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Arxiv网络科学论文摘要9篇(2020-02-24)
时间:2021-06-12 00:09点击量:


本文摘要:COVID-19扩散的尺度特征;使用异步更新的演化博弈举行网络重构;通过不行观察链接的随机抽样举行链路预测的快速评估;社交媒体资料策展;基于资产交流模型的区域不平等模拟;庞大网络舆论动态的迟滞和无序诱发的一连动力学类型有序;基于局部流的超图聚类;参数化目的和算法聚类二部图和超图;聚类用于临床领域的分类多关系数据知识表现嵌入评价;COVID-19扩散的尺度特征原文标题: Scaling features in the spreading of COVID-19地址: http

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COVID-19扩散的尺度特征;使用异步更新的演化博弈举行网络重构;通过不行观察链接的随机抽样举行链路预测的快速评估;社交媒体资料策展;基于资产交流模型的区域不平等模拟;庞大网络舆论动态的迟滞和无序诱发的一连动力学类型有序;基于局部流的超图聚类;参数化目的和算法聚类二部图和超图;聚类用于临床领域的分类多关系数据知识表现嵌入评价;COVID-19扩散的尺度特征原文标题: Scaling features in the spreading of COVID-19地址: http://arxiv.org/abs/2002.09199作者: Ming Li, Jie Chen, Youjin Deng摘要: 自COVID-19发作以来已有众多数据分析事情。有的研究基于假设指数增长的经典盛行病学方法,尚有少量研究指出幂律尺度对当前可得数据拟合更优。本文我们研究了中国(2020年1月20日至2020年2月19日)的数据,确实发现显著长的时间病例生长极为遵循幂律动力学。

确诊病例、死亡和治愈案例数的幂指数划分为2.42(20),2.21(8)和4.14(20),讲明大规模盛行流传下可能有小世界网络结构。只管死亡和治愈病例数仍未显着偏离幂律增长,但熏染人数已泛起了显着的负偏差,特别是湖北以外的区域。

这讲明病毒流传在大量控制措施下开始变慢。我们同时发现,只管量级存在显著差异,湖北省和湖北以外的区域熏染人数的增长动力学有许多相似之处。在此基础上,我们在双对数坐标下重新调整了湖北之外地域的熏染人数尺度,使其尽可能多地与中国总熏染人数重叠,从中大致外推获得病毒达峰时间约为2020年3月3日,届时熏染人数约83000名。此外通太过析双对数尺度下的死亡率的动力学,我们大略预计3月3日前后湖北省COVID-19死亡率约为4.0%~4.5%,湖北以外区域约为0.8%-1.2%。

我们强调,我们的预测可能数量上并不行靠,因为数据分析只基于纯粹履历数据并使用了种种假设。使用异步更新的演化博弈举行网络重构原文标题: Network reconstruction from asynchronously updated evolutionary game地址: http://arxiv.org/abs/2002.09105作者: Hong-Li Zeng, Shu-Xuan Wang, Yan-Dong Guo, Shao-Meng Qin摘要: 囚徒逆境(PD)博弈玩家间的相互关系与重建演化的博弈数据。

所有到场每一轮的角逐中发挥与他们的同行和增益相应的奖励博弈。然而,他们的计谋是演化PD角逐中异步更新。玩家之间的交互的两种推理方法得出与天真的平均场(NMF)近似和最大相似度划分预计(MLE)。这两种方法被测试数值也为完全毗连差池称谢林顿-帕特里克(SK)的模型,差别的数据长度,非对称度,收益和系统噪声(耦合强度)。

我们发现,MLE方法的重建均方误差(MSE)成正比,数据长度的倒数,通常一半NMF的是(受益的更新次数的分外信息)。这两种方法都是稳健的差池称水平,但适用于大回报更好。与MLE相比,NMF是对讨论强度,其倾向于弱耦合越发敏感。通过不行观察链接的随机抽样举行链路预测的快速评估原文标题: Fast Evaluation of Link Prediction by Random Sampling of Unobserved Links地址: http://arxiv.org/abs/2002.09165作者: Jingwei Wang, Yunlong Ma, Zeyu Chen, Xuheng Wang, Yuan Yun, Weiming Shen, Min Liu摘要: 链路预测算法的评估需要预计网络中的所有未观察到的链接的存在的可能性。

