网络科学研究速递

Arxiv网络科学论文摘要19篇(2019-10-23/24)

2019-10-24  本文已影响0人  ComplexLY

循环注意力游走半监督分类

原文标题： Recurrent Attention Walk for Semi-supervised Classification

地址： http://arxiv.org/abs/1910.10266

作者： Uchenna Akujuobi, Qiannan Zhang, Han Yufei, Xiangliang Zhang

摘要： 在本文中，我们研究了在归因网络中，节点和边拥有内容信息节点进行分类基于图的半监督学习。像图卷积网络和注意力的机制近来的方案已经被提出来合奏一阶邻居，并纳入相关的邻居。但是，它是昂贵（尤其是内存），要考虑所有的邻居没有一个事先的分化。我们建议，探讨加强学习环境的附近，找到精心调校的未标记的目标节点进行分类的行走路径。我们让（节点分类任务的）主体人走在图上，并决定在哪里直接最大化分类精度。我们定义图走的部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）。该方法是灵活的在这两个变换式和电感设置工作。在四个数据集大量的实验证明，我们提出的方法优于国家的最先进的几种方法。几个案例也说明由主体进行的有意义的运动轨迹。

USTAR：使用在线多模嵌入建模用户引导的时空活动

原文标题： USTAR: Online Multimodal Embedding for Modeling User-Guided Spatiotemporal Activity

地址： http://arxiv.org/abs/1910.10335

作者： Amila Silva, Shanika Karunasekera, Christopher Leckie, Ling Luo

摘要： 在城市空间构建时空活动模型，人们的活动是了解不断增加的城市动态的复杂性很重要。随着地理标记的社会化媒体（GTSM）记录的出现，以前的研究证明了时空活动建模GTSM记录的潜力。国家的最先进的方法，这个任务嵌入的GTSM记录不同的方式（地点，时间，和文字）到一个单一的嵌入空间。然而，他们忽略了非地理标记的社会化媒体（NGTSM）记录，这通常占大多数的职位（例如，超过95 ％的Twitter）上，并可以代表一个伟大的信息来源，以减轻GTSM记录的稀疏。此外，在目前的时空嵌入技术，不太注重已考虑到了用户，谁表现出空间的动机行为。为了弥补这一研究的空白，这项工作提出了USTAR，为用户引导时空活动表示，其中（1）嵌入的地点，时间，和与用户在同一个嵌入空间捕捉他们的相关性以及文新颖的在线学习方法; （2）使用基于两个不同的实证研究用户行为以纳入学习既NGTSM和GTSM记录的新颖协同过滤方法; （3）引入了一种新的抽样方法，学习以在线的方式时空表示，以适应新的信息到嵌入空间，同时避免过度拟合最近的记录，并经常在社交媒体流出现的单位。我们的研究结果表明，基本上USTAR改善了国家的最先进的针对区域检索和关键字检索和其潜在的将被施加到其它下游应用，如本地事件检测。

Network2Vec基于网络空间映射学习节点表示

原文标题： Network2Vec Learning Node Representation Based on Space Mapping in Networks

地址： http://arxiv.org/abs/1910.10379

作者： Huang Zhenhua, Wang Zhenyu, Zhang Rui, Zhao Yangyang, Xie Xiaohui, Sharad Mehrotra

摘要： 表示为节点邻接矩阵复杂的网络限制的机器学习算法和并行算法的应用。为了解决此限制，网络嵌入（即，图表示）已被广泛研究，了解每个节点的定长向量在嵌入空间，其中在原始图中的节点属性被保留。现有的方法主要集中于学习嵌入矢量保存节点接近度，即下一个要在图空间中的每个其他节点也应在嵌入空间关闭，但不执行代数统计特性被嵌入空间和图空间之间共享。在这项工作中，我们提出了一个轻量级的模型，有权Network2Vec，学习网络嵌入图空间和嵌入空间之间的语义距离映射的基础上。该模型建立两个空间利用群同态的性质之间的桥梁。上不同的学习任务，包括节点分类，链路预测和社区可视化的实验，证明了新的嵌入方法，其通过在节点分类19％和在连杆7％提高国家的最先进的模型的有效性和效率在大多数的预测任务。此外，我们的方法是显著快，仅消耗的一些著名方法所用的时间的一小部分。

