电影脚本的多层网络模型 | 网络科学论文速递10篇

Posted 2021-04-07 集智俱乐部

核心速递

• 共生网络结构涌现和演化的动态生态位模型;

• 利用逆拉普拉斯变换和平均场近似，分析复杂网络上随机游走的首次通过时间分布;

• 学习动态中的嵌合体和反协调状态;

• 社会冲突导致的死亡不平等：以基尼和加尔各答指数为基础的研究;

• 电影脚本的多层网络模型;

• 社会网络分析：该领域的文献网络分析及其演变/第1部分. 基本统计和引文网络分析;

• 固定流行率下限时算法信息的预期涌现;

• 空间很重要：在地理模拟模型中将灵敏度分析扩展到初始空间条件;

• Twitter上可扩展的隐私兼容的病毒性预测;

• 推断因果宇宙的大小：归因网络的特征和融合;

共生网络结构涌现

和演化的动态生态位模型

原文标题： 

A Dynamic Niche Model for the Emergence and Evolution of Mutualistic Network Structures

http://arxiv.org/abs/1812.03564

Weiran Cai, Jordan Snyder, Alan Hastings, Raissa M. D’Souza

摘要： 共生相互作用是生态和社会经济系统的重要组成部分。实证研究发现，参与者之间的共生关系模式经常同时表现出嵌套性和模块性的显著特征。然而，这两种结构性质是否以及如何从通用机制中产生出来仍然不清楚。我们提出了一个基于生态位关系适应性的统一动态模型，它可以产生两种结构特征。我们将哈钦森的生态位互动概念应用于网络合作物种。他们的生态位关系在适应性最大化的假设下发展。模块性和嵌套性通过结构和人口分布中积累的局部优势同时出现。研究揭示了动态框架中丰富的关键动态行为。

我们证明共生可以对演化网络造成稳定或不稳定的影响，网络随着整体竞争水平变化经历了剧烈的转变。最引人注目的是，自适应网络可能表现出历史依赖性的深刻本质，以响应环境变化，使其可以在替代的稳定结构中脱颖而出。在我们的框架中刻画的生态位互动的适应性，可以作为广泛的生态关系以及参与双边合作的社会经济网络的基础。

利用逆拉普拉斯变换和平均

场近似，分析复杂网络上随机游走的首次通过时间分布

原文标题： 

First-passage time distribution for random walks on complex networks using inverse Laplace transform and mean-field approximation

http://arxiv.org/abs/1812.05598

Mucong Ding, Kwok Yip Szeto

摘要： 我们使用逆拉普拉斯变换获得复杂网络上随机游走的首次通过时间概率分布的精确公式。我们将公式写为有限多个项的总和，其中不同的频率对应于拉普拉斯变换函数的极点，并将第一段过程的短期和长期行为分开。我们给出了衰减率 beta 的公式，它与目标节点的特征弛豫时间 tau 成反比。

通过估计特征弛豫时间 tau ，可以在平均场近似中近似求解给定时间内两个节点之间的第一次通过概率的精确公式。我们的理论结果与人工和真实网络的数值模拟结果相当。

学习动态中的

嵌合体和反协调状态

原文标题： 

Chimera and anticoordination states in learning dynamics

http://arxiv.org/abs/1812.05603

Haydee Lugo, Juan Carlos Gonzalez-Avella, Maxi San Miguel

摘要： 在许多现实生活中，个人敢于同时实现接受或批准的社会目标以及协调的战略目标。由于这两个目标可能发生在不同的环境中，因此双层网络是研究这种动态情境的简单而自然的框架。

在本文中，我们提出了一个模型，其中代理的状态对应于两种可能的策略之一。他们通过与网络中的邻居互动来改变他们的状态。在每个层内，代理通过社交压力机制进行交互，而在代理之间，代理通过协调博弈进行交互。从演化的方法来看，我们专注于层的内部和内部的所有 - 所有交互的渐近解决方案以及策略的任何初始分布。我们发现新的渐近配置在单个孤立的社会网络分析中不存在。

我们报告了嵌合状态的出现和存在，其中两个不同的集体状态在网络中共存。即，一层达到完全协调的状态，而另一层保持在策略共存的动态状态。此外，系统还可以达到全局反协调状态，其中在每个层内达到完全协调，但在两个网络层中的每一个中具有相反的策略。我们追溯了嵌合状态和全球反对状态的出现，以及代理人对社会压力的惯性，这里称为怀疑主义的程度，以及在一般协调博弈中考虑的风险程度。

