Arxiv互连网科学杂谈章摘要要24篇

Arxiv互连网科学杂谈章摘要要24篇

  • 担忧,酒精和学术:学生Instagram自白的宽广文本分析;
  • 测算潜在地点推测同质社会网络中的因果同伴影响;
  • 深谙的路人:人类行为的公物规律;
  • 在推特上特色和检查和测试心怀仇恨的用户;
  • 社会空间自己组建织映射:利用社交媒体评估有关地理地方对社会进程的展露;
  • 在边和终端验证种种三角形总括的广泛图生成;
  • 由人口景色辐射模型解释的重力模型;
  • 透过引用互连网的PageRank来衡量学术声望;
  • 集团的社会媒体解析:美国东西边公共和州体育场合案例讨论;
  • 特点同性恋用户的推文中的疾病和阻碍;
  • 富有度规则社区的互联网的复制方程;
  • 网络考古学:网络历史可恢复性的相变;
  • 二维意见动态:领域粗化导致稳定的双极化和尤其尺度指数;
  • 图关联矩阵的疏散恢复生机:多项式时间确认保证和职责相关品质;
  • 前程中度可再生的澳大南宁(Australia)电力系统的花费最优情景:探索天气数据,费用参数和策略约束的震慑;
  • 在书和推文中的英文动词规则化;
  • 根据人群的多元谓词筛选文献综述;
  • 没错互联网中的整合;
  • 互联网科学方法模拟供应网络的面世和拓扑稳健性:回看与展望;
  • 有关严节外扰下互连网的观点引力学;
  • AgeGuess数据库:2个有关年龄在3-九十九岁时期的实在年龄和感知年龄的在线财富;
  • 热力学极限下合营的涌现;
  • 推特的广告平台:新的抨击媒介和干涉供给;
  • 你是您的元数据:使用元数据音信识别和混淆社交媒体用户;

担忧,酒精和学术:学生推文(Tweet)自白的广大文本分析

原作标题: Anxiety, Alcohol, and Academics: A Large-scale Textual
Analysis of Student 照片墙(推文(Tweet)) Confessions

地址:
http://arxiv.org/abs/1506.05193

作者: Soubhik Barari

摘要:
自白网页在Instagram上很受欢迎,特别是在美利坚合众国本科学社会主义区。那个页面允许用户匿名提交有关高校经验的坦白消息,随后在国有论坛上海人民广播电视台播。在本文中,大家解析了在线学生忏悔行为的多少个解释性因素。总计近3万年的近20万份供稿消息,我们经过Mechanical
Turk将地下狄利克莱分配(LDA)与人体验证结合起来,从而可扩张地分辨我们口供中的主旨。在或者的事态下,大家还会将帖子与从推文(Tweet)分析的实际世界音讯事件进展匹配。大家发现,提供社会法学和精神/一路平安的口供更广大于顶尖,昂贵的民间兴办本科学校,可是在学习费用和社经话语程度之间平素不分明的样子。固然博士最喜爱与该校相关的日子事件,但学生确实有意义地发布美利坚合众国/世界音讯和政治事件。咱们的钻探结果证明,来自分歧学校的本科生对两样的专题有两样的表露,而总体而言,随着时光的延迟会以一般的格局发表,并赢得有关精神健康和社经地位等限制性话题的口供支持。

测算潜在地点猜测同质社会互连网中的因果同伴影响

原来的著作标题: Estimating Causal Peer Influence in Homophilous Social
Networks by Inferring Latent Locations

地址:
http://arxiv.org/abs/1607.06565

作者: Cosma Rohilla Shalizi, Edward McFowland III

摘要:
社会影响不可能从纯粹的社会网络观测数据中识别出来,因为那种影响一般与同质潜伏相混淆,即节点的网络伙伴对节点的性质及其行为都有音讯。大家申明,若是互连网依照社区(随机块)模型或一连的地下空间模型增加,那么潜在的同质性属性能够从全世界社会关系格局中不止估摸。其它,那个预计音信丰盛丰硕,控制它们得以对加性模型中的社会影响效应进行无偏且一致的猜测。对于社区模型,我们还提供了区区样本偏差的界限。这几个是在设有潜在同质性的事态下一致推断社会影响效果的率先个结果,我们谈谈推广它们的前景。