级联网络中的通用布尔逻辑

原文标题： Universal Boolean Logic in Cascading Networks

地址： http://arxiv.org/abs/1910.10472

作者： Galen Wilkerson, Sotiris Moschoyiannis

摘要： 网络，可以进行级联的计算性能进行检查。结果表明，普遍的布尔逻辑电路可以由具有拮抗相互作用的全局级联来计算。决定这种对立模式的级联频率进行了探讨，以及其执行分类的能力。级联逻辑的普遍性可能具有深远的影响，因为它可以让计算与渗流理论理论的统一。

绘制非洲萨赫勒地区牲畜移动

原文标题： Mapping livestock movements in Sahelian Africa

地址： http://arxiv.org/abs/1910.10476

作者： Camille Jahel, Maxime Lenormand, Ismaila Seck, Andrea Apolloni, Ibra Toure, Coumba Faye, Baba Sall, Mbargou Lo, Cécile Squarzoni Diaw, Renaud Lancelot, Caroline Coste

摘要： 在萨赫勒国家的主导畜牧系统的牧群有跨越地区移动。其流动性往往是交叉领域的农民冲突的根源，而产生的疾病，如裂谷热蔓延。其次是存栏路线的知识，因此中央指导的跨界动物疾病，土地利用规划和冲突管理预防和控制措施的实施。但是，由于缺乏对牲畜运动定量数据，与牛群运动的时间和空间的变化一起，迄今已阻碍了生产的动物通道的高分辨率地图。本文提出了一种映射潜在路径牲畜运动和确定这些运动动物通道的高电势区域的一般框架。该方法包括在耦合与基于不同的移动性电导层景观连接包含在家畜移动网络的信息。我们说明我们在塞内加尔和毛里塔尼亚牲畜移动网络在旱季和雨季在2014年的做法。

数值和二元网络的直接块模型：不使用二分法的方法

原文标题： Direct blockmodeling of valued and binary networks: a dichotomization-free approach

地址： http://arxiv.org/abs/1910.10484

作者： Carl Nordlund

摘要： 一个长期存在的公开问题直接blockmodeling是，它明确地用于二元，不重视，网络。底层的困境是如何经验值的块可以与理想的二进制块，在分区仅通过这样的比较确定的直接方法的固有问题进行比较。解决这一困境，价值网络要么被二分为二进制版本，或小说类型理想值的块已被引入。这两种解决方法是在解释性，不需要的数据减少，和模型参数往往任意设置方面的问题。本文提出了有效地绕过与价值网络的blockmodeling困境的直接blockmodeling方法。通过引入自适应加权基于相关的标准功能，所提出的方法可直接适用于二进制和有价值的网络，而没有任何形式的在分析中的任何点的值（或二进制）数据的二分法或改造，同时仍使用常规集从结构，定期和广义blockmodeling理想二进制块。该方法是由六个经典二进制和重视网络的结构，规则和广义blockmodeling应用证明。发现在这两个二进制和重视的例子是可行的和直观的最佳解决方案，该方法不仅提出为价值网络的blockmodeling也通过其额外的好处实用，免费的二分法启发式，以替代传统的直接方法blockmodeling。

参与政党间雪崩可能会二次增加党派密度

原文标题： Inter-Party Avalanche Involvements May Increase Quadratically With Party Density

地址： http://arxiv.org/abs/1910.10668

作者： Charles A. Hagedorn

摘要： 我们估计，从第一原理，党际雪崩的参与率。该模型表明，政党间的参与的可能性是在各方的密度二次 - 两倍的各方四倍的可能性。该模型预测，当党的密度和一天的潜在崩塌的面积的乘积接近1，党际雪崩的参与将成为所有雪崩的参与的相当大的一部分。作为推论，党际受累的相对速度预计将增加与雪崩大小。我们认为，随着部分北美党际事件从2001至19年，是党际的参与是一个及时的关注。为了刺激交谈中，我们列举了各种可能减轻党际危险的战略。

