机器学习个性化的程度如何？ | 网络科学论文速递25篇

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核心速递

• 机器学习个性化的程度如何？;
  

• 无监督领域无关的文本说服策略自动检测框架;
• 为什么当前的欧冠联赛种子制度不公平？;
• 招募草堆寻找针：递归激励和社会网络中的创新;
• 合作是不够的：合作学习教学策略在高等教育中的作用;
• MeTooMA：METOO 运动相关推特的多方面的注解;
• 全球和国别的主流度量：改善个性化音乐推荐系统的定义、分析和使用;
• 动力系统模型用于多变量时间序列的预测，以维基百科的流量为例;
• 使用设备到设备通信进行内容分发的联盟博弈框架;
• 有向网络的分数动态;
• 三方病原体系统中竞争与合作的互动的相互作用;
• 通过引力模型评价社会网络中社区的脆弱性;
• 超越二元关系的 REM：多角色相互作用网络的关系超事件模型;
• 跟随领导者的流量模型的非麦克斯韦动力学描述;
• 复杂行人避让场景的高统计建模;
• 跟随巨人的脚步：建模维基百科历史上名人的流动性;
• 使用庞加莱嵌入探索在 AML 背景下多银行客户间关系;
• 符号网络的社区检测和结构平衡动态;
• 使用异构图模型理解社交媒体用户级情感;
• 老年行人穿过狭窄区实验研究;
• 基于人工神经网络建模直行走廊单双向行人流动;
• 与轮椅使用者混合的行人流量通过漏斗形瓶颈的实验研究;
• 老年人和其他年龄组的单文件人流对比研究;
• 适应度景观中的搜索：如何评价一个搜索问题的难度;
• 对歧视性数据扰动具有弹性的监督学习算法;

 机器学习个性化的程度如何？

原文标题： 

How Personal is Machine Learning Personalization?

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.07938

作者： 

Travis Greene, Galit Shmueli

摘要： 尽管广泛使用，机器学习的概念和过程（ML）的个性化有从学者，从业者和普通公众一般很少受到关注。我们描述了ML方法，因为依靠人作为特征向量的隐喻，与人的人文景色对比这一点。在光最近通话由IEEE的考虑ML对人类福祉的影响，我们询问是否ML个性化可以与人，这凸显道德和社会认同的重要性，这些人性化的意见进行协调。

由于人的行为日益成为数字化，分析和预测，到什么程度我们做什么选择，买或做，后续决定国产都是由美国和其他国家，反映了我们是谁的人？本文首先考虑 ML 个性化，并强调它关系到人的人文观念 explicates 个性化的术语，然后提出了评估ML个性化分数个性化程度几个方面。通过这样做，我们希望能够有助于对算法的偏差，透明度和公正性在机器学习的问题，目前的辩论。

 无监督领域无关的文

本说服策略自动检测框架

原文标题： 

An Unsupervised Domain-Independent Framework for Automated Detection of Persuasion Tactics in Text

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.06745

作者： 

Rahul Radhakrishnan Iyer, Katia Sycara

摘要： 随着社交媒体的不断增长，人们已经开始严重依赖于信息共享的，以形成意见并作出决定。虽然这种依赖是各种政党，以促进信息的积极性，这也使得人们通过诋毁，误导，恐怖主义和 predatorial 进步易受剥削。在这项工作中，我们的目标是理解和劝导检测这样的尝试。在检测文本化妆使用的用于检测的说服技巧词汇特征的劝说下，不考虑所使用的战术所固有的可能结构的利用现有的作品。

我们制定的任务作为多类分类问题，并提出了一种无监督，独立于域的机器学习框架，用于检测文本中使用劝说的类型，它利用存在于不同的劝说战术固有的句子结构。我们的工作表明有希望的结果相比，现有的工作作为。

 为什么当前的欧冠

联赛种子制度不公平？

原文标题： 

Why is the current seeding regime of the UEFA Champions League unfair?

