- 用于数字联系跟踪的动态图流算法;
- 冠状病毒时期更安全的工作空间：抗体检测的新用途;
- SEIR模型中跟踪和测试的有效性;
- COVID-19对以色列空气质量的影响;
- COVID-19大流行期间葡萄牙人口的流动模式;
- 建模复杂系统弹性的指南;
- 种植二分模型的一致性阈值;
- 考虑私有节点的随机游走估计社会网络的属性;
- 多样性提高了社会网络的速度和准确性;
- M-Evolve：用于图分类的基于结构映射的数据增强;
- 拉丁美洲抗击灾难性错误信息：19S墨西哥地震案例研究;
- 期刊网站存在社交媒体插件是否会引起社交媒体对其研究出版物的更高关注;
- 存在人口统计线索可能会对动态社会网络中的创造力产生负面影响;
- 新团队在创建原创性和多学科研究中的关键作用;
- 面向智能交通系统的车联网区块链：一项综述;
- 突发控制时态网络上的级联动力学;
- 从物理学和社会心理学的角度来看在入口处的人群拥挤;
- 使用自动催化网络对文化演化起源的认知转变进行建模;
- 微观经济公司市场演化中的政府干预模型;
- 从局部观测到的独立级联动力学的可扩展学习;
用于数字联系跟踪的动态图流算法
原文标题： Dynamic Graph Streaming Algorithm for Digital Contact Tracing
地址： http://arxiv.org/abs/2007.05637
作者： Gautam Mahapatra, Priodyuti~Pradhan, Ranjan Chattaraj, Soumya Banerjee
摘要： 对感染者进行数字化接触追踪，测试接触者可能受到的感染以及隔离对缓解疫情起着至关重要的作用。在这里，我们设计了一种动态图流算法，该算法可以在公共卫生当局（PHA）的控制下跟踪联系人。该算法可以用作危机期间PHA的增强部分。我们的算法从移动设备接收接近数据作为联系数据流，并使用滑动窗口模型构建动态联系图草图。突出地，我们引入了联系图的边标签作为联系矢量，它的作用就像一个滑动窗口，并保存了最近D天的社交互动。重要的是，该算法从联系图草图中为给定的一组感染者准备了直接和间接（多级）联系人列表。该算法还使用不相交集数据结构来构造跟踪列表的传染树。本研究提供了具有底层数据结构的算法设计，这些数据结构用于与支持蓝牙的移动设备产生的邻近数据有关的数字接触跟踪。我们的分析表明，对于COVID-19紧密联系参数，存储空间需要维护1000万名具有14天紧密联系数据的用户的联系图，PHA服务器需要55 GB的内存并为给定的一组联系准备联系人列表。感染者取决于感染者列表的大小。
冠状病毒时期更安全的工作空间：抗体检测的新用途
原文标题： Safer working spaces at coronavirus time: A novel use of antibody tests
地址： http://arxiv.org/abs/2007.05825
作者： Patricio Foncea, Susana Mondschein, Ragheb Massouh
摘要： 随着SARS-Cov 2在全球范围内的传播，各国政府努力在不破坏经济的情况下确保人们的安全。社会隔离和隔离已被证明是挽救生命的有效措施，但它们对经济的影响日益明显。在这一大流行时期，许多国家面临的主要挑战是找到一种方法，以保持其关键行业，如健康，电信，国家安全，运输，食品和能源的运转，同时为工人提供一个安全的环境。在本文中，我们提出了一种基于定期SARS-CoV 2抗体测试的新方法，以降低工作空间内传染性的风险，并使用随机模拟的劳动力健康状况进行评估。我们的模拟表明，合理使用对嫌疑员工的检测和隔离可以极大地减少感染数量，同时从长远来看可以提高公司的生产率。
SEIR模型中跟踪和测试的有效性
原文标题： On the Effectiveness of Tracking and Testing in SEIR Models
地址： http://arxiv.org/abs/2007.06291
作者： Yoav Kolumbus, Noam Nisan
