- 同时相关性和多样性：一种新的推荐推理方法;
- 阿根廷银行间货币市场的网络拓扑;
- 反应式监管：一种收集反讽数据的新方法;
- 基于共享网络的分解方法求解大规模多模校车路径问题;
- 放宽对社会网络的共同信念;
- 说服遇到AI：社会工程对策设计的伦理考虑;
- Twitter上COVID-19的（不实）信息生态系统：党派关系如何促进阴谋叙事在德语Twitter上的传播;
- 医保区块链应用的GDPR合规性;
- Tie-Decay网络上的传染病流行阈值;
- 基于“空间囚徒困境”的“不停学习”规则的动态愿望;
- 基于模型评估流行病风险的方法;
- 超越COVID-19：网络科学和可持续退出策略;
- 当前COVID-19大流行动态的通用描述;
- 大流行城市的可持续开放街道规划;
- COVID-19的建筑物通风和其他缓解措施：以2020年冬季为重点;
同时相关性和多样性：一种新的推荐推理方法
原文标题： Simultaneous Relevance and Diversity: A New Recommendation Inference Approach
地址： http://arxiv.org/abs/2009.12969
作者： Yifang Liu, Zhentao Xu, Qiyuan An, Yang Yi, Yanzhi Wang, Trevor Hastie
摘要： 相关性和多样性对于推荐系统的成功都很重要，因为它们可以帮助用户从大量项目中发现紧凑的候选集，这些候选集不仅有趣，而且具有探索性。挑战在于，关联性和多样性通常是常规推荐系统中两个相互竞争的目标，这需要在开发和探索之间进行经典的权衡。传统上，更高的多样性通常意味着牺牲相关性，反之亦然。我们提出了一种新的方法，异构推理，它通过引入从负到正的CF推理新方法扩展了通用协作过滤（CF）。异构推理实现了不同的相关性，在一个推荐模型中，相关性和多样性作为两个协作目标相互支持，并且推荐多样性是相关性推理过程的固有结果。得益于其简洁性和灵活性，我们的方法适用于各种复杂级别的各种推荐方案/用例。我们对公共数据集和现实世界生产数据的分析和实验表明，我们的方法在相关性和多样性方面同时优于现有方法。
阿根廷银行间货币市场的网络拓扑
原文标题： Network topology of the Argentine interbank money market
地址： http://arxiv.org/abs/2009.13009
作者： Federico Forte
摘要： 本文提供了阿根廷银行间货币市场的第一个经验网络分析。应用图论研究其主要拓扑特征，着重于2003年至2017年结算的无抵押隔夜贷款。网络是银行的节点，它们之间的操作代表着联系，与同类随机图相比，网络低密度，互惠性更高，平均距离短，其聚类系数仍保持在同等大小的随机网络之上。此外，网络明显是分散的。其结构性指标与经济活动波动和监管变化相关，经历了极大的波动。在收缩期间检测到节点的类似随机行为的迹象。度分布更适合对数正态分布，而不是泊松或幂律。另外，计算了不同的节点中心度度量。已发现，较高的中心度使节点可以比平均市场利率更方便地结算双边利率，并通过回归分析确定了统计上和经济上的重要影响。这些结果构成了系统风险评估的相关输入，并为未来的理论建模和冲击模拟提供了坚实的经验基础，尤其是在金融系统不发达的情况下。
反应式监管：一种收集反讽数据的新方法
原文标题： Reactive Supervision: A New Method for Collecting Sarcasm Data
地址： http://arxiv.org/abs/2009.13080
作者： Boaz Shmueli, Lun-Wei Ku, Soumya Ray
摘要： 讽刺检测是情感计算中的重要任务，需要大量的标记数据。我们介绍了被动监管，这是一种新颖的数据收集方法，它利用在线对话的动态性来克服现有数据收集技术的局限性。我们使用新方法来创建和发布带有讽刺视角标签和新上下文特征的首个大型推文数据集。该数据集有望促进讽刺检测研究。我们的方法可以适应其他情感计算领域，从而开辟了新的研究机会。
基于共享网络的分解方法求解大规模多模校车路径问题
原文标题： Shareability Network Based Decomposition Approach for Solving Large-scale Multi-modal School Bus Routing Problems
地址： http://arxiv.org/abs/2009.13468
作者： Xiaotong Guo, Samitha Samaranayake
