- 社会网络的自私创造;
- 通过可视化使用情况数据指导整个软件生态系统的开发工作;
- I-GCN：利用影响力机制的鲁棒图卷积网络;
- 配对视图无监督图表示学习;
- 大规模物联网网络的可观察性和可控制性：通过链路添加减少不匹配节点的数量;
- 符号有向复杂网络中的模体动力学;
- 问题质量如何驱动社区问题解答站点中的Web性能;
- COVID-19基本再生数的空间变异：系统综述;
- 体育数据中基于PageRank的排名方法的局限性;
- 复杂网络上的交互发现过程;
- 表征西班牙Covid-19第一波期间Twitter用户的行为;
- 对以下问题的评论和更正：存在越来越大的协议压力的舆论动态;
社会网络的自私创造
原文标题： Selfish Creation of Social Networks
地址： http://arxiv.org/abs/2012.06203
作者： Davide Bilò, Tobias Friedrich, Pascal Lenzner, Stefanie Lowski, Anna Melnichenko
摘要： 在过去的二十年中，理解现实世界的网络一直是一项核心研究工作。从博弈理论的角度来看，网络创建博弈是一种有前途的方法。在这些博弈中，与网络中的节点相对应的自私主体会战略性地决定形成哪些链接以优化其中心性。引入和分析了许多版本，但都不适合建模社会网络的演变。在现实世界的社会网络中，联系通常是由普通朋友的推荐或一系列此类推荐建立的。因此，与连接一个完整的陌生人相比，建立和维持与朋友的朋友的联系要容易得多。这就解释了现实社会网络中的高度聚类，即大量三角形。我们提出并分析了受现实世界社会网络启发的网络创建模型。在我们的模型中，通过两个端点的双边同意来形成边，并且建立和维护边的成本与建立连接之前端点的距离成比例。我们提供了通用成本函数的结果，该函数基本上仅是端点距离内的凸函数，而没有各自的边。对于这类广泛的成本函数，我们提供了平衡网络的许多结构特性，并证明了（几乎）直径，无政府状态价格和稳定性价格的严格界限。此外，作为概念验证，我们通过实验表明，我们模型创建的均衡网络确实紧密地模仿了现实世界中的社会网络。我们观察到似乎遵循幂律，高聚类和小直径的度数分布。可以将其视为朝着博弈理论的网络创建模型迈出的有希望的第一步，该模型可以预测具有所有核心真实世界属性的网络。
通过可视化使用情况数据指导整个软件生态系统的开发工作
原文标题： Guiding Development Work Across a Software Ecosystem by Visualizing Usage Data
地址： http://arxiv.org/abs/2012.05987
作者： Christopher Bogart, James Howison, James Herbsleb
摘要： 软件越来越以生态系统的形式生产，这些生态系统是由分布式社区维护的相互依赖的组件的集合。这些生态系统只是网络组织，而不是市场，因此通常缺乏有关软件使用方式及其影响的价格形式的可行信号。我们引入了一个名为“科学软件网络地图”的工具，该工具可以收集和显示针对软件生态系统参与者的需求量身定制的摘要使用情况数据。我们在六个使用R语言的科学软件生态系统中与生产者和管理员进行了上下文关联的演练。我们发现，它们致力于最大程度地提高多样性而不是使用数量，并最大程度地降低协调成本。我们还发现，汇总使用情况数据对于向资助机构证明生态系统工作的合理性是有用的。并且我们发现了各种更细粒度的使用需求，这些需求将有助于添加或维护功能。
I-GCN：利用影响力机制的鲁棒图卷积网络
原文标题： I-GCN: Robust Graph Convolutional Network via Influence Mechanism
地址： http://arxiv.org/abs/2012.06110
作者： Haoxi Zhan, Xiaobing Pei
摘要： 图的深度学习模型，尤其是图卷积网络（GCN），在半监督节点分类任务中取得了卓越的性能。但是，最近的研究表明，GCN遭受对抗性干扰。这种对抗性攻击的脆弱性在应用于安全关键型应用程序时会大大降低GCN的稳定性。各种研究已经讨论了防御方法，例如预处理，注意机制和对抗训练。虽然在扰动速率低时能够获得理想的性能，但是这些方法仍然容易受到高扰动速率的影响。同时，当节点特征不可见时，某些防御算法的性能也较差。因此，在本文中，我们提出了一种称为影响机制的新机制，该机制能够显著增强GCN的鲁棒性。影响机制将每个节点的影响分为两部分：内向的影响（试图保持其自身的特征）和外向的影响（对其他节点施加影响）。利用影响机制，我们提出了影响GCN（I-GCN）模型。广泛的实验表明，在防御非目标攻击时，我们提出的模型比最新方法能够达到更高的准确率。
配对视图无监督图表示学习
原文标题： Pair-view Unsupervised Graph Representation Learning
地址： http://arxiv.org/abs/2012.06113
作者： You Li, Binli Luo, Ning Gui
