过采样网络级联的时间尺度估计：理论、算法和实验;城市尺度律图集;设计多样性：平衡社会网络中的保护和包容;wsGAT：用于链路预测的加权和签名图注意力网络;基于热带数学的新阈值模型揭示网络骨干;使用外源信息信号进行社交媒体活动预测;估计从未被抓到的连环杀手的数量;演化博弈论中的非厄米拓扑：石头剪刀布循环中的异常点和趋肤效应;多重网络上高效流行病控制的简单而现实的模型;物联网网络中的网络弹性：通过流行病传播进行评估的方法和示例;通过模型偏好学习集成基于模式和事实的假新闻检测;第二次大流行？卡塔尔 COVID-19 疫苗假新闻分析;使用中心性度量的云中故障定位;耦合复制器图格中的振幅消亡：避免迁移困境;从人群隔离级别估计 COVID-19 病例数;现有电网同步模型对比分析;过采样网络级联的时间尺度估计：理论、算法和实验原文标题： Temporal Scale Estimation for Oversampled Network Cascades: Theory, Algorithms, and Experiment地址： http://arxiv.org/abs/2109.10937作者： Abram Magner, Carolyn Kaminski, Petko Bogdanov摘要： 图上的传播过程出现在许多应用领域中，从在线社会网络研究到病毒营销再到流行病学。已经提出了用于传播过程的各种离散时间概率模型。这些用于下游统计估计和预测问题，通常涉及与过程引起的感染一起传输的消息或其他信息。因此，重要的是设计级联观察模型，该模型考虑导致任何给定时间过程状态不确定性的现象。我们强调了一个这样的现象——时间失真——是由观察级联过程的速率与过程本身运行的速率之间的不一致引起的，并认为未能纠正它会导致性能下降下游统计任务。为理解决这些问题，我们根据自然失真度量来制定时钟估计问题。我们给出了一个时钟估计算法，我们称之为 FastClock，它在输入大小的线性时间内运行，并且当级联是从具有已知参数的独立级联过程中生成的级联时，并且当底层图是 ErdHosR’enyi。与最先进的估计器（一种通过动态编程实现的基于似然主体最大化的估计器）相比，我们进一步给出了我们算法性能的实证结果。我们发现，在广泛的参数范围内，我们的算法在运行时间和准确性方面都大大优于动态规划算法。城市尺度律图集原文标题： Atlas of Urban Scaling Laws地址： http://arxiv.org/abs/2109.11050作者： Anna Carbone, Pietro Murialdo, Alessandra Pieroni, Carina Toxqui-Quitl摘要： 通过在覆盖欧洲最大城市的 WorldView2 卫星高分辨率多谱图像上实施去趋势移动平均算法 (DMA)，可以获得对城市分形维数 D_f 的高度准确估计。与郊区和外围地区相比，城市部门（位于中心的区域）系统地获得了更高的分形维数，Df 值分别从 1.65 到 1.90 不等。尺度定律的指数 beta_s 和 beta_i N^beta 和 N 分别针对社会经济和基础设施变量的人口规模，根据分形维数 D_f 对不同的城市和郊区部门进行评估。 结果证实了经验值的范围文献中报道。传统上，城市尺度定律被推导出为好像城市是零维对象，具有与单一同质人口价值相关的相关特征，从而忽略了城市结构的微观异质性。我们的发现允许人们超越这一限制。高灵敏度和可重复的卫星记录产生了对 Hurst 和尺度指数的稳健本地估计。此外，该方法允许人们区分不同的尺度理论，阐明尺度现象的开放问题，调和矛盾的科学观点，并为系统地采用复杂系统科学方法进行城市景观分析铺平道路。设计多样性：平衡社会网络中的保护和包容原文标题： Diversity by Design: Balancing Protection and Inclusion in Social Networks地址： http://arxiv.org/abs/2109.11484作者： Paula Helm, Loizos Michael, Laura Schelenz摘要： 将多样性作为一种价值在社会互动（包括以技术为中介的互动）中未经反映的促进可能会强调包容的好处，代价是没有认识到未能保护被污名化或边化的个人的潜在危害。采取技术不是价值中立的立场，我们试图通过平衡保护和包容的经常相互竞争的价值来回答以技术为中介的社交平台如何适应emph设计的多样性的问题。这篇简短的论文介绍了我们的研究议程以及初步分析和结果。基于场景规划的方法和价值敏感设计的方法，我们确定了关于如何管理多样性的道德原则和论点，我们寻求通过正式论证来实施。wsGAT：用于链路预测的加权和签名图注意力网络原文标题： wsGAT: Weighted and Signed Graph Attention Networks for Link Prediction地址： http://arxiv.org/abs/2109.11519作者： Marco Grassia, Giuseppe Mangioni摘要： 图神经网络 (GNN) 已被广泛用于学习图的表示并解决来自广泛领域的许多实际问题。