Arxiv網路科學論文摘要11篇

通過網路社區發現的詞嵌入進行節點嵌入;

動力系統定量心理學與認知科學理論：確定性與統計對手之間的公平歧視是必需的;

日本住宅小區人口變化;

用於生成含時圖的時間樹分解;

錯誤信息在Facebook上傳播;

多區偏好建模;

在音樂中使用可視化演算法的單詞作為音符和Zipf定律;

服務採用在網路社交網路中的傳播;

2017年土耳其憲法公民投票選舉法醫分析;

軟體架構的複雜網路分析：Hibernate調用圖研究;

理性信任建模;

通過網路社區發現的詞嵌入進行節點嵌入

地址： http://arxiv.org/abs/1611.03028

作者： Weicong Ding, Christy Lin, Prakash Ishwar

摘要： 神經節點嵌入最近已經成為涉及圖結構數據的監督學習任務的強大表示。我們利用這一最新進展，為圖中的無監督社區發現開發了一種新穎的演算法。通過對模擬和現實世界數據進行廣泛的實驗研究，我們證明了所提出的方法在現有技術水平上始終得到改善。具體來說，我們的方法經驗性地獲得了用於圖生成的基準隨機塊模型下社區恢復的資訊理論限制，並且在社區恢復極限中的譜聚類和非循環信念傳播中表現出更好的穩定性和準確性。

動力系統定量心理學與認知科學理論：確定性與統計對手之間的公平歧視是必需的

地址： http://arxiv.org/abs/1706.09399

作者： Adam Gadomski, Marcel Ausloos, Tahlia Casey

摘要： 本通信涉及一組觀察結果，既遵循確定性統計形式要求，又服務於在動力系統理論的框架內運行，同時重點放在初始數據上。有人認為，統計方法可以非常明確地表現出來，導致心理和/或認知數據分析中的某些虛擬差異，有時在文學中被稱為可疑研究實踐。這種交流指出了對數據來源的深刻認識的需求，這可以表明在實際解釋中是否應該有效地考慮指數（馬爾薩斯類型）或代數（帕累托型）統計分布。這也與患者以特定方式行事的頻率以及這些行為在確定患者進展或回歸方面的意義相關，涉及某種記憶效應。從這個角度來看，討論了一個敏感應用的危險或觸發因素如何有助於良好控制的心理戰略治療，也是那些歸因於強迫症/強迫症或甚至自我傷害行為的心理戰略治療，其關鍵性和複雜性利用了治療師和病人。

日本住宅小區人口變化

地址： http://arxiv.org/abs/1706.09439

作者： Takuya Sekiguchi, Kohei Tamura, Naoki Masuda

摘要： 城鄉人口動態不同。了解造成當地人口變化的因素有各種社會經濟和政治影響。在本研究中，我們使用日本的人口普查數據來研究2005年至2010年期間居民群體人口增長的貢獻者。數據集涵蓋了日本的全部，空間解析度高達500 $ 500美元/ textrm ^ 2 $，使我們能夠使用統計分析來檢驗全國各地（城市和農村）的人口動態。我們發現，除了面積，人口密度和年齡，群集的形狀和居民群體的空間分布與居民群體的人口增長率有顯著的相關性。具體來說，如果集群「圓形」（給定區域），並且人口集中在集群的中心而不是集群的外圍，則人口趨於增長。

用於生成含時圖的時間樹分解

地址： http://arxiv.org/abs/1706.09480

作者： Corey Pennycuff, Salvador Aguinaga, Tim Weninger

摘要： 發現大型現實世界圖中存在的基礎結構是一個根本的科學問題。最近在形式語言理論與圖論理論的交點中發現，可以從任何圖的樹分解中提取Hypgege替換語法（HRG）。該HRG可用於生成共享與原始圖相似的屬性的新圖。由於提取的HRG直接取決於樹分解的形狀和內容，所以提取演算法實際上不可能捕獲信息圖處理。為了解決這個問題，目前的工作提出了一種稱為時間HRG（tHRG）的新的提取演算法，從圖的時間樹分解學習HRG生產規則。我們觀察到在時間HRG模型中做出的假設的問題。在大型現實世界網路的實驗中，我們展示和提供了為什麼tHRG與HRG和其他圖生成器不能表現的推理。