熟稔的目生人:人类行为的公家规律

原稿标题: Familiar Strangers: the Collective Regularity in Human
Behaviors

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.08955

作者: Yan Leng, Dominiquo Santistevan, Alex Pentland

摘要:
一九七二年Stanley·Mill格Lamb通过小框框实验分明了耳熟能详不熟悉人的社会现象。不过,关于在社会范围内宣布这一风貌并同时调查熟练的闲人之间的社会关系的探究有限。在巨型手提式有线电话机记录的鼎力相助下,我们凭经验突显了安Doyle在该国的关联。建立在时光和空中分布上,我们调查编制,尤其是引发那种景观的国有时间规律和空中协会。其余,大家追究了通信互联网上的应酬距离与境遇次数之间的关系,并且申明,较大数据的饱受表示社会网络中较短的社交距离。对物理相遇网络的敞亮大概对领悟流行传播和新闻传播等场景有所至关心珍视要意义。

在Facebook上特色和检查和测试心怀仇恨的用户

原来的作品标题: Characterizing and Detecting Hateful Users on 照片墙

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.08977

作者: Manoel Horta Ribeiro, Pedro H. Calais, Yuri A. Santos, Virgílio
A. F. Almeida, Wagner Meira Jr

摘要: 表征和检查和测试仇恨言论的多数办法都汇聚在在线社会互连网中发布的\
textit
{content}。由于OSN文本的不完整性和喧嚣以及仇恨言论的主观性,他们面临收集和注释仇恨言论的通病。这几个限制普通是以过分简化问题的封锁为限,例如仅考虑富含仇恨相关单词的推文。在那项工作中,我们经过将重视中转\
textit
{users}来一些化解那些题目。我们付出并利用了一种强大的艺术来收集和注释仇恨用户,那些用户不直接注重词典,而且用户在整整个人档案中注释了用户。那导致推文(Tweet)的转推图样本包罗$
100,386 $用户,当中$ 4,972
$被诠释。大家还采访在数额搜集之后的八个月内被禁止的用户。我们注解,可恨的用户在其活动情势,用词以及互联网布局方面与普通用户分裂。大家取得了近似的结果,比较了邻里的健康用户的憎恶和近邻,并暂停用户与活跃用户,扩展了大家解析的稳健性。大家阅览到可恨用户是密集连接的,因而将仇恨言语检查和测试难题看做半监教育学习的图片职分,利用推特上的接连互连网。我们发现采取图结构的节点嵌入算法优化基于内容的点子来检测可恶($
95 \%$ AUC vs $ 88 \%$ AUC)和间断用户($ 93 \%$ AUC vs $ 88 \
%$
AUC)。简单的说,大家提议了3个以用户为着力的仇恨言论观点,为更好地觉察和精通这一相关且具有挑衅性的题材铺平了征途。

社会空间自己组建织映射:利用社交媒体评估有关地理地点对社会进度的暴光

原稿标题: Socio-spatial Self-organizing Maps: Using Social Media to
Assess Relevant Geographies for Exposure to Social Processes