摘要： 我们结合隔离试验和全球隔离措施或作为隔离措施和全球隔离措施的替代方法，来研究跟踪和测试在缓解或抑制流行病爆发中的有效性。我们在基于网络的SEIR模型上研究了这些干预方法，并增加了对有症状，无症状和有症状前病例进行建模的额外可能性。我们的重点是经济成本与人员伤亡之间的基本权衡，以及这些权衡在不同的锁定，隔离，跟踪和测试策略下如何变化。我们的主要发现如下：（i）与检疫隔离相结合的检测可以降低经济成本和死亡率，但是需要大规模的检测能力才能实现显著改善； ii跟踪大大降低了经济成本和死亡率； iii结合有限数量的测试进行跟踪，可以实现封锁而没有锁定； （iv）如果新来的感染很少，则动态“开-关”锁定比固定锁定更有效。我们的模拟结果突显了跟踪和测试政策在降低经济成本和死亡率方面的极端有效性，以及在不施加社会距离限制的情况下遏制流行病爆发的潜力。这突显了一个艰难的社会问题，即权衡这些跟踪收益必然会带来的隐私损失与权衡这些收益。
COVID-19对以色列空气质量的影响
原文标题： Impact of COVID-19 on Air Quality in Israel
地址： http://arxiv.org/abs/2007.06501
作者： Sarit Agami
摘要： 总的来说，COVID-19大流行导致交通和工业活动急剧减少。反过来，这导致了全世界空气污染的减少。量化减少量的数量很重要，以便估算交通和工业活动对空气质量总变化的影响权重。本文的目的是评估COVID-19疫情对以色列空气污染的影响，以色列被认为是空气污染高于其他西方国家的国家之一。结果揭示了两个主要发现：1.在COVID-19爆发期间，相对于其最接近的最近时期，基于氮氧化物的运输造成的污染平均减少了40％，而工业污染，基于大臭氧的排放量，平均增加了34％。相对于2019年，COVID-19疫情也减少了运输和工业领域的空气污染。 2. COVID-19的解释时间百分比相对于每种污染物总量的总变化最多为22％。
COVID-19大流行期间葡萄牙人口的流动模式
原文标题： Mobility patterns of the Portuguese population during the COVID-19 pandemic
地址： http://arxiv.org/abs/2007.06506
作者： Tiago Tamagusko (1), Adelino Ferreira (2) ((1) Department of Civil Engineering, University of Coimbra, Portugal, (2) Research Center for Territory, Transports and Environment, Department of Civil Engineering, University of Coimbra, Portugal)
摘要： SARS-CoV-2于2019年底出现。此后，它已传播到多个国家，被列为大流行病。到目前为止，还没有确定的治疗方法或疫苗，因此最好的解决方案是通过社会隔离防止个体之间的传播。但是，很难测量这些距离测量的有效性。因此，本研究使用来自Google COVID-19社区流动性报告的数据来尝试了解COVID-19大流行期间葡萄牙人口的流动方式。在这项研究中，Rt值是针对葡萄牙建模的。此外，还为人口流动模式计算了变更点。因此，流动模式的变化被用来了解社会疏远措施对传播COVID-19的影响。结果，可以说葡萄牙的初始Rt值非常接近3，在25天后降至接近1的值。迅速采取了社会隔离措施。此外，据观察，在大流行期间避免了公共交通工具。最后，在出现疫苗或有效治疗之前，这将是新的常态，必须理解，必须将新的出行方式，社交互动和卫生方式适应这一新现实。
建模复杂系统弹性的指南
原文标题： A guideline to modelling resilience of complex systems
地址： http://arxiv.org/abs/2007.05769
作者： Lea A. Tamberg, Jobst Heitzig, Jonathan F. Donges