图神经网络的特征选择和提取

原文标题： Feature Selection and Extraction for Graph Neural Networks

地址： http://arxiv.org/abs/1910.10682

作者： Deepak Bhaskar Acharya, Dr. Huaming Zhang

摘要： 图神经网络（GNNS）已经在数据科学的最新研究热点，由于他们所使用的无处不在的数据结构图的构建和训练神经网络的基本元素的事实。在GNN，每个节点都有一个与之相关的许多功能。整个任务（例如，分类，或聚类）利用所述节点的特征作出决定，在节点级别或图表的水平。在本文中，（1），我们通过延伸冈贝尔使用SoftMax呈现在给GNNS特征选择算法。我们对我们的特征选择算法进行了一系列的实验，使用各种标准数据集：科拉，Citeseer和考研。 （2）我们实现一种机制排名所提取的特征。我们证明了我们算法的有效性，对于特征选择和排名。对于科拉的数据集，（1）我们使用算法来选择225层的功能了1433层的功能。我们的实验结果表明其对同一分类问题的有效性。 （2）我们提取特征，使得它们的原始特征，其中对于每个提取的特征的系数都是非负的和总计为一个线性组合。我们提出的算法排名的意义上提取特征，使用他们相同的分类问题时，准确度逐渐下降为排名150之内提取的特征，51 - 100，100 - 150和151 - 200 。

无标度网络做得好

原文标题： Scale-free Networks Well Done

地址： http://arxiv.org/abs/1811.02071

作者： Ivan Voitalov, Pim van der Hoorn, Remco van der Hofstad, Dmitri Krioukov

摘要： 我们把严谨的检测，在实际网络中的经验度分布幂律充满活力的活动。我们首先提供幂律分布的严格的定义，相当于经常变化的分布是广泛应用于统计等领域的定义。该定义允许分布从任意一个纯粹的功法，但不会影响幂律尾指数偏离。然后，我们确定这些指数被证明是统计上一致的三个估计 - 即，汇聚成指数的真正价值的任何变化的规律分布 - 并满足一些额外的正派的要求。与此相反的是，目前网络流行的科学估计，这里所考虑的估计是基于极值理论的基本结论，因此是其一致性的证明。最后，我们将这些估计合成和真实世界的数据的代表集合。按照他们的测算，真实世界的无标度网络是绝对不一样少一个将基于真实世界的数据来源于原始纯净的幂律，噪音和偏差void的流行，但不切实际的假设得出结论。

内容删除的适度策略：在ChangeMyView社区遵守和其他成果

原文标题： Content Removal as a Moderation Strategy: Compliance and Other Outcomes in the ChangeMyView Community

地址： http://arxiv.org/abs/1910.09563

作者： Kumar Bhargav Srinivasan, Cristian Danescu-Niculescu-Mizil, Lillian Lee, Chenhao Tan

摘要： 在线社区的版主经常聘请评论删除的工具。在这里，我们询问是否超出屏蔽免受不良内容的社区的积极影响，并评论去除实际上会导致评论作者的行为，以提高？我们研究的特别好，主持界，ChangeMyView版（Subreddit）这个问题。中断时间序列分析的标准分析方法，因为它没有区分作出从受到主持人去除该意见的效果不符合规定的评论的影响很遗憾不能回答因果关系这个问题。因此，我们利用基于当他们张贴的不符合规定的评论和当评论将被删除的时间有些用户可能的时间之间保持有效的观测的“延迟反馈”的方式。运用这一方法，以这样的用户，我们揭示评论缺失的减少直接违规率的因果作用，尽管我们没有发现有诱导其他行为改善的因果作用，它的证据。我们的工作经验从而既展示的承诺和删除内容的一些潜在的限制是一个积极的温和策略，并指出未来的方向识别从观测资料的因果效应。

稀疏网络与核心-边缘结构

原文标题： Sparse Networks with Core-Periphery Structure

地址： http://arxiv.org/abs/1910.09679

作者： Cian Naik, François Caron, Judith Rousseau

摘要： 我们提出了一个核心 - 边结构图的统计模型。要做到这一点，我们的定义意味着什么图，以具有这种结构的基础上，核心和边节点的子图的稀疏性精确的概念。我们提出了一个类稀疏图的具有这种性质的，并且提供的方法从这个类来模拟，并执行后推断。我们表明，我们的模型可以在模拟和真实世界的网络检测核心 - 边结构。

延长工作记忆的理论及其在网上交谈动力学中的作用

原文标题： A Theory of Extended Working Memory and its Role in Online Conversation Dynamics