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.09002

作者: Kunal Relia, Mohammad Akbari, Dustin Duncan, Rumi Chunara

摘要:
社交媒体为度量种族主义和恐同症等千姿百态提供了三个特有的窗口,那恐怕是人身免疫性缺陷病毒(腹股沟肉芽肿)风险的相关社会控制因素。但是,单独的推文大概会很嘈杂,并且衡量的高危机揭穿的现有地区,例如邮政编码,在治本上定义的边际的平均值,限制使用与冲突媒体相关的准确地理新闻。因而,我们必要一种艺术来规定相关的,同质的社会态度。为了消除那个题材,大家扩展守旧的自己组建织映射(SOMs),拓扑约束聚类,并回到受控数量的非重叠聚类。我们的法门(称为社会空间SOMs,“SS-SOMs”)使用神经嵌入来进展文本分类和神经互联网聚类,从而在语义和地理上最棒地识别一致的社会态度区域。大家发现与守旧的SOM和Zip代码相比较,SS-SOM发生了均匀的,分明概念的和更为局地相似的区域,并且对缺点和失误数据很得力。我们作证了那种新章程的上空代表社会态度的震慑,它采取来源尖锐湿疣高危人群的流动性数据,发现她们选拔SS-SOM衡量的种族主义和同性恋恐惧症的揭破程度相差高达42%用到基于邮政编码的法门。

在边和终点验证各样三角形总括的宽广图生成

初稿标题: On Large-Scale Graph Generation with Validation of Diverse
Triangle Statistics at Edges and Vertices

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.09021

作者: Geoffrey Sanders, Roger Pearce, Timothy La Fond, Jeremy Kepner

摘要:
开发分布式图分析算法实现的切磋人口要求图发生器,该图产生器通过卓有成效地计算机技术研商所需出口的当地真值解来生成图,以分享真实世界图(小世界,无标度,重拖尾分布)的享有挑衅性的表征。基准测试中央银行使的电流发生器的重复性在那上头有些不足,因为它们持有随机性:所需图分析的出口只可以与预期值实行相比较,而不是适用的中心事实。非随机Kronecker产品图满意这一个设计标准以开始展览八个图分析。在那边,我们体现了在云谲风诡Kronecker产品图时,能够方便地总结出累累三角到场的韵致。给定多少个具有邻接矩阵$
A $和$ B $的中级规模无标度图,它们的Kronecker产品图具有邻接矩阵$ C = A
\ otimes B $。那样的图是莫大可减弱的:$ | {\ cal E} | $边被代表在$ {\
cal O}(| {\ cal E} | ^
{八分之四})$内部存款和储蓄器中,并且能够在分布式设置从小数据结构,使它们不难以调整和收缩形式共享。许多幽默的图总结有所最坏情况下的繁杂界限$
{\ cal 0}(| {\ cal E} | ^ p)$,并且普通那几个被核减到$ {\ cal
O}对于Kronecker乘积图,当能够推导克罗内克公式时,依照$ A $和$ B
$的相关测算得出对$ C $的寻求计算。我们首要推导三角形参与顶点的公式,$
{\ bf t} _C
$,三个仓库储存各个终端插足的三角形数量的向量,以及三角形边加入量$ \
Delta_C $,一个疏散矩阵存储每边的三角形数量。

由人口景色辐射模型解释的重力模型

原稿标题: Gravity model explained by the radiation model on a
population landscape

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.09067

作者: Inho Hong, Woo-Sung Jung, Hang-Hyun Jo

摘要:
掌握人士流动形式背后的机制对于升高我们优化和预测流量的能力根本。三种代表性的流淌模型,即辐射模型和引力模型,已经被大规模地互动相比较,并与各样经历数据集进行了相比较,但其主干关系远未得到充裕精通。为了研讨这种关联,大家第1通过转移场面的分形几何模型来对异质人口景色举办建立模型,然后通过为各样场所分配2个独立于幂律分布的人口。然后,将该人数景色的辐射模型与重力模型实行比较,依据人口景象的风味推导出重力模型中的距离指数,那通过数值模拟得到了求证。由此,大家依据异质人口景象的特征为离开指数的源点提供了说不定的诠释,使大家能够更好地通晓受旅行距离约束的移动方式。

