- 增长网络中网络可控性的演变;
- EpiMob：进行流行病控制的全市人员流动限制的交互式可视化分析;
- 基于时间的SEIRD反应扩散系统对COVID-19的动力学推导;
- 策略规避中心性度量;
- 在EMB3Rs平台下自由化区域供热网络的市场设计;
- 同质网络中2SIH2R谣言传播模型的传播动力学;
- 可信的Twitter用户的行为分析;
- 飞机延误的统计特征;
- 具有时间置信度的Max-Plus意见动态;
- 在图中传播和防御感染;
- 集体战略凝聚：当嫉妒分裂社会时;
- 天文学：天体物理学，多样性，流动性;
- 网络分辨率对风能和太阳能份额较高的电力系统模型的强大影响;
- 对COVID-19大流行引发的隐私问题的深入综述;
- 中段人行横道行人间隙接受行为的概率模型;
- 治疗社区内的社会网络概念化和层次化运作;
- 告诉我你的朋友是谁：使用内容共享行为进行新闻源准确性检测;
- 易感性传染恢复（SIR）模型下的词汇排序中心以区分复杂网络中节点的传播能力;
增长网络中网络可控性的演变
原文标题： The evolution of network controllability in growing networks
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10704
作者： Rui Zhang, Xiaomeng Wang, Ming Cheng, Tao Jia
摘要： 网络结构可控性的研究集中于控制整个网络所需的最少驱动程序节点数。尽管对此主题进行了深入研究，但大多数人仅考虑静态网络。但是，众所周知，随着新节点和链接添加到系统中，实际网络正在不断发展。在这里，我们分析了不断发展的网络的可控性，并提出了更改驱动程序节点的一般规则。我们进一步将规则应用到可控性约束条件下解决网络扩充问题。这些发现填补了我们对网络可控性的理解的空白，并揭示了实际系统的可控性。
EpiMob：进行流行病控制的全市人员流动限制的交互式可视化分析
原文标题： EpiMob: Interactive Visual Analytics of Citywide Human Mobility Restrictions for Epidemic Control
地址： http://arxiv.org/abs/2007.03180
作者： Chuang Yang (1), Zhiwen Zhang (1), Zipei Fan (1 and 2), Renhe Jiang (1 and 2), Quanjun Chen (1 and 2), Xuan Song (1 and 2), Ryosuke Shibasaki (1 and 2) ((1) Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo, (2) SUSTech-UTokyo Joint Research Center on Super Smart City, Southern University of Science and Technology)
摘要： 自2020年1月下旬以来，冠状病毒疾病（COVID-19）的爆发已席卷了180多个国家和地区。作为全球应急响应，各国政府已采取各种措施并实施了政策，例如自我检疫，旅行限制，家庭和区域封锁，以控制这种流行病的迅速蔓延。这些对策的共同意图是限制人类的行动能力，因为COVID-19是一种高度传染性疾病，会通过人与人之间的传播传播。医学专家和政策制定者表示，迫切需要借助大数据和信息技术来有效评估人为限制政策的效果。因此，在这项研究中，我们基于大量的人类流动性数据和城市POI数据，设计了一个名为EpiMob（流行性流动性）的交互式视觉分析系统。该系统根据某些限制政策或政策组合（例如，区域封锁，远程通勤，检查）的实施，以交互方式模拟人员流动性和受感染人数的变化。用户可以方便地为不同的移动性限制策略指定空间和时间范围，并动态显示反映不同策略下感染情况的结果，并可以灵活地进行比较。我们完成了对日本最大的都会区（即大东京地区）的多个案例研究，并与领域专家进行了访谈，以证明我们的系统可以通过测量和比较不同的人口流动限制政策对流行病控制的效果来提供说明性见解。
基于时间的SEIRD反应扩散系统对COVID-19的动力学推导
原文标题： Kinetic derivation of a time-dependent SEIRD reaction-diffusion system for COVID-19
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10644
作者： Mohamed Zagour
摘要： 在本文中，我们提出了一种针对COVID-19大流行的时变易感性-传染性死亡-死后反应扩散系统，并从动力学模型中对其进行了研究。该推导是通过在个体的微观尺度上进行的数学描述获得的。我们的方法基于微观宏分解，从而导致动力学模型的等效公式化，该模型将微观方程与宏观方程耦合在一起。我们开发了一种数值渐近保存方案来解决动力学模型。所提出的方法通过各种数值测试得到了验证，其中特别关注了针对实际大流行的摩洛哥局势。
