Arxiv网络科学论文摘要10篇(2019-12-05)
- 基于多种人工智能技术的行人人群疏散仿真模型;
- 度量城市的弹性：基于道路网络的方法;
- 产品推荐涉及的营销偏置;
- 将建筑视作物种：城市中的竞争和尺度规则;
- 城市含时网络的模式和异常检测;
- 通过随机用户-运营商分配博弈实证评价卢森堡微交通服务;
- 有协调和抗协调的主体博弈;
- 资源匮乏社区的人工智能：不确定世界的影响最大化;
- 社会公益影响力最大化：利用资源匮乏社区的社会网络;
- 大型属性图考虑关键词的有影响力社区搜索;
基于多种人工智能技术的行人人群疏散仿真模型
原文标题： A Simulation Model for Pedestrian Crowd Evacuation Based on Various AI Techniques
地址： http://arxiv.org/abs/1912.01629
作者： Danial A. Muhammed, Soran A.M. Saeed, Tarik A. Rashid
摘要： 本文试图以设计为行人人群疏散的智能仿真模型。为此，元胞自动机（CA）进行充分的模糊逻辑集成，第k个最近的邻居（KNN），以及一些统计公式。在这个模型中，每个行人被分配一个特定的速度，根据他/她的物理，生物和情感特征。每个行人的应急行为和疏散效率是由他或她的速度用各种元素，如环境，行人分发和熟悉的出口连接评估。这些元素都对撤离过程极大的影响。几个实验进行了验证在不同的紧急情况下的模型的性能。结果表明，该模型可以预测的疏散时间和应急行为在各类建筑室内设计和行人分布。该研究提供了很好的参考建筑物疏散系统的设计。
度量城市的弹性：基于道路网络的方法
原文标题： Measuring urban resilience: A road network-oriented method
地址： http://arxiv.org/abs/1912.01739
作者： André Borgato Morelli, André Luiz Cunha
摘要： 设计和维护可持续和有弹性的运输系统依赖于危机发生前识别系统中的潜在漏洞和低效率，使行动的基础架构和策略可以有效地设计。然而，鉴于运输网络的复杂性，以及在哪些系统可以失败方式的多样性，评估的特殊现象的影响的问题，仍然缺乏的是可容易地应用于利益相关者衡量影响和规划缓解措施的工具和方法。因此，为了简化系统的初步分析中搜索漏洞和低效率的灾难发生之前，本文的目的是提出一种用于在其上的道路被禁用或不可用的时间危机期间评估网络的行为。在本研究中提出的方法是围绕从道路网和跳闸分布计算两个度量构造形成起源/目的地（OD）矩阵：网络连续性和备选的效率。通过这些指标，我们评估，作为一个例子，在使用S 〜AO卡洛斯，一个中等规模的巴西城市，位于〜AO圣保罗州各洪水场景本地和全球影响。结果发现，该方法可以识别网络上的事件对全球的影响，以及划定最脆弱的交通小区应特别注意在危机时期，通过利益相关方证明其采纳为弱势运输系统的分析。最后，本文的目的创建的计算工具都有了，以便于通过该模型。
产品推荐涉及的营销偏置
原文标题： Addressing Marketing Bias in Product Recommendations
地址： http://arxiv.org/abs/1912.01799
作者： Mengting Wan, Jianmo Ni, Rishabh Misra, Julian McAuley
摘要： 现代协同过滤算法，试图通过揭露消费产品的互动模式，以提供个性化的产品建议。然而，这些相互作用可以通过产品是如何销售，例如，由于在产品的图像的特定人体模型的选择来偏置。这些相关性可导致在所述交互数据特定利基市场的代表性不足;例如，女性用户谁也可能有同样的摩托车产品不太可能，如果他们使用刻板印象“男性”的图像提升与他们互动。在本文中，我们首先考察用户的互动反馈和产品的两个真实世界的电子商务数据集营销图像之间的这种相关性。我们进一步研究的几个标准的协同过滤算法来细分消费产品市场中输入交互数据分布的响应，揭示了营销策略，可以是偏向现代的推荐系统的来源。为了在未被充分代表的细分市场保护的建议表现，我们制定了一个框架来解决这一潜在市场的偏见。定量结果表明，该方法显著改进了不同细分市场的建议公正，具有可忽略的损失（或更好）推荐准确度。
将建筑视作物种：城市中的竞争和尺度规则
原文标题： Buildings as Species: Competition and Scaling Rules in Cities