由此引用互连网的PageRank来衡量学术声望

原稿标题: Measuring the academic reputation through citation networks
via PageRank

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.09104

作者: Francesco Alessandro Massucci, Domingo Docampo

摘要:
对学术机构威望的合理性评估是一项困难而强烈的辩论义务。在过去几年中,区别类其他大学排名被建议来量化世界上不一样研商单位的卓绝性。纵然在有些情状下境遇了批评,但大学排名的相关性正在取得更为多的认可:事实上,排名对单位和当局规模的研究政策设计发生了根本影响。可是,对哪些排行实行衡量的争持是持久的。在此间,大家经过衡量2个加以机构学术声望的定量和可信赖代理并评估其与差别大学排行的相关性来消除那一个难题。具体而言,大家在五个例骨科学Web科目体系中探究大学之间的引文格局,并在所获取的三个引文互连网上应用\
pr_算法。大家做事背后的基本原理是,科学引用是由参考文献的声望驱动的,由此估算PageRank算法的排名可以反映学术单位在一定领域的名气。我们的切磋结果允许仅遵照硬文献计量数据来量化某一切磋世界中一组单位的威望。鉴于所分析数据的多寡,大家的调查结果具有计算上的稳健性,并且不易出现偏差,与排名机构日常接纳的专门调查不适合,以得到接近的结果。因为我们的觉察与A君越WU学科排行尤其相关,所以大家在舆论中提出的办法大概会打开新的“学术排行”方法论的大门,那种方法超越了当前的法门,通过调整Academic
Prestige的毅力评估与其定量衡量出版物影响。

组织的社会媒体分析:美利哥东西部公共和州体育地方案例切磋

原著标题: Social Media Analysis For Organizations: Us 诺思eastern
Public And State Libraries Case Study

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.09133

作者: Matthew Collins, Amir Karami

摘要:
像推文(Tweet)那样的应酬网站为公共教室等集体提供了三个很好的机遇来传播用于公关目标的音信。可是,有必不可少分析大气的社交媒体数据。这项探讨建议了一种总结格局,以商量由美利坚联邦合众国东西边八个公共体育场馆发布的推文内容。
二零一七年2月,那项商量从7个州教室和八个都市公共体育场合的推特(Twitter)账户中领到了抢先19,000条推文。应用总结办法收集推文并发现有含义的核心。本文突显了教室怎么着利用照片墙代表他们的劳动,并为差别团体提供评估其公共推文主旨的起源。

特色同性恋用户的推文中的疾病和阻碍

初稿标题: Characterizing Diseases and disorders in Gay Users’ tweets

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.09134

作者: Frank Webb, Amir Karami, Vanessa Kitzie

摘要:
贫乏关于平常被解除在江山人口总括学评估,健康商讨和治疗试验之外的女同性恋,双性恋,变性人和酷儿(LGBTQ)人群的健康难点的新闻。因而,文学专家和研商人口对那个人群面临的常规差别紧缺完善的打听。幸运的是,公共可用的张罗媒体数据(如推特(Twitter)数据)可用于协助公卫官员和管理人士就LGBTQ职员做出的核定。本切磋利用计算形式从同性恋用户这里采访有关健康相关核心的推文,并对那个宗旨开始展览建立模型。为了明确推特上男男性接触者与健康互为表里新闻的性质,大家搜集了来自1八二十一个活泼用户的数千条推文。大家应用可在现在探究中运用于任何LGBTQ子群众体育的框架对那个推文进行采样。大家依据ICD
10发现了7连串型的11种病症,这几个与已发布的切磋和合法报告同样。

具有度规则社区的网络的复制方程

初稿标题: Replicator equation on networks with degree regular
communities

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.09146

作者: Daniele Cassese

摘要:
复制子方程是研商混合种群中演化重力学的着力工具之一。本文对衍生和变化图论的文献做出了孝敬,为保有社区的对接互联网家族提供了贰个复制方程式的本子,同一社区中的节点有所同样的水准。那么些复制方程适用于差异种类博弈的商量,探索图结构对演变重力学平衡的熏陶。

网络考古学:互连网历史可恢复生机性的相变

原来的书文标题: Network archaeology: phase transition in the recoverability
of network history

