非洲猪瘟病毒传播网络的建立及有效缓解策略的分析 | 网络科学论文速递25篇

核心速递

• 非洲猪瘟病毒传播网络的建立及有效缓解策略的分析;
  

• 无线网络传播数据的能源和社会成本最小化：中心式和分布式方法;
• 表征一个社区驱动的讨论平台的行为趋势;
• 印尼龙目岛地震复杂网络的雪崩、虚拟地震仪技术、临界性和地震周期;
• 挖掘含时图的暴增社区;
• 城市理论的透视;
• 你的领域向何处发展？机器学习方法来研究物理学领域的变化;
• 网络结构和模体导出成对转移熵;
• 循环服务中的智能公交车：没有上车和等待的策略;
• 在线学习与优化：基于有负面因子的线性阈值模型;
• 探测嵌套多层网络的鲁棒性;
• 综述：用于未来智能电网的区块链;
• 在大规模图数据上，局部搜索群体近邻度最大化;
• 来自中国武汉的出租车GPS数据实证验证网络学习;
• 非线性+网络：2020年展望;
• 含有间接边的动态接触图的生成;
• 通过协同训练改进节点分类：一种普适的图神经网络训练新框架;
• 城市和网络空间隔离的相互作用;
• 格兰诺维特社会触发点阈值模型的网络微观基础;
• 受限玻尔兹曼随机块模型：具有属性的网络生成模型;
• 产生对象随机序列的上下文层次图模型，及其在音乐播放列表的应用;
• 考虑可更再生性的电力系统网络聚集社区检测;
• 气候变化的系统性生长常数：从1780年起始到二战后的大加速;
• 超越社会分裂：社会组成多样性下文化多样性和结构连通性的共存是可能的;
• GRASS：利用可扩展的谱扰动分析进行谱稀疏化;

非洲猪瘟病毒传播网络

的建立及有效缓解策略的分析

原文标题： 

Generation of swine movement network and analysis of efficient mitigation strategies for African swine fever virus

地址： 

http://arxiv.org/abs/1911.04447

作者： 

Tanvir Ferdousi, Sifat Afroj Moon, Adrian Self, Caterina Scoglio

摘要： 动物移动网络是了解和含农产品加工业传染病的传播至关重要。由于其保密性，为美国移动数据猪农业人口是不容易获得。因此，我们建议生成从在公共领域可用的有限的数据这样的网络的方法。作为一个潜在的毁灭性的候选人，我们我们产生的网络中模拟非洲猪瘟病毒（ASFV）的传播和分析网络结构如何影响疾病的传播。我们发现，高度的农场经营（即市场）在疾病的传播中发挥关键作用。我们还发现，高度的基础有针对性的隔离和假设接种疫苗相比其他基于中心性 - 减缓战略疾病控制更加有效。将所生成的网络可以使用更多的数据每当更多的运动数据将可进行更稳健的通过验证。

无线网络传播数据的

能源和社会成本最小化：

中心式和分布式方法

原文标题： 

Energy and Social Cost Minimization for Data Dissemination in Wireless Networks: Centralized and Decentralized Approaches

地址：

http://arxiv.org/abs/1911.02607

作者：

Mahdi Mousavi, Anja Klein

摘要：我们在无线网络中从一个源到多个节点研究多跳数据发布，其中的一些网络行为作为重传节点和帮助在数据发布源的节点。在这个网络中，我们研究了两种方案; i）所述发送节点不需要的激励和ii）它们需要一个激励和由虚拟令牌可以通过相应的接收节点支付。我们探讨两个问题; P1）网络功率最小化的第一场景和P2）社会成本最小化的第二场景中，定义为由网络的节点，用于接收数据支付的总成本。在本文中，我们建议集中和分散的每一个问题的方法。所提出的分散方法是基于非合作费用分摊博弈（CSG）。在我们提出的博弈中，每一个接收节点选择其各自的发射节点，因此，成本是根据施加在它的选择的发送节点的功率分配给它。对于能量效率的缘故，在我们的模型，我们采用最大比在使得接收机可以通过多个发射机提供服务的接收器组合（MRC）。此外，除了无线电链路功率，我们捕获由参与接收/发送的无线装置的被动模块所需的功率。我们讨论的网络是如何在分散的方式形成，找到节点的在博弈中的行动，并表明，该博弈达到一个纳什均衡。为了找到集中全局最优，这是一个基准，我们分散的方式，我们使用了混合整数内胆程序（MILP）。所提出的MILP可用于这两个问题P1和P2对于小的修改。仿真结果表明，我们提出的分散方法比在能源效率和社会成本方面的常规算法，同时也可以解决对协作激励的需要。

