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Arxiv网络科学论文摘要30篇(2020-06-11)

本文摘要:CRISP:基于联系数据的小我私家级COVID-19熏染风险预计的概率模型;基于Moyal漫衍的SARS-Cov-II盛行曲线的形态和数值特征;COVID-19大盛行期间南美的社会距离和流动性测度:须要和充实条件;使用熏染源评估未诊断的COVID-19熏染数量;庞大网络上的随机感染动力学的深度学习;使用纽约和新泽西州的COVID-19数据拟合基于时间的耦合SIR模型;COVID-19距离措施时代,地铁服务的最佳频率设置;通过社交距离举行的SIR盛行病模型最佳免疫控制;双稳态

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CRISP:基于联系数据的小我私家级COVID-19熏染风险预计的概率模型;基于Moyal漫衍的SARS-Cov-II盛行曲线的形态和数值特征;COVID-19大盛行期间南美的社会距离和流动性测度:须要和充实条件;使用熏染源评估未诊断的COVID-19熏染数量;庞大网络上的随机感染动力学的深度学习;使用纽约和新泽西州的COVID-19数据拟合基于时间的耦合SIR模型;COVID-19距离措施时代,地铁服务的最佳频率设置;通过社交距离举行的SIR盛行病模型最佳免疫控制;双稳态感染动力学的衰老和松弛;Covid-19流传预测模型应用于美国六个州;COVID-19全球数据科学项目摘要陈诉;社交媒体和COVID-19:能否在不权衡人类运动的情况下量化社会距离?; 关于流动性和住院能力之间的相互作用:SEIRHUD模型;通过随机SEIR模型模拟法国和意大利的第二波COVID-19熏染;两个社区的故事:通过/r/China_Flu和/r/Coronavirus表征Reddit对COVID-19的响应;有寄生虫熏染的社会行为的滞后效应;通过图粗粒化和匹配举行分层大规模图相似度盘算;广义组合网络的标量解和向量解之间的差距;网络上的node2vec随机游走分析;Persona2vec:图的灵活多角色表现学习框架;Pyvis和VisJS的网络可视化;Facebook上美国大学网络的结构;全距离12音行的旅行者指南;非线性游走和拥塞网络的有效探索;DyHGCN:动态异构图卷积网络,用于学习用户的信息扩散预测动态偏好;通过对比子图可解释的脑网络分类;重新评估音素频率;通过深度学习检测时间序列中的结构扰动;影戏中的镜头:开端分析;针对多样和履历富厚的群体的公正聚类;CRISP:基于联系数据的小我私家级COVID-19熏染风险预计的概率模型原文标题: CRISP: A Probabilistic Model for Individual-Level COVID-19 Infection Risk Estimation Based on Contact Data地址: http://arxiv.org/abs/2006.04942作者: Ralf Herbrich, Rajeev Rastogi, Roland Vollgraf摘要: 我们先容了CRISP(COVID-19风险评分预测),这是一种基于SEIR模型的,通过人群流传的COVID-19熏染的概率图模型,我们假设会会见(1)跨时间跨种种渠道的成对个体之间的相互联系(例如,蓝牙接触迹线),以及(2)在给定时间举行熏染,袒露和免疫测试的测试效果。我们的微观模型跟踪每小我私家在每个时间点的熏染状态,规模从易感,袒露,熏染到恢复。

我们开发了一种蒙特卡洛EM算法来推断接触通道的特定熏染流传概率。我们的算法使用吉布斯采样法,在给定所有接触者的潜伏熏染状态和测试效果数据的情况下,在整个分析时间内绘制每小我私家的潜伏熏染状态的样本。模拟数据的实验效果讲明,可以通过繁殖因子 R_0 对我们的CRISP模型举行参数化,并显示出与经典SEIR模型相似的种群水平感染性和恢复时间序列。

可是,由于有单独的联系数据,该模型可以对种种COVID-19缓解和抑制计谋措施举行细粒度的控制和推断。此外,该算法能够以测试痕迹隔离方法支持包罗COVID-19熏染流传的有效测试。据我们所知,这是第一个基于小我私家联系数据有效推断COVID-19熏染流传的模型。大多数盛行病模型都是在整小我私家群中举行推理的宏观模型。

可以在https://github.com/zalandoresearch/CRISP中使用Python和C ++获得CRISP的实现。基于Moyal漫衍的SARS-Cov-II盛行曲线的形态和数值特征原文标题: Morphology and numerical characteristics of epidemic curves for SARS-Cov-II using Moyal distribution地址: http://arxiv.org/abs/2006.04954作者: Jose de Jesus Bernal-Alvarado, David Delepine (Guanajuato University)摘要: 本文讲明,Moyal漫衍是研究SARS-Cov-II(Covid-19)盛行病学相关曲线及其流传的精彩工具。Moyal参数提供所有信息,以形貌疾病暴发在差别受灾国家的形式和影响及其全球影响。

我们检查了Moyal漫衍是否可以准确地拟合每个国家/地域 it 新确诊的受熏染病例(NCC)的逐日陈诉,这些地方的感染病已到达其最终阶段,形貌了开始,最强烈感染的同时阶段和下降阶段。为了实现这项事情的目的,重要的是要使用一组完整且经由良好编译的数据来拟合曲线。

