
A re-examination of the role of friction in the original Social Force Model http://arxiv.org/abs/1812.10807 I.M. Sticco, G.A. Frank, F.E. Cornes, C.O. Dorso摘要： 行人动力学基本图给出了密度和特定封闭空间内流动之间的关系。其特点包含两种不同的行为：自由流动状态（低密度）和拥塞状态（高密度）。在前者中，流动是密度的增函数，而在后者中，流动保持停滞或减小。在本项工作中，我们在Jamaraat桥（行人行走的直走廊）朝圣入口处进行数值模拟与由黑尔宾制成经验测量比较流密度测量[1]。结果表明，高密度条件下，基本社会力模型（SFM）不能完全处理经验测量报告的基本图。我们使用分析技术和数字模拟来证明，摩擦系数适当修改（但维持SFM）可以实现其与经验数据定性一致的行为解释。为了解决此问题，其他作者已提出修正后的弛豫时间。这项工作中我们推导出一个事实，即我们的方法是类似的，在这项工作中，我们揭示了一项事实即我们方法与他们的方法是相似的，因为它们影响运动方程单位减少的同一项。因此，我们展示了摩擦修正如何影响从自由流动状态到拥塞过渡状态的行人聚集结构。我们还表明速度分布中通过宽度和最大速度标准化产生的普遍行为，而非走廊的尺寸。
A data-driven model for Mass Media influence in electoral context http://arxiv.org/abs/1909.10554 Federico Albanese, Claudio J. Tessone, Viktoriya Semeshenko, Pablo Balenzuela摘要： 大众媒体在政治情景中占据了中心地位，并在公民舆论形成过程中具有说服力。特别是可以在选举期间监测大众传播媒介与公民行为之间关系的研究，通过获得与候选人相关新闻和选举日前的投票的关系。因而本文提出一种基于报纸语义分析和全国选举调查的二维数据驱动的大众媒体模型，分析了单一影响机制如何表现并再现选民的行为。通过使用简单可行的动态规则，我们能够发现模型预测和投票之间显著一致性，这有助于我们理解读者和媒体之间互动潜在机制。
Phase transitions in atypical systems induced by a condensation transition on graphshttp://arxiv.org/abs/1909.10564Edgar Guzmán-González, Isaac Pérez Castillo, Fernando L. Metz摘要： 随机图结构相变对图上模型的动态过程和协同行为至关重要。本文研究了对Erdos-Renyi随机图上，一阶结构转变对定义为一阶结构转变的热力学影响，以及对同一图形模型邻接矩阵特征值分布的影响。对结构转换讨论产生了形式为冷凝的图样本，其特征是大量节点在较窄空间内具有不同程度的冷凝。结果表明，该凝结转变在顺磁相和铁磁相之间引起明显的一阶热力学转变。该凝聚过渡还导致邻接矩阵的全局特征值在统计量上的突变，造成特征值分布的二阶矩阵的不连续。在此基础上，我们推导出了Erdos-Renyi图中以凝聚为特征的渗流过渡临界线。
5.同质性驱动的流动性产
生了Axelrod模型的空间碎片化
Homophily-driven mobility produces spatial fragmentation in Axelrod’s modelhttp://arxiv.org/abs/1909.10630 Sandro M. Reia, Paulo F. Gomes, José F. Fontanari摘要： Axelrod的文化传播模式结合社会动力学的两个关键成分：社会影响力，它使互动的人变得更加相似，同质性，个人与他人相似优先而互动的趋势。在基于主体的模型中，主体被固定到一个网络节点，被允许与预定的一组只对等体相互作用，导致主体在到达文化域边界的失败。在这里，我们修改Axelrod的模型通过允许可能性主体摆脱文化对立的路程，而符合他们文化喜好时留在原地附近。因此，任何两个主体之间的社会诉求或吸引正比于他们的文化相似性，并确定了这些主体将移开或留在原地的可能性。我们发现，同质驱动移动片段严重影响低初始文化多样性的网络，导致一个在热力学极限下，存在宏观数量由微观成分构成的网络。对于高初始文化的多样性网络，我们发现，宏观成分与微观成分共存。随着步长增加，这两种片段化制度过渡从连续到不连续变化并在关键的结束点完全消失，使得对于大尺寸步骤的影响网络结果是严重的分割。不管分段机制如何，我们发现，非零步长的吸收结构始终是多元文化。