表征一个社区驱动的

讨论平台的行为趋势

原文标题：

Characterizing behavioral trends in a community driven discussion platform

地址：

http://arxiv.org/abs/1911.02771

作者： 

Sachin Thukral, Arnab Chatterjee, Hardik Meisheri, Tushar Kataria, Aman Agarwal, Ishan Verma, Lipika Dey

摘要： 本文介绍了社区驱动的平台，观察讨论像reddit的，个体的行为模式以及团体的系统性分析，其中对他们感兴趣的话题用户通常交换的信息和观点。我们进行岗位行为的统计分析和周围用户的交互进行建模。一个平台像reddit的已成倍增长，从一个非常小的社区开始最大的社会网络之一，凭借其庞大的用户群和知名度在其活动方面窝藏各种用户的行为。我们的工作提供了有关其未能引起人们的注意，尽管它们的作者展示机器侠般的行为来吸引注意力不活跃的帖子数量庞大有趣的见解。我们也观察到短暂而又非常活跃的帖子效仿像蜉蝣巴斯的现象。一种方法被呈现，来研究周围职位它们是高活性的活性，以确定的Limelight拱活性的存在。我们还提出了系统的分析，研究争议的职位存在。我们从一年期的两期数据分析，而是通过几年在时间上分开，以了解如何利用社交媒体已经经过多年的演变。

印尼龙目岛地震复杂

网络的雪崩、虚拟地震仪

技术、临界性和地震周期

原文标题：

Avalanches on the Complex Network of Rigan Earthquake, Virtual Seismometer Technique, Criticality and Seismic Cycle

地址： 

http://arxiv.org/abs/1911.02779

作者：

M. N. Najafi, M. Rahimi-Majd, T. Shirzad

摘要： 我们立足我们的研究，对印尼龙目岛地震2010年12月20日，其中包括由虚拟地震技术手段在这个复杂的network.The虚拟地震复杂网络之上估计地震网络，同时还考虑到雪崩式动态的统计分析与指数 伽马= 2.3  0.2下午显示幂律度分布。我们的研究结果表明，地震活动强烈间歇性的，有 textit环形状如在自然的环境中，这是本研究的主要发现是看到。内部和雪崩之间的分支比表明，该系统是在（或者更精确地接近）与规模和质量与雪崩的持续时间的分布函数，幂律行为的临界点，并与一些比例关系这些量之间。雪崩规模的临界指数为  tau_S = 1.45  0.02下午。我们发现动态格林函数和节点中心性之间存在着很大的相关性。

挖掘含时图的暴增社区

原文标题：

Mining Bursting Communities in Temporal Graphs

地址： 

http://arxiv.org/abs/1911.02780

作者： 

Hongchao Qin, Rong-Hua Li, Guoren Wang, Lu Qin, Ye Yuan, Zhiwei Zhang

摘要： 含时图是无处不在的。挖掘而在一段时间内爆破社区是必不可少寻求含时图表突发事件。不幸的是，在时间的网络社区挖掘最先前的研究忽视社区的爆破模式。在本文中，我们是第一次来研究时间曲线求爆棚社区的问题。我们提出了一种新的模式，称为（L 三角洲） - 最大的致密核心，代表一个爆破社区含时图。具体而言，（1，增量） - 最大致密核心是其中的每个节点在长度大于升没有更少的时间段具有平均度不小于增量的时间子图。为了计算（1,1- 增量） - 最大致密核心，我们首先开发一种新型的动态规划算法能够有效地计算该段的密度。然后，我们提出了几个新的修剪技术，进一步提高效率的改进算法。此外，我们还开发了一个有效的算法枚举所有（L 三角洲） - 未由其他人在参数l的条款和三角洲占主导地位的最大密集的核心。广泛的实验，对9现实生活中的数据集上的结果表明，我们的算法的有效性，效率和可扩展性。