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.06804

作者： 

László Csató

摘要： 公平在体育几种不同的解释，他们是该规则应保证激励相容，即，一个团队不能差过因任何可行的情况下更好的结果之一。最负盛名的一年一度的欧洲俱乐部足球锦标赛目前播种制度，欧足联（欧洲足球协会联盟）冠军联赛中，显示侵犯自从2015/16赛季的这个要求。

特别是，如果由是在高排名联赛冠军的第一锅的冠军保持者符合条件，其插槽是给一个团队由等级较低的关联，可以从拳王的国内冠军损害一个顶级俱乐部。然而，填充通过国家联赛排除不当激励存在的所有空缺。欧足联鼓励其将从2021-24周期开始，这一政策。

 招募草堆寻找针：递归

激励和社会网络中的创新

原文标题： 

Recruiting Hay to Find Needles: Recursive Incentives and Innovation in Social Networks

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.06922

作者： 

Erik P. Duhaime, Brittany M. Bond, Qi Yang, Patrick de Boer, Thomas W. Malone

摘要： 寻找复杂问题的创新解决方案往往是要找到谁能够获得新的信息和不同观点的人。有研究发现，大多数人都是通过几度分离的相互连接，但成功的社会化搜索往往是困难的，因为这取决于使用他们的弱关系，使遥远的社会网络联系的人。递归激励方案已通过激励人们用自己的弱关系找到远处目标，如放置在秘密地点的特定人员，甚至气象气球显示了社交搜索的承诺。在这里，我们寻找创新的想法类似的递归激励方案的情况下研究报告。

具体来说，我们实现了一个比赛，奖励个人（S）谁帮助了麻省理工学院的气候   CoLab ，一个开放的创新平台，为应对全球气候变化是指大奖得主（S）。在超过78000 CoLab 成员和谁，与转诊较量从事超过100个国家的超过36,000人使用的数据，我们发现谁正在使用这个方法所指的人更容易比其他人提交建议书，并提交高质量的提案。

此外，我们发现暗示的证据表明，捐助者之间通过竞赛的简称，那些谁预先存在的  CoLab 成员有分离的多个学位更容易提出高质量的建议。因此，从这个案例研究的结果是一致的理论，从遥远的网络的人更可能对复杂的问题提供创新的解决方案。更广泛地说，结果表明，除了最后的发现者奖励间接中介机构也可以促进有效的社会网络招聘。

 合作是不够的：合作学习教

学策略在高等教育中的作用

原文标题： 

Cooperation is not enough: The role of instructional strategies in cooperative learning in higher education

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.06923

作者：

Javier Pulgar, Cristian Candia, Paul Leonardi

摘要： 几年来，学者对合作学习及其在教育方面的成果。然而，很少有人在教学策略如何影响不同的合作和学习之间的关系众所周知。在这里我们研究的教学策略如何不同导致不同的社会结构及其学习成绩的差异。我们对82一年级的学生，在这里我们改变教学和教学策略设置三种不同的实验条件。实验物理学的本科以上智利2个月运行。我们探索学生的社会结构是如何促进学习成绩。

我们收集了学生对物理学试验设计与结构良好和结构不良问题的性能数据。此外，我们运行在解决问题过程中的社会互动的在线同行提名调查。出人意料的是，学生谁积极寻求在多个对等的信息是不太可能实现对结构良好的较好的效果，而对于结构不良问题，其效果取决于学习环境的特点。在一个高度聚集的网络（包含高度冗余信息）的学生表现良好，结构问题比结构不良问题的更好。

相反，学生接触网络结构洞（这使获得更多样化的信息）进行结构不良的问题，而不是结构良好问题的更好。最后，结构不良的问题，可以促进创造性思维，但只有当教官指导求解过程，并鼓励学生在这些问题意味着相应的认知要求参与。我们的研究结果表明，教学及教学策略有合作学习中的关键作用;因此，开展合作学习的方法教育工作者有一个适当的教学策略陪他们

