Arxiv网络科学论文摘要14篇,Mozilla千兆网络公益基金会成立

 百家乐概况     |      2020-02-01 18:49

(文/cnbeta)    

人类迁移和物质在网络通道中的运动

地址: http://arxiv.org/abs/1709.01833

作者: Nikolay K. Vitanov, Kaloyan N. Vitanov

摘要: 我们研究网络通道中物质的运动,该网络由网络节点链(节点可以认为是框)和连接节点的边构成物质运动的方式。信道的节点可以具有不同的“泄漏”,即一些物质可以在一个节点处离开信道,并且对于该信道的不同节点而言,离开速率可能不同。此外,与通道的入口节点周围的节点相比,靠近通道末端的节点(构造或其他)原因可能对物质更具吸引力。我们讨论包含无限或有限数量的节点的信道,并获得物质沿着节点的分布。研究了渠道功能的两个制度:静止制度和非固定制度。物质沿着通道的节点在静止状态的情况下的分布是Waring分布(对于具有无限数量的节点的信道)的推广或截断的Waring分布的泛化(对于具有有限数量的节点的信道)。在通道运行的非静止状态中,观察到节点中物质量的指数增加或指数下降。尽管在这种情况下,物质在通道的节点中的渐近分布是静止的。发达的理论被用于研究移民在形成移民渠道的国家中的分配。

每 个城市将会举行为期12周的试验,目前已经接收到了多达10个项目,然后根据每个项目的优异程度授予$5000到$30000不等的奖金。Mozilla 的执行董事马克·瑟曼(Mark Surman)在一份声明中表示:“千兆网络必将改变我们的生活、学习、工作和网络的交互,就像是从拨号上网到现在的宽带。”

网络对齐是匹配两个图的节点的问题,最大化匹配节点的相似度和它们之间的边。在广泛的应用中遇到了这个问题

从生物网络到社会网络到本体,需要整合多个网络数据源。由于任务的困难,在没有人力援助的情况下很少找到准确的对齐方式。因此,开发网络对齐算法是非常重要的,该算法可以最佳地利用能够为少数节点提供正确对齐的专家。然而,只有少数现有的作品解决了这种有效的网络对齐设置。大多数现有的活动方法集中于绝对查询(“节点$ a $和$ b $是否相同”),而我们认为人类专家通常更容易回答相对查询(“哪个节点在集合$ {b_1, ldots,b_n } $中最像节点$ a $?“)。本文介绍了两种新的相对查询策略TopMatchings和GibbsMatchings,可以应用于构建和解决二分配匹配问题的任何网络对齐方法之上。我们的方法通过对与网络对齐实例相关联的二部图的匹配进行抽样来识别查询最多的信息节点。我们将提出的方法与几种常用的查询策略进行比较,并对合成和实际数据集进行实验。我们基于抽样的策略产生最高的总体绩效,在某些情况下,超过所有基准方法超过15个百分点。在准确性方面,TopMatchings和GibbsMatchings相当可比。然而,GibbsMatchings具有更大的扩展性,但也需要对温度参数进行超参数调整。

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基于主题的信息级联的影响接受模型

地址: http://arxiv.org/abs/1709.01919

作者: Ming Yu, Varun Gupta, Mladen Kolar

摘要: 我们考虑基于信息扩散过程的观察数据估计社会网络的潜在结构的问题,或者{ it cascades}。对于给定的级联,我们只观察节点/代理感染的时间,而不是感染源。现有的文献集中在估计网络扩散矩阵,而对网络的结构没有任何基本假设。我们提出了一种推理网络扩散矩阵的新型模型,其基于直觉,如果信息数据对于与信息相同的类似主题感兴趣,则更可能在两个节点之间传播信息数据。特别地,我们的模型赋予每个节点一个影响向量(它们对每个主题的权威性)以及一个接受性向量(它们对每一个主题的影响)。我们展示了如何从观察到的级联估计这个节点主题结构。估计模型可以用于建立基于感受向量的推荐系统,以及基于影响向量的营销。