摘要： 弹性''一词越来越多地用于复杂系统科学和相关领域。但是，存在争议的概念和所提议定义的某些模糊性可能导致误解，并阻碍其在系统建模中的应用。我们提出一种旨在缓解沟通以及支持在抵御力的背景下系统地开发研究问题和模型的方法。它可以独立于建模框架或所选择的基础系统理论来应用。本指南的核心是要回答的四个问题的清单：（i）什么具有弹性？（ii）关于什么具有弹性？（iii）对什么具有弹性？以及（iv）如何具有弹性？我们将这些弹性问题的答案称为系统''，可持续性''，不利影响''和应对方案''。术语可持续性''是一种新词，描述了系统的特征（状态，结构，功能，路径等），应该对其进行维护（或足够快地恢复）以使系统具有弹性。在三个不同的应用示例中演示了此建议指南的用法：电力传输系统，渔业系统和亚马逊雨林。这些示例说明了对清单问题的可能答案的多样性，以及它们在构建建模过程中的好处。该指南支持建模人员在特定情况下准确传达弹性实际上意味着什么。自由与精确的结合可以在要求明确的定义与强调弹性概念的普遍性和灵活性的利益之间架起一座桥梁，从而有助于推进弹性讨论。
种植二分模型的一致性阈值
原文标题： Consistency Thresholds for the Planted Bisection Model
地址： http://arxiv.org/abs/1407.1591
作者： Elchanan Mossel, Joe Neeman, Allan Sly
摘要： 种植二等分模型是一个随机图模型，其中将节点分为两个相等大小的社区，然后以取决于社区成员身份的方式随机添加边。我们在此模型中为种植二等分的渐近可恢复性建立了必要和充分的条件。当平分线是渐近可恢复的时，我们给出了一种成功地将其恢复的有效算法。我们还表明，当且仅当每个节点与其大部分邻居属于同一个社区时，才有可能渐近地恢复种植的二等分。我们用于找到已对分的算法的时间在边数上几乎呈线性关系。它包括三个阶段：谱聚类以计算初始猜测，“复制”阶段使几乎每个顶点都正确，然后进行一些简单的局部移动以完成工作。阿贝（Abbe），班德拉（Bandeira）和霍尔（Hall）所做的独立研究得出了类似的结果（略弱），但仅在对数平均度的情况下。
考虑私有节点的随机游走估计社会网络的属性
原文标题： Estimating Properties of Social Networks via Random Walk considering Private Nodes
地址： http://arxiv.org/abs/2006.12196
作者： Kazuki Nakajima, Kazuyuki Shudo
摘要： 由于对图数据的访问限制，准确分析社会网络的图属性是一项艰巨的任务。为了解决这一挑战，已经研究了几种通过随机游走从几个样本中获得属性的无偏估计的算法。但是，现有算法没有考虑将私人邻居隐藏在真实社会网络中的私人节点，从而导致一些实际问题。在这里，我们设计了基于随机游动的算法，可以准确地估计属性，而不会导致私有节点造成任何问题。首先，我们设计了一种基于随机游动的采样算法，该算法包括邻居选择以获得具有马尔可夫性质的样本，并计算每个样本的权重以校正采样偏差。此外，对于两个图属性估计器，我们提出了加权方法，不仅可以减少采样偏差，而且可以减少由于私有节点引起的估计误差。在现实世界的数据集上，提出的算法将现有算法的估计精度提高了多达92.6％。
多样性提高了社会网络的速度和准确性
原文标题： Diversity Improves Speed and Accuracy in Social Networks
地址： http://arxiv.org/abs/2007.05629
作者： Bhargav Karamched, Megan Stickler, William Ott, Benjamin Lindner, Zachary Kilpatrick, Kresimir Josic
摘要： 时间结构化的私人和社会信息如何影响集体决策？为了解决这个问题，我们考虑了一个由理性主体组成的网络，这些主体独立地积累私人证据，这些证据会在达到阈值时触发决策。当从整个网络看时，第一个主体的选择会引发新的决策浪潮。以后的决定影响较小。在异构网络中，冲动的人很快就可以做出第一个决策，这些人几乎不需要证据就可以做出选择，但是即使错误，也可以向几乎所有其他人揭示正确的选择。我们得出的结论是，由不同个体组成的群体比同质群体可以做出更有效的决策。