城市理论的透视

原文标题：

Perspectives on urban theories

地址：

http://arxiv.org/abs/1911.02854

作者： 

Denise Pumain, Juste Raimbault

摘要： 在五年我们GeoDiverCity工作方案的最后，我们汇集了来自不同学科的作者的多样性。每个人都被邀请提交关于城市化的理论和模型的一个重要问题。它们代表的各种城市研究电流。而不是重复这里所有章节的内容中，我们提出了两种方法来合成这本书的科学贡献。在第一部分中，我们替换他们的关系在我们的计划进行了实验这几个原则，并在第二部分中，我们把它们相对于国际文献对这些主题更广阔的视野。

你的领域向何处发展？机器学习

方法来研究物理学领域的变化

原文标题：

Where is your field going? A Machine Learning approach to study the relative motion of the domains of Physics

地址：

http://arxiv.org/abs/1911.02890

作者：

Andrea Palmucci, Hao Liao, Andrea Napoletano, Andrea Zaccaria

摘要： 我们提出了一种原始的方法来描述一个定量的方式的科学进步。利用创新的机器学习技术，我们建立了PACS代码向量表示，我们用它们来代表在多维空间物理学的各个领域的相对运动。这25年的科学方法论的发展趋势推出，使我们能够预测领域的创新联轴器，并说明了诺贝尔奖的论文和APS里程碑如何推动先前不相关的领域的未来收敛。

网络结构和模体导出成对转移熵

原文标题：

Deriving pairwise transfer entropy from network structure and motifs

地址：

http://arxiv.org/abs/1911.02931

作者： 

Leonardo Novelli, Fatihcan M. Atay, Jürgen Jost, Joseph T. Lizier

摘要： 转让熵是用于定量神经影像学和复杂系统的数据集执导统计相关的既定方法。成对（或二元）从到目标节点的源网络不上的本地源 - 目标链路权重仅依赖于传输熵，但在该链接被嵌入在更广泛的网状结构。这种关系是使用研究离散时间线性耦合高斯模型，这使我们能够导出传递熵用于从所述网络拓扑中的每个链接。它被示出解析，关于向链路重量的依赖性是唯一的第一近似值，有效期为弱耦合。更一般地，与源的入度转印熵增加且与目标的入度降低，表明集线器和低度的节点之间的信息传送的不对称性。此外，转印熵正比于涉及共同父母或从源到目标的多个阶层，其在网络中以比随机网络高聚集系数更丰富的加权基序计数。我们的研究结果也适用于Granger因果关系，这相当于传输熵高斯变量。此外，在随机布尔网络相似经验结果表明，转移熵对入度的依赖性延伸到非线性动力学。

循环服务中的智能公交车：

没有上车和等待的策略

原文标题：

Intelligent buses in a loop service: Emergence of no-boarding and holding strategies

地址： 

http://arxiv.org/abs/1911.03107

作者：

Vee-Liem Saw, Luca Vismara, Lock Yue Chew

摘要： 我们研究 N 如何服务于 M 的公共汽车站的循环巴士智能学习 EMPH没有登机策略和 EMPH持有策略通过强化学习。该高层没有登机，并持有策略，从 EMPH逗留或 EMPH休假水平低的动作出现时，公交车在公交车站和大家谁愿意下车已经这样做了。鼓励巴士走向，同时拿起的人在他们中间交错相差努力的奖励可以强化学习过程收敛到最优Q-表的模拟一段合理的时间范围内。值得注意的是，智能总线此自发行为证明，以尽量减少乘客的平均等待时间，在公共汽车在繁忙以及间歇周期具有相同的固有频率，或不同的固有频率不同的设置。合作行动还观察到，例如巴士学会 EMPH unbunch。

