- 来自中国武汉的出租车GPS数据实证验证网络学习;
- 非线性+网络：2020年展望;
- 生成含有间接边的动态接触图;
- 协同训练节点对分类改进了节点分类：一种新的普适图神经网络训练框架;
- 城市和网络空间的交互隔离;
- 基于网络的格兰诺维特社会触发点阈值模型的微观基础;
- 受限玻尔兹曼随机块模型：属性网络生成模型;
- 产生对象随机序列的语境层次图模型，及其在音乐播放列表的应用;
- 使用社区发现进行考虑可再生能源变异性的电力系统网络汇总;
- 气候变化的系统性生长常数：从1780年的起始点，到二战后的主要加速;
- 超越社会分裂：社会组成多样性下文化多样性和结构连通性的共存是可能的;
- GRASS：利用可扩展的谱扰动分析进行谱稀疏化;
- 建立猪的移动网络，以及非洲猪瘟病毒有效的缓解策略分析;
来自中国武汉的出租车GPS数据实证验证网络学习
原文标题： Empirical validation of network learning with taxi GPS data from Wuhan, China
地址： http://arxiv.org/abs/1911.03779
作者： Susan Jia Xu, Qian Xie, Joseph Y. J. Chow, Xintao Liu
摘要： 在以前的研究，统计学方法廉价开发利用的主体人只有几组，以监视运输网络的性能，而无需预测的人口流动。目前的研究证实了利用来自武汉市，中国的出租车GPS探测器数据这种“多剂逆优化”方法。使用受控的2062链路的网络环境和不同的GPS数据处理算法，在线监视环境是使用真实数据在4小时的时间内模拟。结果表明，仅使用样品从一个OD对，所述多剂逆优化方法可以学习网络参数，使得预测的行进时间与所观察到的旅行时间0.23的相关性。通过增加从只有两个OD对监控，相关进一步提高到0.56。
非线性+网络：2020年展望
原文标题： Nonlinearity + Networks: A 2020 Vision
地址： http://arxiv.org/abs/1911.03805
作者： Mason A. Porter
摘要： 我简要地考察几种有趣的话题在网络和非线性。我想强调的一些方法和思路，包括一些个人利益，我预计在未来几年是特别重要的。这些主题包括颞网络（其中实体和/或它们之间的相互作用的时间变化），在网络上随机和确定性动力过程，自适应网络（其中一个网络上的动态过程被连接到网络结构的动态），和网络结构和动态，其中包括“高阶”相互作用（其中涉及在网络中三个或更多个实体）。我画的例子从各种情形，包括传染动力学，看来模型，波浪，和耦合振子。
生成含有间接边的动态接触图
原文标题： Generating dynamic contact graphs with indirect links
地址： http://arxiv.org/abs/1911.03811
作者： Md Shahzamal, Raja Jurdak, Bernard Mans, Frank De Hoog, Dean Paini
摘要： 图表模型被广泛用于研究联系网络扩散过程。最近的数据驱动的研究强调了间接联系，其中当两个节点访问在不同的时间（SPDT）相同的地方，在确定网络结构和扩散动力学相互作用是可能的意义。然而，如何产生一个为建立扩散间接联系的动态图还是个未解的挑战。在这里，我们提出了一个动态接触图模型，可用于直接和间接的联系产生接触网络。我们的模型引入了节点的多个并发活动副本捕捉间接传输链路的概念。的SPDT图模型建立在活动驱动的随时间变化的网络建模为使用简单的统计分布生成动态接触网络。这种模式具有采用最大似然估计方法，一个大的城市规模的实证数据集。最后，该模型的性能是通过分析捕获经验图表中观察到的网络属性使用社会网络应用程序的位置更新被构造和模拟SPDT扩散过程的能力进行评价。我们的研究结果表明，相对于当前图模型只包括直接的联系，我们与间接联系图模型匹配经验的网络性能和扩散动力学更加紧密。
协同训练节点对分类改进了节点分类：一种新的普适图神经网络训练框架
原文标题： Improving Node Classification by Co-training Node Pair Classification: A Novel Training Framework for General Graph Neural Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1911.03904