在本文中，我们提出了 wsGAT，它是图注意力网络 (GAT) 层的扩展，旨在解决 GNN 的缺乏问题，这些 GNN 可以处理具有符号和加权链接的图，这些图在信任和相关网络中无处不在。我们首先通过与加权链路预测任务中的 GCNII 和链路符号预测任务中的 SGCN 进行比较来评估我们的提议的性能。之后，我们将这两个任务结合起来，并展示它们在预测链接的符号权重及其存在方面的性能。我们在现实世界网络上的结果表明，带有 wsGAT 层的模型优于带有 GCNII 和 SGCN 层的模型，并且在预测有符号权重时没有性能损失。基于热带数学的新阈值模型揭示网络骨干原文标题： A new threshold model based on tropical mathematics reveals network backbones地址： http://arxiv.org/abs/2109.10990作者： Ebrahim L. Patel摘要： Maxmin-omega 是一个新的阈值模型，其中网络中的每个节点在处理自己的状态之前等待来自邻域节点的一小部分 omega 的状态的到来，然后将其传输到下游节点。重复这一系列事件会导致周期性行为。我们表明 maxmin-omega 简化为一个更小、更简单的系统，由热带数学表示，它在节点状态更新时间和网络中的电路之间建立了有用的联系。因此，系统的行为可以直接从较小的网络结构进行分析，并且计算速度更快。我们进一步表明这些简化的网络：（i）不是唯一的；它们取决于初始化时间，(ii) 趋向于网络的周期性轨道——“吸引子网络”。根据这些特征，我们改变初始条件和 omega 以获得有关吸引子网络类型的统计数据。结果表明 omega =0.5 的情况给出了最稳定的系统。我们建议最突出的节点和边吸引子网络可以被视为原始网络的“骨干”。我们随后提供了一种构建吸引子网络的算法，主要结果是它们必须包含被认为是关键的并且无需运行 maxmin-omega 系统即可识别的电路。最后，我们将这项工作应用于线虫神经元网络，深入理解其功能和类似网络。这个热带数学的新应用领域增加了它的理论，并提供了一种识别网络重要边和电路的新方法。使用外源信息信号进行社交媒体活动预测原文标题： Social-Media Activity Forecasting with Exogenous Information Signals地址： http://arxiv.org/abs/2109.11024作者： Kin Wai Ng, Sameera Horawalavithana, Adriana Iamnitchi摘要： 由于它们的广泛采用，社交媒体平台为研究和理解社会行为，尤其是信息传播提供了理想的环境。社交媒体活动建模具有许多实际意义，例如支持分析战略信息操作的工作，设计干预技术以减轻虚假信息，或在救灾行动期间提供关键信息。在本文中，我们提出了一种建模技术，该技术通过使用外生信号（例如新闻或武装冲突记录）以及来自我们建模的社交媒体平台的内生数据来预测特定主题的每日社交媒体活动量。对来自两个不同平台和两个不同上下文的真实数据集的实证评估证明了我们解决方案的有效性。估计从未被抓到的连环杀手的数量原文标题： Estimating the number of serial killers that were never caught地址： http://arxiv.org/abs/2109.11051作者： M.V. Simkin, V.P. Roychowdhury摘要： 许多连环杀手犯下了数十起谋杀案。同时，谋杀之间的间隔可能长达数十年。这表明一些连环杀手可能死于事故或疾病，而从未被抓到。我们使用凶手的凶杀数量分布、凶杀间隔长度分布和美国生命表来估计未抓到凶手的数量。结果是，在 20 世纪，大约有七名这样的杀手。他们中最多产的人可能犯下了 60 多起谋杀案。演化博弈论中的非厄米拓扑：石头剪刀布循环中的异常点和趋肤效应原文标题： Non-Hermitian topology in evolutionary game theory: Exceptional points and skin effects in rock-paper-scissors cycles地址： http://arxiv.org/abs/2109.11127作者： Tsuneya Yoshida, Tomonari Mizoguchi, Yasuhiro Hatsugai摘要： 非厄米拓扑是最近浓缩问题的热门话题。在本文中，我们提出了一个引起跨学科关注的新平台：演化博弈论描述的石头剪刀布（RPS）循环。具体来说，我们通过分析支付矩阵的拓扑特性来证明异常点和趋肤效应的出现。此外，我们在 RPS 链中发现了惊人的动力学特性：大量人口密度的有向传播和仅在右边附近人口密度的增强。我们的结果开辟了非厄米拓扑和演化博弈论的新途径。