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.09191

作者: Jean-Gabriel Young, Laurent Hébert-Dufresne, Edward Laurence,
Charles Murphy, Guillaume St-Onge, Patrick Desrosiers

摘要:
互联网增强进程能够领略为复杂性互联网布局和野史的扭转模型。那种看法自然会导致互联网考古学的难题:从互联网布局中重构互联网的具备过去状态—三个不方便的排列推理难题。在本文中,大家引入了贝叶斯网络考古学的抒发,并将先行依恋的回顾作为大家的变动机制。大家付出了1个相继重要性抽样算法来评估那些模型的后验平均值,以及2个在线性时间内发表互联网历史的登时启发式算法。当这几个办法应用于模型自己生成的人造网络时,大家运用这一个主意来甄别和讲述重建历史质量的相变。固然存在一个没有复苏的级差,但大家发以往参数空间的大部分以及经验数据中也许存在非平凡推论。

二维意见动态:领域粗化导致稳定的双极化和分外尺度指数

原稿标题: Opinion dynamics in two dimensions: domain coarsening leads
to stable bi-polarization and anomalous scaling exponents

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.09363

作者: Fátima Velásquez-Rojas, Federico Vazquez

摘要:

咱俩探讨了三个视角动态模型,该模型钻探了在二维正方点阵上的近来邻居相互功用试剂群众体育中说服与退让之间的竞争。每一种代表能够具有积极或被动的看法导向,并能够有多少个级别的强度

中等和极端主义。当四个相互效率的代办具有同等的倾向时,会成为说服可能率为$
p $的极端主义者,而一旦他们有所相反的势头,则会成为温和的,折中可能率为$ q
$。那么些创新规则导致形成富有粗糙动态的平等意见域,其取决于比率$ r = p / q
$。人口最初衍变为一个小$ r
$的主题集权国家,当中国土木工程公司地由中间代理人组成,粗化不存在表面伊斯梅洛夫,并且形成2个双极化状态的大$
r
$,个中世界由极端主义代理人和粗化由曲率驱动。极端意见上的共同的认识最后在人数规模为$
N $和$ r $为$ \ t $ \ simeq r ^ { – 1} \ ln N $的小型$ r $和$ \ tau
\ sim r ^ 2 N ^ {1.64} $大$ r
$。当系统落入条纹状态时,双极化可能特别平静,其中草药剂组成单一水平,垂直或对角线条带。分析条纹动态趋向一致性可以拿走$
\ tau $的近乎表明式,那标志$ 1.64
$指数是条纹界面扩散和粗糙度属性的结果。

图关联矩阵的疏散复苏:多项式时间确认保障和地点相关质量

原稿标题: Sparse Recovery over Graph Incidence Matrices: Polynomial
提姆e Guarantees and Location Dependent Performance

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.09631

作者: Mengnan Zhao, M. Devrim Kaba, René Vidal, Daniel P. Robinson,
Enrique Mallada

摘要:
稀疏恢复生机中的经典结果保障了在字典上即使太强或NP难以检查的只要下标准重构稀疏信号。而且,那种结果在实践中恐怕过于悲观,因为它们是基于最坏意况的辨析。在本文中,我们着想在图上定义的信号的疏散恢复生机,字典接纳关联矩阵的格局。大家证实在这种情景下,能够遵照图的轮回的本性导出必要和丰硕的尺度,这能够在多项式时间中反省。大家的解析越发使大家能够得出与回复有关的地点相关规则,而那一个规范仅在于与此援助相交的图片循环。最终,我们采纳衡量上的稀疏性属性来促成一种抢先专业$
\ ell_1 $最小化的越发的依据子图的复原算法。

前程高度可再生的澳大新奥尔良电力系统的资金最优情景:探索天气数据,成本参数和策略约束的熏陶

原稿标题: Cost optimal scenarios of a future highly renewable European
electricity system: Exploring the influence of weather data, cost
parameters and policy constraints