地址： http://arxiv.org/abs/1912.01889
作者： Tarek Tohme, Martin Grant, Sara Najem
摘要： 我们来看一下通过生态的镜头建筑物的竞争在空间在城市。采用建筑的足迹凸包的周长是种产量相似之处林木的竞争，这是我们阐述的定义。其周边分布 P（R）遵循幂律行为超越了建筑环境密度的一个临界值。在这个体制中，物种共存可能性 P（d），其中 d 是最接近的竞争对手，我们将其定义为具有较大 R 建筑物，随着建筑物的数 N 分叉的距离。这说明了两个不同的捕食法：这是与空间均匀性和隔离，而不是另一种有利于空间分集和物种之间混用的恶性掠夺性的。
城市含时网络的模式和异常检测
原文标题： Pattern and Anomaly Detection in Urban Temporal Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1912.01960
作者： Mingyi He, Shivam Pathak, Urwa Muaz, Jingtian Zhou, Saloni Saini, Sergey Malinchik, Stanislav Sobolevsky
摘要： 城市活动，包括流动性的广谱可以模拟为时间的网络演进随着时间的推移。在城市动态引起的事件，如公民行动，大规模人群聚会，节假日和自然灾害的破坏急剧变化可能反映在这些时间移动网络。鉴定和检测早期的这种异常的发展是交通规划和安全至关重要。从高维网络数据异常检测是作为边水平测量往往具有低的值，并导致高噪声 - 信号比高方差一个具有挑战性的任务。在这项研究中，我们提出了一个通用的三相管线方法来解决维和原始数据的吵闹的诅咒。我们的管道包括我）的初始网络汇聚借力社区发现二）监督的降维III）聚类产生的表示为异常检测。我们进行了广泛的实验，以评估在两个主要城市，纽约市和台北收集移动性数据所提出的方法。我们的研究结果经验证明，提出的方法优于异常检测的传统方法。我们进一步认为，所提出的异常检测框架是可能推广到各种其它类型的颞网络例如社会互动，信息传播和疫情蔓延。
通过随机用户-运营商分配博弈实证评价卢森堡微交通服务
原文标题： A stochastic user-operator assignment game for empirical evaluation of a microtransit service in Luxembourg
地址： http://arxiv.org/abs/1912.01984
作者： Tai-Yu Ma, Joseph, Y.J. Chow, Sylvain Klein, Ziyi Ma
摘要： 我们应对评估和设计microtransit服务的问题。 Microtransit运营商可以分配资源时运行的许多方面进行改进：车辆能力;机队规模;算法来提高路由，定价，重新定位，匹配;和更多。我们进行从Rasulkhani和Chow（2019）模型的第一实证应用，评估使用旅客和运营商之间的航线稳定匹配这样的系统。使用Kussbus的真实数据集进行的一项研究行业合作者UFT（乌托邦的未来技术S.A.）覆盖在卢森堡和法国边和比利时方边境地区四月间作出2018十月3010人次共享。一些修改对模型所作的将其转换成一个基于随机可靠性模型，以便更好地允许其安装到数据。校准结果导致24.67欧元/小时的VOT，与Kussbus制成45欧元旅行的基效用，并为0.20（54％预测率，70个％的版主20％测试集匹配）稳定性的显著性水平。利用该模型表明，当前Kussbus操作不是一个稳定的结果，系统的分析;而从-4135欧元增加净利润187欧元615的搭车请求到买方最优策略增长的机票价格只会从465趟426人次减少客流量。如果政府介入，我们建议他们资助Kussbus通过要求买方最优定价策略作为降低成本的50％，将增加10％的乘客，以提高他们的路线运营成本。在另一方面，如果Kussbus可以减少20％的车辆行驶时对自己，他们可以显著从基线增加利润的好几倍。
有协调和抗协调的主体博弈
原文标题： On games with coordinating and anti-coordinating agents
地址： http://arxiv.org/abs/1912.02000
作者： Martina Vanelli, Laura Arditti, Giacomo Como, Fabio Fagnani