策略规避中心性度量
原文标题： Strategic Evasion of Centrality Measures
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10648
作者： Marcin Waniek, Jan Woźnica, Kai Zhou, Yevgeniy Vorobeychik, Talal Rahwan, Tomasz Michalak
摘要： 社会网络分析的最基本工具之一是中心性度量，它量化了网络中每个节点的重要性。这种中心性分析通常忽略了网络可能被故意操纵以误导分析的可能性。为理解决这个问题，最近的一项研究试图理解社会网络的成员如何重新连接其中的连接，以避免被确定为该网络的领导者。但是，该研究基于以下假设：网络分析器-搜索者-忽略了逃避者的任何逃避尝试。在本文中，我们通过将寻找者和逃避者建模为贝叶斯Stackelberg博弈中的战略参与者来放松这一假设。在这种情况下，我们研究了各种优化问题的复杂性，并在不同的假设下分析了博弈的均衡性，从而得出了文献中的第一个结论，即寻求者应使用哪种中心来最大化发现战略性逃避者的机会。
在EMB3Rs平台下自由化区域供热网络的市场设计
原文标题： Liberalized market designs for district heating networks under the EMB3Rs platform
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10727
作者： António Faria, Tiago Soares, Zenaida Mourão, José Maria Cunha
摘要： 在创新的商业模式的支持下，热泵的最新发展正在推动多个行业在未来的城市区域供热和制冷网络中发挥积极作用。例如，超级市场和数据中心一直在评估废热的再利用，以作为区域供热网络的额外来源，这将抵消对热泵的额外投资。这种创新的商业模式要求彻底取消区域供热市场的管制，以允许工业供热生产者在区域供热网络中提供余热，作为补充来源。这项工作提出了创新的市场设计在区域供热网络中的应用，灵感来自电力部门的新实践。更准确地说，通过比较集中式和分散式市场建议来解决集合和市场设计问题。北欧区域供热网络的一个说明性案例用于评估每个市场设计的性能，以及不同的供热商通过参与市场可获得的潜在收益。这项工作的重要结论是，拟议的市场设计与新趋势相吻合，鼓励在区域供热网络中纳入新的余热回收参与者。
同质网络中2SIH2R谣言传播模型的传播动力学
原文标题： Spreading dynamics of a 2SIH2R, rumor spreading model in the homogeneous network
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10731
作者： Yan Wang, Feng Qing, Jian-Ping Chai, Ye-Peng Ni
摘要： 在互联网飞速发展的时代，信息传播的门槛越来越低。在大多数时候，谣言作为一种特殊的信息，对社会有害。一旦谣言出现，事实就会随之而来。考虑到谣言和真理在现实中像光明与黑暗一样相互竞争，本文研究了一种在称为2SIH2R的同构网络中的谣言传播模型，其中同时存在着传播者1（传播谣言的人）和传播者2（散布真相的人）。在该模型中，我们引入了可分辨的机制和对抗机制来量化人们的认知能力水平以及谣言与真相之间的竞争。通过均质场方程，稳态分析和在封闭且同质的生成网络中的数值模拟，可以得出一些重要结果：谣言的可识别率越高，谣言的影响越小；谣言的对抗程度越强，谣言的影响力就越小；网络平均程度越高，谣言的影响力越大，持续时间越短。模型和仿真结果为揭示和控制谣言的传播提供了定量参考。
可信的Twitter用户的行为分析
原文标题： A Behavioural Analysis of Credulous Twitter Users
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10782
作者： Alessandro Balestrucci, Rocco De Nicola, Marinella Petrocchi, Catia Trubiani
摘要： 借助Twitter和Facebook等平台，人们可以知道原本可以保持沉默的事实和事件。但是，社交媒体在针对特定人群时也大大促进了偏见和虚假新闻的迅速传播。我们已经看到了如何使用称为机器人的自动帐户来传播虚假信息。我们以Twitter为基准，调查所谓的“可信”用户的行为态度，即遵循许多机器人的真实帐户。利用我们以前的工作，在有监督的学习成功地应用于挑剔的用户的情况下，我们通过详细的功能分析来改进分类任务，并提供证据证明简单轻便的功能对于检测此类用户至关重要。此外，我们研究了不信任用户和不信任用户与机器人进行交互的方式的差异，并发现不信任用户往往会放大机器人发布的内容，并认为他们的检测有助于获取有关垃圾邮件内容传播的有用信息，宣传，并且通常很少或根本没有可靠的信息。