摘要： 低维图嵌入已被证明在大型图的各种下游任务中非常有用，例如与链接有关的内容推荐和节点分类任务等。大多数现有的嵌入方法都将节点作为信息聚合的基本单位，例如节点感知字段在GNN或随机游走的上下文节点中。这种节点视图引起的主要缺点是缺乏对表达节点之间的复合关系的支持，这导致在嵌入过程中丢失了一定程度的图信息。为此，本文提出了PairE（配对嵌入）解决方案，该解决方案使用比“节点”更高级别的单元“ pair”作为图嵌入的核心。因此，设计了一种多自监督自动编码器来完成两个前置任务，以重构各个对及其周围上下文的特征分布。 PairE具有三个主要优点：1）信息丰富，嵌入到节点视图之外能够保留图的更多信息； 2）简单的说，PairE提供的解决方案省时，存储高效并且需要较少的超参数； 3）高度的适应性，通过引入翻译器运算符将对嵌入映射到节点嵌入，PairE可以有效地用于基于链接和基于节点的图分析。实验结果表明，PairE在所有四个下游任务中始终优于基线状态，尤其是在链路预测和多标签节点分类任务中具有显著优势。
大规模物联网网络的可观察性和可控制性：通过链路添加减少不匹配节点的数量
原文标题： On the Observability and Controllability of Large-Scale IoT Networks: Reducing Number of Unmatched Nodes via Link Addition
地址： http://arxiv.org/abs/2012.06198
作者： Mohammadreza Doostmohammadian, Hamid R. Rabiee
摘要： 在本文中，我们从可观察性和可控性方面研究了大型网络。特别是，我们比较了两种主要的无标度（SF）网络中不匹配节点的数量：Barab 'a si-Albert（BA）模型和Holme-Kim（HK）模型。在理论和仿真的基础上对这两个模型进行比较，讨论了聚类系数与不匹配节点数之间的可能关系。在这个方向上，我们提出了一种新的算法，通过链接添加来减少不匹配节点的数量。结果非常重要，因为可以减少不匹配节点的数量，从而减少IoT网络中嵌入式传感器/执行器的数量。这可以显著降低大型系统中控制设备或监视成本。
符号有向复杂网络中的模体动力学
原文标题： Motif Dynamics in Signed Directional Complex Networks
地址： http://arxiv.org/abs/2012.06255
作者： Youngjai Park, Mi Jin Lee, Seung-Woo Son
摘要： 复杂的网络会随着时间的流逝而发展并改变其结构。特别地，那些网络中的链接既具有符号又具有方向性。为了理解它们的结构原理，我们对网络主题进行了测量，考虑到这两个链接属性，网络主题的形式比随机网络中出现的形式要多得多。我们提出主题动力学，这是一项研究主题数量变化的研究，并将主题动力学应用于开放的演化网络模型和经验数据。我们确认，非环状基序比环状结构基序与系统大小的相关性更大。此外，主题动态可以使我们深入理解大学新生之间的友谊。
问题质量如何驱动社区问题解答站点中的Web性能
原文标题： How question quality drives Web performance in community question answering sites
地址： http://arxiv.org/abs/2012.06263
作者： Alyssa Shuang Sha, Yingnan Shi, Armin Haller
摘要： 用户每天在社区问题解答网站上发布数百万个问题。这些问题的质量会严重影响站点用户的满意度，从而影响站点的流量。我们从最大的CQA网站之一收集了15个与质量相关的功能，并从该网站的综合浏览量数据中估算了相应时间序列的影响程度。通过使用灰色关联分析，我们对那些问题的质量特征进行排名，并在页面的视图编号上估计这些因素的相对强度。我们的结果表明，问题质量的特征对网络性能有重大影响。我们生成了功能的排名列表，发现数字受欢迎程度和文字功能比提问者相关功能和提问难度更能推动页面访问量。讨论了研究结果对Web增长和未来研究的意义。
COVID-19基本再生数的空间变异：系统综述
原文标题： Spatial variation in the basic reproduction number of COVID-19: A systematic review
地址： http://arxiv.org/abs/2012.06301
作者： Renate Thiede, Nada Abdelatif, Inger Fabris-Rotelli, Raeesa Manjoo-Docrat, Jennifer Holloway, Charl Janse van Rensburg, Pravesh Debba, Nontembeko Dudeni-Tlhone, Zaid Kimmie, Alize le Roux