在线学习与优化：

基于有负面因子的线性阈值模型

原文标题：

Online Learning and Optimization Under a New Linear-Threshold Model with Negative Influence

地址： 

http://arxiv.org/abs/1911.03276

作者：

Shuoguang Yang, Shatian Wang, Van-Anh Truong

摘要： 我们提出了一个新的类线性阈值基于模型的信息扩散模型中并入的消极态度形成和扩散。我们称这种模式的消极意识。我们表明，在这些模型中，影响函数是一个单调子模函数。因此，我们可以用贪心算法来构建种子套与常数近似担保，当时的目标是选择一个种子组固定大小ķ的最大化总的影响。我们的模型是足够灵活，以帐户为本地用户双方的特点和信息在传播中传播的功能。我们分析了多轮的影响力最大化问题，其中一个主体积极的学习扩散参数，随着时间的推移而试图最大限度地提高总的累积影响在线学习环境。我们假设在每个扩散步骤，主体只能观察节点是否成为正面或负面的影响，或者保持无效。特别是，他不遵守特定的边带来了节点的激活，如果有的话。这种反馈模型称为节点级的反馈，而不是他在其中能够观察比较常见的边级反馈模型，对每个节点，通过这些节点受到影响的边。在温和的假设下，我们发展网络教育是实现秩序 O（1 / 开方横置），其中 T 是回合的总数累计预期遗憾的算法。这些是任何种类的影响力最大化的节点级反馈模型的第一遗憾的保证。此外，有轻度的假设，这个结果也提高了  mathcal Ó的平均遗憾（ SQRT  LN T / T）对于边级反馈模型在举wen2017online，因此提供了新的业绩比较基准。

探测嵌套多层网络的鲁棒性

原文标题：

Probing the robustness of nested multi-layer networks

地址：

http://arxiv.org/abs/1911.03277

作者： 

Giona Casiraghi, Antonios Garas, Frank Schweitzer

摘要： 我们考虑一个多层网络具有两层，  mathcal L 1，  mathcal L 2 。其层内的拓扑结构示出了无标度分布和核心 - 边结构。嵌套结构描述了层间的拓扑结构，即，从  mathcal L一些节点 1 ，该通才，有许多链接到节点 mathcal L 2 ，专家只有几个。这种结构是通过分析从生态学和经济学两个经验的网络验证。探测多层网络的鲁棒性，我们移除  mathcal L节点 1 与它们间和层内的链接和测量中的最大连通分量， F的大小的影响2 ，在  mathcal L _ 2 ，这是我们采取的稳健性措施。我们通过除去优选外周或核心节点测试不同的攻击情景。我们也有所不同通才与专才之间的层内耦合，以研究它们对多层网络的鲁棒性的影响。我们发现到非常低的稳健性价值观的攻击中和层内联接引线的一些组合，而其他人证明，因为层内链接的多层网络的鲁棒性高。我们的研究结果阐明了二分网络，只考虑层间的鲁棒性新光源，但是没有层内的链接。

综述：用于未来智能电网的区块链

原文标题：

Blockchain for Future Smart Grid: A Comprehensive Survey

地址：

http://arxiv.org/abs/1911.03298

作者：

Muhammad Baqer Mollah, Jun Zhao, Dusit Niyato, Kwok-Yan Lam, Xin Zhang, Amer M.Y.M. Ghias, Leong Hai Koh, Lei Yang