已使用来自法国,西班牙,意大利,比利时,瑞典,英国,丹麦等欧洲国家的数据,以及美国和中国等其他国家的数据。此外,还讨论了Moyal漫衍拟合的参数与各国实施的一般公共卫生措施之间的相关性。

显示了这些政策与Moyal漫衍特征之间的关系(凭据其参数和临界点);从中可以看出,对盛行病学曲线的时间演变,其临界点,叠加特性以及上升和下降的速率的相识,可以资助找到一种方法来预计所施加的社会疏离措施的效率。在每个国家/地域,并预测大盛行的差别阶段。COVID-19大盛行期间南美的社会距离和流动性测度:须要和充实条件原文标题: Medidas de distanciamento social e mobilidade na Am’erica do Sul durante a pandemia por COVID-19: Condic{c}~oes necess’arias e suficientes?地址: http://arxiv.org/abs/2006.04985作者: Gisliany Lillian Alves de Oliveira, Luciana Conceição de Lima, Ivanovitch Silva, Marcel da Câmara Ribeiro-Dantas, Kayo Henrique Monteiro, Patricia Takako Endo摘要: 在没有用于COVID-19的疫苗的情况下,必须接纳非药物干预措施来停止病毒的流传以及受影响地域卫生系统的瓦解。

这些措施之一是社会疏远,其目的是通过关闭涉及人群的公共和私人场所来淘汰社区中的互动。封锁的前提是社区互动的急剧淘汰,这是权衡社会距离的一种更为极端的方法。凭据Google提供的六类物理空间的地理位置数据,本文确定了在COVID-19大盛行期间接纳的差别类型的社会疏远措施,南尤物流的变化。在这项研究中,分析了一组国家在2020年2月15日至2020年5月16日之间的人口流动趋势。

为了用单一怀抱尺度总结这些趋势,建立了一个总的循环指数,并使用区域自相关性(全局和局部Moran指数)的形貌性分析来确定区域流动性模式。这项研究的第一个假设是,拥有封锁令的国家在淘汰人口流动方面可以取得更大的乐成,第二个假设是阿根廷,巴西和哥伦比亚具有区域流动模式。第一个假设获得了部门确认(思量了南美的10个国家),空间分析获得的效果证实了第二个假设。

总体而言,视察到的数据讲明,没有须要接纳较严格的封锁或社会隔离措施,但这不足以大幅度淘汰大盛行期间的人员流动。使用熏染源评估未诊断的COVID-19熏染数量原文标题: Evaluation of the number of COVID-19 undiagnosed infected using source of infection measurements地址: http://arxiv.org/abs/2006.05194作者: Akiva B Melka, Yoram Louzoun摘要: 已经举行了多项研究来预测当前COVID-19盛行病的影响和连续时间。这些研究大多数依赖于使用已宣布确诊病例数的参数校准。

不幸的是,由于缺乏测试能力和变化的测试协议,该数字通常是不完整的且有偏差。更好监控的基本要求是评估未诊断的熏染个体的数量。该数字对于确定流传预防计谋至关重要,它提供了盛行病动态的统计数据。

为了预计未诊断的熏染个体的数量,我们研究了所有熏染者中诊断出的熏染者比例与所有诊断出的熏染者中被已知污染物熏染的比例之间的关系。我们模拟了当前用于研究COVID-19大盛行的多个模型,并在所有这些模型中盘算了这两个部门之间的关系。

在当前使用的大多数模型中,对于大多数实际的模型参数,两个部门之间的关系始终是线性的,而且与模型无关。这种关系可以用来预计未诊断的熏染人数,而无需明确的盛行病学模型。我们接纳这种方法来权衡以色列未确诊的熏染人数。

由于可以从任何国家的盛行病学观察中获得已知泉源简直诊病例的比例,因此可以估算出同一国家的受熏染个体总数。庞大网络上的随机感染动力学的深度学习原文标题: Deep learning of stochastic contagion dynamics on complex networks地址: http://arxiv.org/abs/2006.05410作者: Charles Murphy, Edward Laurence, Antoine Allard摘要: 预测感染性动力学的生长仍然是一个悬而未决的问题,机械模型只能提供部门谜底。

为了保持数学和/或盘算上的可操作性,这些模型必须依靠简化的假设,从而限制了其预测的定量准确性以及可以建模的动力学的庞大性。在这里,我们提出了一种基于深度学习的增补方法,其中从时间序列数据中自动学习有效的局部动力学机制。我们的图神经网络体系结构险些没有关于动力学的假设,我们使用静态和时间网络上庞大性不停增加的随机感染动力学来证明其准确性。

通过允许对任意网络结构举行仿真,我们的方法使得有可能探索训练数据以外的学习动态特性。我们的效果讲明,深度学习如作甚构建网络上的感染动态模型提供有效的模型,从而提供了一个新的增补视角。

使用纽约和新泽西州的COVID-19数据拟合基于时间的耦合SIR模型原文标题: On a coupled time-dependent SIR models fitting with New York and New-Jersey states COVID-19 data地址: http://arxiv.org/abs/2006.05665作者: Benjamin Ambrosio, M.A. Aziz-Alaoui摘要: 本文先容了一个简朴的易感熏染恢复(SIR)模型,该模型与2020年3月在纽约(NY)州的COVID-19数据拟合。该模型是经典的SIR,但非自治。