地址： http://arxiv.org/abs/1910.09686

作者： Chathika Gunaratne, Nisha Baral, William Rand, Ivan Garibay, Chathura Jayalath, Chathurani Senevirathna

摘要： 通过对认知生物学限制造成的，信息过载已经显示出影响网络社交媒体用户的行为，影响了网聊行为。我们从与扩展自身的理论工作记忆理论制定延长工作记忆的小说理论相结合的概念。这一理论被实现为信息存储和注意力损失下信息过载机制，基于主体的模型，并在cyrptocurrency社区在Twitter上的讨论验证。结果表明，在个别谈话量和参与者数量是关注损失率敏感和扩展工作记忆容量。进一步的实验允许延长工作记忆，从文献复制，并解释了几个网上交谈的现象，以前缺乏机理解释。通过概念重建工作记忆和扩展自身的理论传播信息，使我们能够超越类比迁移到生物激发病毒式传播，进入在线交谈动力学更丰富交涉，使的（DIS）信息是如何在社会化媒体传播有更深的了解。

多尺度演化扰动攻击社区检测

原文标题： Multiscale Evolutionary Perturbation Attack on Community Detection

地址： http://arxiv.org/abs/1910.09741

作者： Jinyin Chen, Yixian Chen, Lihong Chen, Minghao Zhao, Qi Xuan

摘要： 社区检测，目的是根据它们的连接组节点，对于一个网络分析中的重要作用，因为社区，元节点处理，让我们创建一个网络的大比例尺地图，以简化其分析。然而，对于隐私的原因，我们可能想阻止社区在某些情况下被发现，导致对社会的欺骗的主题。在本文中，我们在三个尺度形式化社区检测攻击的问题，包括全球攻击（宏观），目标社区的攻击（尺度）和目标节点的攻击（微型）。我们将此视为一个优化问题，并进一步提出了一种新的演化扰动攻击（EPA）的方法，在这里我们产生对抗网络，实现社区检测攻击。数值实验验证了我们的EPA能成功攻击网络社区算法在所有三个尺度，即，隐藏目标节点或社区，并进一步通过仅改变链接一小部分扰乱整个网络的群落结构。相比之下，我们的EPA行为与六个合成网络和三个真实世界的网络的一些基线攻击方法更好。更有趣的是，虽然我们的EPA是基于鲁汶算法，它也是在攻击其他社区检测算法，验证其良好的转印效果。

寄生虫感染的社会行为滞后效应

原文标题： Hysteresis Effects in Social Behavior with Parasitic Infection

地址： http://arxiv.org/abs/1910.09746

作者： Michael Phillips

摘要： 最近的研究发现，一个人的行为可以在被感染的寄生虫改变。这里，我们探讨的问题是：什么样的条件下，原则上是一般的寄生虫感染控制整个系统的社会行为？ ，我们分析了固定点和滞后效应下的主方程有两个行为之间的转换提供两个不同的亚群，与健康寄生感染，这是保持整体固定的群体中。该重点型号的选择是：（i）感染人体的内部意见可能与健康人群的不同，（ii）该驱动器的交互行为变化也可能不同的程度，以及（iii）间接的相互作用是最重要的。我们发现，socioconfiguration可以通过寄生感染人群进行控制，在某些情况下，即使健康人群是大多数，方向相反的意见。

通过保留路径多样性和最小化搜索网络信息实现网络简化

原文标题： Simplification of networks via conservation of path diversity and minimisation of the search information

地址： http://arxiv.org/abs/1910.09896

作者： Hengda Yin, Richard. G. Clegg, Raul. J. Mondragon

摘要： 网络中的可选路径在其功能方面发挥重要作用，因为他们可以保持在节点/链路故障的信息流。在本文中，我们探讨考虑到替代路径的网络的导航，特别是我们如何描述一个简洁的方式这个导航。我们的做法是通过聚合成团不利于替代路径节点，以简化网络。我们称这些团体为超级节点，并与超级节点为骨架网络描述汇聚后的网络。我们提出与信息的量最小的超级路径来描述的方法 - 节点和骨架网络。运用我们的方法来几个真正的网络，我们观察到有描述网络和最少的信息来描述其骨骼的路径中的所有路径所需的信息之间的尺度行为。我们将展示如何从这个比例我们可以评估以较少的计算成本的大型网络路径的信息。