Analysis of a Model for Generating Weakly Scale-free Networks http://arxiv.org/abs/1909.10719 Raheel Anwar, Muhammad Irfan Yousuf, Muhammad Abid摘要： 人们一般认为真实网络是无标度的，其节点数为P(k)，满足幂律度k P k (k)∝−γk > kmin > 0。优先连接被认为是这些网络组织机制的职责。在许多实际网络中，与k>kmin的度分布相比，kmin之前度分布变化非常缓慢，达到均匀的程度。在本文中，我们提出了一个模型来描述整个范围内k>0时特殊的度分布。我们采取两个步骤，在第一步中，每次向网络添加新节点时，我们都使用优先连接方法将其与现有节点连接。在第二步中，我们使用基于均匀概率分布节点选择在现有的节点对之间添加边。我们的方法生成了弱无标度网络，它与真实网络的度分布密切相关。最后，我们在离散域对模型进行了全面的数学分析，并将这些模型产生的度分布与真实网络进行了比较。
7.过去的东西是好东西：
通过游戏内促销活动
的分析进行有效用户保留
Oldie is Goodie: Effective User Retention by In-game Promotion Event Analysis http://arxiv.org/abs/1909.10851 Kyoung Ho Kim, Huy Kang Kim摘要： 为了可持续的增长和盈利，网络游戏公司不断地开展各种活动来吸引新的游戏用户，最大限度地提高用户的回报，减少网络游戏用户的流失。因为减少用户流失是最经济有效的方法，许多研究都是关于提前预测和防止流失的方法。然而，关于事件效应有效性的研究还很少。在本研究中，我们调查了游戏事件是否会影响用户流失率，并通过角色等级、物品购买频率和游戏播放时间来确定游戏用户对事件的不同反应。
Temporal effects of Unmoderated Hate speech in Gabhttp://arxiv.org/abs/1909.10966 Binny Mathew, Anurag Illendula, Punyajoy Saha, Soumya Sarkar, Pawan Goyal, Animesh Mukherjee摘要： 随着仇恨言论的网上扩散，在不打破言论的自由前提下，组织和政府正在努力解决这个问题。在本文中，我们试图了解允许平台（gab）发表仇恨言论作为标准（保护言论自由）的时间效应。我们观察到，仇恨言论量稳步增加，新用户以更快的速度接触仇恨言论。随着时间增长，我们还观察到由gab用户所使用语言越来越接近讨厌的用户。因此，我们认为在这种未经协调环境下，仇恨社群在不断发展自己新的语言文化，其余（温和的）人口慢慢适应这种新的语言文化。因此，这项工作为有关仇恨言论自由的HCI问题提供了经验观察。
Bipartite networks describe R&D collaboration between institutions http://arxiv.org/abs/1909.10977 D. Vasques Filho, Dion R.J. O’Neale摘要： 许多真实世界的网络实际上是由两类节点组成的二分网络单模投影。对于参与技术创新合作机构，其基础网络是二分图，其机构(代理)与它们提交的专利(工件)相关联，而投影是共同专利网络。投影网络拓扑结构受底层二分图结构的影响很大，因此对二分图网络缺乏了解可能会对从单模共同专利网络中获得的信息产生影响。这里，我们使用270万项专利的数据创建了一个经验二分图网络。我们将这个网络投射到主体(机构)上，并研究可能在知识共享和协作中发挥作用的二分图和投影网络的属性。然后，将这些经验与合成二分网络及其投影进行比较，以便了解可能在网络形成中起作用的过程。对拓扑结构的良好理解对于研究潜在技术知识流是至关重要的。接着，我们展示了度分布和小周期如何影响单模投影网络的拓扑结构，特别是度和聚类分布以及同配性。并且提出了一种新的基于网络度量方法来量化协作主体在联合专利网络中的作用。特别地，我们发现一些大公司是网络中最具协作性的主体，然而这些组织的协作者往往多样性较低。相比之下，最多产机构往往合作相对较少，但与不同类型的合作者合作。这表明他们专注于核心技术研究的知识，同时通过与较小公司合作寻求特定的补充知识。
Architecture and evolution of semantic networks in mathematics texts http://arxiv.org/abs/1908.04911Nicolas H. Christianson, Ann Sizemore Blevins, Danielle S. Bassett摘要： 知识是相互联系的概念网络。然而，知识的拓扑结构究竟是如何制约其习得的，目前尚不清楚，这阻碍了学习增强策略的发展。本文研究了反映大学水平的线性代数文本数学概念及其关系拓扑结构。首先，假设这些网络将呈现结构顺序，以确保可访问性主题的逻辑顺序。然后，我们发现这些网络呈现出强烈的核心-外围架构，在此架构中，较早提出的密集核心概念与在整个展示中均匀呈现稀疏外围概念相辅相成;后者由许多小模块组成，每个模块反映更窄的域。然后，我们用应用拓扑学的工具，发现语义网络的外在演化产生并随后填补了知识空白，而这些空白密度与每本教科书的社区评分呈负相关。从广义上讲，这项研究为未来奠定了基础，制定了最佳的设计原则，教材阐述和教学课堂设置。