 MeTooMA：METOO 运动

相关推特的多方面的注解

原文标题： 

MeTooMA: Multi-Aspect Annotations of Tweets Related to the MeToo Movement

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.06927

作者： 

Akash Gautam, Puneet Mathur, Rakesh Gosangi, Debanjan Mahata, Ramit Sawhney, Rajiv Ratn Shah

摘要： 在本文中，我们提出了包含9973个相关 METOO 运动通过手动标注的五种不同语言方面的鸣叫的数据集：相关性，姿态，仇恨言论，讽刺，和对话的行为。我们提出了一个详细的介绍了数据收集和注释过程。注释有一个非常高的注释间协议（0.79〜0.93 K-α）由于注释和批注明确指示的领域的专业知识。

我们分析了地理分布，相关标签和关键字方面的数据。最后，我们提出此数据集的一些潜在的使用情况。我们预计，该数据集将是极大的兴趣，心理语言学家的，社会语言学家和计算语言学家研究对像性骚扰敏感问题数字动员社会运动的话语空间。

 全球和国别的主流度量：

改善个性化音乐推荐

系统的定义、分析和使用

原文标题： 

Global and country-specific mainstreaminess measures: Definitions, analysis, and usage for improving personalized music recommendation systems

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.06933

作者： 

Christine Bauer, Markus Schedl

摘要： 基于流行的办法在音乐推荐系统的广泛采用，无论是在工业和研究。然而，随着音乐项目的普及分布通常是一个长尾分布，基于流行的办法，以音乐推荐功亏一篑在满足有专门的音乐听众。

本文的贡献有三个方面。我们提供描述用户的音乐偏好的音乐主流附近几个定量措施。与听众的音乐喜好给所有用户的全球音乐的喜好，或将它们与用户的国家的音乐喜好：我们在两个级别定义的措施。此外，我们采用的分布为基础，基于等级的方法为手段，以减少偏向长尾分布的头。

我们分析了国与国之间的分歧在他们 mainstreaminess 的水平而言，揭开正反两方面的异常值（显著较高和较低的国家的具体普及，分别比全球主流），并调查相关的听音喜好方面各国之间的差异流行音乐艺术家。我们使用标准化 LFM-1B 数据集，从中我们分析有关53,000音乐的用户（47个国家）流媒体平台 Last.fm. 共享800万个收听事件我们表明，在听众的音乐消费行为显著国别差异相对于最流行的艺术家听了。

我们进行评级预测实验中，我们建议，量身定制个人喜好使用所提出的6项  mainstreaminess 措施的音乐主流用户的水平。结果表明，在评级预测精度方面，每个呈现 mainstreaminess 定义有其优点。

 动力系统模型用于多

变量时间序列的预测，

以维基百科的流量为例

原文标题： 

Dynamical systems’ models for the prediction of multi-variable time series. Wikipedia’s traffic example

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.06939

作者： 

Victoria Rayskin

摘要： 传统的时间序列模型，如 VAR，ARIMA，霍尔特 - 温特斯，常用于短期预测。在本文中，我们考虑动力系统模型，它允许更高的精度预测。此外，该动力系统方法提供了模型的相图的全球定性图片，并允许讨论过程的长期性，记录在数据集中的具体实现底层。我们的目标是适合（高精度）中的数据转换成差分方程的多维系统，其具有简单的形式，并且具有明显的长期趋势，其中表征所述过程的未来结果的各种场景（由外部影响）。

我们证明了使用读卡器，贡献者和编辑的维基百科的流量的例子这些想法。首先，我们考虑二维模型，预测读者和编辑的交通。此外，我们正常化可以通过潜在可用的体积总量这些变量（对于每个时间间隔）。这两种模式的比较有助于理解的阶段画像质量特征的稳健性及其与各种趋势的关联。然后，我们讨论了三维模型，它提供了最准确的短期预测。目前尚不清楚该系统的全局属性是否为我们提供了所有可靠的长期趋势和各种情况的长期预测。这个问题促使了一个简单的三维模型，这也将有高精度的短期预测未来的搜索。