摘要： 智能电网的概念已经被引入作为传统电网的一个新的视野，以找出整合绿色和可再生能源技术的有效方式。通过这种方式，互联网连接的智能电网，也被称为能源互联网，也正在成为一个创新的方法，以确保在任何时间从任何地方的能量。这些发展的最终目标是要建立一个可持续发展的社会。然而，整合和协调大量增长的连接可以是传统的集中式网格系统一个具有挑战性的问题。因此，智能电网正经历从集中形成一种转化的分散布局。在另一方面，blockchain有一些优秀的功能，这使其成为智能电网范式广阔的应用前景。在本文中，我们的目标是提供在智能电网应用blockchain的全面调查。因此，我们确定，可以由blockchain来解决智能电网情景显著的安全挑战。然后，我们提出了一些基于blockchain，最近的研究在不同的文献解决智能电网的地区安全问题呈现的作品。我们也总结了几个相关的实事工程，试验和产品已经出现了最近。最后，我们讨论基本研究的挑战和应用blockchain智能电网的安全性问题的未来方向。

在大规模图数据上，

局部搜索群体近邻度最大化

原文标题：

Local Search for Group Closeness Maximization on Big Graphs

地址： 

http://arxiv.org/abs/1911.03360

作者： 

Eugenio Angriman, Alexander van der Grinten, Henning Meyerhenke

摘要： 在网络分析和图挖掘，接近中心是推断顶点的重要性流行的措施。计算亲近高效的各个顶点，获得了相当的关注。组接近最大化的NP难问题，又是更具挑战性：目标是找到一个顶点组是中央作为一个整体，国家的最先进的启发式它不扩展到非常大的图表还。在本文中，我们提出了组亲密最大化新的本地搜索启发。通过使用随机近似技术和动态数据结构，我们的算法往往能够有效地执行局部最优的决策。最终结果是具有高（但不是最优的）接近中心的基团。我们我们的算法比较两者加权和不加权的真实世界的图表当前国家的最先进的启发式贪婪。对于亿万边的图表，我们的本地搜索算法只需要约十几分钟，而贪婪需要十多个小时。总的来说，我们的新算法是数量级一到两个速度更快，这取决于所需的组大小和解决方案的质量。例如，在加权图和 K = 10 ，我们的算法产生的 12,4 ％更高质量的解决方案，同时还 793,6 倍更快。对于未加权的图表和 K = 10 ，我们达到 99.4 ％国家的最先进的质量的内的解决方案，同时 127,8 倍更快。

来自中国武汉的出租车

GPS数据实证验证网络学习

原文标题： 

Empirical validation of network learning with taxi GPS data from Wuhan, China

地址：

http://arxiv.org/abs/1911.03779

作者：

Susan Jia Xu, Qian Xie, Joseph Y. J. Chow, Xintao Liu

摘要： 在以前的研究，统计学方法廉价开发利用的主体人只有几组，以监视运输网络的性能，而无需预测的人口流动。目前的研究证实了利用来自武汉市，中国的出租车GPS探测器数据这种“多剂逆优化”方法。使用受控的2062链路的网络环境和不同的GPS数据处理算法，在线监视环境是使用真实数据在4小时的时间内模拟。结果表明，仅使用样品从一个OD对，所述多剂逆优化方法可以学习网络参数，使得预测的行进时间与所观察到的旅行时间0.23的相关性。通过增加从只有两个OD对监控，相关进一步提高到0.56。

非线性+网络：2020年展望

原文标题：

Nonlinearity + Networks: A 2020 Vision

地址： 

http://arxiv.org/abs/1911.03805

作者：

Mason A. Porter

摘要： 我简要地考察几种有趣的话题在网络和非线性。我想强调的一些方法和思路，包括一些个人利益，我预计在未来几年是特别重要的。这些主题包括颞网络（其中实体和/或它们之间的相互作用的时间变化），在网络上随机和确定性动力过程，自适应网络（其中一个网络上的动态过程被连接到网络结构的动态），和网络结构和动态，其中包括“高阶”相互作用（其中涉及在网络中三个或更多个实体）。我画的例子从各种情形，包括传染动力学，看来模型，波浪，和耦合振子。