多重网络上高效流行病控制的简单而现实的模型原文标题： Simple and realistic models for efficient epidemic control on multiplex networks地址： http://arxiv.org/abs/2109.11132作者： Minsuk Kim, Soon-Hyung Yook摘要： 真正的流行病传播一般有两种不同的传播途径。一种是随机匿名感染，另一种是通过定期和固定接触传播。如果传染病具有高死亡率且没有可用的疫苗或药物，那么许多卫生当局就会依赖可追踪的固定接触者的非药物干预（NPI），例如隔离感染者。在我们的研究中，这种现实情况是通过在多路网络上隔离的易感感染恢复 (SIR) 模型来实现的。多重网络由随机交互层和固定交互层组成。我们定量地比较了施加在 SIR 动力学上的两种隔离协议的效率。其中之一是全球许多卫生组织采用的最流行的协议。从数值模拟中我们发现，定期和固定接触层上住院个体的第二近邻的隔离显著降低了最终的流行规模和单位时间内隔离的数量。我们的发现表明，即使接触者追踪仅部分可用，对于任何类型的流行病都有更好的 NPI。物联网网络中的网络弹性：通过流行病传播进行评估的方法和示例原文标题： Cyber Resilience in IoT network: Methodology and example of assessment through epidemic spreading地址： http://arxiv.org/abs/2109.11268作者： Emanuele Bellini, Franco Bagnoli, Alexander A. Ganin, Igor Linkov摘要： 网络弹性是复杂系统的重要属性，是开发特定物联网应用程序的重要考虑因素。这项工作旨在引入一种采用基于网络的流行病传播方法中的风险感知来评估物联网弹性的新方法。特别是物联网被认为是一个设备网络，需要平衡感染和交互（通信）的可能性，以减少恶意软件的爆发，同时将网络功能保持在可接受的水平。数学模型和模拟结果揭示了从基于风险到基于弹性的物联网威胁管理方法转变的好处。通过模型偏好学习集成基于模式和事实的假新闻检测原文标题： Integrating Pattern- and Fact-based Fake News Detection via Model Preference Learning地址： http://arxiv.org/abs/2109.11333作者： Qiang Sheng, Xueyao Zhang, Juan Cao, Lei Zhong摘要： 为了防范假新闻，研究人员开发了各种基于文本的方法。这些方法可以归为 1) 基于模式的方法，它侧重于假新闻帖子之间的共享模式，而不是声明本身； 2) 基于事实的方法，从外部资源中检索以验证声明的真实性，而无需考虑模式。这两组对文本线索有不同偏好的方法实际上在检测假新闻方面起到了互补的作用。然而，很少有作品考虑它们的整合。在本文中，我们研究了通过建模它们的偏好差异将基于模式和事实的模型整合到一个框架中的问题，即，使基于模式和事实的模型专注于帖子中各自的偏好部分，并减少来自非- 尽可能首选零件。为此，我们构建了一个 Preference-aware Fake News Detection Framework (Pref-FEND)，它学习了基于模式和事实的联合检测模型的各自偏好。我们首先设计一个异构动态图卷积网络来生成各自的偏好图，然后使用这些图来指导基于模式和基于事实的模型的联合学习以进行最终预测。在两个真实世界数据集上的实验表明，Pref-FEND 有效地刻画了模型偏好并提高了基于模式、事实或两者的模型的性能。第二次大流行？卡塔尔 COVID-19 疫苗假新闻分析原文标题： A Second Pandemic? Analysis of Fake News About COVID-19 Vaccines in Qatar地址： http://arxiv.org/abs/2109.11372作者： Preslav Nakov, Firoj Alam, Shaden Shaar, Giovanni Da San Martino, Yifan Zhang摘要： 尽管 COVID-19 疫苗终于变得广泛可用，但围绕反疫苗假新闻传播的第二次大流行可能会阻碍从第一个大流行中恢复过来的努力。考虑到这一点，我们对有关 COVID-19 疫苗的阿拉伯语和英语推文进行了广泛分析，重点是来自卡塔尔的信息。我们发现阿拉伯语推文中包含大量虚假信息和谣言，而英文推文大多是事实。然而，英文推文比阿拉伯文推文更具宣传性。在宣传手法上，大约一半的阿拉伯语推文表达了怀疑，1/5 使用了加载语言，而英文推文中加载的语言、夸张、恐惧、辱骂、怀疑和挥舞旗帜的内容丰富。最后，在框架方面，阿拉伯语推文采用健康和安全的观点，而在英语中，经济问题占主导地位。使用中心性度量的云中故障定位原文标题： Fault Localization in Cloud using Centrality Measures地址： http://arxiv.org/abs/2109.11390作者： Narayanaa S R, Sivaranjan M, Lekshmi R S摘要： 故障定位是分布式环境中容错的一种必不可少的方法，它设计了一个蓝图，即使在一个或多个模块不起作用时也能继续进行中的过程。