Semi-supervised classification on graphs using explicit diffusion dynamics http://arxiv.org/abs/1909.11117Robert L. Peach, Alexis Arnaudon, Mauricio Barahona摘要： 通过深度学习中包含一个总结样本之间两两关系的图，可以显著改进基于特征向量的分类任务。直观地说，图充当了一个通道来引导和偏见类标签的推断。在这里，我们研究了将图视为显式图扩散始发者的分类方法。首先，我们证明了在基于特征学习中加入图扩散作为一种后验改进可以达到最先进的分类精度。这种方法称为图扩散重分类(GDR)，它使用扩散图动态的超调事件对单个节点进行重分类。该方法使用节点影响的内在度量，每个节点的影响是不同的，并允许评估特征和图的关系及重要性来进行分类。此外，我们还介绍了diffg -GCN,一个简单扩展图卷积神经网络(GCN)架构，它利用显式扩散动力学，并允许自然使用有向图。为了展示这个方法，我们使用带有相关引用数据的文档基准数据集。
Social contagion models on hypergraphs http://arxiv.org/abs/1909.11154Guilherme Ferraz de Arruda, Giovanni Petri, Yamir Moreno摘要： 我们对复杂网络系统动力学的认识在过去的二十年显著上升。然而，其中大部分知识是在假设系统的组件之间的两两关系的建立。这往往是过于简单化，例如，在组内经常发生的社会交往。为了克服这种局限性，我们研究了超图的社会危机蔓延的力度。首先，我们开发了一个分析框架，还为与Monte Carlo模拟支持的任意超图提供了数值结果。分析表明该模型具有广阔的参数空间，具有第一和第二级过渡，双稳态和滞后现象。然后，在现象学上我们将潜热概念扩展到社会环境中，这可能有助于理解振荡的社会行为。最后，此项工作揭示高阶机型研发路线和超图的分析处理，提出了新的问题，为这些网络上动态建模过程铺平道路。
Mobile Phone Data for Children on the Move: Challenges and Opportunities http://arxiv.org/abs/1909.11190 Vedran Sekara, Elisa Omodei, Laura Healy, Jan Beise, Claus Hansen, Danzhen You, Saskia Blume, Manuel Garcia-Herranz摘要： 今天，全球95%人口被2G移动电话覆盖，拥有移动电话的个人数量达到了历史最高水平。移动电话产生了关于不同社会背景下数十亿人的丰富数据，并在过去十年中帮助重新定义了如何进行研究和构建工具来了解社会。所以，手机数据有可能彻底改变我们处理人道主义问题的方式，比如世界各地的难民所遭受的苦难。虽然前景看好，但移动电话数据和新计算方法带来了机遇和挑战。手机追踪包含了人们的行踪、社交生活甚至财务状况的详细信息。因此，制定和采取向更广泛的人道主义和国际发展社会开放数据以供分析和研究的战略，同时保护个人隐私是至关重要的。在这里，我们概述了移动中儿童面临的挑战，以及联合国儿童基金会在帮助全球流离失所的儿童和青年方面正在采取的行动，并讨论了可以使用移动电话数据的机会。我们确定了三个关键的挑战:数据访问、数据和算法偏见，以及研究的可操作性，如果要将移动电话数据成功地应用于人道主义领域，就必须解决这些问题。
14.构建有Soules矢量的拉普
拉斯矩阵：特征值反问题和应用
Constructing Laplacian matrices with Soules vectors: inverse eigenvalue problem and applications http://arxiv.org/abs/1909.11282Karel Devriendt, Renaud Lambiotte, Piet Van Mieghem摘要： 对称非负逆特征值问题(SNIEP)是关于具有非负项的对称矩阵特征值的问题。虽然这样的矩阵在线性代数和各种应用中有大量的例子，但此问题关于N≥5维的矩阵仍然是开放的。解决SNIEP的方法之一是由George W. Soules提出的，它依赖于一种特定类型的特征向量(Soules向量)来推导出该问题的充分条件。后来，Elsner等人提出了一种基于二叉根树构造所有Soules向量的规范方法。虽然Soules向量通常被视为一个完全有序的向量集，但我们在本文中建议考虑一个轻松选择:一个部分有序的Soules向量集。这个透视图可以更完整地描述SNIEP的充分条件。特别地，我们证明满足这些充分条件特征值集合是一个凸锥，其对称性与二元根的自同构相对应，而二元根的自同构是由二元根向量构成的。作为第二个应用，我们展示了如何使用Soules向量来构造具有给定谱的图拉普拉斯矩阵，并描述了一些与分层随机图、公平分割和有效电阻概念的有趣联系。