然而,未视察到的链路的数量与节点的数量的增加,这限制了链路预测在大型网络中呈指数增长。在本文中,我们提出了链路预测算法,即链路预测随机抽样一种新的评价方案。我们用这种方法来评估在差别情况和规模十个真实世界的网络链接12个预测性能。

效果讲明,业绩排名这些算法不会受到来自未观察到的链接随机抽样的很小一部门举行实验,无论是使用AUC或细密计量。此外,该采样方法可以降低盘算庞大度的链路预测算法选自O在大型网络中的评价(N ^ 2)至O(N)。我们的研究效果讲明,该方案是一个快速和有效的评价方法。

社交媒体资料策展原文标题: Curating Social Media Data地址: http://arxiv.org/abs/2002.09202作者: Kushal Vaghani摘要: 社会化媒体平台已经授权的人在当今时代脉搏的民主化。由于其庞大的知名度和极高的使用率,在社交媒体网站(例如,Twitter的,Facebook和Tumblr)宣布的数据是信息的富厚的海洋。因此,社会印记的数据驱动的分析已经成为组织和政府的重要资产,以进一步提高其产物和服务。

然而,由于动态和社交媒体数据的嘈杂本质,举行原始数据准确的分析是一项具有挑战性的任务。一个关键的要求是,收录的原始数据之前馈送到分析管线。这个策展历程将原始数据转化为配景化数据和知识。我们提出了一个数据管道策,即CrowdCorrect,使分析师洁面筹谋社会数据,并准备好应对可靠的分析。

我们的管道提供了从使用现有的内部工具的社交媒体数据的语料库自动特征提取。此外,我们还提供接纳自动和人群泉源的措施是双纠错机制。这条管线的实现还包罗自动建立微任务,以促进筹谋的原始数据人群用户孝敬的一组工具。

对于这项研究的目的,我们使用Twitter作为我们的激励社交媒体数据平台由于其受接待水平。基于资产交流模型的区域不平等模拟原文标题: Regional inequality simulations based on asset exchange models地址: http://arxiv.org/abs/2002.09272作者: Takeshi Kato, Yasuyuki Kudo, Hiroyuki Mizuno, Yoshinori Hiroi摘要: 为了深入相识地域差异问题,我们提出了基于通过设置空间交流规模和等价交流增加偏置资产比例的概率存在于经济动能物理学收入交流模型新的地域性资产交流模型。

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资产漫衍和基尼系数的模拟讲明,抑制地域差距需要,第一,提高了区域内经济循环率,第二,缩小的交流规模(区域间经济区)。制止资产的过分集中,由于重复的交流,可是,需要第三,增加当地支持偏差(漫衍尺度)。

包罗这三种措施的综合解决方案使换档从过分集中的资产漫衍指数漫衍,最终靠近正态漫衍,并进一步降低了基尼系数。展望未来,我们将进一步凭据的视差设定在二维空间基于资产的产能,路径依赖和偏置拓展模型,并验证措施,以淘汰实际的社区区域不平等。庞大网络舆论动态的迟滞和无序诱发的一连动力学类型有序原文标题: Hysteresis and disorder-induced order in continuous kinetic-like opinion dynamics in complex networks地址: http://arxiv.org/abs/2002.09366作者: A. L. Oestereich, M. A. Pires, S. M. Duarte Queirós, N. Crokidakis摘要: 在这项事情中,我们解决一个动力类与多个淬火和极化赋联网的人口动态意见模型。

