Arxiv网络科学论文摘要13篇(2020-12-21)

本文摘要:使用元路径上下文举行异构信息网络中的分类;Kermack-McKendrick盛行病模型中的相变:附加非线性效应和药群免疫的引入;具有利他处罚的公共物品博弈中的共生行为;社区分析的二项尾部;在社交媒体上预计具有文本属性的社交POI界限的一种革新方法;通过全局k核的网络稳健性;使用事件特定和块跨度功效从推文中提取COVID事件;通过多尺度动力学传输方程对盛行病的空间扩散举行建模和仿真;结构平衡和人际评估动力:逾越全混淆和双重因素网络;扩展参数空间中的盛行病伸张:超临界尺度定律

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使用元路径上下文举行异构信息网络中的分类;Kermack-McKendrick盛行病模型中的相变:附加非线性效应和药群免疫的引入;具有利他处罚的公共物品博弈中的共生行为;社区分析的二项尾部;在社交媒体上预计具有文本属性的社交POI界限的一种革新方法;通过全局k核的网络稳健性;使用事件特定和块跨度功效从推文中提取COVID事件;通过多尺度动力学传输方程对盛行病的空间扩散举行建模和仿真;结构平衡和人际评估动力:逾越全混淆和双重因素网络;扩展参数空间中的盛行病伸张:超临界尺度定律和亚临界亚稳相;通过零决议因素计谋控制条件期望;HateXplain:可解释的愤恨语音检测的基准数据集;YouNiverse:来自英语YouTube的大规模频道和视频元数据;使用元路径上下文举行异构信息网络中的分类原文标题: Leveraging Meta-path Contexts for Classification in Heterogeneous Information Networks地址: http://arxiv.org/abs/2012.10024作者: Xiang Li, Danhao Ding, Ben Kao, Yizhou Sun, Nikos Mamoulis摘要: 异构信息网络(HIN)具有差别类型的工具作为极点,而且边之间的工具也具有种种类型的关系。我们研究了在HIN中对工具举行分类的问题。当给定稀有标签的工具作为训练集时,大多数现有方法的性能都较差,而在这种情况下提高分类准确性的方法通常在盘算上昂贵。

为明白决这些问题,我们提出了ConCH,一种图神经网络模型。ConCH将分类问题表述为一种多任务学习问题,它将半监视学习与自我监视学习相联合,以从标志和未标志的数据中学习。

ConCH使用元路径,它是描画工具之间语义关系的工具类型序列。基于元路径,它思量了工具x的两个信息源:(1)检索x的基于元路径的邻人并对其举行排名,并保留前k个邻人。

(2)x到其选定邻人的元路径实例用于导出基于元路径的上下文。ConCH使用以上信息通过图卷积来配合推导工具嵌入和上下文嵌入。它还使用注意力机制来融合从种种元路径生成的x的嵌入,以获得x的最终嵌入。我们举行了广泛的实验,以评估ConCH针对其他14种分类方法的性能。

我们的效果讲明,ConCH是一种有效的HIN分类方法。Kermack-McKendrick盛行病模型中的相变:附加非线性效应和药群免疫的引入原文标题: Phase transition in Kermack-McKendrick Model of Epidemic: Effects of Additional Non-linearity and Introduction of Medicated Herd Immunity地址: http://arxiv.org/abs/2011.03260作者: Agniva Datta, Muktish Acharyya摘要: 盛行病流传的数学模型是盛行病学领域中一个有趣的挑战。

Kermack和McKendrick在1927年提出的SIR模型是盛行病学的原型模型。可是,它有其局限性。在本文中,我们展示了两种独立的方法来归纳综合此模型,第一种是未发现疫苗或准备使用疫苗的方法,第二种是发现疫苗并准备使用疫苗的方法。在第一部门中,我们指出了一个主要的太过简化,即假设变量的时间导数随各个变量的线性幂而变化,并引入了两个新的参数以将进一步的非线性纳入变量的数量。

模型中的熏染者。效果,我们展示了在新引入的参数中,这种附加的非线性如何如何在熏染岑岭时间即熏染人群到达最大的时间带来显著变化。我们讲明,在特殊情况下,纵然我们可以从特定感染病的盛行阶段过渡到非盛行阶段。我们将进一步研究这样一种特殊情况,并将其视为相变问题。

然后,我们研究此相变的所有须要参数,例如阶数参数和临界指数。我们视察到 O_p sim(q_c-q)^ beta。在第二部门中,我们将模型中的人工牛群免疫纳入思量,并说明如何淘汰熏染岑岭时间,并随后淘汰最大熏染人数。