15.理解科学引文索引
（SCI）期刊的Twitter使用
Understanding the Twitter Usage of Science Citation Index (SCI) Journalshttp://arxiv.org/abs/1909.11340Aravind Sesagiri Raamkumar, Mojisola Erdt, Harsha Vijayakumar, Aarthy Nagarajan, Yin-Leng Theng摘要： 本文从主期刊列表(MJL)的科学引文索引(SCI)出发，研究了期刊Twitter上交互模式。本研究共分析了来自857个期刊账户的953,253条推文。结果表明，SCI期刊之间相互作用更大，而与其他引文索引期刊的相互作用则小得多。首先，传播图的网络结构类似于一个紧密的人群网络，而自然期刊起着主要的作用。而新闻门户网站和科学组织等信息来源在推特中被提及的次数要多于学术期刊的推特账户。其中，高期刊影响因子的期刊在传播图中是显著的中心。而且在SCI期刊与人文社会科学(HSS)期刊的推特使用方面存在差异。
Decentralized Trust Management: Risk Analysis and Trust Aggregation http://arxiv.org/abs/1909.11355Xinxin Fan, Ling Liu, Rui Zhang, Quanliang Jing, Jingping Bi摘要： 在开放协作系统中，分散信任管理被用作人工或智能机器辅助决策的参考基准。在任何给定的时间段内，每个参与者只能与少数其他参与者进行交互。单纯依靠直接信任往往会导致随机的团队形成。因此，信任聚合变得至关重要。它可以利用分散的信任管理来了解每个参与者，基于过去的交易经验的间接信任。本文从三个方面提出了分散信任管理的备选方案及其有效性和稳健性。首先，我们研究了六种常见威胁模型的风险因素和不利影响。其次，我们回顾了具有代表性的信任聚合模型和信任度量。第三，我们对这些参考信任聚合方法的有效性和稳健性进行了深入分析和比较。通过形式分析和实验评价，展示了对比研究结果。这项综合研究促进了对当前和未来威胁的不利影响以及不同信任度量稳健性的理解。同时它也可以作为研究和开发下一代信任聚合算法和服务的指南，预测风险因素和有害威胁。
Mining Human Mobility Data to Discover Locations and Habits http://arxiv.org/abs/1909.11406 Thiago Andrade, Brais Cancela, João Gama摘要：生活许多方面与人类移动模式的位置相关联，时下我们所面临的人们随身携带的移动设备越来越普遍。定位技术服务于这些设备，诸如蜂窝天线（GSM网络），全球导航卫星系统（GPS），以及最近的WiFi定位系统（WPS），提供一种在连续的大量的时空数据。因此，检测显著地方和他们之间运动的频率就是从根本上理解人类行为。在本文中，我们提出了一种方法，用于发现用户习惯而没有任何先验或通过引入用于时空数据以识别有意义地基于密度的群集，通过在所述一组有意义的应用高斯混合模型（GMM）的外部知识来识别个人习惯表示。然后，为了评估该方法我们使用了两个真实世界的数据集。一个数据集包含了高密度的GPS数据，而另一个含有概括表示GSM移动电话的数据。结果表明，许多独特的生活习惯进行鉴定，表明所提出的方法是非常适合的。这可以用来理解用户的行为，并勾勒出从数据中他们流动模式全景的特征概况。
18.社会网络隔离与城市拓
扑的相互作用使得不平等增加
Inequality is rising where social network segregation interacts with urban topologyhttp://arxiv.org/abs/1909.11414Gergő Tóth, Johannes Wachs, Riccardo Di Clemente, Ákos Jakobi, Bence Ságvári, János Kertész, Balázs Lengyel摘要： 基于同质性和三元闭合等社会关系形成的基本机制，社会网络放大了不平等。而这些力量反映在网络碎片化上，加剧了社会隔离。然而，人们对哪些结构性因素助长了碎片化知之甚少。在本文中，我们使用了一个被广泛使用的在线社交网络的大数据来证明，社交网络碎片化和城镇收入不平等之间存在着显著关系。随后我们发现，城市物理空间组织与碎片化关系与不平等的受教育机会、政治隔离或种族和宗教少数群体的存在更密切关联。社交网络碎片化在这些城镇中明显更高，在这些城镇中，居民社区被河流和铁路等物理障碍分隔，而且离城镇中心相对较远。而便利设施在空间上集中的城镇通常也更趋向于社会化。这些关系表明，从长远来看，城市规划可能是缓解不平等的一个有用的干预点。