 使用设备到设备通信进

行内容分发的联盟博弈框架

原文标题： 

Coalitional Game Framework for Content Distribution Using Device-to-device Communication

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.06975

作者：

Aditya MVS, Chitrarth Shrivastava, Gaurav S. Kasbekar

摘要： 我们考虑一组与在蜂窝网络中的基站（BS），其使用的设备到设备（D2D）通信相关联的蜂窝用户的。用户的一个子集从 BS 进行一些文件要求。现在，一些用户可能潜在地充当中继转发请求的文件或文件的分区，从 BS 向一些在 D2D 链路请求用户（目标节点）。然而，这需要在手机用户之间的合作。在本文中，我们寻求在哪些用户有动机与相互合作的条件。我们使用合作博弈理论和联盟型博弈稳定分区的框架上面的场景建模。

我们考虑两种不同的型号为联盟内的文件传输：（一）A 型，其中 BS 可以文件分割成多个分区，并把这些分区不同的继电器，其组播分区联军的目标节点， （ⅱ）模型 B，其中，用于每个文件中，BS 将整个文件发送到单个中继，其多播到联盟的目的地节点。首先，我们探讨它是否是有益的所有手机用户进行合作，即问题上，大联盟是否稳定。为此，我们使用来自合作博弈理论核心的解决方案概念。我们表明，在一般情况下，在 A 型以上的联盟博弈可能有一个空的核心。

接下来，我们提供下其核心是始终非空和 D_c 稳定分区总是存在的条件。此外，我们表明，在 B 型，分配继电器目的节点，从而最大限度的所有用户的实用工具和的问题是 NP 完全问题。最后，我们通过数值计算，在手机用户的能量消耗减少显著可以通过合作来实现显示。

 有向网络的分数动态

原文标题： 

Fractional dynamics on directed networks

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.07288

作者： 

Michele Benzi, Daniele Bertaccini, Fabio Durastante

摘要： 本文通过的非对称拉普拉斯的分数版本的建设加权有向图介绍过多主体系统上向网络分数动力学。基于分数动力学的主要属性是探索使用任意长度的随机跳跃网络的可能性。我们提供的建议动态的适用性的一些例子。

 三方病原体系统中竞争

与合作的互动的相互作用

原文标题： 

Interplay between competitive and cooperative interactions in a three-player pathogen system

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.07289

作者： 

Francesco Pinotti, Fakhteh Ghanbarnejad, Philipp Hövel, Chiara Poletto

摘要： 在生态系统中的病原体之间的相互作用异构同时发生。出现这种情况，例如，当两种病原体合作，而在这些病原体联合循环和竞争的同时多株。著名的例子包括艾滋病与结核病的抗生素耐药和敏感菌株，或与肺炎链球菌菌株一些呼吸道感染的合作。模型专注于竞争或合作，分别失败来形容这些并发相互作用如何影响这种疾病的流行病学研究。

我们研究这个问题考虑两个协作的病原体，其中一个病原体进一步两株结构。扩频如下易感感染易感过程和菌株传递率，并与其它病原体合作的程度不同。我们结合上同时考虑充分混合和结构的人群网络随机模拟，平均场稳定性分析。我们观察到的复合物相图的出现，其中用于透射较少的条件，但更合作应变主宰是不平凡的，例如非单调边界和双稳。

加上群落结构，协同病原体的存在通过打破空间对称性和动态地创建不同的生态位使菌株之间的共存。这些结果阐明了可能会影响公众健康问题的疾病流行病学生态机制。

 通过引力模型评价社

会网络中社区的脆弱性

原文标题： 

Evaluating the Vulnerability of Communities in Social Networks by Gravity Model

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.07293

作者： 

Tao Wen

摘要： 随着网络科技的发展，复杂网络的各种属性最近受到广泛关注。在这些性质中，社区（VOCS）的脆弱性是特别重要的。在传统的研究，只有社会的结构特征的部分，而不是多个方面的评估模型中考虑。然而，在现实中，对 VOC 的影响是多方面的，不仅是其自身的结构性质，还包括其他社区的影响。为了更好地示范社区之间的影响，以便评估社会网络中挥发性有机化合物，基于重力的社会脆弱性评价模型，本文提出。