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.09711

作者: David P. Schlachtberger, Tom Brown, Mirko Schäfer, Stefan
Schramm, Martin Greiner

摘要:
从高度可再生的电力系统模型导出的财力最优情景取决于具体的输入数据,成本借使和类别约束原则。考虑到风能,太阳能,水电,柴油发电,输电和见仁见智储能选项的体积投资和平运动营,大家使用技术经济优化模型为二拾伍个南美洲国度的联网系统钻研那种影响。大家阅览到总种类统开销相对于输入天气数据有所相当的稳健性,并且适中地改变了开销毁假冒产品设。大家评释,围绕资金最优化布局的优化环境中的平坦方向平日允许系统规划者在不扩张总资金的状态下在分裂技能选拔之间进行抉择,例如在公私接受难题的场合下通过在海上替换海上风力发电能力。探索一种种二氧化碳排泄限值评释,对于传输扩展适度的情景,与1988年的水平比较,缩小约57%早已是资金财产最优的。对于更严苛的CO
2 _2
$限制,燃气轮机产生的电力首先由扩大的可再生能力所代表。非水电能力仅适用于低排泄情况,以便提供必需的油滑以满意剩余负荷峰值。

在书和推文中的英文动词规则化

初稿标题: English verb regularization in books and tweets

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.09745

作者: Tyler J. Gray, Andrew J. Reagan, Peter Sheridan Dodds,
Christopher M. Danforth

摘要:
斯洛伐克(Slovak)语在其整个生命周期中都发生了戏剧性的嬗变,现代演说者的古乌克兰语在未曾翻译的意况下会变得不能驾驭。那么些历程的一个切实可行指标是从动词过去式不规则到规则(-ed)的款型。在那项钻探中,大家应用八个完全分化的数据集来量化动词正则化的程度:(1)谷歌(谷歌)(贰零零叁–2009)扫描六年出版的书本;(2)发表到Facebook的十年交道媒体消息(二零零六-
-2017)。大家发现,在总体Instagram上,动词正规化的水准要当先英文散文书籍。对于U.S.A.针锋相对于美利哥立陶宛语书籍的地理标志来说,规则化也更大,但对此英帝国相持于United Kingdom保加哈利法克斯语书籍的地理标志而言,景况正好相反。大家还发现U.S.各县在规范方面有意义的区域差距。不过,一旦解释了人口差别,我们就从不发现与社会人口学变量(如教育或低收入)之间的强相关性。

基于人群的多元谓词筛选文献综述

原稿标题: Crowd-based Multi-Predicate Screening of Papers in Literature
Reviews

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.09814

作者: Evgeny Krivosheev, Fabio Casati, Boualem Benatallah

摘要:
系统文献评价(SL卡宴)是最普遍和最实用的不错研讨和出版格局之一。每年宣布一体系的卡片机,并且那个速度在颇具科学领域都在增长。可是,执行二个可信赖,完整和正义的单反是一项劳累和昂贵的卖力。对于文献综述的有着阶段,特别是在纸质筛选阶段,常常都以如此,个中小编依照一些拔除标准筛选了一组神秘的限定内的诗歌。为了消除这些题目,近期,研商界开首研讨人群的行使,以便更快,更可相信,更廉价和无偏见地筛选随想。早先结果注脚,固然对于绝对复杂的评论和介绍,众包也是实惠的。在本文中,我们推导和分析了一套基于人群筛选的方针,并且出示了一种自适应政策,该方针不断重复评估难题的计算本性,以细小化为每篇杂文作出裁定所需的投票数量,在财力和准确性方面胜过了一部分非适应性方法。大家通过一文山会海众包实验阐明了点子的适用性和结果,并研究了作者们觉得普通对分类难题感兴趣的题材和算法的特性,当中物品通过一五种延续测试进行归类(因为它时时发出在经济学上)。