随时间调整易熏染人群的熏染率,以适应可用数据。死亡率也举行了二次调整。我们的拟合是在以下假设下举行的:由于测试数量有限,因此大部门熏染人群的测试效果均为阴性。

在最后一部门中,我们扩展模型以思量新泽西州(NJ)和纽约州之间的逐日通量,并拟合这两个州的数据。我们的简朴模型拟合了可用数据,并说明晰该疾病的典型动态:指数增加,极点和淘汰。该模型突出显示了这段时期内流传率的下降,从而定量说明晰锁定政策如何淘汰大盛行的伸张。

具有NY和NJ状态的耦合模型显示了在NY海浪之后的NJ海浪,说明晰从一个有吸引力的热点流传到其相近点的机制。COVID-19距离措施时代,地铁服务的最佳频率设置原文标题: Optimal frequency setting of metro services in the age of COVID-19 distancing measures地址: http://arxiv.org/abs/2006.05688作者: Konstantinos Gkiotsalitis, Oded Cats摘要: 公共交通是COVID-19大盛行中受滋扰最大的部门之一,据陈诉,在受灾最严重的国家,搭客数量下降了90%。

随着许多政府政府努力部门恢复生动,公共交通运营商迫切需要能够评估差别的社会疏远政策对运营和搭客相关成本的影响的模型。在这项研究中,我们引入了混淆整数二次计划模型,用于通过评估差别的社会疏远政策的影响来思量运营,搭客和收入损失相关成本的公共交通服务的重新设计。我们的模型应用于华盛顿特区的地铁网络,并针对差别的社会距离场景提供了跨线车辆的最佳再分配。

该模型可以被需要评估与实施差别社会疏远政策相关的成本的其他决议者和公共交通运营商用作决议支持工具。通过社交距离举行的SIR盛行病模型最佳免疫控制原文标题: Optimal immunity control by social distancing for the SIR epidemic model地址: http://arxiv.org/abs/2006.05733作者: Pierre-Alexandre Bliman (MAMBA, LJLL), Michel Duprez (CEREMADE), Yannick Privat (IRMA, TONUS), Nicolas Vauchelet (LAGA)摘要: 在找到针对SARS-CoV-2冠状病毒的疫苗或疗法之前,到达群体免疫似乎是唯一的中期选择。可是,如果熏染个体的数量淘汰而且最终仅在凌驾此阈值时才逐渐消失,那么在盛行病竣事之前,仍有相当一部门易感者可能仍被熏染。

在没有发现疫苗或疗法的最坏情况下,停止计谋可能是最好的计谋。为了将新熏染者的数量保持在最低水平,一种可行的计谋是接纳严格的收容措施,以使易感人群的数量保持靠近畜群免疫的水平。这样的行动是不现实的,因为停止只能连续有限的时间,而且永远不会完全。在本文中,我们使用经典的SIR模型,在给定的有限时间距离内确定(部门或全部)停止计谋,该计谋将在无限远的时间规模内最大化易感个体的数量,或者等效地最小化在受诅咒期间的总熏染肩负盛行。

证明晰最优计谋的存在性和唯一性,并对后者举行了充实的表征。如果在实践中可行,则这种计谋在理论上将导致无限远期的易感人群比例增加30%,到达与2020年3月至2020年5月法国实施的卫生措施相对应的停止水平。

到达与畜群免疫力牢固距离的最短干预时间,并显示与先前问题的关系。提供的仿真说明和验证了理论效果。双稳态感染动力学的衰老和松弛原文标题: Aging and relaxation in bistable contagion dynamics地址: http://arxiv.org/abs/2006.05937作者: Paul Richter, Malte Henkel, Lucas Böttcher摘要: 对于一般的感染模型,分析了后期松弛动力学。

在此模型中,节点处于运动状态或失败。如果运动节点的邻域受到充实破坏,则它们可以随时自发''或外部’’失效。

失败的节点可能始终会自发恢复。在后期,打破时间平移稳定性是物理老化的须要条件。简直,我们视察到,初始条件位于模型的两个稳定平稳状态之间,初始条件失去了时间平移稳定性。基于相应的平均场预测,我们通过相图来表征视察到的模型行为,相图由自发和外部故障节点的分数所笼罩。

对于正方形晶格,由于空间相关效应,动力学靠近两个稳定稳态之一的相位不行线性分散。我们的效果提供了对老化和松弛现象的新看法,这些现象可以在一般的感染历程模型中视察到。Covid-19流传预测模型应用于美国六个州原文标题: A predictive model for Covid-19 spread applied to six US states地址: http://arxiv.org/abs/2006.05955作者: Zeina S. Khan, Frank Van Bussel, Fazle Hussain摘要: 提出了一种隔间盛行病模型来预测Covid-19病毒的流传。

它思量了:已发现和未发现的熏染人群,医疗隔离和社会隔离,以及可能的再次熏染。通过拟合美国六个州(加利福尼亚州,路易斯安那州,新泽西州,纽约州,德克萨斯州和华盛顿州)的履历数据来评估模型中的系数。各州之间Covid-19的演变很是相似:接触率和检测率保持在5%以下;可是,死亡率,恢复率和在家中的影响差异较大。