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评估威斯康星州的党派Gerrymandering

地址: http://arxiv.org/abs/1709.01596

作者: Gregory Herschlag, Robert Ravier, Jonathan C. Mattingly

摘要: 我们检查2010年大会区域地图的威斯康星州的流行程度。我们发现选举结果有很大的差异,取决于使用什么地图。我们还发现,有强有力的证据表明,地图的地图非常流行,而且这种混乱可能在一些选举中改变了威斯康星大会的党派组成。与大会可能的重新分配计划的分配相比,威斯康星州选择的计划是一个异常值,因为它产生了与共和党人高度偏差的结果,当时全国民主党人的比例超过总票数的50-52%精确的阈值取决于所考虑的选举)。威斯康辛州的计划旨在通过提供额外的共和党席位维护共和党多数席位,即使当民主党的投票权增加到权力平衡将会转移到绝大多数重新划分的计划的范围内。

估计不完整信息网络上传播过程的结果:中尺度方法

地址: http://arxiv.org/abs/1709.01806

作者: Anna Sapienza, Alain Barrat, Ciro Cattuto, Laetitia Gauvin

摘要:

IAD:社会网络中的互动感知扩散框架

地址: http://arxiv.org/abs/1709.01773

作者: Xi Zhang, Yuan Su, Siyu Qu, Sihong Xie, Binxing Fang, Philip S. Yu

摘要: 在网络中,诸如信息和购买行为之类的多重传染可以在彼此同时传播时相互交互。然而,大多数现有的信息扩散模型建立在假设每个个体传染性独立地传播,而不管它们的相互作用。了解这种互动对于了解传染性采纳行为至关重要,从而可以做出更好的预测。在本文中,我们研究了一组互动下的传染性采纳行为,特别是用户之间的相互作用,传染性内容和情绪,从社会网络结构和文本中学习。然后,我们开发了一个有效和高效的交互感知扩散(IAD)框架,将这些交互结合到一个统一的模型中。我们还提出了一个生成过程来区分用户角色,一种共同训练方法来确定传染性的类别,并提供一个新的主题模型来获取主题特定的情感。对大规模微博数据的评估表明,我们的建议可以了解不同的用户,传染性类别和情感如何有效地相互影响。通过这些互动,我们可以比最先进的基线做出更准确的预测。此外,我们可以更好地了解互动如何影响传播过程,从而为病毒式营销中的信息推广或抑制提供有用的指导。

交互注意的经常性网络推荐

地址: http://arxiv.org/abs/1709.01532

作者: Wenjie Pei, Jie Yang, Zhu Sun, Jie Zhang, Alessandro Bozzon, David M.J. Tax

摘要: 捕获用户对项目偏好的时间动态对于推荐是很重要的。现有的方法主要假设用户项目交互历史中的所有时间步骤与推荐同样相关,但是不适用于用户项目交互经常偶然发生的现实世界场景。更重要的是,它们分别学习用户和项目动态,从而无法捕捉他们对用户项目交互的共同影响。为了更好地模拟用户和项目动态,我们提出了采用注意模型的交互注意循环网络(IARN)来测量每个时间步长的相关性。特别地,我们提出了一种新颖的关注方案,以交互方式学习用户和项目历史的注意分数,从而考虑到用户与项目之间的交互动态的依赖关系。通过这样做,IARN可以有选择地记住用户历史的不同时间步长,以预测不同项目的偏好。因此,我们的模型可以为推荐结果提供有意义的解释,这可以通过辅助功能进一步增强。对现实世界数据集的广泛验证表明,IARN始终优于最先进的方法。

社会多媒体网络中时间相关性的影响

地址: http://arxiv.org/abs/1606.06626

作者: Michele Starnini, Andrea Baronchelli, Romualdo Pastor-Satorras

百家了乐八大技巧lom599乐百家手机 ,摘要: 多层网络代表了自然复杂系统描述的重大进步,他们的研究揭示了新的物理现象。然而,尽管它的重要性在于其时间维度在其结构和功能上的作用迄今尚未被详细研究。在这里我们研究由真实的社会多媒体网络展示的层之间的时间相关性。在基本层面上,这种相关性的存在意味着接触模式具有一定程度的可预测性,因为我们通过对单层案例提出的熵和互信息分析的扩展量化。在不同的层次上,我们证明时间相关性是网络代理的“多任务”行为的签名,其特征在于不同社会活动之间的转换水平比不相关模式预期的更高。此外,时间相关性显着影响在网络上展开的耦合流行病学过程的动力学。我们的工作为时间多路复用网络的系统研究开辟了道路,我们预计这将在许多领域的研究人员感兴趣。

主动网络对齐:基于匹配的方法

地址: http://arxiv.org/abs/1610.05516

作者: Eric Malmi, Aristides Gionis, Evimaria Terzi

摘要:

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