将分布式环境可视化为一个图，其节点代表故障（故障图），允许我们向导致故障的边和节点引入概率权重。由数据库、运行时云等多个模块组成分布式环境和广泛的云环境，我们旨在通过修改图优化定位方法来解决分布式环境中最优准确地执行故障定位的问题和中心性，特定于故障图。耦合复制器图格中的振幅消亡：避免迁移困境原文标题： Amplitude death in coupled replicator map lattice: averting migration dilemma地址： http://arxiv.org/abs/2109.11402作者： Shubhadeep Sadhukhan, Rohitashwa Chattopadhyay, Sagar Chakraborty摘要： 由一组子种群（demes）组成的种群在它们之间随机迁移是很常见的。在这样的群体中合作的出现和维持是演化博弈论中一个高度研究的课题。如果每个地区的个人都被认为是合作者或叛逃者，则可以设想迁移困境：合作者不想迁移到叛逃者丰富的地区，因为他们害怕面临剥削；但如果没有移民，就无法在整个地区网络中建立合作。为了研究上述场景，本文建立了一个基于双人双策略博弈的复制者地图耦合地图格的理论模型。所考虑的复制子图能够显示各种演化结果，如收敛（定点）结果和非收敛（周期性和混沌）结果。此外，复制子图的这种耦合网络经历了导致非振荡稳定同步状态的振幅死亡现象。我们专门探讨了 (i) 模拟地图之间迁移的耦合性质，(ii) 异质性的影响（从某种意义上说，并非所有的 demes 都由个人玩相同的博弈），(iii) 程度网络，以及 (iv) 与迁移相关的成本。在调查过程中，我们对随机迁移在维持种群中一致的合作者比例方面的有效性感到好奇，而不管复制者动态的细节和各区之间的相互作用。从人群隔离级别估计 COVID-19 病例数原文标题： Estimating the number of COVID-19 cases from population isolation level地址： http://arxiv.org/abs/2109.11518作者： Adriano J. Holanda摘要： 我们使用逻辑函数来估计一段时间内被病毒感染的人数，作为前一时期感染事件的社会隔离水平的函数。每个时期由固定的日期范围组成，以天为单位，社会隔离应该在下一个日期范围内对病毒传播生效。样本是来自巴西圣保罗州的 COVID-19 病例和社会隔离级别数据。所提出的方法分为两个阶段：1）针对COVID-19经验数据拟合logistic函数以获得函数参数； 2) 函数参数，除了整体增长率，以及所有时间段的社会隔离水平的平均值，用于计算一个名为 lambda 的常数。每个时间段的逻辑增长率使用 lambda 和该时间段的隔离级别计算。使用逻辑函数和前一段时间的增长率来估计一个时期内的病例数，以获得在过去的时间内社会隔离的效果。在经验数据和估计数据之间产生更好相关性的时间段是 5 天。我们得出结论，该方法执行与经验数据高度相关的数据估计。现有电网同步模型对比分析原文标题： Comparative analysis of existing models for power-grid synchronization地址： http://arxiv.org/abs/1501.06926作者： Takashi Nishikawa, Adilson E. Motter摘要： 电网网络的动力学正在成为物理学和网络科学界日益活跃的研究领域。此类研究的结果通常具有洞察力和说明性，但通常基于简化的假设，这些假设可能难以评估或不完全适用于实际应用。在这里，我们对最近用于研究电网同步动态的三种主要模型进行了全面的比较分析——鉴于同一互连中所有发电机的频率同步是电网的必要条件，这是一个具有实际意义的基本问题操作。我们表明，这些模型中的每一个都可以从基于生成器经典模型的通用框架内的第一原理推导出来，从而阐明所有涉及的假设。该框架使我们能够将电网视为具有强制和阻尼项的耦合二阶相位振荡器的复杂网络。使用简单的说明性示例、测试系统和真实电网数据集，我们研究了振荡器的固有频率及其耦合结构，并在不同模型之间进行了比较。我们特别证明，如果网络结构不均匀，则具有相同参数的生成器通常需要建模为不同的振荡器。我们还讨论了一种估计典型电网数据集中不可用的所需（动态）参数的方法，它们用于计算三个模型中每一个的常数，以及我们为这些计算提供的开源 MATLAB 工具箱。声明：Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有，机器翻译后由本人进行校正整理，未经同意请勿随意转载。本系列在公众号“网络科学研究速递”（netsci）和个人博客进行同步更新。
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