效果讲明,在首次发现之前,几个州可能已经在发作禽流感,而且某些西方州可能已经眼见了多次流感大盛行。对于大多数州,该模型的有效繁殖数略高于一个临界值,这讲明Covid-19将成为地方病,流传凌驾两年。如果取消在家中使用的订单,大多数州可能会履历每年一次的振荡熏染。

纵然在得克萨斯州实施了其他封锁措施,然后凭据白宫关于淘汰案件14天的准则予以释放,也可能发生类似的地方性情况。此外,如果提前一到三周举行锁定,纽约的Covid-19死亡人数可能会大大淘汰,但得克萨斯州却没有。COVID-19全球数据科学项目摘要陈诉原文标题: Global Data Science Project for COVID-19 Summary Report地址: http://arxiv.org/abs/2006.05573作者: Dario Garcia-Gasulla, Sergio Alvarez Napagao, Irene Li, Hiroshi Maruyama, Hiroki Kanezashi, Raquel P’erez-Arnal, Kunihiko Miyoshi, Euma Ishii, Keita Suzuki, Sayaka Shiba, Mariko Kurokawa, Yuta Kanzawa, Naomi Nakagawa, Masatoshi Hanai, Yixin Li, Tianxiao Li摘要: 本文旨在提供COVID-19的全球数据科学项目(GDSC)的摘要。停止2020年5月31日。

COVID-19通过应对病毒流传的政策措施所发生的直接和间接影响,对我们的社会发生了重大影响。我们定量分析了COVID-19大盛行对我们社会的多方面影响,包罗人们的出行,康健和社会行为变化。由于出行限制和检疫措施的实施,人们的流动性发生了庞大变化。

实际上,物理距离在国际(跨境),国家和地域级别上已经扩大。在国际层面,由于旅行限制,三月份国际航班总数总体下降了约88%。特别是,3月中旬,美国宣布对欧洲和欧盟的旅行限制,而与会国同意关闭界限后,毗连欧洲的航班数量急剧下降,与3月10日相比下降了84%。

同样,我们研究了检疫措施对主要都会的影响:东京(日本),纽约(美国)和巴塞罗那(西班牙)。在所有三个都会中,我们发现交通量显著下降。我们还通太过析社会网络服务(例如Twitter和Instagram)上的帖子,确定了人们对心理康健的日益关注。

值得注意的是,在2020年4月开始,Instagram上带有#depression的帖子数量增加了一倍,这可能反映出Instagram用户中心理康健意识的提高。此外,我们通过对Instagram数据和主要观察数据的分析,确定了人们广泛的社会行为的变化以及经济影响。社交媒体和COVID-19:能否在不权衡人类运动的情况下量化社会距离?原文标题: Social Media and COVID-19: Can Social Distancing be Quantified without Measuring Human Movements?地址: http://arxiv.org/abs/2006.05316作者: Mackenzie Anderson, Amir Karami, Parisa Bozorgi摘要: COVID-19发作对国际卫生和经济组成了重大威胁。

在未对此病毒举行治疗的情况下,公共卫生官员要求民众举行社交疏导,以淘汰身体接触的次数。可是,量化社会距离是一项困难的任务,当前的方法是基于人类的运动。我们提出了一种节约时间和成本的方法来权衡人们如何实践社会疏离。

这项研究提出了一种使用标签标签频率支持和勉励社会距离来权衡社会距离的新方法。我们已经确定了18个相关的标签,并跟踪了它们在2020年1月至2020年5月之间的趋势。我们的评估效果讲明,我们的发现与Google社交距离陈诉之间存在很强的相关性(P <0.05)。关于流动性和住院能力之间的相互作用:SEIRHUD模型原文标题: On the interplay between mobility and hospitalization capacity: The SEIRHUD model地址: http://arxiv.org/abs/2006.05357作者: Tomas Veloz, Pedro Maldonado, Samuel Ropert, Cesar Ravello, Soraya Mora, Alejandra Barrios, Tomas Villaseca, Cesar Valdenegro, Tomas Perez-Acle摘要: 淘汰COVID19影响的措施需要综合后勤,政治和社会能力。

视国家/地域而定,视察到增加住院治疗或适当实施锁定措施的能力有所差别。为了更好地明白这些措施的影响,我们开发了一个隔间模型,一方面可以校准差别区域内和差别区域之间人员流动的淘汰,另一方面,它联合了住院动态来区分熏染者可以接受的种种治疗方法。通过限制住院能力,我们可以详细研究流动性和住院能力之间的相互作用。

通过随机SEIR模型模拟法国和意大利的第二波COVID-19熏染原文标题: Modelling the second wave of COVID-19 infections in France and Italy via a Stochastic SEIR model地址: http://arxiv.org/abs/2006.05081作者: Davide Faranda, Tommaso Alberti摘要: COVID-19已在全球多个国家/地域强制实施了隔离措施。事实证明,这些措施可有效淘汰病毒的盛行。