在该提出的模型，该因子的三个不同方面被认为是，即，社区内的边的数目，边的数量连接的邻近社区，并且每个区域的重力指数（GI），其对应于内部的信息，小大规模的互动关系，以及社区的大型互动关系。由詹森 - 香农散度（JSD）和对数乙状结肠过渡（LST）函数的装置，每对社区之间的抽象距离（AD）可被计算为构建社会网络（CN）。

与引力模型的使用，可以得到每个社区的，它描述了大规模相互作用关系的GI。最终，社区脆弱度和顺序可以通过该提出的模型进行计算，加权参数的灵敏度由 Sobol” 指数分析。特别地，该提出的方法可退化到与加权参数的设定的经典方法。这个建议的模型的有效性与合理性是由几个现实世界的复杂网络展示。

 超越二元关系的 REM：

多角色相互作用

网络的关系超事件模型

原文标题： 

REM beyond dyads: relational hyperevent models for multi-actor interaction networks

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.07403

作者： 

Jürgen Lerner, Mark Tranmer, John Mowbray, Marian-Gabriel Hancean

摘要： 我们引进的关系 hyperevent 模型（RHEM）的关系的事件模型的推广对涉及任意数量的参与者的超边发生的事件。 RHEM 可以向或无向超边的全部空间指定随时间变化的事件的发生率，并可以应用到模型中，除其他外，会议，团队集会，团队绩效，或者多演员沟通。我们说明了关于政府部长和科学论文的共同创作的会议，两个经验 hyperevent 网络新近提出的模型。

 跟随领导者的流量模型

的非麦克斯韦动力学描述

原文标题： 

Non-Maxwellian kinetic description of Follow-the-Leader traffic models

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.07417

作者： 

Andrea Tosin, Mattia Zanella

摘要： 在本文中，我们认为后续的负责人流量动态的玻尔兹曼型动能的描述和我们研究得到的渐进分布，经典动力学理论的麦克斯韦分布的即对应。在玻尔兹曼型方程，包括非麦克斯韦，即非恒定的，为了从统计模型可能是非物理的相互作用排除碰撞内核。尽管由此引起进一步的非线性增加了分析的难度，我们表明，准不变极限细致的应用（的放牧碰撞限制渐进的过程让人联想起）成功导致原玻耳兹曼的福克 - 普朗克逼近型方程，从那里平稳分布可以明确地计算。我们的分析结果证明，从一个真正的基于模型的点，一些经验结果在文献中发现的实验数据的内插。

 复杂行人避让场景的高统计建模

原文标题： 

High-statistics modeling of complex pedestrian avoidance scenarios

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.07474

作者： 

Alessandro Corbetta, Lars Schilders, Federico Toschi

摘要： 定量模拟轨迹和行人走在人群的行为与流动的活性物质，从科学的角度来看，具有社会应用引起个人的安全和舒适，从应用的角度的物理连接深深杰出的根本性挑战。在这方面的贡献，我们回顾一行人动力学建模方法，以前由作者，旨在再现一些步行运动的统计特征建议。

在现实生活条件收集高统计的行人动态测量值比较（从几十万到上百万的轨迹），我们模拟定量原状运动的统计功能（即在没有与其他行人相互作用），以及避免动力学触发由行人在相反的方向入射。这是通过（耦合）的 Langevin 方程电位包括多个优选的速度状态和优选的路径来实现。