錯誤信息在Facebook上傳播

地址： http://arxiv.org/abs/1706.09494

作者： Fabiana Zollo, Walter Quattrociocchi

摘要： 消費社會媒體上廣泛而異質的信息來源可能會影響輿論形成的背後機制。如今社會媒體普遍存在著無知或不誠實的謠言，造成了令人震驚的誤報現象。事實上，這種情況代表了數字野火與功能文盲，信息超載和確認偏差相結合的豐富環境。在本文中，我們專註於收集旨在提供關於錯誤信息和謠言傳播背後的認知決定因素的定量證據的作品。我們根據兩個不同的敘述來說明用戶的行為：a）陰謀和b）科學信息來源。特別是，我們在義大利和美國的情況下分析了五年時間的Facebook數據，並衡量用戶對i的信息的回應，ii）巨魔內容，以及iii）異議信息，例如揭露嘗試。我們的研究結果表明，用戶參與分享一個共同敘事（回聲室）的極化社區，並傾向於a）即使包含虛假聲明，也可以獲取確認其信仰（確認偏見）的信息; b）忽略異議信息。

多區偏好建模

地址： http://arxiv.org/abs/1706.09534

作者： Geoffrey Pritchard, Mark C. Wilson

摘要： 生成現實的人工偏好分布是選舉制度的任何模擬分析的重要組成部分。雖然這在一個選區範圍內已有詳細的討論，但很多選舉制度是以多個地區為基礎的。不區分獨立地區或忽視區域結構的偏好，都不會產生令人滿意的結果。我們提出了一個基於經典Eggenberger-P』olya瓮的擴展的模型，其中每個區域由一個瓮代表，並且在瓮之間存在相關性。我們詳細地說明這個過程有少量的可調參數，在計算上是有效的，並且產生「逼真的」分布。我們打算用它進一步研究選舉制度。

在音樂中使用可視化演算法的單詞作為音符和Zipf定律

地址： http://arxiv.org/abs/1706.09535

作者： Miguel Sanchez Islas

摘要： 在這項工作中，我們的目標是使用可見性演算法研究音樂。這種演算法被用作從時間序列獲取網路的一種方式。然而，本文的主要思想不是從複雜網路的角度來研究音樂，而是將其作為一個簡單的課程來研究，基本上我們在音樂中不同的年齡之間稱之為「文字」。可見度演算法為我們提供了一種減少時間序列並生成我們學習的作曲家的單詞的方法。我們研究不同年齡的巴基斯坦音樂作曲家，從巴赫到斯卡波科夫斯基。這個作品中的時間序列來自MIDI檔案，系列是由MIDI檔案中的第一個聲音產生的，兩個相鄰音符之間的絕對差異。一旦我們有了我們的系列，我們應用演算法來生成單詞。可見度演算法也被用作Zipf法的一種方式，首先我們發現，當我們使用可見性演算法時，我們創建了一個自由規模的網路，所以我們決定把這個網路的子組也是沒有規模，並製作音樂詞。

服務採用在網路社交網路中傳播

地址： http://arxiv.org/abs/1706.09777

作者： Gerardo I?iguez, Zhongyuan Ruan, Kimmo Kaski, János Kertész, Márton Karsai

摘要： 採用創新，產品或在線服務的人們的集體行為通常被解釋為整個社會結構中的傳播現象。這個過程可以由社會影響力，社會學習和媒體等外部效應驅動。這種過程的觀察可以追溯到羅傑斯和巴斯的開創性研究，他們的數學模型已經採取了兩個方向：一個稱為簡單傳染的範式表明了流行病流行的傳播。另一個稱為複雜的傳染病，涉及行為閾值，並成功地解釋了大量級聯的出現，導致經驗數據中經常出現的快速傳播。最近由於大數字社交網路和行為數據集的可用性，現實世界的採用過程的觀察變得更加容易。這允許同時研究網路結構和在線服務採用的動態，揭示影響行為或創新採用的時間演變的機制和外部影響。這些進步引發了更現實的社會傳播現象模型的發展，反過來又為各種實證採用過程提供了非常好的預測。在本章中，我們將回顧近期針對現實世界服務採用流程的數據驅動研究。我們的研究提供了採用異質閾值分布的第一個詳細的經驗證據。我們還用形式化的方法和數據驅動的模擬來描述這種現象的建模。我們的目標是了解所識別的社會機制對服務採用的影響，為未來的研究提供潛在的新方向和開放性問題。