含有间接边的动态接触图的生成

原文标题：

Generating dynamic contact graphs with indirect links

地址：

http://arxiv.org/abs/1911.03811

作者： 

Md Shahzamal, Raja Jurdak, Bernard Mans, Frank De Hoog, Dean Paini

摘要： 图表模型被广泛用于研究联系网络扩散过程。最近的数据驱动的研究强调了间接联系，其中当两个节点访问在不同的时间（SPDT）相同的地方，在确定网络结构和扩散动力学相互作用是可能的意义。然而，如何产生一个为建立扩散间接联系的动态图还是个未解的挑战。在这里，我们提出了一个动态接触图模型，可用于直接和间接的联系产生接触网络。我们的模型引入了节点的多个并发活动副本捕捉间接传输链路的概念。的SPDT图模型建立在活动驱动的随时间变化的网络建模为使用简单的统计分布生成动态接触网络。这种模式具有采用最大似然估计方法，一个大的城市规模的实证数据集。最后，该模型的性能是通过分析捕获经验图表中观察到的网络属性使用社会网络应用程序的位置更新被构造和模拟SPDT扩散过程的能力进行评价。我们的研究结果表明，相对于当前图模型只包括直接的联系，我们与间接联系图模型匹配经验的网络性能和扩散动力学更加紧密。

通过协同训练改进节点分类：

一种普适的图神经网络训练新框架

原文标题：

Improving Node Classification by Co-training Node Pair Classification: A Novel Training Framework for General Graph Neural Networks

地址：

http://arxiv.org/abs/1911.03904

作者：

Deli Chen, Xiaoqian Liu, Yankai Lin, Peng Li, Jie Zhou, Qi Su, Xu Sun

摘要： 半监督学习是图节点分类一种广泛使用的培训框架。但是，也有在现有这个学习法的两个问题：（1）原始图拓扑可以不与节点分类任务被完美地对齐; （2）在训练集中监管信息尚未被充分利用。为了解决这两个问题，我们设计了一个新的任务：节点对分类，协助培训GNN车型为目标节点分类任务。我们进一步提出了名为自适应协同训练一个新的培训框架，共同培养节点归类和图拓扑结构的优化后的节点对分类。对四个有代表性的车型GNN广泛的实验结果表明，我们提出的培训框架显著优于跨越三个基准图数据集基线的方法。

城市和网络空间隔离的相互作用

原文标题：

Segregated interactions in urban and online spaces

地址： 

http://arxiv.org/abs/1911.04027

作者：

Xiaowen Dong, Alfredo J. Morales, Eaman Jahani, Esteban Moro, Bruno Lepri, Burcin Bozkaya, Carlos Sarraute, Yaneer Bar-Yam, Alex Pentland

摘要： 城乡收入隔离是一种普遍的现象，在全球范围内挑战社会。在隔离经典的研究主要集中在居民区，而不是对社会的行为和交互模式的地理分布。在这项研究中，我们通过观察信用卡交易分析经济和社会的相互隔离和数以千计的个人微博中提到的三个不同文化大都市地区。我们发现，隔离互动相对于地理隔离的预期的效果在这两个购物活动和在线通信进行放大。此外，我们发现在社会经济地位的差异偏析增加，但是不对称的，即，从较贫穷到富裕的社区交互量是不是反过来大得多。我们的研究结果提供新的见解与显著社会，政治和经济影响人类交往行为分离的理解。

格兰诺维特社会触发点

阈值模型的网络微观基础

原文标题：

A network-based microfoundation of Granovetter’s threshold model for social tipping

地址：

http://arxiv.org/abs/1911.04126

作者： 

Marc Wiedermann, E. Keith Smith, Jobst Heitzig, Jonathan F. Donges

摘要： 社会出发点，其中少数人触发更广泛的人群参与集体行动，已被认为是解决当今全球性挑战的一个重要方面。在这里，我们提炼的集体行为格兰诺维特的广泛认同理论阈值模型为，到目前为止，已经阻碍了此类应用的了解社会引爆过程和解决问题的数字建模工具。基于真实世界的观察和社会运动理论，我们人口群体为特定的或潜在的参与者，这样 - 相对于其原来的表述 - 模型预测行事的个人的不平凡的最终股份。然后，我们使用网络级联模型来解释和分析得出，以前推测广阔的阈值分布出现如果个人成为通过社会交往活跃。因此，通过直观的参数和低维细化我们的模式是适应解释，其中相同的过程社会引爆脱颖而出，鞍结分岔和滞后的集体行为参与的可能性。

