- dynnode2vec：可扩展的动态网络嵌入;
- 独立的懒惰更好的响应网络博弈动态;
- 使用霍克斯过程理解有害社交媒体账户的影响;
dynnode2vec：可扩展的动态网络嵌入
原文标题： dynnode2vec: Scalable Dynamic Network Embedding
地址： http://arxiv.org/abs/1812.02356
作者： Sedigheh Mahdavi, Shima Khoshraftar, Aijun An
摘要： 低维向量空间中的网络表示学习在学术和工业领域都引起了相当大的关注。大多数真实世界的网络都是动态的，添加/删除节点和边。现有的图嵌入方法是为静态网络设计的，它们无法捕获大型动态网络中的演化模式。在本文中，我们提出了一种动态嵌入方法dynnode2vec，它基于众所周知的图嵌入方法node2vec。 Node2vec是一种基于随机游走的静态网络嵌入方法。在动态设置中应用静态网络嵌入有两个关键问题：1）为每个时间步生成随机游走是耗时的2）在每个时间戳中嵌入向量空间是不同的。为了应对这些挑战，dynnode2vec使用不断演变的随机游走并使用先前的嵌入向量初始化当前图嵌入。我们通过对几个大型动态网络数据集进行经验评估，证明了所提出的动态网络嵌入的优势。
独立的懒惰更好的响应网络博弈动态
原文标题： Independent Lazy Better-Response Dynamics on Network Games
地址： http://arxiv.org/abs/1609.08953
作者： Paolo Penna (ETH Zürich), Laurent Viennot (IRIF, LINCS, GANG)
摘要： 我们研究了网络博弈的独立最佳响应动态，其中节点（玩家）决定以一定的概率独立地修改他们的策略。作为该概率，网络的程度和潜在博弈的潜力的函数，我们提供了对均衡的收敛时间的几个界限。这些动态比传统的更好和最佳响应动态更适合于分布式环境，其中玩家“顺序地”修改他们的策略，即没有两个玩家同时修改他们的策略。
使用霍克斯过程理解有害社交媒体账户的影响
原文标题： Hawkes Process for Understanding the Influence of Pathogenic Social Media Accounts
地址： http://arxiv.org/abs/1902.01970
作者： Hamidreza Alvari, Paulo Shakarian
摘要： 据称，在过去几年中，网络上的政治事件和公众舆论被专门用于在社交媒体上散布虚假信息和进行恶意活动的账户操纵。这些账户在下文中被称为“有害社交媒体（PSM）”账户，通常由恐怖分子支持者，水军或假新闻作者控制，因此可能对社交媒体和公众构成威胁。理解和分析PSM可以帮助社交媒体公司设计复杂的自动化技术，这些技术可以用来阻止他们接触受众，从而减少他们的威胁。在本文中，我们利用着名的统计技术“Hawkes Process”来量化PSM账户对社交媒体平台上恶意信息传播的影响。我们对来自Twitter的真实ISIS相关数据集的研究结果表明，PSM与普通用户在传播病毒方面存在显著差异。具体来说，我们发现PSM通常不会发布主流新闻来源的网址。相反，如果包含来自Facebook和其他新闻媒体的网址，他们的推文通常会对受众产生巨大影响。相反，无论发布的网址及其来源如何，普通用户发布的推文都会得到几乎相同的印象。我们的研究结果可以进一步阐明理解和检测PSM账户。
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