- 大规模物联网网络上的大规模数据共享和交易的最优双边市场机制设计;
- 维持发酵：社会网络上的舆论控制;
- 反集束总线和本地单向Kuramoto振子的稳定性;
- 根据奖励积分系统评判橄榄球队的努力：理论与实证分析;
- Katz指数的快速计算方法，用于高效处理链路预测查询;
- 主动学习几何块模型;
- 学术界特权、权力和领导力的动力系统描述：识别优异学术包容性社区的障碍和路径;
大规模物联网网络上的大规模数据共享和交易的最优双边市场机制设计
原文标题： Optimal Two-Sided Market Mechanism Design for Large-Scale Data Sharing and Trading in Massive IoT Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1912.06229
作者： Tao Zhang, Quanyan Zhu
摘要： 物联网（IOT）的发展产生包含了系统操作和商业机会的宝贵知识数据的显著量。由于该数据是物联网数据的所有者，数据的接入需要从数据所有者的许可，这给上升到了物联网数据共享一个潜在的市场机会和贸易为两个数据创造经济价值和市场机会业主和消费者的青睐。在这项工作中，我们利用最优机制设计理论，制定有关数据交易在大规模物联网的网络垄断匹配的平台。该机制是由一对匹配和支付规则对市场的每一侧的优化下的福利最大化和利润最大化的方案的收益。我们表征最优机制下的福利和利润最大化的一类门槛匹配规则，并研究了三种匹配的行为，包括：分离，底池，和顶级池。我们使用HealthyGo作为个案研究来说明最佳阈值匹配规则，并证实了分析结果。
维持发酵：社会网络上的舆论控制
原文标题： Maintaining Ferment: On Opinion Control Over Social Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1912.06343
作者： Mohak Goyal, Nikhil Karamchandani, Debasish Chatterjee, D. Manjunath
摘要： 我们认为，外部输入的设计，实现了控制上的意见，由标量来表示目标，在社会网络。该意见动力学遵循离散时间弗里德金 - 约翰森模式的变体。我们首先考虑在有限的时间间隔（T0，T）两个最小成本最优控制问题：（1）TF，其中在所有节点意见应该超过一个给定的电平;和（2）GF其中意见矢量的标量函数应超过给定的水平。对于这两个问题，我们首先提供一个Pontryagin极大值原理（PMP）指定的控制节点时，基于控制功能。然后，我们发现，这两个问题表现出的收费公路属性，其中两个控制功能和状态向量留接近其均衡的时间很大一部分。然后，这个属性用于选择最佳的设置控制节点。然后，我们考虑第三个系统，MF，这是一种成本约束的最优控制问题，我们在最大化（T0，T）的意见向量的标量函数的最小值。我们提供了一个数值算法来推导使用非光滑PMP基础的技术这个问题的控制功能。广泛的数值研究说明了三种模式，控制技术和相应的结果。
反集束总线和本地单向Kuramoto振子的稳定性
原文标题： Stability of anti-bunched buses and local unidirectional Kuramoto oscillators
地址： http://arxiv.org/abs/1912.06470
作者： Lock Yue Chew, Vee-Liem Saw, Yi En Ian Pang
摘要： 由我们的最近的是涉及总线聚束作为相位振荡器的同步的现象工作的启发，我们构建如下本地单向耦合的类似相互作用机制仓本振荡器的模型。在总线回路系统中，我们可以引入一个没有登机政策蹬力，实现了稳定的形式交错（反成束）的状态。对于仓本振荡器，事实证明，可以存在这样的稳定的抗聚束状态（没有任何额外的蹬力）如果振荡器的数量是至少五个。总线回路系统和本地单向藏本振导致对总线回路系统如何能够保持交错的洞察力之间的对应关系。
根据奖励积分系统评判橄榄球队的努力：理论与实证分析
原文标题： Effort of rugby teams according to the bonus point system: a theoretical and empirical analysis
地址： http://arxiv.org/abs/1912.06499
作者： Federico Fioravanti, Fernando Delbianco, Alejandro Neme, Fernando Tohmé
摘要： 用比赛的一个简单的博弈，理论模型，我们比较下，在世界各地的比赛用三种不同的单点系统由橄榄球队施加的作用力。正在审议的评分系统是NB，+4和3+。我们国家的三点系统，静态和动态下的博弈模式。在所有这些模型，我们发现，+系统排名第一，+ 4的第二和第三NB。我们需要运行下的三个评分系统从匹配数据的实证分析。这些统计分析的结果证实了我们的理论结论。