摘要： 这项工作的研究纳什均衡异构比赛里双方协调和抗协调主体并存。虽然只有协调或仅防的协调主体博弈是在heterogenities的存在也是潜在的，这不再是真正的博弈时，协调和抗协调玩家互动的混合物。我们为混合协调和抗协调与异质公用事业的所有到所有网络上交互主体的博弈提供了一套纳什均衡的一个完整的表征。
资源匮乏社区的人工智能：不确定世界的影响最大化
原文标题： Artificial Intelligence for Low-Resource Communities: Influence Maximization in an Uncertain World
地址： http://arxiv.org/abs/1912.02102
作者： Amulya Yadav
摘要： 人工智能（AI）的潜力，以解决具有挑战性的问题困扰社会是巨大的，特别是在医疗保健，保护和公共安全等领域。在这些领域中的许多问题利用服务不足的社区的社会网络，使积极的变化，例如，使用无家可归的年轻人的社会网络有关人类免疫缺陷病毒（HIV）等性病提高认识。不幸的是，大多数的这些现实问题的特点是关于AI的社会网络结构和影响力的模型，和以往的研究不确定性，不能充分应对这些不确定性。本文由国家的最先进的推进到一个新的一代的算法在社会网络中的干预措施来解决这些缺点。特别是，本文介绍的新的影响力最大化算法，它可以处理的，在现实世界中的社会网络中普遍存在的各种不确定性因素的设计和开发。这些算法利用从顺序规划问题和社会网络理论技术，开发新类型的AI算法。此外，本文还演示了通过描述他们在三个试点研究部署有关艾滋病传播的意识在洛杉矶无家可归的实际青年中的这些算法的真实世界的影响。这代表了在这一领域的计算机科学依据影响力最大化算法的首次部署之一。我们的研究结果显示，我们的AI算法在国家的最先进的160％，在现实世界中得到改善。我们讨论面临部署这些算法的研究和实施方面的挑战，以及可用于收集这类算法的未来部署的经验教训。从这些部署中的阳性结果说明在解决societally有关问题的AI的巨大潜力。
社会公益影响力最大化：利用资源匮乏社区的社会网络
原文标题： Influence Maximization for Social Good: Use of Social Networks in Low Resource Communities
地址： http://arxiv.org/abs/1912.02105
作者： Amulya Yadav
摘要： 本文建议作如下技术贡献：（一）我们所提供的动态影响最大化不确定条件下（或DIME）的问题，该款机型所面临的问题的准确无家可归者收容所的定义; （ⅱ），我们提出用于解决DIME问题的新部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）模型; （iii）本公司设计了两个可伸缩的POMDP算法（一周平均和healer）解决DIME问题，因为传统的POMDP求解器无法扩展到感兴趣的尺寸; （四）我们通过开展在洛杉矶实际无家可归的青少年的试点研究测试我们的算法在现实世界中的有效性。本次试点的成功（稍后说明）表示利用影响力最大化为更大规模的社会利益的承诺。
大型属性图考虑关键词的有影响力社区搜索
原文标题： Keyword Aware Influential Community Search in Large Attributed Graphs
地址： http://arxiv.org/abs/1912.02114
作者： Md. Saiful Islam, Mohammed Eunus Ali, Yong-Bin Kang, Timos Sellis, Farhana M. Choudhury
摘要： 我们引入新的关键字感知有影响力的社区查询KICQ从一个属性图，其中一个有影响力的社区被定义为具有的专业知识在顶点的其他群体的一些主导地位顶点的紧密连接组（一组发现的最有影响力的社区关键字）与查询词（词或短语）匹配。我们首先设计出方便用户通过使用一组查询词的直观发出有影响力的CS查询KICQ，和谓词（AND或OR）。在此背景下，我们提出了一个新的单词嵌入基于相似模型，使语义社区搜索，这大大减轻了详细的基于关键字的社区搜索的局限性。接下来，我们提出了一个新的影响度量考虑了社会的两个凝聚力和影响力，并消除了对指定网络的内部参数的值，需要的社区。最后，我们提出了两种高效的算法在大型归因图表寻找有影响力的社区。我们提出详细的实验和案例研究，证明了该方法的有效性和效率。
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