Mining user interaction patterns in the darkweb to predict enterprise cyber incidentshttp://arxiv.org/abs/1909.11592Soumajyoti Sarkar, Mohammad Almukaynizi, Jana Shakarian, Paulo Shakarian摘要：随着过去几年中安全漏洞的增加，人们越来越需要从社交媒体平台上挖掘信息，以提高对可能攻击的预警，从而在竞争中保护冲突。在本研究中，我们试图建立一个利用来自暗网论坛非传统信号的框架，利用用户交互回复的网络结构，以预测企业相关的外部网络攻击。首先，使用无监督和监督学习模型来解决企业受攻击元数据不足所带来的挑战。我们通过一个二进制分类问题验证了此模型，该问题试图预测有组织日常网络攻击。通过对利用网络结构特性的几项受控研究，我们衡量了来自暗网论坛的指标能够成功用于预测攻击的程度。然后，通过在17个月里使用黑暗网上53个论坛信息来完成这项任务。我们的框架来预测3个不同的安全事件在现实世界组织网络攻击,建议关注用户组之间的应答路径结构，而基于随机游走用户组和社会结构方面优势有更好的性能，完全依赖于论坛或用户攻击之前发布统计数据。
Structured Graph Learning Via Laplacian Spectral Constraintshttp://arxiv.org/abs/1909.11594Sandeep Kumar, Jiaxi Ying, Jos’e Vin’icius de M. Cardoso, Daniel P.Palomar摘要： 学习具有特定结构的图对于数据之间关系的可解释性和识别性是至关重要的。众所周知，从观测样本中学习结构化图是一个NP-hard组合问题。本文首先证明了对于一组重要的图族，可以将结构的结构约束转化为图中拉普拉斯矩阵的特征值约束。然后，我们引入了一个统一的图学习框架，该框架将拉普拉斯矩阵的谱特性与能够学习大类图族结构的高斯图形建模相结合。所提出的算法在大规模的半监督和非监督基于图形的学习任务中具有可证明的收敛性和实用性。大量的数值实验证明了该方法的有效性。包含所有实验结果代码的R包在此中可用https://cran.r-project.org/package=spectralGraphTopology。
A Statistical Field Approach to Capital Accumulation http://arxiv.org/abs/1909.11635Pierre Gosselin (IF), Aïleen Lotz, Marc Wambst (IRMA)摘要： 本文提出了一个在交换空间中有大量异质生产者-消费者的资本积累模型。每个主体人都由其生产、消费、资本存量以及他在这个抽象空间中的位置来描述。而每个主体人生产一种不同的商品，其价格由市场清算条件决定。生产函数为柯布-道格拉斯函数，资本存量遵循标准资本积累动态方程。而主体人消费所有的商品，并对最近邻居生产的商品有偏好。而且，交换空间中的主体人同时受到引力和斥力作用。交换使主体之间的距离更近，但是超过了一定的接近程度，主体就会把距离更远的其他主体挤出去。本模型采用了一种基于作者先前提出的统计场论形式体系。这种方法允许使用任意数量主体对经济模型进行分析处理，同时在个体水平上保持系统的交互作用和复杂性。结果表明，资本积累动态与主体人在交易空间中的地位是相关的。交换空间中的相互作用诱导了系统的几个阶段。第一阶段出现时，吸引力是有限的。在这个阶段，交换空间初始中心位置有利于平均的资本积累，导致更高的资本水平，而远离中心的主体人则会经历一个较慢的积累过程。高水平的初始资本将主体人推向中心位置，即改善他们交换条件:他们经历更高的需求和更高的产品价格。通常，高资本生产率有利于资本积累，而较高的资本折旧率会降低资本存量。在第二阶段，吸引力占主导地位。以前的结果不变，但出现了一个附加的阈值效应。尽管最初没有对该系统施加限制，但根据初始资本存量，出现了两种类型主体。一种主体人将保持在资本门槛之上，占据中心地位并从中受益。另一种主体类型将保持在阈值以下，不能打破阈值，并且将保持在交换空间的边缘。因而这一阶段的资本分配不像第一阶段那么均匀。
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