摘要： 我们考虑具有多模式概括性的经典校车路线问题（SBRP），在这种情况下，学生受一组校车接送或通过替代运输方式运输。校车通常受到的限制是最大车队规模，到接送点的最大步行距离以及每个学生的最大通勤时间。这是具有共同目的地的车辆路径问题（VRP）的特例。我们基于可共享性网络的现有概念，提出了一种用于解决此问题的分解方法，该概念最近已在动态拼车问题的背景下使用。此外，我们通过引入SBRP和加权集覆盖问题（WSCP）之间的连接来简化问题。为了将该方法扩展到大规模问题实例，我们提出了i）一种基于共享网络的分解方法的节点压缩方法，以及ii）在实践中表现良好的基于启发式的边压缩技术。我们表明，压缩问题导致尺寸减小的整数线性规划（ILP），可以使用现有的ILP求解器有效地解决该问题。在小型，大型和基准网络上的数值实验用于评估我们方法的性能，并将其与现有的大型SBRP解决技术进行比较。
放宽对社会网络的共同信念
原文标题： Relaxing Common Belief for Social Networks
地址： http://arxiv.org/abs/2009.12936
作者： Noah Burrell, Grant Schoenebeck
摘要： 我们提议放宽一种称为派系信念的共同信念，该信念适合用于分析社会网络上的战略协调。我们将展示如何使用此定义来分析一般图上的反抗博弈，包括提供一种有效的算法来表征有关此类博弈的可能平衡的结构性结果。这扩展了先前关于常识和共同信念的工作，而这些工作对于理解社会网络环境中的战略协调与合作过于严格。
说服遇到AI：社会工程对策设计的伦理考虑
原文标题： Persuasion Meets AI: Ethical Considerations for the Design of Social Engineering Countermeasures
地址： http://arxiv.org/abs/2009.12853
作者： Nicolas E. Díaz Ferreyra, Esma Aïmeur, Hicham Hage, Maritta Heisel, Catherine García van Hoogstraten
摘要： 像Facebook或Instagram这样的社交网站（SNS）中的隐私与人们的自我披露决定以及他们预见与众多不同受众共享个人信息的后果的能力密切相关。但是，在线隐私决策通常基于虚假的风险判断，该判断使人们易于向不可信的收件人透露敏感数据并成为社会工程攻击的受害者。人工智能（AI）与说服性机制（如裸露）相结合，是一种在SNS用户之间促进预防性隐私行为的有前途的方法。但是，即使将行为干预与高度个性化结合起来，也可能对人民的主体和自治构成潜在威胁，即使将其应用于社会工程对策的设计中也是如此。本文阐述了推销机制可能会给基于AI的对策的开发带来的伦理挑战，特别是那些针对SNS中不安全的自我披露实践的对策。总体而言，它支持制定个性化的风险意识解决方案，因为i）抵制社会工程的道德方法，以及ii）作为促进反思性隐私决策的有效手段。
Twitter上COVID-19的（不实）信息生态系统：党派关系如何促进阴谋叙事在德语Twitter上的传播
原文标题： COVID-19's (mis)information ecosystem on Twitter: How partisanship boosts the spread of conspiracy narratives on German speaking Twitter
地址： http://arxiv.org/abs/2009.12905
作者： Morteza Shahrezaye, Miriam Meckel, Léa Steinacker, Viktor Suter
摘要： 在2019年末，一个世纪以来最严重的流行病开始在全球蔓延。此后，与所谓的SARS-CoV-2相关的不确定性状态在社交媒体上引发了关于阴谋论的报道，这些阴谋论证涉及到由此产生的疾病COVID-19的起源，传播，医学治疗和疫苗接种。使用社交媒体情报来监视和理解阴谋叙述的泛滥是分析大流行病中错误信息分布的一种方法。我们分析了超过950万条关于COVID-19的德语推文。结果表明，所有这些推文中只有约0.6％涉及阴谋论的叙述。我们还发现，用户的政治取向与内容的数量有关，这有助于传播共谋叙事，这意味着党派传播者有更高的动机参与Twitter上的共谋讨论。最后，我们证明，与其他研究相反，自动帐户不会明显影响德语地区Twitter领域中错误信息的传播。它们仅占我们数据库中所有与阴谋有关的活动的1.31％。
医保区块链应用的GDPR合规性
原文标题： GDPR Compliance for Blockchain Applications in Healthcare
地址： http://arxiv.org/abs/2009.12913
作者： Anton Hasselgren, Paul Kengfai Wan, Margareth Horn, Katina Kralevska, Danilo Gligoroski, Arild Faxvaag