最后,我们通过一种统计方法预计了疫苗接种率的临界值,因此我们提出了一种通过有效地向人群提供疫苗来在短时间内消除盛行病的方法。具有利他处罚的公共物品博弈中的共生行为原文标题: Symbiotic behaviour in the Public Goods game with altruistic punishment地址: http://arxiv.org/abs/2012.09948作者: Lucas S. Flores, Heitor C. M. Fernandes, Marco A. Amaral, Mendeli H. Vainstein摘要: 寻找克服相互使用的诱惑的方法仍然是行为科学中的一个谜。

在演化博弈论的框架中,处罚计谋经常用于促进竞争情况中的互助。在这里,我们在空间公共物品博弈中引入利他处罚者,该处罚者处罚四周所有叛逃者,同时负担这样做的用度。我们在模型中视察到三种差别的行为:i)在没有处罚者的情况下,对于大多数参数值,互助者都被叛逃者驱赶灭绝; ii)处罚者群体在较低的时候通太过担处罚成本而壮发展。iii)处罚者成本较高时,处罚者(如果单独使用)会受到聚敛,可是在互助者在场的情况下可以形成一种共生的空间结构,这对双方都有利。

最后的视察是我们的主要发现,因为在这个参数区域,单独互助或处罚都无法幸免于叛逃者的计谋,而共生空间设置的特殊性讲明,晶格拓扑在维持互助中起着焦点作用。通过在方格上的蒙特卡洛模拟获得效果,然后通过对近似下差别计谋的收益比力来确认,从而得出可能状态的相图。社区分析的二项尾部原文标题: Binomial Tails for Community Analysis地址: http://arxiv.org/abs/2012.09968作者: Omid Madani, Thanh Ngo, Weifei Zeng, Sai Ankith Averine, Sasidhar Evuru, Varun Malhotra, Shashidhar Gandham, Navindra Yadav摘要: 网络中社区发现的一项重要任务是评估效果的重要性以及生成的候选组的可靠排名。

通常,在实践中会发现许多候选社区,而将分析师的时间集中在最显著和最有希望的发现上至关重要。我们使用二项式模型开发了从尾部概率得出的简朴有效的群体评分函数。对合成数据和大量现实世界数据举行的实验提供了证据,讲明二项式得分比其他廉价的得分功效(例如电导)具有更强健的排名。

此外,我们获得可用于过滤和标志发现的组的置信度值( p 值)。我们的分析展现了该方法的种种特性。

二项式尾部是简朴且通用的,我们形貌了社区分析的其他两个应用法式:社区成员资格的水平(这反过来会发生群体评分功效),以及在社区诱发图中发现显著边。在社交媒体上预计具有文本属性的社交POI界限的一种革新方法原文标题: An Improved Approach for Estimating Social POI Boundaries With Textual Attributes on Social Media地址: http://arxiv.org/abs/2012.09990作者: Cong Tran, Dung D. Vu, Won-Yong Shin摘要: 尚未充实探讨如何通过使用社交媒体上的文本属性执行基于密度的聚类。在本文中,我们旨在发现形成凸多边形的社会兴趣点(POI)界限。更详细地说,我们提出了一种新方法和算法,该方法和算法建设在我们先前关于社会POI界限预计(SoBEst)的事情之上。

这种SoBEst方法思量了地理区域内的相关记载和不相关记载,其中相关记载在其文本字段中包罗POI名称或其变体。我们的研究基于以下履历视察:SoBEst基本假定的每个POI的牢固代表坐标可能与某些POI的预计社会POI界限的质心相距甚远。

因此,在这种情况下使用SoBEst可能会导致界限预计质量(BEQ)的性能不理想,这表现为 F 怀抱的函数。为明白决这个问题,我们提出了一个团结优化问题,即通过允许更新 c 同时找到圆的半径和POI的代表坐标 c。随后,我们设计了一个迭代的SoBEst(I-SoBEst)算法,该算法使我们能够对某些POI实现更高的BEQ。

效果讲明,所提出的I-SoBEst算法的盘算庞大度与记载数成线性比例关系。我们证明晰我们的算法优于包罗原始SoBEst在内的竞争性聚类方法的优势。通过全局k核的网络稳健性原文标题: Network Robustness via Global k-cores地址: http://arxiv.org/abs/2012.10036作者: Palash Dey, Suman Kalyan Maity, Sourav Medya, Arlei Silva摘要: 网络结实性是权衡网络反抗反抗攻击的能力的指标。

可是,并非网络的所有部门都是平等的。K核是麋集的子图,已知可以描画许多现实网络的一些关键属性。因此,先前的事情已经实验通过其k核的稳定性对网络的结实性举行建模。可是,这些方法仅占一个焦点价值,因此无法对全球网络的弹性怀抱举行编码。