个人档案,不错网络中的整合

初稿标题: Conformity in Scientific Networks

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.09905

作者: James Owen Weatherall, Cailin O’Connor

摘要:
物法学家一般都会遭到社会压力,包涵与社区中别的人相平等的下压力,这几个压力会潜移默化其认知目的的兑现。在那里,大家分析二个网络认识论模型,在这些模型中,代理人,别的全体人都以一律的,更愿意利用符合他们邻居的步履。那种符合性偏好与代表关于二种可能表现中的哪类产生更好结果的自信心相互成效。大家发现了一多级或者的结果,包罗信念和行动中的稳定极化。模型结果对网络布局中度敏感。但看来,一致性对社区达到关于世界的准确一致的力量有负面影响。

网络科学方法模拟供应网络的产出和拓扑稳健性:回看与展望

原稿标题: Network Science approach to Modelling Emergence and
Topological 罗布ustness of Supply Networks: A Review and Perspective

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.09913

作者: Supun Perera, Michael Bell, Michiel Bliemer

摘要:
由于整个世界供应链互连网(SCN)的逐级复杂和相互关联的性质,近年来的一一日千里研究已经将网络科学方法应用于SCN拉长建立模型,并随之分析了各类拓扑特征,如鲁棒性。本文提供了:(1)周密回看了文献中用来建立模型SCN的拓扑结构和鲁棒性的章程;
(2)各个数码驱动钻探中报告的实际世界SCN的拓扑特征总括;
(3)商讨现有互联网增强模型的局限性,以实际表示所观望到的SCN的拓扑特征。最后,通过依照适应度的成形网络模型,建议了一种新颖的眼光来效仿实证斟酌中告诉的SCN拓扑结构。

连带冬天外扰下网络的看法动力学

原著题目: Opinion Dynamics on Networks under Correlated Disordered
External Perturbations

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.10041

作者: Marlon Ramos, Marcus A. M. de Aguiar, Dan Braha

摘要:
大家讨论了备受有关严节外部扰动影响的选民影响互联网,并为完全连通的网络准确求解动态方程。该模型在冬季单峰和平稳双峰分布状态之间存在临界相变,其特征在于平衡分布的投票共享变率扩展。彰显外部扰动中的随机异质性会潜移默化互联网相对于无障碍互连网的要害行为。关键行为变化的层面基本上取决于外部影响障碍的一体化波动。其余,外部扰动障碍也拥有推广对曾经有偏见的理念的预想支持的无所适从作用。大家透过分析显示投票共享变率与表面影响波动直接相关。大家通过考虑肥尾多变量对数正态严节来扩展我们的剖析,并提议认证大家分析结果的数值模拟。别的互连网拓扑的假冒伪造低劣注脚了笔者们研商结果的普遍性。精通复杂系统对冬季外部扰动的动态响应得以分解各样互连网连串,从社会互连网和金融集镇到无定形磁旋转和群众体育遗传学。

AgeGuess数据库:三个有关年纪在3-九十九周岁之间的实在年龄和感知年龄的在线能源

原版的书文标题: The AgeGuess database: an open online resource on
chronological and perceived ages of people aged 3-100

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.10063

作者: J. A. Barthold Jones, U. W. Nash, J. Vieillefont, K. Christensen,
D. Misevic, U. K. Steiner