受限玻尔兹曼随机块模型：

具有属性的网络生成模型

原文标题：

Restricted Boltzmann Stochastic Block Model: A Generative Model for Networks with Attributes

地址：

http://arxiv.org/abs/1911.04172

作者： 

Shubham Gupta, Ambedkar Dukkipati, Rui M. Castro

摘要： 在大多数实际环境中的网络索引的数据不仅包括有关存在/不存在的链接的描述，而是也属性和有关节点和/或链路的信息。随机块模型的成功的基础上（SBM），我们提出了以节点属性的网络SBM的一个简单但功能强大的泛化。在标准SBM潜在社区成员矩阵的行是从多项采样。在RB-SBM，我们提出的模型，这些行是从受限玻尔兹曼机（RBM）采样该车型在所观察的属性和潜在社区成员的联合分布。这种模式具有简单，同时结合连接和属性信息的优势，它有极少数的调整参数。此外，我们表明，推论可以在线性时间内高效地完成，它可以自然地扩展以适应，例如，重叠社区。我们证明我们的模型的多个模拟和真实世界的网络性能与节点的属性，我们获得社会检测任务的国家的最先进的成果。

产生对象随机序列

的上下文层次图模型，

及其在音乐播放列表的应用

原文标题：

A Contextual Hierarchical Graph Model for Generating Random Sequences of Objects with Application to Music Playlists

地址： 

http://arxiv.org/abs/1911.04273

作者：

Igor de Oliveira Nunes, Gabriel Matos Cardoso Leite, Daniel Ratton Figueiredo

摘要： 建议在大型多媒体流服务的权利内容是受到很多关注，在过去十年的一个重要和具有挑战性的问题。成功推荐的一个关键成分是一种有效的相似性两个对象和模型，充分利用当前环境约束的建议与度量。这项工作提出了一种用于随机对象生成一个模型，引入了两个关键新颖要素：（1）基于在给定的对象序列的对象之间的距离，即还用于测量与所述对象相关联的元数据之间的相似性的相似性度量，如艺术家和流派; （ii）用不同的图分层图表模型中的每个具有不同的元数据相关联。甲在被耦合和同步听写随机生成对象的每一个曲线图偏置随机游走，利用当前上下文来约束随机性。该模型是从物体的顺序，不需要外部参数或调谐完全参数化。该模型适用于大型的音乐数据集超过100万的播放列表生成层次三层（流派，艺术家，曲目）。结果表明其对两名基线模型生成实际满播放列表的优势。

考虑可更再生性的

电力系统网络聚集社区检测

原文标题： 

Community Detection for Power Systems Network Aggregation Considering Renewable Variability

地址： 

http://arxiv.org/abs/1911.04279

作者：

Raphael Araujo Sampaio, Gerson Couto Oliveira, Luiz Carlos da Costa Jr., Joaquim Dias Garcia

摘要： 可变可再生能源的普及率越来越高（VRE）带来了电力系统规划和运行显著的挑战。这些高度可变的源通常分布在网格中;因此，传输瓶颈的详细表示是基本近似于传输网络上与VRE资源调度的影响。短期内提前一天的调度的细粒度时间尺度，考虑到网络的限制，也必须为中期规划研究，与VRE的高可变性组合带来了需要代表随机优化模型这些不确定性同时，考虑到传输系统。这些要求强加一个计算负担，解决了规划和运作模式。我们提出了基于社区的检测来聚合网络表示，能够保存在多个VRE场景的区位边际价格（LMP）的差异，并描述一个真实世界的运作规划研究的方法。考虑集合的网络的最佳预期成本的解决方案与全网表示来比较。双方表示包埋在操作模式依靠随机双重动态规划（SDDP）来处理在多级问题的随机变量。