M-Evolve：用于图分类的基于结构映射的数据增强
原文标题： M-Evolve: Structural-Mapping-Based Data Augmentation for Graph Classification
地址： http://arxiv.org/abs/2007.05700
作者： Jiajun Zhou, Jie Shen, Shanqing Yu, Guanrong Che, Qi Xuan
摘要： 图分类旨在识别图的类别标签，在药物分类，毒性检测，蛋白质分析等方面发挥着重要作用。但是，基准数据集中规模的局限性使得图分类模型很容易陷入过度分类。拟合和泛化。为了改善这一点，我们在图上引入了数据增强（即图增强），并提出了四种方法：随机映射，顶点相似度映射，模体随机映射和模体相似度映射，以为小规模基准数据集生成标记较弱的数据通过图结构的启发式转换。此外，我们提出了一个通用的模型演化框架，称为M-Evolve，该框架结合了图扩充，数据过滤和模型再训练来优化预训练图分类器。在六个基准数据集上进行的实验表明，该框架可帮助现有的图分类模型减轻小规模基准数据集训练中的过拟合和泛化的不足，从而成功地将图分类任务的平均准确性提高了3-13％。
拉丁美洲抗击灾难性错误信息：19S墨西哥地震案例研究
原文标题： Fighting Disaster Misinformation in Latin America: The #19S Mexican Earthquake Case Study
地址： http://arxiv.org/abs/2007.05848
作者： Claudia Flores-Saviaga, Saiph Savage
摘要： 在自然灾害期间，社交媒体平台已被广泛使用。但是，大多数先前的工作没有集中研究全球南方在灾难期间的使用情况，那里的互联网访问和社交媒体使用与发展中国家不同。在本文中，我们研究了2017年9月19日袭击墨西哥的7.1级地震（称为19号地震）发生后如何使用社交媒体。我们对19S事件中参与者如何利用社交媒体平台进行了分析。我们的研究通过以下方面扩展了对危机信息学的研究：1）研究参与者如何在全球南方国家发生自然灾害后使用不同的社交媒体平台； 2）揭露个人如何使用现场公民方法开发自己的程序来验证新闻报道； 3）揭示人们如何发展自己的机制来处理过时的信息。为此，我们调查了356人。此外，我们分析了一个月的活动，这些活动来自：Facebook（12,606个帖子），Twitter（2,909,109条推文），Slack（28,782条消息）和GitHub（2,602次提交）。这项工作提供了关于用户行为的多平台视图，以协调救灾工作，减少错误信息的传播并处理过时的信息，这似乎对于帮助协调救灾工作和提高效率至关重要。最后，根据我们的发现，我们为技术设计提出了建议，以提高在危机应对工作中使用社交媒体的效率，并减少错误信息在社交媒体平台上的传播。
期刊网站存在社交媒体插件是否会引起社交媒体对其研究出版物的更高关注
原文标题： Does presence of social media plugins in a journal website result in higher social media attention of its research publications
地址： http://arxiv.org/abs/2007.05924
作者： Mousumi Karmakar, Sumit Kumar Banshal, Vivek Kumar Singh
