Arxiv网络科学论文摘要13篇(2020-12-23)

时间:2022-06-19 01:46 作者:leyu乐鱼体育登录入口
本文摘要:基于网络动力学的学术协作网络懦弱性研究;多状态噪声q-voter模型中的不一连相变:淬灭与退火紊乱;影响者和巨型组件:针对社会感染性属性的隐私掩护的基本难度;您最好当心:美国COVID-19海浪动力学与疫苗接种计谋;降低洪水风险的角度下庞大网络中的毛病分析;感染性热点之间的空间滋扰;COVID-19对都会规模交通和宁静的影响:底特律的早期履历;轻推小我私家和禁令对客观平等与效率之间取舍的影响;经济资源有限的系统中的盛行病驱动瓦解。

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基于网络动力学的学术协作网络懦弱性研究;多状态噪声q-voter模型中的不一连相变:淬灭与退火紊乱;影响者和巨型组件:针对社会感染性属性的隐私掩护的基本难度;您最好当心:美国COVID-19海浪动力学与疫苗接种计谋;降低洪水风险的角度下庞大网络中的毛病分析;感染性热点之间的空间滋扰;COVID-19对都会规模交通和宁静的影响:底特律的早期履历;轻推小我私家和禁令对客观平等与效率之间取舍的影响;经济资源有限的系统中的盛行病驱动瓦解。II;COVID-19情绪监测作为增加对生长中地域疾病暴发的防范的工具;最大模块度和最佳的议会规模;COVID-19大盛行中疫苗公正分配的挑战;Facebook在2016年俄罗斯努力措施运动中的到场度;基于网络动力学的学术协作网络懦弱性研究原文标题: A Vulnerability Study on Academic Collaboration Networks Based on Network Dynamics地址: http://arxiv.org/abs/2012.11699作者: Asier Gutiérrez-Fandiño, Jordi Armengol-Estapé, Marta Villegas摘要: 在同一机构事情的研究人员将其电子邮件用作主要的交流工具。电子邮件可以是研究机构最有结果的攻击前言之一,因为它们还包罗对所有帐户的会见权,因此也可以会见所有私人信息。

我们提出了一种凭据宁静研究机构的通信网络举行分析的方法。我们首先获得了机构的通信网络以及一种分析可能违反收集的电子邮件的方法。

我们下载了4个差别研究中心的网络,其中三个来自西班牙,另一个来自葡萄牙。然后,我们对易感袒露-熏染-恢复(SEIR)庞大网络动力学模型举行了仿真,以分析网络的毛病。

凌驾一半的节点存在一个以上的宁静毛病,我们的仿真效果讲明,凌驾90%的网络节点易受攻击。此方法可用于增强研究中心的宁静性,而且可以使电子邮件帐户的使用具有宁静意识。

它还可能在通信宁静方面开发新的研究领域。最后,我们证明,由于保密原因,我们用于获取通信网络的资源不应提供我们能够收集的信息。多状态噪声q-voter模型中的不一连相变:淬灭与退火紊乱原文标题: Discontinuous phase transitions in the multi-state noisy q-voter model: quenched vs. annealed disorder地址: http://arxiv.org/abs/2012.11725作者: Bartłomiej Nowak, Bartosz Stoń, Katarzyna Sznajd-Weron摘要: 我们引入了一个嘈杂的非线性qq-voter模型的广义版本,其中选民可以处于 s ge 2 状态之一。就像原始二进制 q -voter模型(对应于 s = 2 )一样,每次更新时,只有所有 q 邻人都切合条件,随机选择的选民才气切合其 q 随机选择的邻人(复制其状态)在相同的状态。

另外,投票者可以接纳随机选择的状态来独立行动,这会给系统带来杂乱。我们思量两种类型的疾病:(1)退火,这意味着每个投票者可以独立地以 p 的概率行事,而增补概率 1-p 切合其他人的行为;(2)被淬灭,这意味着有一个小数的永久独立的所有选民中的p ,其余为信奉宗教者。

我们通过蒙特卡洛模拟分析和分析完整图上的模型。我们讲明,对于状态数为 s> 2 的模型,任何 q> 1 都显示不一连的相变,这与具有二元看法的模型相反,在二进制模型中,仅对于 q> 5 才视察到不一连的相变。此外,与 s = 2 的情况差别,对于 s> 2 ,不一连的相变在淬火无序状态下得以生存,只管它们不如在退火状态下尖锐。影响者和巨型组件:针对社会感染性属性的隐私掩护的基本难度原文标题: Influencers and the Giant Component: the Fundamental Hardness in Privacy Protection for Socially Contagious Attributes地址: http://arxiv.org/abs/2012.11877作者: Aria Rezaei, Jie Gao, Anand D. Sarwate摘要: 已知相关的存在使隐私掩护越发难题。