气候变化的系统性生长常数：

从1780年起始到二战后的大加速

原文标题：

The systemic growth constants of climate change: From its origin in 1780 to its major post-WWII acceleration

地址：

http://arxiv.org/abs/1911.04340

作者： 

Jessie Lydia Henshaw

摘要： 最近的长期增长常数的发现，大气中二氧化碳的积累，通过两种方式确定，使得在1780〜约会气候变化的开始和突出其近期内的模拟方法。在这里，我们表明，在CO2 PPM突然移位前述波状变化，以指数，移动对称地围绕1.48％/年，直到WWII的生长常数，和暂停上升到大约从1960年的2.0％的较高恒定生长恒定悬停后/年。这种长期的全球环境变化的稳定状态表明全球自组织的稳定状态之间的转换。模拟曲线拟合突出加速度的当前的稳定状态的方法进行测试，这表明的1.89℃的2040土温度上升的IPCC基线以上。一个非常简短的下列什么大气中的二氧化碳全身不断增长意味着和应对它的模型策略的讨论。

超越社会分裂：社会

组成多样性下文化多样性

和结构连通性的共存是可能的

原文标题：

Beyond Social Fragmentation: Coexistence of Cultural Diversity and Structural Connectivity Is Possible with Social Constituent Diversity

地址： 

http://arxiv.org/abs/1911.04381

作者：

Hiroki Sayama, Junichi Yamanoi

摘要： 造成扩大成员之间的分歧社会分裂最近已成为一个高度相关的问题，我们的现代社会。使用自适应网络框架社会分裂的理论模型已被提出并在早期文献中，这是众所周知的任一收敛到均匀，公连接的网络或者片段成许多断开子网络与不同的状态的影响。在这里，我们介绍了社会成员之间的行为属性的多样性，并研究其对社会网络演变的影响。我们调查，使用联网的基于主体的仿真模型，如何在各个组成成分文化包容，文化之邦变化率，并且边的权重变化率进行了系统的多元化产生的网络状态和拓扑结构会受到影响。结果表明，文化包容的多样性有最直接的效果，以保持社会的高度内的文化多样性，并同时降低了社会网络，这是以前没有在早期文献报道的平均最短路径长度。其他行为属性的多样性也对社会网络的最终状态的影响，具有一定的非线性相互作用。我们的研究结果表明，具有社会中的文化公差等级的广泛分布可以帮助促进文化多样性和结构连接的共存。

GRASS：利用可扩展的

谱扰动分析进行谱稀疏化

原文标题：

GRASS: Spectral Sparsification Leveraging Scalable Spectral Perturbation Analysis

地址：

http://arxiv.org/abs/1911.04382

作者： 

Zhuo Feng

摘要： 谱图稀疏旨在发现超疏子图，其拉普拉斯矩阵能够很好地近似原始拉普拉斯特征向量。近年来，谱技术稀疏已经深入研究了加快各种数字和图相关应用。现有近乎线性时间谱稀疏化方法的第一提取物低拉伸从原始图生成树以形成sparsifier的骨架，然后恢复谱临界离树边的小部分，以生成树到显著提高近似质量。但是，目前尚不清楚离树边有多少应该被回收实现sparsifier内的所需的谱相似的水平。由最近的曲线图的信号处理技术的启发，提出了一种相似感知谱图稀疏化框架，利用高效的谱关断树边嵌入和滤波方案来构造具有保证的谱相似（相对条件数）电平的谱sparsifiers。迭代图表致密化方案也被引入，以促进高度病态问题截止树边的高效和有效的过滤。该方法已经使用各种频繁的研究在许多机器学习和数据挖掘应用相关的VLSI CAD，有限元分析公共领域稀疏矩阵集合，以及社会网络和数据网络获得的曲线图的验证。例如，对于40000000个未知和1.8亿非零元素的稀疏矩阵SDD可以使用单个CPU核心在两分钟内与约6GB存储器来解决（1E-3的精度水平）。

来源：网络科学研究速递

编辑：张爽

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