摘要： 社交媒体平台现已成为广泛传播研究文章的重要媒介；与作者，读者和出版商一起创建有关该文章的各种社交媒体活动。一些研究甚至表明，引起社会媒体更多关注的文章可能会获得更高的知名度和引用率。这些因素现在正在说服期刊出版商在其网页中集成社交媒体插件，以促进社交媒体平台中文章的共享和传播。过去的许多研究已经分析了可能影响社交媒体对学术文章的关注的几个因素（例如期刊影响因素，开放获取，协作等）。但是，尚无研究分析期刊中社交媒体插件的存在是否会引起期刊上发表的文章对社交媒体的更高关注。本文旨在通过分析来自100种不同期刊的99,749条文章的足够大的样本来弥合知识方面的差距。获得的结果表明，与不提供此类插件的期刊相比，在其网页中集成了社交媒体插件的期刊获得了更高的社交媒体提及度和文章分享率。访问期刊网页的作者和读者似乎是围绕此类期刊上发表的文章进行社交媒体活动的主要贡献者。结果表明，出版社应在其日记网页中积极提供社交媒体插件集成，以增加其文章的社交媒体可见性（高度影响）。
存在人口统计线索可能会对动态社会网络中的创造力产生负面影响
原文标题： Availability of demographic cues can negatively impact creativity in dynamic social networks
地址： http://arxiv.org/abs/2007.05937
作者： Raiyan Abdul Baten, Gourab Ghoshal, Mohammed Ehsan Hoque
摘要： 随着世界为大流行引起的自动化激增和随之而来的（加速）工作性质转变做好准备，现在比以往任何时候都更重要的是要了解人们的创造力如何受到社会网络中同伴互动的影响。但是，当涉及创意时，还不清楚同龄人的人口统计提示如何影响网络动态以及相关的人员绩效结果。在本文中，我们提出以下问题：（1）鉴于创意创意的产生，社会网络的连通性如何适应人们的人口学线索？ （2）此类人口统计学信息网络动态如何影响创意成果？我们发现，以创造力为中心的网络中的链接形式主要由同伴的创造力来指导。但是，在存在人口统计信息的情况下，在控制了基于绩效的链接持续性之后，保持同性别链接的几率增加了82.03％。本质上，当人口统计线索可用时，就会发生同形引导链接持续性。我们进一步发现，在存在人口线索（P <1e-4）的情况下，社会激发的想法集之间的语义相似性显著增加，这对于产生多样化的创造力是适得其反的。这一结果可以部分地通过以下观察来解释：人们的观念在人口群体内部比在人口群体之间趋于更加同质（P <1e-7）。因此，选择基于人口统计学相似性的人际关系可能会剥夺潜在的多样性奖励，从而对一个人的创造灵感来源产生负面影响。我们的结果可以为最大程度地发挥社会系统的创新成果提供明智的干预机会。
新团队在创建原创性和多学科研究中的关键作用
原文标题： The critical role of fresh teams in creating original and multi-disciplinary research
地址： http://arxiv.org/abs/2007.05985
作者： An Zeng, Ying Fan, Zengru Di, Yougui Wang, Shlomo Havlin
摘要： 团队合作是现代科学中最突出的特征之一。众所周知，团队规模是影响团队创造力的重要因素。但是，关于研究性质如何受到团队新鲜度影响的关键问题仍然不清楚。在本文中，我们根据团队成员之间事先缺乏协作来量化团队的新鲜度。我们的研究结果表明，较新的团队倾向于创作更具原创性和跨学科影响力的作品。在大型团队中，这些影响甚至被放大。此外，我们发现，与团队成员之间新的协作关系所定义的新鲜度相比，新团队成员在论文中所定义的新鲜度是研究原创性和多学科性的更有效指标。最后，我们证明，成员的职业新鲜度在增加所产生论文的原创性和多学科性方面也起着重要作用。
面向智能交通系统的车联网区块链：一项综述
原文标题： Blockchain for the Internet of Vehicles towards Intelligent Transportation Systems: A Survey
地址： http://arxiv.org/abs/2007.06022
作者： Muhammad Baqer Mollah, Jun Zhao, Dusit Niyato, Yong Liang Guan, Chau Yuen, Sumei Sun, Kwok-Yan Lam, Leong Hai Koh