我们在小我私家网络上观察了具有社会感染性的属性的隐私,其中每个拥有该属性的小我私家都可能影响其他许多人接纳该属性。我们讲明,对于遵循独立级联模型的感染,存在一个受熏染节点的庞大毗连组件,其中包罗恒定比例的所有从同一组源吸收感染的所有节点。我们进一步讲明,如果我们想获得可接受水平的激活用户的预计,则很难隐藏这个庞大的毗连组件的存在。

而且,拥有此知识的对手可以对许多个体以体面的概率预测真实状态(“运动”或“非运动”),而与所使用的隐私(滋扰)机制无关。作为案例研究,我们讲明Wasserstein机制是专门为相关数据设计的最先进的隐私机制,在我们的情况中,其计数预计会引入数量级为 Omega(n)的噪声。在独立级联模型下,我们为两类随机网络提供了理论保证:鄂尔多斯人意图和中鲁幂律图。实验讲明,熏染节点的庞大毗连组件可以而且确实泛起在现实世界的网络中,而且简朴的推理攻击就可以展现大部门节点的状态。

您最好当心:美国COVID-19海浪动力学与疫苗接种计谋原文标题: You better watch out: US COVID-19 wave dynamics versus vaccination strategy地址: http://arxiv.org/abs/2012.12004作者: Giacomo Cacciapaglia, Corentin Cot, Anna Sigridur Islind, María Óskarsdóttir, Francesco Sannino摘要: 我们接纳盛行病重归化组织(eRG)框架来明白,复制和预测COVID-19大盛行在美国的扩散。美国差别地理区域的人员流动是通过开放源代码的航行数据以及每个区域的社交距离影响建模的。

我们分析了疫苗接种计谋对美国当前大盛行趋势的影响。我们视察到正在举行的疫苗接种运动不会影响当前的大盛行浪潮,因此仍然必须接纳严格的社会隔离措施。为了停止当前和接下来的浪潮,我们的效果无可争议地讲明,仅接种疫苗是不够的,需要严格的社会隔离措施,直到获得足够的免疫力。

我们的效果对于美国乐成的疫苗接种计谋至关重要。降低洪水风险的角度下庞大网络中的毛病分析原文标题: Vulnerability analysis in Complex Networks under a Flood Risk Reduction point of view地址: http://arxiv.org/abs/2012.12029作者: Leonardo B. L. Santos, Tanishq Garg, Aurelienne A. S. Jorge, Luciana R. Londe, Regina T. Reani, Roberta B. Bacelar, Igor M. Sokolov摘要: 运输网络对自然灾害的懦弱性的丈量和绘图是全球关注的主题,尤其是由于气候变化,以及可连续生长议程。

在洪水期间,运输网络的某些要素可能会受到影响,从而导致人员伤亡并损坏车辆,街道/门路和其他物流服务,有时会带来严重的经济影响。思量与网络类型关键基础架构相关的一种类型的毛病:拓扑毛病,网络科学方法可以提供有价值的看法。

与元素相关的拓扑懦弱性指数界说为由于删除了与该元素相关的一组边而导致的网络平均效率的降低。我们提供了巴西圣卡塔琳娜州公路的拓扑懦弱性指数分析,并思量了该指数以及易受都会洪灾和山体滑坡影响的区域,制作了一张舆图。联合了危害和懦弱性的风险知识是预警系统的第一大支柱,对于淘汰灾害风险议程中的运输部门利益相关者而言,它是重要的工具。

感染性热点之间的空间滋扰原文标题: Spatial interference between infectious hotspots地址: http://arxiv.org/abs/2012.12077作者: Johannes Dieplinger, Sauro Succi摘要: 我们讨论了两个感染性热点之间的空间滋扰对个体之间的移动性(风速)及其相对感染水平的影响。只要上游热点的感染性低于下游热点,则提高风速会导致下游热点的熏染峰单调淘汰。一旦上游热点的感染性比下游热点高峻约两倍到五倍之间,就会泛起最佳风速,从而在下游热点中获得局部最小峰值强度,以及一个局部最大值,凌驾该最大值,风的有益效果恢复。

由于这种非单调趋势使人遐想到非理想流体的状态方程,因此我们将上述现象称为盛行病凝聚。当上游热点的相对感染性凌驾约莫五分之一时,高于最佳速度的风的有利影响就会完全丧失:任何高于最佳速度的风速都市导致更高的熏染岑岭。还发现,两个热点之间的空间相关性比其倒数距离衰减得慢得多。希望以上发现可以为差别都会和都会群之间的最佳限制政策提供定性线索。