2017年土耳其憲法公民投票選舉法醫分析

地址： http://arxiv.org/abs/1706.09839

作者： Peter Klimek, Raul Jimenez, Manuel Hidalgo, Abraham Hinteregger, Stefan Thurner

摘要： 土耳其在2017年憲法公民投票中獲得了大多數「是」票，繼續從民主轉向專制。按照土耳其人民的意願，這次公民投票幾乎將所有行政權力轉交給埃爾多安總統。然而，全民投票面臨著大量關於選舉不當行為和不正當行為的指控，從國家強制「不」支持者到無張力選票的有爭議的有效性。在本說明中，我們報告了2017年全民投票選舉法醫分析的結果，以澄清這些投票違規行為在多大程度上是否能夠影響到全民投票的結果。我們專門應用新的統計取證檢驗來進一步確定選舉不法行為的具體性質。特別是，我們測試數據是否包含投票指紋（投票期間每人提交多張投票）和選民索引（強制和恫嚇選民）。此外，我們進行測試，以確定選舉結果中的數字異常。我們發現系統和非常重要的支持，包括選票和選民索引的存在。在6％的電台中，我們發現了一個錯誤（不包括投票概率）的投票符號為0.15％（3西格瑪事件）。這些投票失真的影響力足以將總體平衡從「否」提升為多數「是」票。

軟體架構的複雜網路分析：Hibernate調用圖研究

地址： http://arxiv.org/abs/1706.09859

作者： Daniel Henrique Mour?o Falci, Orlando Abreu Gomes, Fernando Silva Parreiras

摘要： 複雜網路分析的最新進展令人鼓舞，並且可以在應用於軟體工程領域，揭示傳統指標無法捕獲的屬性和結構時提供有用的見解。在本文中，我們通過提取其靜態調用圖來分析了Hibernate庫的拓撲屬性，這是一個著名的基於Java的軟體。結果揭示了一個複雜的網路，具有小世界和無標度的特徵，同時顯示出對形成社區的強烈傾向。

理性信任建模

地址： http://arxiv.org/abs/1706.09861

作者： Mehrdad Nojoumian

摘要： 信任模型廣泛應用於各種計算機科學學科。信任模式的主要目的是根據其行為不斷測量一組實體的可信度。在這篇文章中，通過信任管理和博弈論的橋接引入了「理性信任建模」的新概念。請注意，信任模型/聲譽系統已經在博弈理論（例如，重複博弈）中被使用了很長時間，然而博弈理論在信任模型構建過程中尚未得到利用;這是我們的方法的新穎性來自哪裡。在我們建議的設置中，信任模型的設計者假定有意利用模型的玩家是理性的/自私的，即根據他們可以獲得的效用，決定成為值得信賴或不可信賴的玩家。換句話說，玩家被模型本身激勵（或懲罰）以適當地行動。然後可以通過博弈理論分析和解決方案概念（如納什均衡）來接近信任管理的問題。雖然在現有的一些信託模型中可能會內置合理性，但我們打算從設計師的角度正式化理性信任建模的概念。這種方法將產生兩個令人著迷的結果。首先，信任模型的設計者首先可以通過將適當的參數納入信任函數來激勵信任度，這可以隨後在基於戰略信任的交互（例如，電子商務場景）中的自私參與者中被利用。此外，使用理性信任模型，我們可以防止許多眾所周知的對信任模型的攻擊。這兩個突出的屬性也幫助我們通過博弈理論分析來預測球員後續步驟的行為。

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