摘要： 车联网（IoV）是一个新兴概念，被认为有助于实现智能交通系统（ITS）的愿景。由于车载技术，高吞吐量卫星通信，物联网和网络物理系统的飞速发展，IoV近年来已成为影响应用程序的重要研究领域。 IoV支持将智能车辆与归因于其环境的Internet和系统组件集成在一起，例如公共基础设施，传感器，计算节点，行人和其他车辆。通过允许在车辆和异构车辆网络之间开发通用的信息交换平台，这种集成旨在为人们创造更好的环境和公共空间，并提高所有道路使用者的安全性。作为参与式数据交换和存储，IoV的基础信息交换平台需要安全，透明和不变，以实现ITS的预期目标。在这方面，已经探索了采用区块链作为支持IoV信息交换需求的系统平台。由于其分散和不可变的性质，被区块链支持的IoV应用被认为具有许多理想的特性，例如分散，安全性，透明性，不变性和自动化。在本文中，我们对IoV区块链的最新进展进行了当代调查。特别是，在仔细回顾了最近的文献之后，我们重点介绍了IoV的不同应用场景。我们还确定了在IoV中应用区块链的几个关键挑战，并描述了解决这些挑战的相关工作。此外，我们研究了未来的机会，并探索了IoV作为ITS的关键推动力的进一步研究方向。
突发控制时态网络上的级联动力学
原文标题： Dynamics of cascades on burstiness-controlled temporal networks
地址： http://arxiv.org/abs/2007.06223
作者： Samuel Unicomb, Gerardo Iñiguez, James P. Gleeson, Márton Karsai
摘要： 突发事件是交互事件在时间上异质分布的趋势，对于物理和社交系统中的信息传播至关重要。但是，缺乏一个分析框架来捕捉突发性对通用动力学的影响。我们开发了一个主方程式形式主义，以研究具有更新过程建模的突发性的时间网络上的级联。在数值和数据驱动的模拟的支持下，我们描述了异构时间交互作用与阈值驱动和流行病传播模型之间的相互作用。我们发现，增加事件间隔时间方差可以同时加速和减速阈值模型的传播，但只能减少流行病的传播。当考虑到不同的事件间时间分布的偏度时，传播时间会塌陷到一条通用曲线上。我们的框架揭示了通用扩散机制与潜在的时空网络结构之间的深刻而微妙的联系，这种联系会影响从自旋相互作用到流行病蔓延和语言动态等广泛的网络现象。
从物理学和社会心理学的角度来看在入口处的人群拥挤
原文标题： Crowds in front of bottlenecks at entrances from the perspective of physics and social psychology
地址： http://arxiv.org/abs/2007.06396
作者： Juliane Adrian, Armin Seyfried, Anna Sieben
摘要： 本文基于一系列瓶颈实验，对身体和社会心理对人群动力学的影响进行了跨学科研究。瓶颈对于人群管理和紧急路线设计等应用特别感兴趣，因为它们会限制设施的性能。除了先前关于瓶颈内动态的工作之外，本研究还关注瓶颈前的动态，更具体地说，是入口处的动态。实验设置模拟了音乐会的入口场景，该音乐会由入口门（用作瓶颈）和由障碍形成的走廊组成。检查的参数是走廊的宽度，动机程度和排队的社会规范的启动性。该分析基于头部轨迹和问卷调查。我们表明，每平方米人员的密度取决于动机，并且随着走廊宽度的增加而不断增加，这意味着可以通过减少空间来实现密度的降低。与观察到的其他走廊宽度相比，最窄的走廊被评为更公平，更舒适并且表现出更少的不公平行为。推送行为被认为是矛盾的：被认为是不公平的，并被列为提高访问速度的策略。
使用自动催化网络对文化演化起源的认知转变进行建模
原文标题： Modeling a Cognitive Transition at the Origin of Cultural Evolution using Autocatalytic Networks
地址： http://arxiv.org/abs/2007.06442
作者： Liane Gabora, Mike Steel