作者： Deli Chen, Xiaoqian Liu, Yankai Lin, Peng Li, Jie Zhou, Qi Su, Xu Sun
摘要： 半监督学习是图节点分类一种广泛使用的培训框架。但是，也有在现有这个学习法的两个问题：（1）原始图拓扑可以不与节点分类任务被完美地对齐; （2）在训练集中监管信息尚未被充分利用。为了解决这两个问题，我们设计了一个新的任务：节点对分类，协助培训GNN车型为目标节点分类任务。我们进一步提出了名为自适应协同训练一个新的培训框架，共同培养节点归类和图拓扑结构的优化后的节点对分类。对四个有代表性的车型GNN广泛的实验结果表明，我们提出的培训框架显著优于跨越三个基准图数据集基线的方法。
城市和网络空间的交互隔离
原文标题： Segregated interactions in urban and online spaces
地址： http://arxiv.org/abs/1911.04027
作者： Xiaowen Dong, Alfredo J. Morales, Eaman Jahani, Esteban Moro, Bruno Lepri, Burcin Bozkaya, Carlos Sarraute, Yaneer Bar-Yam, Alex Pentland
摘要： 城乡收入隔离是一种普遍的现象，在全球范围内挑战社会。在隔离经典的研究主要集中在居民区，而不是对社会的行为和交互模式的地理分布。在这项研究中，我们通过观察信用卡交易分析经济和社会的相互隔离和数以千计的个人微博中提到的三个不同文化大都市地区。我们发现，隔离互动相对于地理隔离的预期的效果在这两个购物活动和在线通信进行放大。此外，我们发现在社会经济地位的差异偏析增加，但是不对称的，即，从较贫穷到富裕的社区交互量是不是反过来大得多。我们的研究结果提供新的见解与显著社会，政治和经济影响人类交往行为分离的理解。
基于网络的格兰诺维特社会触发点阈值模型的微观基础
原文标题： A network-based microfoundation of Granovetter's threshold model for social tipping
地址： http://arxiv.org/abs/1911.04126
作者： Marc Wiedermann, E. Keith Smith, Jobst Heitzig, Jonathan F. Donges
摘要： 社会出发点，其中少数人触发更广泛的人群参与集体行动，已被认为是解决当今全球性挑战的一个重要方面。在这里，我们提炼的集体行为格兰诺维特的广泛认同理论阈值模型为，到目前为止，已经阻碍了此类应用的了解社会引爆过程和解决问题的数字建模工具。基于真实世界的观察和社会运动理论，我们人口群体为特定的或潜在的参与者，这样 - 相对于其原来的表述 - 模型预测行事的个人的不平凡的最终股份。然后，我们使用网络级联模型来解释和分析得出，以前推测广阔的阈值分布出现如果个人成为通过社会交往活跃。因此，通过直观的参数和低维细化我们的模式是适应解释，其中相同的过程社会引爆脱颖而出，鞍结分岔和滞后的集体行为参与的可能性。
受限玻尔兹曼随机块模型：属性网络生成模型
原文标题： Restricted Boltzmann Stochastic Block Model: A Generative Model for Networks with Attributes
地址： http://arxiv.org/abs/1911.04172
作者： Shubham Gupta, Ambedkar Dukkipati, Rui M. Castro
摘要： 在大多数实际环境中的网络索引的数据不仅包括有关存在/不存在的链接的描述，而是也属性和有关节点和/或链路的信息。随机块模型的成功的基础上（SBM），我们提出了以节点属性的网络SBM的一个简单但功能强大的泛化。在标准SBM潜在社区成员矩阵的行是从多项采样。在RB-SBM，我们提出的模型，这些行是从受限玻尔兹曼机（RBM）采样该车型在所观察的属性和潜在社区成员的联合分布。这种模式具有简单，同时结合连接和属性信息的优势，它有极少数的调整参数。此外，我们表明，推论可以在线性时间内高效地完成，它可以自然地扩展以适应，例如，重叠社区。我们证明我们的模型的多个模拟和真实世界的网络性能与节点的属性，我们获得社会检测任务的国家的最先进的成果。