飞机延误的统计特征
原文标题： Statistical Characterization of Airplane Delays
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10789
作者： Evangelos Mitsokapas, Benjamin Schäfer, Rosemary Harris, Christian Beck
摘要： 航空业对于全球互联经济至关重要。客户对航空公司和机场绩效的满意度在很大程度上受到航班延误的影响。但是，应该如何用每个机场和航空公司的数千个航班来量化延迟呢？在这里，我们对2018年至2020年英国多个机场的到达延误进行了统计分析。我们建立了一个程序，比较航空公司和机场之间的平均延误和极端事件，确定了大延误的幂律衰减。此外，我们注意到在COVID-19大流行期间飞机延误统计数据发生了急剧变化。最后，我们发现延迟是通过简单分布的叠加来描述的，从而导致了超统计。
具有时间置信度的Max-Plus意见动态
原文标题： Max-Plus Opinion Dynamics With Temporal Confidence
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10805
作者： Daniel Feinstein, Ebrahim Patel
摘要： 通常在以人为基础的互动中，信息的时间层次的存在在社区内的传播和舆论动态中起着重要的作用。例如，在个人主体一级，最近获取的信息可能会在决策过程中产生更大的影响。为了促进对此效果的进一步探索，我们引入了一种用于建模时间异步意见更新的有效方法，其中更新的时间取决于从邻居接收的传入意见状态的时间。该框架允许通过滞后向量引入信息到达时间滞后。这些信息用于根据主体商收到的信息与后续意见更新之间的延迟来加权主体商收到的信息的相关性。时间动力学（即信息传输的时间）由称为最大加代数的基础代数结构控制。我们使用改良的Hegselmann-Krause模型调查在max-plus体制下产生的连续意见动态，用基于观点之间距离的传统置信区间替换为基于主体收到信息的新近性的区间。
在图中传播和防御感染
原文标题： Spread and defend infection in graphs
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10814
作者： Arya Tanmay Gupta
摘要： 感染的传播，传染性，模因，情感，信息和其他各种可传播的对象已在几本著作中进行了讨论。尤其在静态图表上讨论了燃烧和消防。燃烧模拟整个图中“火”蔓延的概念（加上，每个时间步长燃烧一个未燃烧的节点），图灭火通过将消防员放在火中尚未燃烧的节点上来模拟节点的防御被散布（由一个火源开始）。本文在图类上研究消防和燃烧的组合，图类是含时图的变体（泛化）。可以从网络“外部”感染节点。我们提出了升级（未燃烧节点，类似于消防）和修复（受感染节点）的概念。概率性地选择了被烧毁，防火或修复的节点。因此，每个时间步中都会感染，升级和修复可变数量的节点。在本文介绍的模型中，燃烧和消防同时进行，我们引入了这样一种系统，使社区能够研究感染传播的概念和彼此升级/修复的概念。我们研究这些过程的图类是含时图类的一种变体，其中在每个时间步上，概率地进行通信（如果在该时间步中存在边）。另外，节点可以“用完”，因此可以从网络中删除，新的健康节点可以添加到网络中。这类图使具有高复杂性的系统能够被仿真和研究。
集体战略凝聚：当嫉妒分裂社会时
原文标题： Collective strategy condensation: When envy splits societies
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10824
作者： Claudius Gros
摘要： 除其他社会外，人类社会还具有三个构成特征。 （A）关于工作和社会地位的选择，在其相关的货币和非货币收益方面有所不同。 （B）当个人与他人竞争同一选择权时，竞争导致收益减少。 （C）人们关心自己相对于他人的表现。后者的特质，即将自己的成功与他人的成功进行比较的倾向，使自己表示嫉妒。结果表明，（A）-（C）的组合导致自发的阶级分层。当嫉妒变得重要时，主体的社会就会内生地分为两个社会阶层，即上层阶级和下层阶级。提出了纳什均衡的一个基本的参考博弈特征的全面分析。类分离是由于低级主体策略的凝结，它们发挥了相同的混合策略。遵循个人主义的纯粹策略，上层阶级的主体人不会凝聚。模型和结果大小一致，可以容纳任意数量的主体和选项。大量的数值模拟证实了分析结果。讨论了相互作用的受限经典粒子的类比。