摘要： 自催化网络已被用来模拟能够维持生命并经历生物演化的自组织结构的出现。在这里，我们对能够经历文化演化的认知结构的出现进行建模。知识和经验的心理表征起催化分子的作用，它们之间的相互作用（例如，建立新的联系）起反应的作用，并导致表征的重新描述。该方法将心理表征标记为其来源，即它们是通过社交学习，个人学习（已有信息）还是创造性思维（导致产生新信息）获得的。这样就可以对认知结构的出现方式进行建模，并逐步跟踪累积文化的血统。我们使用反射自动催化和食物集生成（RAF）网络，正式形成了从Oldowan到Acheulean工具技术的文化过渡的表述。与更原始的Oldowan石器工具不同，Acheulean手斧不仅需要设想和实现尚不存在的东西的能力，而且还需要层次结构的思想和动作，以及新的心理表征的产生：概念EDGING，THINNING，成型，以及一个元概念，HAND AXE。我们将说明这是如何构成自组织，自我维持和自动催化的语义网络出现的关键过渡，并讨论此类网络如何通过社交互动进行复制。该模型为揭示人类学最大的奥秘之一提供了一种有前途的方法：这就是为什么Acheulean手斧的发展伴随着超过一百万年的文化停滞。
微观经济公司市场演化中的政府干预模型
原文标题： Government intervention modeling in microeconomic company market evolution
地址： http://arxiv.org/abs/2007.06451
作者： Michał Chorowski, Ryszard Kutner ((1) College of Inter Faculty Individual Studies in Mathematics and Natural Sciences University of Warsaw, (2) Faculty of Physics University of Warsaw)
摘要： 对于市场中的公司生存而言，现代技术和创新正变得比以往更加重要。因此，从理论和实践的角度来看，了解政府如何影响技术增长和创新扩散（TGID）流程都具有重要意义。我们提出了Ausloos-Clippe-P c e kalski的简单但必要的扩展，以及市场上TGID的相关Cichy数值模型。两种模型均受非线性非平衡统计物理学的启发。我们的扩展涉及一个参数，该参数描述了政府干预公司市场中TGID流程的可能性。我们使用蒙特卡洛模拟显示干预措施对公司市场的影响，具体取决于所支持公司的细分市场。矛盾的是，高干预概率可能导致市场发展的不稳定。与干预参数较低的市场相比，它可以长期降低市场的技术水平。我们发现，与帮助中级公司的干预相比，对公司市场中技术弱势和强大细分市场的干预不会对市场动态产生实质性影响。但是，这仍然是一个简单的模型，可以通过包括其他因素来进一步扩展并使其更现实。也就是说，创新的成本和风险或政府支持公司的资源和能力有限。
从局部观测到的独立级联动力学的可扩展学习
原文标题： Scalable Learning of Independent Cascade Dynamics from Partial Observations
地址： http://arxiv.org/abs/2007.06557
作者： Mateusz Wilinski, Andrey Y. Lokhov
摘要： 传播过程在传播网络，信息传播，市场营销和观点制定的建模中扮演着越来越重要的角色。最近在现实世界中发生的扩散事件进一步凸显了对扩散动力学进行预测，优化和控制的需求。为了解决这些任务，必须学习交互网络中有效的传播模型和传输概率。但是，在大多数情况下，传输速率是未知的，需要从扩展数据中推断出来。另外，很少有关于动力学的完整观察。结果，诸如最大似然之类的标准方法对于大型网络实例很快变得难以处理。在这项工作中，我们研究了流行的随机扩散动力学独立级联模型。我们引入了一种基于可伸缩动态消息传递方法的高效计算算法，该算法仅在网络节点激活时间有限的情况下，即可学习有效扩展模型的参数。重要的是，我们证明了所得模型近似于可用于预测价差的边际激活概率。
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