产生对象随机序列的语境层次图模型，及其在音乐播放列表的应用
原文标题： A Contextual Hierarchical Graph Model for Generating Random Sequences of Objects with Application to Music Playlists
地址： http://arxiv.org/abs/1911.04273
作者： Igor de Oliveira Nunes, Gabriel Matos Cardoso Leite, Daniel Ratton Figueiredo
摘要： 建议在大型多媒体流服务的权利内容是受到很多关注，在过去十年的一个重要和具有挑战性的问题。成功推荐的一个关键成分是一种有效的相似性两个对象和模型，充分利用当前环境约束的建议与度量。这项工作提出了一种用于随机对象生成一个模型，引入了两个关键新颖要素：（1）基于在给定的对象序列的对象之间的距离，即还用于测量与所述对象相关联的元数据之间的相似性的相似性度量，如艺术家和流派; （ii）用不同的图分层图表模型中的每个具有不同的元数据相关联。甲在被耦合和同步听写随机生成对象的每一个曲线图偏置随机游走，利用当前上下文来约束随机性。该模型是从物体的顺序，不需要外部参数或调谐完全参数化。该模型适用于大型的音乐数据集超过100万的播放列表生成层次三层（流派，艺术家，曲目）。结果表明其对两名基线模型生成实际满播放列表的优势。
使用社区发现进行考虑可再生能源变异性的电力系统网络汇总
原文标题： Community Detection for Power Systems Network Aggregation Considering Renewable Variability
地址： http://arxiv.org/abs/1911.04279
作者： Raphael Araujo Sampaio, Gerson Couto Oliveira, Luiz Carlos da Costa Jr., Joaquim Dias Garcia
摘要： 可变可再生能源的普及率越来越高（VRE）带来了电力系统规划和运行显著的挑战。这些高度可变的源通常分布在网格中;因此，传输瓶颈的详细表示是基本近似于传输网络上与VRE资源调度的影响。短期内提前一天的调度的细粒度时间尺度，考虑到网络的限制，也必须为中期规划研究，与VRE的高可变性组合带来了需要代表随机优化模型这些不确定性同时，考虑到传输系统。这些要求强加一个计算负担，解决了规划和运作模式。我们提出了基于社区的检测来聚合网络表示，能够保存在多个VRE场景的区位边际价格（LMP）的差异，并描述一个真实世界的运作规划研究的方法。考虑集合的网络的最佳预期成本的解决方案与全网表示来比较。双方表示包埋在操作模式依靠随机双重动态规划（SDDP）来处理在多级问题的随机变量。
气候变化的系统性生长常数：从1780年的起始点，到二战后的主要加速
原文标题： The systemic growth constants of climate change: From its origin in 1780 to its major post-WWII acceleration
地址： http://arxiv.org/abs/1911.04340
作者： Jessie Lydia Henshaw
摘要： 最近的长期增长常数的发现，大气中二氧化碳的积累，通过两种方式确定，使得在1780〜约会气候变化的开始和突出其近期内的模拟方法。在这里，我们表明，在CO2 PPM突然移位前述波状变化，以指数，移动对称地围绕1.48％/年，直到WWII的生长常数，和暂停上升到大约从1960年的2.0％的较高恒定生长恒定悬停后/年。这种长期的全球环境变化的稳定状态表明全球自组织的稳定状态之间的转换。模拟曲线拟合突出加速度的当前的稳定状态的方法进行测试，这表明的1.89℃的2040土温度上升的IPCC基线以上。一个非常简短的下列什么大气中的二氧化碳全身不断增长意味着和应对它的模型策略的讨论。