迄今为止,尚无有效的治疗方法或疫苗。为了维护公共卫生以及经济和社会结构,法国和意大利政府已部门排除锁定措施。

在这里,我们使用易感袒露-熏染-恢复(SEIR)模型推断这两个国家的盛行病的恒久行为,该模型会随机扰动参数以处置惩罚COVID-19盛行率预计中的不确定性。我们的效果讲明,参数和初始条件的不确定性都市在模型中迅速流传,而且可能导致盛行病的差别效果,导致或不引起第二波熏染。使用实际知识,在两个国家中,COVID-19盛行率的渐近预计可能会颠簸一千万个单元。

两个社区的故事:通过/r/China_Flu和/r/Coronavirus表征Reddit对COVID-19的响应原文标题: A Tale of Two Communities: Characterizing Reddit Response to COVID-19 through /r/China_Flu and /r/Coronavirus地址: http://arxiv.org/abs/2006.04816作者: Jason Shuo Zhang, Brian C. Keegan, Qin Lv, Chenhao Tan摘要: COVID-19大盛行严重影响了全球人们的生活。在大盛行造成的恒久封锁期间,在线社区对于人们会见信息和分享履历至关重要。

特别是在Reddit上泛起了两个“新”社区:/ r / China_flu和/ r / Coronavirus。通过研究这两个社区中的运动和用户,我们可以表征人们对Reddit上COVID-19的反映。首先,我们发现用户运动在3月17日左右到达岑岭,其时世界卫生组织(WHO)宣布COVID-19为大盛行病。今后不久,两个社区的运动水平逐周下降。

我们进一步说明晰这两个社区在COVID相关社区的泛起中的焦点作用。其次,我们研究了这两个社区之间的差异。建议在Reddit上将/ r / Coronavirus作为COVID-19的官方社区,而/ r / China_flu接纳宽松的治理措施。

效果,我们发现这两个社区正在逐渐分化,而且在/ r / China_flu中发现了更多的极端主义。最后,我们研究了整个Reddit平台上COVID-19大盛行对用户运动的溢出效应。

我们的效果讲明,与COVID相关的社区之外的用户运动发生了重大变化。在与金融,食品和国家/都会有关的子目录中,随着国家的重新开放,用户运动在4月下旬和5月恢复到大盛行前的水平,可是与旅行和体育相关的子目录仍然受到严重影响,运动水平低于前者。大盛行期。我们的事情突显了Reddit作为相识民众对COVID-19的反映的泉源的气力,以及在大盛行期间Internet上的内容审核的重要性。

有寄生虫熏染的社会行为的滞后效应原文标题: Hysteresis Effects in Social Behavior with Parasitic Infection地址: http://arxiv.org/abs/1910.09746作者: Michael Phillips摘要: 最近的事情发现,被寄生虫熏染时,个体的行为可以改变。在这里,我们探讨一个问题:原则上,一般情况下,一般性寄生虫熏染能否控制整个系统的社会行为?我们在Master方程下分析牢固点和滞后效应,在总体保持牢固的总体中,在给定两个差别的亚人群(康健人群与寄生虫熏染人群)的两种行为之间举行转换。

关键的模型选择是:(i)被熏染人类的内部意见可能与康健人群的内部意见差别,(ii)相互作用驱动行为改变的水平也可能差别,而且(iii)间接相互作用最为重要。我们发现,在某些情况下,纵然康健人群占多数而且持相反意见,但受寄生虫熏染的人群可以控制社会结构。通过图粗粒化和匹配举行分层大规模图相似度盘算原文标题: Hierarchical Large-scale Graph Similarity Computation via Graph Coarsening and Matching地址: http://arxiv.org/abs/2005.07115作者: Haoyan Xu, Runjian Chen, Yunsheng Bai, Jie Feng, Ziheng Duan, Ke Luo, Yizhou Sun, Wei Wang摘要: 在这项事情中,我们专注于大型图相似性盘算问题,并提出了一种新颖的嵌入-粗化-匹配''学习框架,该框架在此任务中优于最新方法,而且在时间效率上有显著改善。诸如“图编辑距离”(GED)之类的怀抱的图相似性盘算通常是NP难的,而且现有的基于启发式的算法通常会在准确性和效率之间取得不令人满足的折衷。

最近,深度学习技术的生长通过一种数据驱动的方法为该问题提供了一个有前途的解决方案,该方法训练网络将图编码为它们自己的特征向量并基于特征向量盘算相似度。这些深度学习方法可以分为两类:嵌入模型和匹配模型。直接将图映射到相应特征向量的嵌入式模型(例如GCN-Mean和GCN-Max)运行速度更快,可是由于缺乏跨图的交互作用,因此性能通常很差。

匹配模型(例如GMN)的编码历程涉及两个图之间的交互,这种模型更准确,但整个图之间的交互会显著增加时间消耗(至少在节点数上为二次时间庞大度)。受到大型生物分子判定的启发,首先将整个分子映射到官能团,然后凭据这些官能团举行判定,我们的嵌入-粗化-匹配’’学习框架首先将大图嵌入和粗化为具有麋集局部拓扑的粗化图然后将匹配机制部署到粗化图上以获得最终相似度得分。已经举行了详细的实验,效果证明晰我们提出的框架的效率和有效性。广义组合网络的标量解和向量解之间的差距原文标题: On the Gap between Scalar and Vector Solutions of Generalized Combination Networks地址: http://arxiv.org/abs/2006.04870作者: Hedongliang Liu, Hengjia Wei, Sven Puchinger, Antonia Wachter-Zeh, Moshe Schwartz摘要: 我们研究广义组合网络的标量线性和向量线性解。