摘要： 当应用于医疗保健用例时，与区块链相关的透明和分散的特征既有吸引力又成问题。由于健康数据高度敏感，因此也受到严格监管以确保患者的隐私。同时，对健康数据和互操作性的需求也很高。除其他目标外，GDPR和HIPAA等监管框架旨在减轻健康数据中侵犯隐私的风险。区块链功能可能会改善互操作性和对健康数据的访问控制，并同时保留甚至增加患者的隐私。区块链应用程序应解决对当前监管框架的合规性，以增加现实世界中的可行性。这项探索性工作表明，在健康领域公开发表的概念证明在一定程度上符合GDRP的要求。区块链开发人员需要做出设计选择以符合GDPR，因为当前尚无可用的区块链平台可以立即显示合规性。
Tie-Decay网络上的传染病流行阈值
原文标题： Epidemic Thresholds of Infectious Diseases on Tie-Decay Networks
地址： http://arxiv.org/abs/2009.12932
作者： Qinyi Chen, Mason A. Porter
摘要： 在网络上的传染病研究中，研究人员计算了流行阈值，以此作为信息手段，有助于预测疾病最终是否会感染大部分人口。网络的结构通常会随时间变化，这从根本上影响了传播过程的动态，进而影响疾病传播的流行阈值。现有的关于时态网络中流行阈值的大多数研究都集中在离散时间的模型上，但是大多数现实世界中的网络系统会随着时间的推移不断发展。在我们的工作中，我们通过研究联系衰变网络上的SIS模型，将对时间的持续依赖性编码为对易感性-易感性-易感性（SIS）过程的流行阈值的评估。我们为在领带衰减网络上传播的SIS疾病隔间模型制定了流行病阈值，并进行了数值实验以验证得出的阈值条件。我们还研究了不同的因素-网络的衰减系数，相互作用的频率以及发生相互作用的底层社会网络的稀疏性-导致阈值条件临界值的减小或增大以及因此有助于或阻碍疾病的传播。因此，我们证明了这些网络的关系衰变特征如何改变疾病传播的结果。
基于“空间囚徒困境”的“不停学习”规则的动态愿望
原文标题： Dynamic aspiration based on Win-Stay-Lose-Learn rule in Spatial Prisoner's Dilemma Gam
地址： http://arxiv.org/abs/2009.12819
作者： Zhenyu Shi, Wei Wei, Xiangnan Feng, Xing Li, Zhiming Zheng
摘要： 囚徒困境博弈是空间演化博弈中最常用的模型，被认为是描绘自私个体之间竞争的范例。近年来，基于抱负的策略更新规则Win-Stay-Lose-Learn已被证明是促进空间囚徒困境博弈中合作的有效模型，这导致抱负得到了很多关注。但是在许多研究中，个人愿望是固定的这一假设与心理学最近的结果不一致。在本文中，根据期望值理论和成就动机理论，我们提出了一种基于Win-Stay-Lose-Learn规则的动态抱负模型，其中个人的抱负受到其回报的启发。研究发现，动态愿望对演化过程有重要影响，不同的初始愿望导致不同的结果，分别称为低愿望下的稳定共存，中等愿望下的依赖共存和高愿望下的缺陷爆炸。此外，对导致合作者存在或叛逃者扩张的局部结构以及策略和期望等不同参数的演变过程进行了深入分析。结果，在不同的演化过程中获得了导致叛逃者扩张和合作者生存的内在结构，这为演化提供了透彻的理解。相对于固定愿望模型，动态愿望对人口演变规律提供了更令人满意的解释，并且可以促进对囚徒困境原理的更深刻理解。
基于模型评估流行病风险的方法
原文标题： A model-based approach to assess epidemic risk
地址： http://arxiv.org/abs/2009.12964
作者： Hugo Dolan, Riccardo Rastelli
摘要： 我们研究了国际航班如何促进流行病向全球的扩散。我们将飞行联系的基础设施网络与人口密度数据集相结合，以得出流动网络，然后定义一个流行病框架来对疾病的传播进行建模。我们的方法将隔室SEIRS模型与图扩散模型结合起来，以刻画人口分布的聚类性。所产生的模型的特征在于，种群传播SEIRS的动力学过程，其感染率的增高或降低取决于个体的活动能力。然后，我们使用模拟来表征和研究各种现实情况，这些情况类似于最近传播的COVID-19。至关重要的是，我们定义了一个可用于设计流行病缓解策略的正式框架：我们基于遗传算法提出了一种优化方法，该方法可用于识别最佳的机场关闭策略，并可用于帮助制定缓解措施的决策及时流行。
超越COVID-19：网络科学和可持续退出策略
原文标题： Beyond COVID-19: Network science and sustainable exit strategies
地址： http://arxiv.org/abs/2009.12968