在本章中，我们检查该模型中，向更复杂的情况下讨论了它的一些局限性，鉴于其延伸的：通过一个人群单个行人行走的回避动力学是在相反的方向移动。我们分析了一些连接到这种情况和现在扩展到能够再现运动的某些特征模型的挑战。

 跟随巨人的脚步：建模维

基百科历史上名人的流动性

原文标题： 

Following the footsteps of giants: Modeling the mobility of historically notable individuals using Wikipedia

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.07551

作者：

Lorenzo Lucchini, Sara Tonelli, Bruno Lepri

摘要： 数字化的历史信息的稳步增长不断刺激新的不同的方法来数字人文与计算社会科学的各个领域。在这项工作中，我们使用自然语言处理技术来检索大量的维基百科的历史信息。特别是，一组历史上著名的个体中的页面进行处理，以赶上地点和人民运动的日期。然后，该信息在移动性模式的地理网络结构。我们分析了历史上著名的个体的流动性从不同的角度，以更好地了解迁移和国际合作的创新和文化发展方面的作用。

在这项工作中，我们首先从社会和地理的角度呈现数据集的一些普遍特征。然后，我们建设城市的空间网络，而我们的模型和量化由一组人，可以在历史上和文化上明显被视为探索的倾向。在此框架内，我们表明，通过使用人口流动多级辐射模型，我们能够赶上的迁移行为的重要特征。结果表明，历史和文化有关的人的目标的迁移地点的选择是有限的少数的位置，它依赖于一个显著的兴趣和机会，她数学科/他能找到那里。

 使用庞加莱嵌入探索在

AML 背景下多银行客户间关系

原文标题： 

Exploring Multi-Banking Customer-to-Customer Relations in AML Context with Poincare Embeddings

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.07701

作者： 

Lucia Larise Stavarache (1), Donatas Narbutis (2), Toyotaro Suzumura (3), Ray Harishankar (1), Augustas Žaltauskas (2) ((1) IBM Global Business Services, (2) IBM Lithuania, Client Innovation Center Baltic, (3) IBM T.J. Watson Research Center)

摘要： 近年来洗钱方案已生长在复杂度和实现速度，影响全球的金融机构及数百万客户。加强了隐私政策，在国内法规一起，使其难以对银行 inner- 和 交叉份额，并为 AML（反洗钱）措施报告可疑活动。反洗钱分析和信息共享现有的拓扑结构和模式受到很大的局限性，如符合监管约束，扩展基础架构来运行高计算算法，数据质量和跨度，证明繁琐和昂贵的执行，联邦和解释。本文提出了一种探索多银行客户的社会关系在反洗钱方面新的拓扑 - 从客户到客户，客户对交易和交易对交易 - 利用 3D  建模通过庞加莱制定拓扑代数的嵌入。

 符号网络的社区

检测和结构平衡动态

原文标题： 

Community detectability and structural balance dynamics in signed networks

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.07772

作者： 

Megan Morrison, Michael Gabbay

摘要： 我们研究相对于它们的谱和其下的结构平衡，签署了社会网络的一个突出理论的动力学模型演化签订了社会结构的网络。由一个随机块模型具有两个大小相等的社区节目可探测变化时产生的邻接矩阵，其中，当其信号特征值出现的主要谱带外的社会结构变得明显的谱。谱也表现出涉及表示平均领带值的均匀结构“社会性”转换。我们得出与社区和均匀的结构以及过渡界限，所有与数值模拟结果吻合相关的特征值表达式。

使用随机生成的网络作为结构平衡动力学的简单模型的初始条件产生三种结果制度：两个敌对派别与初始的社区相对应，两个敌对派别不相关的社区，所有节点的一个和谐的派别。该探测过渡预测选型和混合两派系状态和社会性转变之间的边界预测，混合和谐的状态之间。我们的研究结果可能产生洞察与不同的社会身份行动者之间的合作与冲突的动态。

 使用异构图模型理

解社交媒体用户级情感

原文标题： 

A Heterogeneous Graphical Model to Understand User-Level Sentiments in Social Media