摘要： 目标：COVID-19的基本繁殖数量（R0）的估算因国家/地区而异。本文旨在描述全球COVID-19爆发的前六个月中R0的空间变异性，并探讨在国家和地区层面上影响R0估计值的社会因素。方法：我们搜索了2020年1月至2020年6月的PubMed，LitCOVID和WHO COVID-19数据库。其中包括经过同行评审的英语论文，提供了R0估计值。对于每个研究，都提取了估算值，研究中的国家和出版月份。 R0值的中位数是根据每个国家/地区计算的，中位数和方差是按地区计算的。对于每个估计为R0的国家，都从外部来源获得了人类发展指数（HDI），可持续流动指数（SMI），中位年龄，人口密度和发展状况。结果：总共81项研究被纳入分析。这些研究提供了至少一个R0的估计值，并提供了足够的方法来解释如何计算该值。 R0的值介于0.48和14.8之间，如果排除异常值，则介于0.48和6.7之间。结论：本系统综述提供了对全球COVID-19基本繁殖数量估计的全面概述，并强调了R0的空间异质性。在较发达国家和人口老龄化或可持续流动性更高的国家，其价值更高。人口密度较高的国家的R0估计值较低。在大多数地区，随着更多估计的出现，R0的变化最初在降低和稳定之前达到峰值。
体育数据中基于PageRank的排名方法的局限性
原文标题： Limits of PageRank-based ranking methods in sports data
地址： http://arxiv.org/abs/2012.06366
作者： Yuhao Zhou, Ruijie Wang, Yi-Cheng Zhang, An Zeng, Matúš Medo
摘要： 虽然PageRank已广泛用于对体育比赛参与者（团队或个人）进行排名，但从未明确证明它比简单的排名方法具有优势。我们使用来自18个主要联赛的运动成绩来校准合成运动成绩的最新模型。然后，将模型数据用于评估在受控设置中PageRank的排名性能。我们发现，只有在玩完所有博弈的一小部分之后，PageRank的获胜次数才超过基准排名。数据的随机性增加，例如结果的固有随机性或主队的优势，进一步减小了PageRank优势的范围。我们提出了一个新的PageRank变体，该变体在所有评估的设置中均优于PageRank，但对数据随机性的敏感性有所提高。通过评估真实数据的排名算法可以证实我们的主要发现。我们的工作证明了使用新颖的度量标准和算法而不考虑其适用性限制的危险。
复杂网络上的交互发现过程
原文标题： Interacting discovery processes on complex networks
地址： http://arxiv.org/abs/2012.06369
作者： Iacopo Iacopini, Gabriele Di Bona, Enrico Ubaldi, Vittorio Loreto, Vito Latora
摘要： 创新是人类进步的动力。最近的模型很好地再现了动态，在不断扩大的机会空间中，新颖性的发现可能触发新的动态，但忽略了社会互动的影响。在这里，我们着眼于集体探索的机制，并提出了一个模型，在该模型中，代表不同探索者的许多骨灰盒通过社会网络的链接进行耦合，并利用来自他们的联系的机会。我们研究了不同的网络结构，无论是从分析角度还是从数值上都表明，探索者的发现速度取决于其在社会网络中的中心地位。我们的模型揭示了社会结构在发现过程中所扮演的角色。
表征西班牙Covid-19第一波期间Twitter用户的行为
原文标题： Characterizing Twitter users behaviour during the Spanish Covid-19 first wave
地址： http://arxiv.org/abs/2012.06550
作者： Bernat Esquirol, Luce Prignano, Albert Díaz-Guilera, Emanuele Cozzo
摘要： 人们使用在线社交媒体来理解危机事件。像Covid-19爆发一样的大流行危机是一个复杂的事件，涉及许多时间尺度上的社会生活的许多方面。我们着眼于西班牙的Twittersphere，描述了Covid-19第一波不同阶段用户的行为行为。通过对西班牙Twittersphere用户时间轴样本进行逐步分段回归分析和贝叶斯切换点分析，我们观察到西班牙普通Twitter Twitter用户和新闻工作者在3月9日至14日之间的推文活动突然突然相对增加，这与控制措施相吻合区域和州级当局宣布的措施。相反，政客遵循制度议程确定的完全内生的动力。
对以下问题的评论和更正：存在越来越大的协议压力的舆论动态
原文标题： A Comment on and Correction to: Opinion dynamics in the presence of increasing agreement pressure
地址： http://arxiv.org/abs/2012.05985
作者： Christopher Griffin
摘要： 我们确定了[J. Semonsen等。存在越来越大的协议压力时的意见动态。 IEEE Trans。网络。，49（4）：1270-1278，2018]。我们通过用Banach不动点定理的新颖变体替换给定参考中的引理5来解决反例，它解释了参考中的数值结果以及本说明中的反例，并提供了充分的条件在同伴压力不断增加的系统中达成共识。这项工作与使用Semonsen等人的证明技术的其他论文有关。并假设新的充分条件确定其索赔的准确性。
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