作者： James Bell, Ginestra Bianconi, David Butler, Jon Crowcroft, Paul C.W Davies, Chris Hicks, Hyunju Kim, Istvan Z. Kiss, Francesco Di Lauro, Carsten Maple, Ayan Paul, Mikhail Prokopenko, Philip Tee, Sara I. Walker
摘要： 在5月的 28 ^ th 和 29 ^ th 上，由ASU的Beyond Center和Moogsoft Inc.举办了一次为期两天的研讨会，旨在将对网络科学和流行病学试图为应对COVID-19大流行提供信息，以制定公共政策。流行病的核心是在网络上动态发展的过程，并且是网络科学中的关键研究领域。在研讨会期间，对主题的状态进行了广泛的调查。我们在本文中总结了该主题的一系列观点，以及作者认为可以找到未来研究的丰硕领域的地方。
当前COVID-19大流行动态的通用描述
原文标题： A universal generic description of the dynamics of the current COVID-19 pandemic
地址： http://arxiv.org/abs/2007.02715
作者： Heinrich Stolz, Dirk Semkat, Peter Grünwald
摘要： 正在进行中的COVID-19大流行正在挑战社会的每个方面。从科学的角度来看，首要任务是预测大流行的动态，使政府能够分配适当的资源和应对措施，并与事后的预测相比较来衡量这些措施的成功。绝大多数的流行病模型都基于具有大量拟合参数的广泛模型，因此可以对世界上每个热点进行单独描述。如果不是不可能的话，这会使预测和比较麻烦。我们在这里提出了一种不同的方法，即随着时间的流逝而远离描述，而是选择封闭区域中的感染人数总数作为自变量。分析一些热点数据，我们得出动力学的经验公式，该公式仅取决于三个变量。最终的感染数量与一个称为缓解因子的适合参数严格相关，而缓解因子又主要取决于封闭人群。尽管描述很简单，但该描述适用于我们分析过的大约50个国家/地区中的每个国家，可以分开流行的不同浪潮，为政府措施的整体实用性提供了一个价值指标，并显示了流行病何时结束。我们的模型对未发现的病例具有鲁棒性，并允许所有国家（尤其是资源较少的国家）合理预测本国大流行的结果。
大流行城市的可持续开放街道规划
原文标题： Planning for sustainable Open Streets in pandemic cities
地址： http://arxiv.org/abs/2009.12548
作者： Daniel Rhoads, Albert Solé-Ribalta, Marta C. González, Javier Borge-Holthoefer
摘要： 大流行之后，学术界仍未解决城市人行道不足以适应社会距离的问题。除了孤立的工作（从人行道拓宽到无车通行的开放街道）以外，还需要城市采取大规模和定量的策略来应对COVID-19在使用公共空间时带来的挑战。主要障碍是全球普遍缺乏关于人行道基础设施的公开数据，因此市政府尚未从将城市人行道视为网络的复杂系统方法中受益。在这里，我们利用来自三大洲十个城市的人行道几何形状，首先分析人行道和路基的几何形状，发现城市最常表现出公共空间的傲慢分布：相对于行人而言，不平衡且不公平。然后，我们将这些几何形状连接起来，以建立人行道网络-与人行道网络相邻，但不能与之相提并论，因此在城市科学中非常有用。在不干预的情况下，我们应用渗流理论来研究城市的人行道基础设施是否能够承受街道上强加的大流行性社会隔离。导致人行道网络崩溃（通常宽度小于3米）时，需要采取谨慎的策略，并考虑到城市人行道和道路网络之间的相互依赖关系，因为对行人进行的任何改善都会以汽车运输为代价。在取得显著成功的同时，我们提出了一种共享努力的启发式方法，该方法可延迟人行道的连通性故障，同时保留道路网络的功能。
COVID-19的建筑物通风和其他缓解措施：以2020年冬季为重点
原文标题： The ventilation of buildings and other mitigating measures for COVID-19: a focus on winter 2020
地址： http://arxiv.org/abs/2009.12781
作者： RAMP Task 7 Members (The Royal Society 'Rapid Assistance for Modelling the Pandemic (RAMP)' project. Task 7: Environmental and aerosol transmission)
摘要： 本报告回顾了在室内传播COVID-19的知识，回顾了缓解措施，并考虑了对2020年冬季的影响。
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