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.07911

作者：

Rahul Radhakrishnan Iyer, Jing Chen, Haonan Sun, Keyang Xu

摘要： 社会化媒体已经看到在过去十年中的巨大增长，并继续以迅猛的速度增长。有了这样的采用，它正日益成为一个丰富的意见挖掘和情绪分析数据的来源。在社会化媒体的检测和情绪的分析是这样一个有价值的话题，吸引了大量的研究工作。大部分早期的努力集中在监督学习方法来解决这个问题，这需要昂贵的人力注释，因此限制了其实际应用。

在我们的工作中，我们提出了一种半监督的方法来预测用户级别的情绪特定主题。我们定义和利用的知识用户的社会网络建立了社会网络连接的用户通常共享类似的观点异构图。与之前的作品相比，我们有若干创新之处：（1）我们合并的影响/用户的权威性纳入模型，2），我们有和喜欢基于基于注释的用户的用户链接到图表3），我们叠加多个异构图成一个，从而允许多个类型的链接到两个用户之间存在。

 老年行人穿过狭窄区实验研究

原文标题： 

Experimental study on the elderly pedestrians passing through bottlenecks

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.07935

作者： 

Xiangxia Ren, Jun Zhang, Shuchao Cao, Weiguo Song

摘要： 人口老龄化是在世界上的社会现象。在这项研究中，进行了一系列的控制实验，调查通过瓶颈老年行人的运动特性。类似的自组织现象，年轻的像“拉链效应”和“车道形成”的观察。出现在实验的出口前面的最高局部密度超出 4米-2。的老年人两个连续的行人之间的时间流逝是比年轻的长大约0.2秒时的宽度为 0.5μm 和0.7微米。此外，差异日益增加的出口宽度减小。获得流量和瓶颈宽度之间的线性关系，而老年人的流量比出口的相同的宽度下的年轻的下部。行人的等待时间可以当瓶颈宽度比0.8米要窄时可以分为两个阶段。在这项研究结果将有利于疏散引导，以及设施设计长老。

 基于人工神经网络建

模直行走廊单双向行人流动

原文标题： 

Artificial Neural Network Based Modeling on Unidirectional and Bidirectional Pedestrian Flow at Straight Corridors

地址：

http://arxiv.org/abs/1912.07937

作者： 

Xuedan Zhao, Long Xia, Jun Zhang, Weiguo Song

摘要： 行人建模是一种很好的方法来预测行人的运动，从而可用于控制行人的人群和在紧急情况下疏散引导。在本文中，我们提出了基于人工神经网络的行人的运动模式。在该模型中，行人速度矢量与两个子模型，半圆形前向空间基于子模型（SFSB-子模型）和矩形前向空间基于子模型（RFSB-子模型），分别进行预测。在直通道单向和双向人流通过比较模拟和相应的实验结果的影响。

结果表明，从模型中行人的轨迹和基本图都与从实验一致。和典型的车道形成现象在双向流动模拟观察到。另外，为了定量地评价预测精度，平均目标错误（MDE）和平均轨迹误差（MTE）被定义和计算为大约0.2米和单向流方案0.12米。在双向流动，相对距离误差（RDE）为约0.15米。研究结果表明，所提出的模型的合理性和能够模拟在本文中示出的单向和双向人流的。

 与轮椅使用者混合的行人

流量通过漏斗形瓶颈的实验研究

原文标题： 

Experimental study of pedestrian flow mixed with wheelchair users through funnel-shaped bottlenecks

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.07941

作者： 

Hongliang Pan, Jun Zhang, Weiguo Song

摘要： 随着老年人和残疾人的世界的增加，人流与轮椅使用者混合的特点已经被人们越来越多的关注。在这项研究中，在漏斗形的瓶颈实验来研究瓶颈形状对人群动力学的影响，以及轮椅使用者的比率。研究发现，轮椅在人群中显然会导致更糟糕的运行效率和拥塞从逃生时间，时间空间关系和时间的进展增加。