在本文中,我们通过提出一种在所有焦点上界说的新的网络弹性观点来解决此限制。特别是,我们针对每个节点的初始焦点评估了在节点删除下网络的稳定性。我们的目的是通过组合问题来盘算鲁棒性:找到b个最关键的节点来删除,以使从其初始焦点掉落的节点数量最大化。

我们的孝敬之一讲明,要实现给定目的的任何多项式因子近似值,NP很难实现。在参数化庞大度理论对几个自然参数的分析下,我们还提出了对该问题的细粒度庞大度分析。此外,我们展示了我们的结实性观点的两种应用:丈量物种的演化和表征来自差别域的网络。

使用事件特定和块跨度功效从推文中提取COVID事件原文标题: Leveraging Event Specific and Chunk Span features to Extract COVID Events from tweets地址: http://arxiv.org/abs/2012.10052作者: Ayush Kaushal, Tejas Vaidhya摘要: 在灾难和大盛行期间,尤其是在COVID-19时期,Twitter已成为重要的信息泉源。在本文中,我们形貌了WNUT 2020 Shared Task-3的系统条目。

该任务旨在自动从Twitter提取种种与COVID-19相关的事件,例如最近熏染该病毒的小我私家,症状被拒绝测试并相信可以敷衍这种熏染的人。该系统由用于插槽填充子任务和句子分类子任务的单独的多任务模型组成,同时使用了相应事件的有用句子级别信息。

该系统将COVID-Twitter-Bert与候选插槽块功效的注意力加权池联合使用,以描画有用的信息块。系统在F1为0.6598的情况下在排行榜上排名第一,而无需使用任何合奏或其他数据集。可以今后https URL获得代码和经由训练的模型。

通过多尺度动力学传输方程对盛行病的空间扩散举行建模和仿真原文标题: Modeling and simulating the spatial spread of an epidemic through multiscale kinetic transport equations地址: http://arxiv.org/abs/2012.10101作者: Walter Boscheri, Giacomo Dimarco, Lorenzo Pareschi摘要: 在这项事情中,我们提出了一种新颖的基于空间的多尺度模型,用于在现实地理场景下在二维空间情况中流传感染病。该模型将形貌大量通勤人口(都会外)通勤者的动力学传输方程系统与表征非通勤人口小规模(都会)的扩散方程系统相联合。该建模方法可以制止盛行病学中传统扩散模型的不切实际的影响,例如大规模上的无限流传速度和大规模迁移动力学。

基于动力学理论的运输形式主义的结构允许对隔室空间依赖性模型中熏染者和易感者之间的相互作用给出清晰的模型解释。此外,在适当的规模限制内,我们的方法允许通过在都会规模上起作用的一致扩散模型来耦合两小我私家口。

在非结构化网格上基于有限体积的系统离散化,以及实时的渐近生存方法,讲明该模型能够正确形貌盛行病空间扩展的主要特征。最后先容了对COVID-19初始流传的应用。结构平衡和人际评估动力:逾越全混淆和双重因素网络原文标题: Structural Balance and Interpersonal Appraisals Dynamics: Beyond All-to-All and Two-Faction Networks地址: http://arxiv.org/abs/2012.10151作者: Wenjun Mei, Ge Chen, Noah E. Friedkin, Florian Dörfler摘要: 结构平衡理论形貌了签名的人际评估网络拓扑的稳定设置。现有的评估网络收敛到结构平衡的模型要么在有限的时间内发散,要么陷入卡住的状态,或者收敛到完整的图表。

在本文中,我们研究了一个开放性问题,即如何通过人际评价的局部动力来实现稳定的非所有人结构平衡。我们首先比力一般非全部图表的结构平衡的两个充实合理的界说,即三合一结构平衡和两要素结构平衡,并深入研究它们之间的关系。

其次,凭据对称机制,影响机制和同质机制这三种被广泛接纳的社会学机制,我们提出了两个类似八卦评价动力学的简朴模型,即对称影响同质动力学和对称影响。-意见-同质性(SIOH)动力学。在这些模型中,从任何初始条件开始的评估网络险些可以肯定地在有限的时间内划分实现了非全部对三合一和两派结构的平衡。

此外,SIOH的动态捕捉了人际评价和小我私家意见的配合演变。关于理论孝敬,我们讲明,SIH(SIOH响应)动力学的平衡集对应于评估网络中所有可能的三合一(两派响应)结构平衡设置的集。