天文学：天体物理学，多样性，流动性
原文标题： ASTROMOVES: Astrophysics, Diversity, Mobility
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10826
作者： Jarita Holbrook
摘要： 美国天文学/天体物理学界共同创建了一份十年报告，该报告总结了赠款资金的优先事项，观测台和仪器的优先事项以及社区的成就和社区目标，例如增加妇女人数和代表性不足人群的人数。在《 2010年美国国家科学院天文学十年制调查》（国家研究委员会，2010年）中，建议必须频繁搬家，这是一种职业上的必需品，对于想要组建家庭的人们（尤其是影响妇女的人们）来说没有吸引力。无论是在欧洲还是其他地方，作为博士后，天体物理学家将每两到三年迁居一次，直到他们获得永久性职位或完全离开研究为止。天体物理学家确实认为在国外工作对他们的职业是重要和积极的（Parenti，2002年）。然而，人们发现，同等级别的男性不必花很多时间在国外来发展自己的职业（Fohlmeister＆Helling，2012）。言外之意，女性需要在国外工作更长的时间或在国外拥有更多职位，才能获得与男性相同的地位。居住在英国的天体物理学家更喜欢在其原籍国工作，但由于工作条件恶劣或难以为其配偶找到工作，许多人没有这样做（Fohlmeister＆Helling，2014）。总之，活动性和移动性对于天体物理学的职业是必不可少的，对女性而言则更为必要，但是天体物理学家不希望为保持研究生涯而频繁地移动。为了收集有关这些问题的更多数据，并将讨论范围扩大到男性/女性以外，以包括性别多样化以及其他形式的多样性，我设计了一项由玛丽·居里个人奖学金资助的ASTROMOVES项目。尽管由于COVID-19的影响而放慢了速度，但已经进行了几次采访，并将介绍一些初步结果。
网络分辨率对风能和太阳能份额较高的电力系统模型的强大影响
原文标题： The strong effect of network resolution on electricity system models with high shares of wind and solar
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10859
作者： Martha Maria Frysztacki, Jonas Hörsch, Veit Hagenmeyer, Tom Brown
摘要： 能源系统建模者通常会根据国家等行政边界为其模型选择较低的空间分辨率，从而简化了数据收集并减少了计算时间。但是，空间分辨率低会导致风力和太阳能发电的投资决策不理想。忽略区域内的电网瓶颈往往会低估系统成本，而在同一资源类别中组合具有不同风能和太阳能容量因素的位置往往会高估成本。我们利用新可用的高分辨率数据集和计算技术的进步，在具有高可再生能源份额的欧洲电力系统容量扩展模型中研究了这两种竞争效应。我们改变了节点的数量，在基于国家和同步区域边界的37节点模型与基于变电站位置的512节点模型之间进行插值。如果我们专注于可再生资源分辨率的影响，而忽略了网络限制，我们会发现，更高的分辨率可以使风能和太阳能容量集中在具有更好容量因子的站点上的最佳解决方案，与之相比，可将系统成本降低多达10.5％。低分辨率模型。这导致了从海上风电向陆上风电投资的巨大转变。但是，如果我们通过提高网络分辨率来引入电网瓶颈，则成本将增加多达19％，因为发电量必须更多地在容量因素较差的站点上本地采购。在网格扩展受到限制（例如，本地接受程度较低）的情况下，这些影响最为明显。我们证明了允许网格扩展可以减轻低网格分辨率的某些影响，并将总体成本降低约15％。
对COVID-19大流行引发的隐私问题的深入综述
原文标题： An In-depth Review of Privacy Concerns Raised by the COVID-19 Pandemic
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10868
作者： Jiaqi Wang
摘要： COVID-19极大地改变了我们的生活，工作和与人的互动。随着越来越多的在线活动，人们很容易受到隐私威胁的威胁。在本文中，我们探索了用户如何在社交媒体上自我披露以及这些行为引起的隐私关注。根据最近的新闻，技术和研究，我们指出了由COVID-19大流行引起的三种日益增加的隐私威胁。之后，我们提供了与COVID大流行相关的潜在隐私问题的系统分析。此外，我们提出了有关在线用户自我披露和隐私问题的一系列研究方向，以用于将来的工作以及可能的解决方案。
中段人行横道行人间隙接受行为的概率模型
原文标题： A probabilistic model for pedestrian gap acceptance behavior at uncontrolled midblock crosswalks