COVID-19对都会规模交通和宁静的影响:底特律的早期履历原文标题: Impact of COVID-19 on City-Scale Transportation and Safety: An Early Experience from Detroit地址: http://arxiv.org/abs/2012.12080作者: Yongtao Yao, Tony G. Geara, Weisong Shi摘要: COVID-19大盛行给美国各地的当地和区域交通网络带来了前所未有的破坏,尤其是底特律汽车城。这主要是由于接纳了迅速的限制性措施,例如在全州规模内举行检疫和封锁下令以限制病毒的流传。这项事情是通太过析来自底特律的5种类型的现实世界数据集而得出的,这些数据集与交通量,逐日情况,天气,社会距离指数以及2019年1月至2020年6月的瓦解相关。

19关于底特律的交通网络使用量(交通量)和宁静性(瓦解),探讨这些差别数据特征之间的潜在关联,并确定每种数据类型(例如交通量数据)是否可能成为确诊病例预测。此外,使用恒久短期影象网络开发了深度学习模型,以预测下一周内已确诊病例的数量。该模型证明晰有希望的预测效果,确定系数(R ^ 2)最高可达0.91。

此外,为了提供确诊病例预测的统计评估方法并量化每种类型数据的预测有效性,提出并分析了六个特征组的预测效果。此外,提出了六项基本视察意见,并提供了佐证和分析依据。

本文的目的是提出一种可以应用,定制,调整和复制的提议方法,用于分析COVID-19对运输网络的影响并使用获得的相似数据集预测预期的COVID-19病例适用于美国或全球其他大都会。轻推小我私家和禁令对客观平等与效率之间取舍的影响原文标题: The effect of nudging personal and injunctive norms on the trade-off between objective equality and efficiency地址: http://arxiv.org/abs/2012.12081作者: Steven J Human, Valerio Capraro摘要: 我们陈诉了三项预注册的研究(总N = 1,799),探讨了在涉及客观平等和效率之间权衡的决议中微调小我私家和禁令的影响。前两项研究提供了证据:(i)推翻小我私家规范与推翻禁令规范具有相似的作用; (ii)当两个规范朝着同一偏向轻推时,则没有累加作用; (iii)当小我私家规范和禁令规范朝相反的偏向移动时,有些人倾向于遵循小我私家规范,而另一些人倾向于遵循禁令。

研究3测试了这两类人(倾向于遵循禁令规范的人们和倾向于遵循小我私家规范的人们)是否映射到阿基诺和里德的道德认同量表的两个子维度。我们找到了这一假说的部门证据:符号化维度较高的人更有可能遵循禁令规范;可是,我们没有发现任何证据讲明内部化水平较高的人更可能遵循小我私家规范。经济资源有限的系统中的盛行病驱动瓦解。

II原文标题: Epidemic-Driven Collapse in a System with Limited Economic Resource. II地址: http://arxiv.org/abs/2012.12113作者: I.S. Gandzha, O.V. Kliushnichenko, S.P. Lukyanets摘要: 我们思量了由盛行病流传引起的社会经济瓦解的可能性。为此,我们开发了一种简朴的类似SIS的模型(易感性-易感性),在受熏染的人口规模与与每个经济主体的平均钱币或收入相关的团体经济资源之间具有负反馈。这种系统中的耦合机制被认为是激活型的,其接纳率受类阿雷尼乌斯定律控制。

在这种情况下,经济资源正式饰演着有效的市场温度的角色,最小的资源消耗水平与活化能有关。这种耦合会导致与热爆炸相反的瓦解效果,因此由于资源有限,这种盛行病最终可能以非零激活能量驱动系统瓦解。

在这种情况下,系统将不再稳定并返回到稳定的盛行前状态或较差的盛行后状态。我们证明,通过外部补助可以部门缓解该系统的瓦解,外部补助意味着从某些外部源不停流入资源,或者通过被解释为负资源的债务。

我们还思量了一个简朴的隔离方案,并讲明它可以导致差别的社会经济效果,详细取决于初始资源(市场温度)和最低资源消耗水平(活化能)。COVID-19情绪监测作为增加对生长中地域疾病暴发的防范的工具原文标题: COVID-19 Emotion Monitoring as a Tool to Increase Preparedness for Disease Outbreaks in Developing Regions地址: http://arxiv.org/abs/2012.12184作者: Santiago Cortes, Juan Muñoz, David Betancur, Mauricio Toro摘要: COVID-19大盛行带来了许多挑战,从医院的事情治理到控制心理康健的影响(例如焦虑或抑郁)。在这项事情中,我们通过开发基于最新自然语言处置惩罚模型的Twitter情绪监控器系统,为以后的问题提供解决方案。