我们凭据网络参数和字母巨细在中间层的最大节点数上得出新的上限和下限。这些界线改善并扩展了已知界线的参数规模。使用这些新界线,我们在最佳标量线性和最佳矢量线性网络编码解决方案之间的字母巨细的间隙中给出了一个下限和一个上限。

对于牢固的网络结构,在更改中间层节点 r 的数量的同时,上下界的渐近行为讲明间隙位于 Theta( log(r))中。网络上的node2vec随机游走分析原文标题: Analysis of node2vec random walks on networks地址: http://arxiv.org/abs/2006.04904作者: Lingqi Meng, Naoki Masuda摘要: 事实证明,随机游走对于构建种种算法以获取网络信息很有用。算法node2vec使用有偏的随机游走将节点嵌入到低维空间中,然后可以将其用于多标签分类和链路预测等任务。

在这些应用法式中,node2vec的有用性被认为取决于node2vec算法使用的随机游走的属性。在本研究中,我们在理论和数值上分析了node2vec使用的随机游动。node2vec随机游走是二阶马尔可夫链。

我们使用其转移规则到有向边之间的转移概率矩阵的映射来分析平稳概率,弛豫时间和合并时间。特别是,我们提供了大量证据,证明当调整其参数时,node2vec随机游走会加速扩散,从而使步行者制止回溯和会见先前会见的节点的邻人,但又不外分。Persona2vec:图的灵活多角色表现学习框架原文标题: Persona2vec: A Flexible Multi-role Representations Learning Framework for Graphs地址: http://arxiv.org/abs/2006.04941作者: Jisung Yoon, Kai-Cheng Yang, Woo-Sung Jung, Yong-Yeol Ahn摘要: 学习图的低维表现的图嵌入技术正在许多图挖掘任务中实现最先进的性能。大多数现有的嵌入算法都市为每个节点分配一个向量,隐式地假设单个表现足以捕捉该节点的所有特征。

可是,在许多域中,通常会视察到普遍重叠的社区结构,其中大多数节点属于多个社区,并凭据上下文饰演差别的角色。在这里,我们提出了persona2vec,这是一种图嵌入框架,可以凭据节点的结构上下文有效地学习节点的多种表现形式。

使用基于链路预测的评估,我们讲明我们的框架比现有的最新模型快得多,同时实现了更好的性能。学习图的低维表现的图嵌入技术正在许多图挖掘任务中实现最先进的性能。

大多数现有的嵌入算法都市为每个节点分配一个向量,隐式地假设单个表现足以捕捉该节点的所有特征。可是,在许多域中,通常会视察到普遍重叠的社区结构,其中大多数节点属于多个社区,并凭据上下文饰演差别的角色。在这里,我们提出了persona2vec,这是一种图嵌入框架,可以凭据节点的结构上下文有效地学习节点的多种表现形式。

使用基于链路预测的评估,我们讲明我们的框架比现有的最新模型快得多,同时实现了更好的性能。Pyvis和VisJS的网络可视化原文标题: Network visualizations with Pyvis and VisJS地址: http://arxiv.org/abs/2006.04951作者: Giancarlo Perrone, Jose Unpingco, Haw-minn Lu摘要: Pyvis是一个Python模块,可在Jupyter条记本中或作为独立的Web应用法式可视化和交互操作网络图。Pyvis建设在功效强大且成熟的VisJS JavaScript库的基础上,该库可实现快速响应的交互,同时还提取了底层JavaScript和HTML。

这意味着可以在Python中指定出现的图可视化的元素(例如节点/边属性),并将其运送到JavaScript层以供VisJS出现。这种声明性方法使快速浏览图可视化和观察数据关系变得容易。此外,Pyvis具有高度可定制性,因此可以将颜色,巨细和悬停工具提示分配给渲染的图。

网络图的结构由前端物理引擎控制,该引擎可从Python界面设置,从而可以详细放置图元素。在本文中,我们用特定的示例概述了Pyvis的用例,以突出显示任何分析事情流程的关键功效。Pyvis实现的简要概述形貌了Python前端绑定如何使用简朴的Pyvis挪用。

Facebook上美国大学网络的结构原文标题: The Structure of U.S. College Networks on Facebook地址: http://arxiv.org/abs/2006.04980作者: Jan Overgoor, Bogdan State, Lada Adamic摘要: 有趣的是,在大学中建设的社会联系具有终生影响。然而,在大学中形成的社会网络知识仍然是偶然的,这在很大水平上是由于收荟萃适的数据集举行全面分析所涉及的难题和用度。

为了提高对大学社会网络的相识并将其系统化,我们形貌了美国大学生使用的最大的在线社会网络平台的数据集。我们将已取消识别和汇总的Facebook数据与美国大学教育部提供的大学记分卡数据,大学记分卡数据相联合,以生成涵盖1760个美国大学和大学的2008-2015入学年行列的数据集,涵盖760万学生。为了完成比力这些差别规模的网络的困难任务,我们开发了一种新的方法。