此外,我们证明晰,对于任何初始条件,SIH(SIOH响应)动力学中的评估网络险些可以肯定地在有限的时间内到达三合一(两派响应)的结构平衡。对SIH动力学的数值研究还表示了一些有洞察力的信息,说明多边关系是淘汰还是加剧了冲突。扩展参数空间中的盛行病伸张:超临界尺度定律和亚临界亚稳相原文标题: Epidemic spreading in an expanded parameter space: the supercritical scaling laws and subcritical metastable phases地址: http://arxiv.org/abs/2012.10230作者: Gaetano Campi, Antonio Valletta, Andrea Perali, Augusto Marcelli, Antonio Bianconi摘要: 到现在为止,对冠状病毒2020年盛行病数据的大多数分析都集中在短时间窗口上,因此,现在尚缺乏通过停止措施(CEwCM)对冠状病毒盛行病的统计物理定律举行定量测试的方法。在这里,我们陈诉了对CEwCM的230天定量分析,涵盖了第一波盛行病的全时流逝。

我们使用一个3D相图来跟踪倍增时间Td(t)和生殖数Rt(t)的同时演变,讲明该扩展的参数空间对于CEwCP的生物物理学是必须的。我们已经证明,在超临界[Rt(t)> 1,Td(t)<40天]方案i)中,总熏染病例的曲线Z(t)遵循称为奥斯特瓦尔德定律的增长率。

ii)倍增时间遵循随时间变化的指数定律Td(t)= A exp((t-t0)/ s)和iii)幂定律Td(t)= C(Rt(t)-1)凭据Rt(t)的界说,用指数n验证^ -n。在亚临界状态下[Td(t)> 100天]揭开的2020年第二次盛行病波的Td(t)与(Rt-1)的对数-对数图然后根据与第一波相同的幂定律举行爆炸和围堵通过零决议因素计谋控制条件期望原文标题: Controlling conditional expectations by zero-determinant strategies地址: http://arxiv.org/abs/2012.10231作者: Masahiko Ueda摘要: 我们证明,重复博弈中的影象 n 零决议因素计谋可用于控制有条件的收益平均值。等效地,它们可用于控制有偏乐团的平均收益。在重复的囚徒逆境博弈中,我们提供了一些影象零元决议因素计谋的示例。

我们还解释说,零行列式计谋的变形版本很容易扩展到内存为 n 的情况。HateXplain:可解释的愤恨语音检测的基准数据集原文标题: HateXplain: A Benchmark Dataset for Explainable Hate Speech Detection地址: http://arxiv.org/abs/2012.10289作者: Binny Mathew, Punyajoy Saha, Seid Muhie Yimam, Chris Biemann, Pawan Goyal, Animesh Mukherjee摘要: 愤恨言论是困扰在线社交媒体的具有挑战性的问题。只管不停开发出更好的愤恨语音检测模型,但对愤恨语音的偏见和可解释性方面的研究很少。

在本文中,我们先容了HateXplain,这是涵盖该问题多个方面的第一个基准讨厌语音数据集。我们数据集中的每个帖子都从三个差别的角度举行注释:基本的,常用的3类分类(即,愤恨,令人反感或正常),目的社区(即,成为愤恨言论/攻击性言论的受害者的社区) (在帖子中),以及基本原理,即帖子的标签决议(如愤恨,令人反感或正常)所基于的部门。我们使用现有的最新模型,并视察到纵然在分类中体现精彩的模型在诸如模型可信度和忠诚度等可解释性指标上也得分不高。

我们还视察到,使用人类基本原理举行训练的模型在淘汰针对目的社区的意外偏见方面体现更好。我们已经在https://github.com/punyajoy/HateXplain上公然了我们的代码和数据集YouNiverse:来自英语YouTube的大规模频道和视频元数据原文标题: YouNiverse: Large-Scale Channel and Video Metadata from English-Speaking YouTube地址: http://arxiv.org/abs/2012.10378作者: Manoel Horta Ribeiro, Robert West摘要: YouTube在娱乐和见告全球人们方面起着关键作用。

可是,由于缺乏随机采样的数据以及查询平台庞大目录的系统方法,因此研究平台很是难题。在本文中,我们先容了YouNiverse,这是来自英语YouTube的大量频道和视频元数据的荟萃。YouNiverse包罗2005年5月至2019年10月之间公布的凌驾136k频道的元数据和7290万个视频,以及每周订阅者和寓目次数的频道级时间序列数据。

使用来自提供有关YouTube信息的在线服务socialblade.com的频道排名,我们能够评估和增强频道样本的代表性。可以在https://doi.org/10.5281/zenodo.4327607上公然获得的YouNiverse,将使社区能够对YouTube以及有关YouTube的内容举行研究。声明:Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有,机械翻译后由本人举行校正整理,未经同意请勿随意转载。本系列在民众号“网络科学研究速递”(netsci)和小我私家博客举行同步更新。


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