摘要:
在许多发达国家,人类预期寿命在过去的180年中从40年大增到80年左右。这一宏大提升的底蕴是改变大家的年华,但大家对这一变更的接头依然有限。在那里,大家提供了2个破例的数据库,丰裕了商量人类衰老进度的大概:AgeGuess.org数据库关于人们的感知和时间年龄。感知年龄(即人们对其余人看起来有多大)与生物年龄相关,那是度量一个人健康处境的指标,与同龄同龄人的平均值绝相比。明确生物学年龄普通涉及复杂的积极分子和细胞生物标志物。相反,将感知年龄作为生物学年龄的生物体标志物,使大家能够透过公民办科学技术学项目收集大批量关于生物学年龄的数量,人们得以经过那个http
UKoleosL上传他们友善的图纸并猜测别的人的年华,并且还是能收集数据回看性的,因为人们得以上传他们青春时的相片或他们的爹妈和祖父母的肖像。因而,大家得以商讨感知年龄与年纪之间差别的年华变更,以缓解难题,比如大家明日是或不是变老,只怕是不是推迟老龄化。那里介绍的感知年龄多少涵盖了从1877年到二零一六年的落地队列。自贰零壹叁年以来,该数据库增加到现行反革命带有大致20万个体会年龄推测。来自120两国的5000多名百姓化学家上传了约5000张面部照片。大家详细介绍了何等搜集数据,可避防费下载数据的岗位以及所蕴藏的变量。除了老化商讨之外,数据还提供了大量大概性来商量人类怎么着臆想年龄,并将这个文化用于带动和测试新兴的人造智能和纵深学习算法应用。

热力学极限下协作的涌现

初稿标题: Emergence of Cooperation in the thermodynamic limit

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.10083

作者: Shubhayan Sarkar, Colin Benjamin

摘要:
预测同盟作为如何在热力学极限中冒出是衍变博弈论中的3个鼓起难点。对于双人博弈,同盟很少是Nash均衡。可是,在热力学极限同盟中,无论大家是处理人类照旧动物,合营都以本来的求偶。在那项工作中,大家选择与Ising模型的类比来预测热力学极限中的合营是怎样发生的。

Facebook的广告平台:新的口诛笔伐媒介和干涉要求

原作标题: 推特’s Advertising Platform: New Attack Vectors and the
Need for Interventions

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.10099

作者: Irfan Faizullabhoy, Aleksandra Korolova

摘要: 通过引入新工具(如自定义受众群众体育,行为一定和奥迪ence
Insights),广告定位功用变得更抓牢大。尽管那对集团福利,因为它能够让稠人广众接受越多相关的广告,但那么些工具的能力有其不足之处。在本文中,大家任重(Ren Zhong)而道远研商多个毛病:隐秘侵袭,微小指标(即,可以在没有鲜明知识的景况下接触特定个人或个人,他们是广告唯一达到的人),并简单接近边化群众体育。使用脸书的广告系统作为案例商量,我们作证了这么些老毛病的势头。然后,我们谈谈推文(Tweet)对调查结果负总责透露的回复,并伏乞进行额外的国策,科学和工程工作,以维护消费者适应高贵阁飞的广告定位生态系统。

你是你的元数据:使用元数据音讯识别和混淆社交媒体用户

原稿标题: You are your Metadata: Identification and Obfuscation of
Social Media Users using Metadata Information

地址:
http://arxiv.org/abs/1803.10133

作者: Beatrice Perez, Mirco Musolesi, Gianluca Stringhini

摘要:
元数据与大家在数字世界的一般互动和交流中发出的多数消息相关联。可是,令人诧异的是,元数据一般依旧是非敏感的。事实上,过去,研讨人口和从业人士主要关心从消息内容中分辨用户的标题。在本文中,大家应用推特(Twitter)作为案例商量来量化元数据与用户地点之间关系的唯一性,并询问潜在混淆策略的卓有成效。更具体地说,大家解析元数据中的原子字段,并系统地将它们构成起来,努力将新推文归类为属于行使持续扩大的纷纭的不比机器学习算法的账户。大家作证,通过监督学习算法的使用,我们能够以差不多96.7%的准确度识别10,000组中的任何用户。而且,倘诺我们扩张寻找范围并设想13个最有只怕的候选人,那么我们将模型的准确性升高到99.22%。大家还发现,对于那体系型的数量,数据混淆是辛勤的和低效的:尽管在纷扰了60%的教练多少今后,依旧有大概以当先95%的准确度对用户展开分拣。那几个结果对于元数据混淆策略的设计具有明显的影响,例如对于数据集公布而言,不仅对Instagram而言,而且对于大多数交道媒体平台来说更广阔。

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