我们通过采样的自我图盘算特征,为每对图训练二进制分类器,并将图之间的距离作为预测精度举行运算。同一所学校差别年份的社会网络在结构上比其他学校的社会网络相互更相似。来自类似学校的网络具有类似的结构,其中最显着的是公立/私立和结业率维度。我们还将学校类型与特定效果联系起来。

例如,私立学校的学生拥有更大的网络,这些网络越发集群化,同年同质性更高。我们的发现可能有助于阐明大学在塑造社会网络中所饰演的角色,这些社会网络在人们的一生中一直存在。全距离12音行的旅行者指南原文标题: The Hitchhiker’s Guide to the All-Interval 12-Tone Rows地址: http://arxiv.org/abs/2006.05007作者: Marco Buongiorno Nardelli摘要: 本文回首了所有距离的12音系列(AIS)的生成,分类和分类。受1974年Morris和Starr的开创性事情(Morris和Starr,1974年全距离结构的结构)的启发,它使用庞大的网络理论扩展了他们的分析,并为作曲家和理论家提供了将所有AIS链接在一起的重新排序方案。

通过关系链。非线性游走和拥塞网络的有效探索原文标题: Nonlinear walkers and efficient exploration of congested networks地址: http://arxiv.org/abs/2006.05146作者: Timoteo Carletti, Malbor Asllani, Duccio Fanelli, Vito Latora摘要: 随机游走是探索或搜索图的最简朴方法,而且展现了一种很是有用的工具,可以研究和表征现实世界中庞大网络的结构特性,例如它们已用于识别给定网络的模块,其最中心的节点和路径,或确定到达目的的典型时间。只管已经提出了种种类型的随机行走,其运动是节点偏向的,但仍然适用于剖析解,但大多数(如果不是全部)依赖于行走者的线性和独立性的假设。

我们先容了一类新的非线性随机历程,该历程形貌了在具有有限节点容量的网络上移动的随机游走者之间相互作用的系统。转移概率由目的节点上可用空间的非线性函数调制,并带有一个偏差参数,该偏差参数允许调整助步器的趋势以制止其他助步器占用的节点。

首先,我们推导了控制系统动力学的主方程,并确定了在最一般情况下以及网络拥挤水平差别的情况下,步行者处于平衡状态的占用概率的剖析表达式。然后,我们研究了差别类型的合成网络和真实世界的网络,并给出了熵率的数值和分析效果,并以此作为步行者网络探索能力的主体。我们发现,对于每个非线性偏差水平,都有一个在给定网络拓扑中最大化熵率的最佳拥挤。

分析讲明,现实世界中的大部门网络都是以拥挤条件下的勘探为导向的。我们的事情提供了一个通用且通用的框架来建模非线性随机历程,其过渡概率随系统当前状态的变化而变化。DyHGCN:动态异构图卷积网络,用于学习用户的信息扩散预测动态偏好原文标题: DyHGCN: A Dynamic Heterogeneous Graph Convolutional Network to Learn Users’ Dynamic Preferences for Information Diffusion Prediction地址: http://arxiv.org/abs/2006.05169作者: Chunyuan Yuan, Jiacheng Li, Wei Zhou, Yijun Lu, Xiaodan Zhang, Songlin Hu摘要: 信息扩散预测是相识信息流传历程的基本任务。

它在错误信息流传预测和恶意帐户检测等方面具有广泛的应用。先前的事情要么集中于使用单个扩散序列的上下文,要么将用户之间的社会网络用于信息扩散预测。可是,差别消息的扩散路径自然会组成一个动态扩散图。一方面,以前的事情无法同时使用社会网络和扩散图举行预测,这不足以对扩散历程的庞大性举行建模,从而导致预测性能不尽人意。

另一方面,他们无法学习用户的动态偏好。直观地,随着时间的流逝,用户的偏好会发生变化,而用户的小我私家偏好决议了用户是否会重新公布信息。因此,在信息扩散预测中思量用户的动态偏好是有益的。在本文中,我们提出了一种新颖的动态异构图卷积网络(DyHGCN),以配合学习社交图和动态扩散图的结构特征。

然后,我们将时间信息编码到异构图中,以学习用户的动态偏好。最后,我们运用多头注意力来捕捉当前扩散路径的上下文相关性,以促进信息扩散预测任务。

实验效果讲明,DyHGCN在三个公共数据集上的性能显着优于最新模型,从而证明晰该模型的有效性。通过对比子图可解释的脑网络分类原文标题: Explainable Classification of Brain Networks via Contrast Subgraphs地址: http://arxiv.org/abs/2006.05176作者: Tommaso Lanciano, Francesco Bonchi, Aristides Gionis摘要: 挖掘人脑网络以发现可用于区分康健个体和受某些神经系统疾病影响的患者的模式,是神经科学的一项基本任务。

学习简朴且可解释的模型与单纯的分类准确性一样重要。在本文中,我们先容了一种基于提取对比子图(即一组极点的荟萃)的新方法,该方法用于对脑网络举行分类。我们正式界说问题并提出用于提取对比子图的算法解决方案。