超越社会分裂：社会组成多样性下文化多样性和结构连通性的共存是可能的
原文标题： Beyond Social Fragmentation: Coexistence of Cultural Diversity and Structural Connectivity Is Possible with Social Constituent Diversity
地址： http://arxiv.org/abs/1911.04381
作者： Hiroki Sayama, Junichi Yamanoi
摘要： 造成扩大成员之间的分歧社会分裂最近已成为一个高度相关的问题，我们的现代社会。使用自适应网络框架社会分裂的理论模型已被提出并在早期文献中，这是众所周知的任一收敛到均匀，公连接的网络或者片段成许多断开子网络与不同的状态的影响。在这里，我们介绍了社会成员之间的行为属性的多样性，并研究其对社会网络演变的影响。我们调查，使用联网的基于主体的仿真模型，如何在各个组成成分文化包容，文化之邦变化率，并且边的权重变化率进行了系统的多元化产生的网络状态和拓扑结构会受到影响。结果表明，文化包容的多样性有最直接的效果，以保持社会的高度内的文化多样性，并同时降低了社会网络，这是以前没有在早期文献报道的平均最短路径长度。其他行为属性的多样性也对社会网络的最终状态的影响，具有一定的非线性相互作用。我们的研究结果表明，具有社会中的文化公差等级的广泛分布可以帮助促进文化多样性和结构连接的共存。
GRASS：利用可扩展的谱扰动分析进行谱稀疏化
原文标题： GRASS: Spectral Sparsification Leveraging Scalable Spectral Perturbation Analysis
地址： http://arxiv.org/abs/1911.04382
作者： Zhuo Feng
摘要： 谱图稀疏旨在发现超疏子图，其拉普拉斯矩阵能够很好地近似原始拉普拉斯特征向量。近年来，谱技术稀疏已经深入研究了加快各种数字和图相关应用。现有近乎线性时间谱稀疏化方法的第一提取物低拉伸从原始图生成树以形成sparsifier的骨架，然后恢复谱临界离树边的小部分，以生成树到显著提高近似质量。但是，目前尚不清楚离树边有多少应该被回收实现sparsifier内的所需的谱相似的水平。由最近的曲线图的信号处理技术的启发，提出了一种相似感知谱图稀疏化框架，利用高效的谱关断树边嵌入和滤波方案来构造具有保证的谱相似（相对条件数）电平的谱sparsifiers。迭代图表致密化方案也被引入，以促进高度病态问题截止树边的高效和有效的过滤。该方法已经使用各种频繁的研究在许多机器学习和数据挖掘应用相关的VLSI CAD，有限元分析公共领域稀疏矩阵集合，以及社会网络和数据网络获得的曲线图的验证。例如，对于40000000个未知和1.8亿非零元素的稀疏矩阵SDD可以使用单个CPU核心在两分钟内与约6GB存储器来解决（1E-3的精度水平）。
建立猪的移动网络，以及非洲猪瘟病毒有效的缓解策略分析
原文标题： Generation of swine movement network and analysis of efficient mitigation strategies for African swine fever virus
地址： http://arxiv.org/abs/1911.04447
作者： Tanvir Ferdousi, Sifat Afroj Moon, Adrian Self, Caterina Scoglio
摘要： 动物移动网络是了解和含农产品加工业传染病的传播至关重要。由于其保密性，为美国移动数据猪农业人口是不容易获得。因此，我们建议生成从在公共领域可用的有限的数据这样的网络的方法。作为一个潜在的毁灭性的候选人，我们我们产生的网络中模拟非洲猪瘟病毒（ASFV）的传播和分析网络结构如何影响疾病的传播。我们发现，高度的农场经营（即市场）在疾病的传播中发挥关键作用。我们还发现，高度的基础有针对性的隔离和假设接种疫苗相比其他基于中心性 - 减缓战略疾病控制更加有效。将所生成的网络可以使用更多的数据每当更多的运动数据将可进行更稳健的通过验证。
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