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10903
作者： Ali Mansour Khaki, Amin Mohammadnazar
摘要： 每年在交通事故中丧生的人中有大量是指行人。这些事故大多数发生在行人要通过街道时。行人过街最危险的区域之一是中路人行横道。这些区域通常不受控制，没有人行横道的分隔阶段。因此，利用行人之间的空隙通常是行人过马路的唯一机会。这项研究旨在调查影响中段人行横道人行间隙接受的有效因素。在这方面，考虑了多个变量，例如个人，环境和交通变量，并通过拍摄位置提取了它们的相关数据。从视频图像中，使用logit回归模型对其进行分析，并对其行为进行分析。在提取行人过马路的数据后，将其建模为行人间隙接受的概率函数。结果表明，冲突流量，车辆之间的时间间隔以及面对车辆时驾驶员的屈服是影响行人行为的最重要的有效因素。另一个是，车辆的速度和类型不会影响行人拒绝或接受差距的决定。结果还表明，行人的年龄和性别等个人特征与行人差距的接受程度没有显著关系。
治疗社区内的社会网络概念化和层次化运作
原文标题： Social Network Conceptualization and Operationalization of Hierarchy Within Therapeutic Communities
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10972
作者： Benjamin W. Campbell, Keith Warren
摘要： 在美国，用于药物滥用障碍恢复的治疗共同体（TC）治疗模型在很大程度上取决于以下假设：同伴充当指导者，确认符合治疗模型规范的行为，并纠正与那些规范相反的行为。尽管它是TC模型的基础，但几乎没有做任何工作来清楚地概念化和操作该层次结构。在本手稿中，我们填补了文献中的空白，提出了TC上下文中层次结构的新颖概念，并附有来自社会网络分析领域的补充度量图。有了这个用于理解和研究TC层次结构的新框架，我们可以提出并严格回答以前未审查的新问题。
告诉我你的朋友是谁：使用内容共享行为进行新闻源准确性检测
原文标题： Tell Me Who Your Friends Are: Using Content Sharing Behavior for News Source Veracity Detection
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10973
作者： Maurício Gruppi, Benjamin D. Horne, Sibel Adalı
摘要： 停止恶意传播和产生虚假和误导性新闻已成为研究人员的重中之重。由于这种流行，已经引入了许多用于检测低质量信息的自动化方法。这些方法大多数都使用了文章级别的功能（例如其写作风格）来检测准确性。尽管已经证明编写样式模型在实验室环境中可以很好地工作，但是存在普遍性和鲁棒性的问题。在本文中，我们开始通过提出一种新颖而强大的新闻准确性检测模型来解决这些问题，该模型使用被公式化为网络的新闻源的内容共享行为。我们使用基于深度漫游的方法来表示这些内容共享网络（CSN），用于嵌入图，该图说明了网络空间和文章文本空间中的相似性。我们表明，最先进的写作风格和CSN功能在预测时会犯各种错误，这意味着它们在分类任务中均扮演着不同的角色。此外，我们表明，添加CSN功能可以提高书写样式模型的准确性，使用随机森林时，准确性可以提高14％。同样，我们证明了手工制作的商品级功能和CSN功能的组合对于概念漂移具有鲁棒性，在10个月的时间范围内始终表现良好。
易感性传染恢复（SIR）模型下的词汇排序中心以区分复杂网络中节点的传播能力
原文标题： Lexical Sorting Centrality to Distinguish Spreading Abilities of Nodes in Complex Networks under the Susceptible-Infectious-Recovered (SIR) Model
地址： http://arxiv.org/abs/2101.10975
作者： Aybike Simsek
摘要： 复杂网络中的流行病建模已成为最近的最新主题之一。易感感染恢复（SIR）模型及其变体通常用于流行病建模。流行病建模中的一个重要问题是确定网络中节点的扩展能力。因此，例如，可以在早期检测到。在这项研究中，我们开发了一种称为词法排序中心度（LSC）的中心度度量，该度量可以区分节点的扩展能力。使用为节点计算的其他集中度度量，LSC以类似于字母顺序的方式对节点进行排序。我们使用SIR对六个数据集进行了仿真，以评估LSC的性能，并将LSC与度中心（DC），特征向量中心（EC），亲密中心（CC），中间中心（BC）和引力中心（GC）进行了比较。实验结果表明，LSC能够更准确，更果断，更快地区分节点的扩展能力。
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