然后,我们将我们的方法应用于由自闭症谱系障碍患儿和典型发育儿童所组成的大脑网络数据集。我们的分析证实了所发现模式的有趣之处,这些模式与神经科学文献中的配景知识相匹配。对其他分类任务的进一步分析证实了我们提案的简朴性,稳健性和高可解释性,对于更庞大的最新方法,该提案还具有精彩的分类准确性。

重新评估音素频率原文标题: Re-evaluating phoneme frequencies地址: http://arxiv.org/abs/2006.05206作者: Jayden L. Macklin-Cordes, Erich R. Round摘要: 因果历程可以在它们影响的语言变量中引起奇特的漫衍。因此,对变量漫衍的可靠相识可以成为明白导致其成因的力的关键。语言学中的分层漫衍一直是Zipf定律,这是一种幂定律。

在围绕幂律假设举行科学界的一场猛烈辩说以及较早的评估它们的方法的不行靠性之后,我们在这里重新评估声称表征音素频率的漫衍。我们使用最大似然框架推论幂律法和三种替代漫衍对168种澳大利亚语言的拟合。我们发现支持早期效果的证据,但也对它们举行了限定和细化。

最值得注意的是,音素库在其最频繁的成员中似乎具有类似于Zipfian的频率结构(只管也可能是对数正态结构),但在最不频繁的成员中具有几何(或指数)结构。我们强调因果关系的寄义。通过深度学习检测时间序列中的结构扰动原文标题: Detecting structural perturbations from time series with deep learning地址: http://arxiv.org/abs/2006.05232作者: Edward Laurence, Charles Murphy, Guillaume St-Onge, Xavier Roy-Pomerleau, Vincent Thibeault摘要: 较小的滋扰会触发庞大系统中的功效故障。一项具有挑战性的任务是推断网络系统中引起滋扰的结构原因,并尽快防止发生灾难。

我们提出了一种图神经网络方法,该方法借鉴了深度学习范式,可以从功效时间序列中推断出结构扰动。我们展示了我们的数据驱动方法在满足贝叶斯推理的准确性的同时胜过了典型的重建方法。我们通过种种网络结构上的盛行病流传,种群动态和神经动力学来验证我们方法的多功效性和性能:随机网络,无标度网络,25个实际食物网络系统和秀丽隐杆线虫的毗连组。

此外,我们陈诉说,我们的方法对于数据损坏是可靠的。这项事情展现了研究现实世界庞大系统的弹性的实用途径。影戏中的镜头:开端分析原文标题: Tropes in films: an initial analysis地址: http://arxiv.org/abs/2006.05380作者: Rubén Héctor García-Ortega, Pablo García Sánchez, Juan J. Merelo-Guervós摘要: TVTropes是一个维基百科,形貌了比喻以及在哪些艺术作品中使用了哪些。

我们对影戏最感兴趣,因此在公布了TropeScraper Python模块(从该站点提取数据)后,在本陈诉中,我们使用了抓取的信息来统计地形貌trops和影戏之间的相互关系以及这些关系如何随时间演变。为此,我们于2020年4月通过工具TropeScraper生成了一个数据集。

我们将其与DB Tropes的最新快照举行了比力,后者是涵盖同一站点并于2016年7月公布的数据集,提供了形貌性分析,研究了基本差异并凭据比喻的数量,影戏和联系的数量来解决Wiki的生长。效果讲明,视线和胶片的数量使它们的值增加了一倍,而且它们的关系增加了四倍,而且从总体上来说,用视线可以更好地形貌胶片。

然而,只管具有最多的方言的影戏类型多年来没有显著变化,但最受接待的方言的列表却发生了变化。这一效果可以资助我们相识盛行的比喻如何演变,哪些变得更盛行或逐渐消失,以及总体而言,一组比喻如何代表影戏,并可能是其乐成的关键。

所生成的数据集,所提取的信息以及所提供的摘要对于涉及影戏和影戏的任何研究都是有用的资源。它们可以提供有关在数据集之上构建的模型的行为的适当上下文息争释,包罗生成新内容或将其用于机械学习。针对多样和履历富厚的群体的公正聚类原文标题: Fair Clustering for Diverse and Experienced Groups地址: http://arxiv.org/abs/2006.05645作者: Ilya Amburg, Nate Veldt, Austin R. Benson摘要: 机械学习加剧偏见的能力导致了许多以公正为中心的算法。

例如,公正集群算法通常专注于集群内受掩护属性的平衡表现。在这里,我们开发了一个公正的聚类变体,其中输入数据是具有多种边类型的超图,表现有关小我私家群体已往履历的信息。我们的方法基于履历的多样性,而不是受掩护的属性,目的是形成在到场边类型方面既具有履历又具有多样性的组。我们使用基于边的正则化聚类目的对该目的举行建模,设计用于优化NP硬目的的高效2近似算法,并提供超参数的界限以制止平凡的解决方案。

我们演示了此框架在在线评论平台中的潜在应用,该平台的目的是针对产物类型筹谋用户评论集。在这种情况下,“履历”对应于熟悉产物类型的用户,“多样性”对应于已检察相关产物的用户。声明:Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有,机械翻译后由本人举行校正整理,未经同意请勿随意转载。

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