带类别边标签的超图聚类

原文标题： Hypergraph clustering with categorical edge labels

地址： http://arxiv.org/abs/1910.09943

作者： Ilya Amburg, Nate Veldt, Austin R. Benson

摘要： 图和网络是用于描述基于成对交互的数据或系统的标准模型。通常情况下，潜在的关系涉及在同一时间超过两个实体，以及超图是一个更真实的模型。然而，我们也减少了严格的方法，可以从这样的表示提供洞察力。在这里，我们开发了超图聚类分类与标签边---或不同的交互类型的问题---在那里簇对应于经常参加同类型的交互节点组的计算框架。我们的方法是基于组合目标函数是涉及到相关的聚类，但允许的更高效的算法设计。当只有两个标签类型，我们的目标可以在多项式时间进行优化，使用基于最小割的算法。最大限度地减少我们的目标变得NP难有两个以上的标签类型，但我们开发基于具有理论集群质量保证线性规划松弛的快速近似算法。我们证明我们的算法的有效性和模型，通过与时间数据在边标签社区发现，聚类问题的范围，并探索性数据分析。

NLP4IF-2019共享任务的细粒度宣传检测结果

原文标题： Findings of the NLP4IF-2019 Shared Task on Fine-Grained Propaganda Detection

地址： http://arxiv.org/abs/1910.09982

作者： Giovanni Da San Martino, Alberto Barrón-Cedeño, Preslav Nakov

摘要： 我们目前的细粒度宣传部检测，这是组织为在EMNLP-IJCNLP 2019年的NLP4IF部分车间有两子任务的共同任务。 FLC是一个片段级任务，要求用于在新闻文章的识别宣传文本片段以及用于在每个这样的片段（18-方式分类任务）使用的特定宣传技术的预测。 SLC是句级二元分类任务要求检测含有宣传的句子。一共有12支球队提交系统，用于FLC任务，25支球队这样做是为SLC任务，14支球队最终提交一个系统描述文件。对于这两个子任务，最系统管理的一个相当大的余量击败基线。排行榜，并从竞争中的数据都可以在这个HTTP URL

复杂网络的最优老化控制

原文标题： Optimal control of aging in complex networks

地址： http://arxiv.org/abs/1910.10002

作者： Eric D. Sun, Thomas C.T. Michaels, L. Mahadevan

摘要： 许多复杂系统的经验累积损伤，导致老化，表现为系统崩溃的随时间增加的概率。这自然产生了如何在维护和干预的最小的成本最大化健康和长寿的老化系统的问题。在这里，我们提出在复杂系统老化的一个简单的相互依存的网络模型的背景下，这个问题，同时使用最优控制理论和强化学习一起分析和仿真的组合来确定最佳维修方案。这些协议可能会促使战略的合理设计，在老化的复杂系统，在治疗时间表潜在的应用和工程系统维护延年益寿。

随机图顺序度量维度

原文标题： Sequential metric dimension for random graphs

地址： http://arxiv.org/abs/1910.10116

作者： Gergely Odor, Patrick Thiran

摘要： 在本地化的博弈，我们的目标是要找到一个固定的，而是未知目标节点 V ^ 明星与距离数最少的查询成为可能。在博弈中的 J（1）第步骤，播放器查询的单个节点 v_j并且接收节点 v_j和 V ^ 星之间的距离。顺序公制尺寸（SMD）是查询的最小数量的玩家需要猜测的目标绝对肯定，无论身在何处的目标。术语SMD公制尺寸的相关概念（MD），它可以被定义方式与SMD相同，不同之处在于玩家必须选择所有查询任何距离都显露之前起源。上的Erd ħö S-R '恩义图表到SMD的MD 1208.3801：在本工作中，我们的arXiv延伸的结果。我们发现，在完全连接的Erd ħö S-R '恩义图中，MD和SMD是开的常数因子。对于下限，我们提出通过合并的MD和新颖的联接参数开发工具干净的分析。对于上界，我们表明，该候选目标的数目最小化贪婪地在各工序中的策略使用中的Erd ħö S-R '恩义图表渐近最优查询。与源定位，在图上二进制搜索和生日悖论的连接进行了讨论。

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