在低的混合比例（<2.35％），小于拥塞发生在45 度瓶颈的四个测试角度中（0 度，15 度，30 度，45 度 ）。轮椅使用者的平均速度是在45 度瓶颈最快（0.310米/ S），直到混合比到达7.05％。但是，当混合比变高的角度的优点消失。在这个研究的结果是有意义的行人疏散的通过与轮椅使用者的存在瓶颈的指导。

 老年人和其他年龄

组的单文件人流对比研究

原文标题： 

Contrastive study on the single-file pedestrian movement of the elderly and other age groups

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.07944

作者： 

Xiangxia Ren, Jun Zhang, Weiguo Song

摘要： 全球人口正在老龄化国家都在改善老年行人的安全面临的持续挑战。在这项工作中，老人的单文件移动的实验与不同年龄组的比较。研究结果表明，年龄不影响行人变化，但人群组成的异质性和熟悉周边行人之间也有显著效果的唯一因素。三种政体的进展和速度之间的关系的存在被证实。

在强约束机制，老年人进展与速度之间的关系的斜率比年轻，这意味着适配速度时，长者是比年轻人空间进展更敏感的更大。然而，斜坡的弱约束机制的差别很小，这表明年龄和适应时间之间的弱相关性。运动状态的转变过程中，老人需要更长的进展。此外，行人的“主动停止”行为，这与最少的努力原理解释，在实验中观察到。该发现提供了在高密度的老人的经验数据，可以对行人建模的提高和老年人友好设施的建设有用。

 适应度景观中的搜索：

如何评价一个搜索问题的难度

原文标题： 

Search in a fitness landscape: How to assess the difficulty of a search problem

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.07954

作者： 

Oana Vuculescu, Mads Kock Pedersen, Carsten Bergenholtz, Jacob F. Sherson

摘要： 计算模型被广泛用于研究个人和组织如何搜索和解决的领域，如经济学，管理学，文化演变和计算机科学的问题。我们认为解决问题需要解决几个根本性的问题，目前的计算模型的研究，以便产生更有意义和可证伪的贡献。

基于比较模拟和新型的如何评估适应度景观的性质可视化，我们要解决的NK框架依赖于接近这样的两个关键假设：即 NK 捕捉经验适应度景观的复杂的统一体，并该搜索行为是不同的组件，独立于适应度景观的拓扑结构。我们展示了最常用的方法的局限性概念化多么复杂，或崎岖，风景是，以及如何适应度景观的本质是从根本上与搜索行为交织在一起。最后，我们概述了如何激发解决问题的更广泛的影响。

 对歧视性数据扰动

具有弹性的监督学习算法

原文标题： 

Supervised learning algorithms resilient to discriminatory data perturbations

地址： 

http://arxiv.org/abs/1912.08189

作者： 

Przemyslaw A. Grabowicz, Kenta Takatsu, Luis F. Lafuerza

摘要： 个人的行为属于歧视性的针对特定的保护属性，如种族或性别。近日，歧视已经成为监督学习算法，增强人类决策的焦点问题。这些系统使用培训的历史数据，它可能已经被污染的歧视，并可能学会对受保护群体的偏见。一个重要的问题是如何培养模式不传播歧视。

这种歧视可以是直接的，当一个或多个受保护的属性都在使用的决策直接，或间接的，当与受保护的属性相关联的其他属性以不合理的方式使用。在这项工作中，我们ⅰ）作为数据生成处理的扰动模型歧视; ⅱ）引入的弹性的量度监督学习算法，以潜在的歧视数据扰动;和iii）提出了一种新监督学习方法，它是更有弹性这种歧视扰动比状态的最先进的学习算法寻址歧视。该方法可以与一般的监督学习算法中使用，防止直接歧视和避免诱因间接歧视，同时最大限度地提高模型的准确性。

来源：网络科学研究速递

编辑：孟婕

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