该系统监视都会帐户以及政客和卫生政府Twitter帐户的六种差别情绪。通过匿名使用情绪监控器,卫生政府和私人康健保险公司可以制定战略来解决自杀和临床抑郁症等问题。

为此任务选择的模型是在西班牙语料库(BETO)上经由预训练的来自变压器的双向编码器表现(BERT)。该模型在验证数据集上体现良好。

该系统作为Web应用法式的一部门在线部署,该Web应用法式位于哥伦比亚,用于COVID-19的仿真和数据分析,网址为https://epidemiologia-matematica.org。最大模块度和最佳的议会规模原文标题: Maximal modularity and the optimal size of parliaments地址: http://arxiv.org/abs/2012.12208作者: Luca Gamberi, Yanik-Pascal Förster, Evan Tzanis, Alessia Annibale, Pierpaolo Vivo摘要: 代议制国家的一个重要问题是如何确定给定国家的最佳议会规模。

凭据古老的料想,被称为立方根执法,有一个相当普遍的幂律关系,与指数靠近1/3,选举发生的议会的国家巨细和人口之间。现代欧洲国家的履历数据支持这种普遍性,但与更大的指数一致。在这项事情中,我们使用庞大网络理论中的工具来分析这种有趣的纪律性。

我们将一个国家的人口建模为一个随机网络,该网络是凭据增长模型得出的,其中,每个节点都分配了一个从一组可用的巨细为 D 的样本中选出的选区成员身份。我们通太过析盘算人口的模块性,发现其与选区数量的函数关系是非单调的,其最大值取决于人口规模。最大模块化的尺度使我们能够预测代表人数应作为人口规模的幂律而定,这一发现已通过对现实世界数据的实证分析获得了定性证实。

COVID-19大盛行中疫苗公正分配的挑战原文标题: Challenges of Equitable Vaccine Distribution in the COVID-19 Pandemic地址: http://arxiv.org/abs/2012.12263作者: Joseph Bae, Darshan Gandhi, Jil Kothari, Sheshank Shankar, Jonah Bae, Parth Patwa, Rohan Sukumaran, Sethuraman T. V., Krutika Mishra, Srinidhi Murali, Aishwariya Saxena, Kasia Jakimowicz, Vivek Sharma, Rohan Iyer, Ashley Mehra, Alex Radunsky, Priyanshi Katiyar, Sunaina Anand, Shailesh Advani, Jagjit Dhaliwal, Ramesh Raskar摘要: 随着一些COVID-19候选疫苗即将获得批准用于人类,世界各国政府正在准备疫苗分发和监控的综合尺度,以制止急于推向市场的恒久结果。在这篇早期的文章草稿中,我们确定了疫苗在四个焦点领域的分配面临的挑战-后勤,康健结果,以用户为中心的影响力和相同。分析了这些挑战中的每一个,以分析影响疾病流传,小我私家行为,社会,经济和数据隐私的五个关键结果。

公正分配,疫苗效力,免疫时间,多剂量依从性以及注重隐私的记载生存方面的差异是必须解决的最关键的难题。只管这些挑战中有许多是先前已经确定和计划的,但从全面的角度来看,其中一些尚未获得认可,无法解释人口中特定人群的空前影响。Facebook在2016年俄罗斯努力措施运动中的到场度原文标题: Facebook Ad Engagement in the Russian Active Measures Campaign of 2016地址: http://arxiv.org/abs/2012.11690作者: Mirela Silva, Luiz Giovanini, Juliana Fernandes, Daniela Oliveira, Catia S. Silva摘要: 本文研究了俄罗斯互联网研究机构(IRA)在2015年6月至2017年8月针对2016年美国大选的主动措施虚假信息宣传运动中建立的3,517个Facebook广告。我们的目的是掘客广告到场度(以广告点击次数权衡)与41个与广告元数据,社会语言结构和情感相关的功效之间的关系。

我们的分析包罗三个方面:(i)通过相关性分析明白到场度和特征之间的关系; (ii)找到最相关的特征子集以通过特征选择来预测到场度; (iii)通过主题建模找到最能形貌数据集特征的语义主题。我们发现,广告支出,文字巨细,广告寿命和情感是预测用户对广告到场度的主要功效。另外,努力情绪广告比消极广告更具吸引力,而且社会语言功效(例如,使用与宗教相关的词语)被认为对吸引广告的组成至关重要。

线性SVM和Logistic回归分类器的平均F分数最高(两个模型均为93.6%),确定最佳特征子集划分包罗12和6个特征。最后,我们证实了IRA特别针对美国人针对破裂性广告主题(例如LGBT权利,非裔美国人赔偿)的相关作品的发现。

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