此外,我们认为是限制性的,这是模仿具有平滑的有界信心两两相互作用。我们的研究效果讲明非平衡的滞后性和异质性辅助排序的有趣泛起。

这种有悖常理的现象是稳健的,以差别类型的网络架构,如随机,小世界和无标度。基于局部流的超图聚类原文标题: Localized Flow-Based Clustering in Hypergraphs地址: http://arxiv.org/abs/2002.09441作者: Nate Veldt, Austin R. Benson, Jon Kleinberg摘要: 当舆图聚类算法被设计为高效地检测被偏置到一个大的图的局部区域节点的小簇。虽然许多技术已经在当舆图表集群生长,很少算法已被设计用来检测超图当地集群,包罗数据工具之间的关系,多路这更好的模型庞大的系统。在本文中,我们提出了当地集群的框架的基础上削减最低和最高流量超图。

我们的方法扩展上基于流的局部图聚类以往的研究,但在一些关键方面已一概而论。首先,我们将演示如何把广义超图 S 的最新效果 - T 切的问题。

这使我们能够适应宽规模的差别的超图切的功效,其可以分配基于每个超边是如何跨越差别的簇支解差别的处罚。此外,我们的算法附带了一些吸引人的理论性与低超图电导和超图规范化切痕的恢复节点套的条款。最后,也是最重要的是,我们的方法是强的地方,这意味着它的运行时间只取决于输入集的巨细。

在实践中,这让我们的方法来快速找到当地化集群没有探索的整个输入超图。我们证明晰我们在当地群集检测实验在Amazon产物超图和一个客栈溢出问题的超图法的气力。虽然这两个数据集涉及到几百万个节点,数以百万计的边,而大超边的平均尺寸,我们能够探测到当地集群在几秒钟或几分钟的事情,这取决于簇的巨细。参数化目的和算法聚类二部图和超图原文标题: Parameterized Objectives and Algorithms for Clustering Bipartite Graphs and Hypergraphs地址: http://arxiv.org/abs/2002.09460作者: Nate Veldt, Anthony Wirth, David F. Gleich摘要: 图聚类目的函数具有可调谐的剖析参数使得能够检测差别类型的在同一图表中聚类结构。

这些目的也提供其他非参数目的,这经常可以被捕捉作为特殊情况的统一视图。以前的研究主要集中在尺度曲线的参数目的,其中所有节点都是同一类型的,和模型边的成对关系。在我们的事情中,我们先容了参数化的目的函数和近似算法专为集群二部图和超图的基础上,相关的聚类。

这使我们能够与差别的节点类型(二部图)或多路的关系(超图)聚类数据集开发原则的方法。我们的目的超图涉及模块化和尺度化切的高阶观点,而且是经由超图扩展技术适合于近似算法。

我们的二分客观尺度一般化二分相关聚类,并在一定的参数政权相当于bicluster缺失,即,除去边的最小数量的二部图分散成不相交bicliques。一般的问题是NP难的,但我们讲明,在一定的参数制度就相当于一个双边匹配问题,这意味着它在这一制度多项式时间内可解。

对于其他的制度,我们提供了基于LP-四舍五入近似保证。我们的研究效果包罗bicluster删除第一个常数因子近似算法。我们说明晰频频实验我们的框架的灵活性。

这包罗汇聚食物网和基于高阶序结构的电子邮件网络,检测零售产物在产物审核超图集群,并在几个真实世界的二部图评估我们在一系列的参数设置算法。聚类用于临床领域的分类多关系数据知识表现嵌入评价原文标题: Clustering as an Evaluation Protocol for Knowledge Embedding Representation of Categorised Multi-relational Data in the Clinical Domain地址: http://arxiv.org/abs/2002.09473作者: Jianyu Liu, Hegler Tissot摘要: 学习知识表现是适用于许多特定领域的机械学习问题的一个日益重要的技术。嵌入知识表现在临床领域分类的多关系数据时,我们讨论传统的链路预测或知识图完成评估协议的效力。

链路预测使用到的数据支解为训练和评估子集,导致沿培训信息的丢失和损害知识表现模型的准确性。我们提出了一个聚类评价协议作为替取代代传统使用的评估任务。我们使用嵌入的已评估的临床数据集知识嵌入方法训练的模型。与Pearson和Spearman相关实验效果讲明了强有力的证据,所述新型提议的评价协议是pottentially能够替换链路预测。

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