Katz指数的快速计算方法，用于高效处理链路预测查询
原文标题： Fast Computation of Katz Index for Efficient Processing of Link Prediction Queries
地址： http://arxiv.org/abs/1912.06525
作者： Mustafa Coskun, Abdelkader Baggag, Mehmet Koyuturk
摘要： 网络接近计算是在各种数据挖掘应用，包括链路预测和协同过滤的最常见的操作中。网络邻近的常见量度是卡茨指数，这已被证明是表现最佳的基于路径的链路预测算法中。有了非常大的网络数据库的出现，这种接近的计算变得查询处理的这些数据库中的一个重要组成部分。因此，显著努力已经致力于开发算法对于给定的一对节点之间或查询节点和网络中每个其他节点之间卡茨指数的有效计算。在这里，我们提出LRC-卡茨，基于索引和低阶校正加快卡茨指数型网络近似查询算法。利用各种非常大的现实世界的网络，我们表明，LRC-卡茨优于现有的最快方法，共轭梯度，适用范围广的参数值。我们还表明，这种加速在卡茨指数的计算可以用来大幅度提高非常大的网络链接处理预测查询的效率。通过这一观察的推动下，我们建议利用了在实际应用中遇到的网络的模块化新的链路预测算法。我们对链路预测问题表明，我们的模块化算法基于显著实验结果优于国家的最先进的链路预测Katz法。
主动学习几何块模型
原文标题： Active learning in the geometric block model
地址： http://arxiv.org/abs/1912.06570
作者： Eli Chien, Antonia Maria Tulino, Jaime Llorca
摘要： 几何块模型是随机图最近提出的生成模型，它能够捕捉到的许多社区检测问题固有的几何性质，与流行的随机块模型相比，提供切实可行的社会结构更准确的表征。 Galhotra等。最近提议在被证明是接近最优的几何块模型无监督社区发现基序计数算法。他们还为表征该算法可以实现精确复原模型参数的制度。在这项工作中，我们开始主动学习的几何块体模型的研究。也就是说，我们感兴趣的是正好回收随机图的以下在任意的模型参数的几何模块结构中的群落结构，通过可能查询选择节点的有限数量的标签的问题。我们提出，有两个不同的标签查询政策相结合的主题计数的想法两个主动学习算法。我们的主要贡献是表明采样节点（在节点的总数量的子线性）的难以察觉的小部分的标签是足以实现在其下的状态的最先进的无监督方法失败的制度精确恢复。我们验证了我们的算法通过对真实和合成数据集数值模拟的卓越性能。
学术界特权、权力和领导力的动力系统描述：识别优异学术包容性社区的障碍和路径
原文标题： A Dynamical Systems Description of Privilege, Power and Leadership in Academia: identifying barriers and paths to inclusive communities of excellent scholarship
地址： http://arxiv.org/abs/1912.06605
作者： Kathryn V Johnston (Columbia University and Center for Computational Astrophysics, Flatiron Institute)
摘要： 随着人们对高等教育的多元化发展，高校都在努力提供包容的环境，有利于培育的这些差异的存在自由探究的精神。在极端情况下，多元化的价值是受到攻击的几个，声音学者利用公共论坛质疑特定受众群体的先天智力。纵观我的职业生涯作为一个天文学家，从研究生，通过教授系主任，我亲眼目睹了这些斗争。独家文化导致该机构的所有成员尚未挖掘的潜力形式失去的机会 - 一样的学生，行政人员和教师。如何稳步迈向包容是阻碍知识本身的进步的未解决的问题。作为每一位科学家都知道，问题的定义是解决问题的一个基本特征。本文拟从社会和行为科学发展的冲突动力系统描述的见解，提出了一个模型，捕捉令人费解的，互动的挑战，在这个问题扼杀进步。这种复杂的说明解释专属文化的持久性和快速或简单修复的不足。这也激励的长期和多方面的办法解决方案的必要性。这是我们的院系认识到在这两个问题和解决方案的复杂性，以及在应对这些棘手的动力坚持下去义不容辞的责任。这是我们的管理部门提供支持这些任务的一致的结构义不容辞的责任。它义不容辞的责任我们的所有成员 - 学生管理和教师 - 要弄清和回应这些努力。
声明：Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有，由本人进行翻译整理，未经同意请勿随意转载。本系列在微信公众号“网络科学研究速递”（微信号netsci）和个人博客 https://www.complexly.cn （提供RSS订阅）进行同步更新。个性化论文阅读与推荐请访问 https://arxiv.complexly.cn 平台。
网友评论