社会冲突导致的死亡

不平等：以基尼和加尔各答指数为基础的研究

原文标题： 

Inequality in Death from Social Conflicts: A Gini & Kolkata indices-based Study

http://arxiv.org/abs/1812.05709

Antika Sinha, Bikas K. Chakrabarti

摘要： 个人人为冲突（如战争，武装冲突，恐怖袭击等）造成的人员死亡在事件（冲突）中不平等地发生，这种不平等（在死亡中）已经使用洛伦兹曲线和价值观进行了研究。不平等指数基尼（ g ）和加尔各答（ k ）已经从中估算。这些数据来自一些大学和和平研究所维护的各种着名数据库。发现人为冲突的不平等度量具有很高的价值（ g  =  0.90~  pm~  0.02， k  =  0.86~  pm~  0.02），这在经济（收入或财富）中很少见世界各地的不平等措施（ g  leq 0.4 ， k  leq 0.6 ，原因是各种福利措施）。我们还调查了人类死于自然灾害（如地震，洪水等）的不平等现象。

有趣的是，我们观察到来自人为冲突的社会不平等度量（ g 和 k 值）与世界上不同机构的学术中心（引证中的不平等，在早期研究中发现）相比较，而那些因为自然灾害可能更高。我们讨论了社会不平等的“相似性类别”（类似的更高价值的 g 和 k 指数），用于学术机构和人为的社会冲突等人造竞争性社会，并将我们的观察与成长的观察联系起来。最近全球经济不平等的趋势（福利战略迅速消失）。

电影脚本的多层网络模型

原文标题： 

Multilayer Network Model of Movie Script

http://arxiv.org/abs/1812.05718

Youssef Mourchid, Benjamin Renoust, Hocine Cherifi, Mohammed El Hassouni

摘要： 过去几年，网络模型越来越多地用于支持对着名电视剧，书籍和新闻等叙事的总结和分析。受社会网络分析的启发，这些模型大多集中在博弈角色。网络模型很好地捕捉了所有角色的互动，给出了叙述内容的广泛图景。一些作品超越了引入额外的语义元素，总是在单层网络中捕获。相比之下，我们在这项工作中引入了一个多层网络模型，以从其脚本中捕获更多电影叙事元素：人物，位置和其他语义元素。此模型可以为电影提供新的衡量标准和见解。我们在两部非常受欢迎的电影上演示了这个模型。

社会网络分析：该领域的文献

网络分析及其演变/第1部分. 基本统计和引文网络分析

原文标题： 

Social Network Analysis: Bibliographic Network Analysis of the Field and its Evolution / Part 1. Basic Statistics and Citation Network Analysis

http://arxiv.org/abs/1812.05908

Daria Maltseva, Vladimir Batagelj

摘要： 在本文中，我们通过对书目网络的分析，提出了社会网络分析（SNA）学科发展及其随时间演变的研究结果。该数据集由来自Web of Science Clarivate Analytics数据库的文章和在该领域的主要期刊（70,000多种出版物）中发表的文章组成，通过搜索关键词“社会网络*”创建。从收集的数据中，我们构建了几个网络（引用和双模式，将出版物与作者，关键词和期刊联系起来）。

通过分析获得的网络，我们评估了该领域的增长趋势，引用最多的作品，创建了作品和期刊的工作量最多的列表，并提取了SNA领域中最常用的关键词。接下来，使用搜索路径计数方法，我们提取了引文网络中的主路径，关键路径路径和链接岛。基于概率流节点值，我们确定了最重要的文章。我们的研究结果表明，社会科学的作者在整个现场发展历史中最活跃，经历了2000年代物理学家的“入侵”。然而，从2010年开始，出现了一个新的非常活跃的动物社会网络分析组。

固定流行率下

限时算法信息的预期涌现

原文标题： 

Expected Emergence of Algorithmic Information from a Lower Bound for Stationary Prevalence

http://arxiv.org/abs/1812.05912

Felipe S. Abrahão, Klaus Wehmuth, Artur Ziviani

摘要： 我们研究随机生成的网络可计算系统群体中的涌现信息，这些系统遵循模仿最适合邻居的易感染感染传染（或感染）模型。这些网络具有遵循Barabasi-Albert模型的幂律形式的无标度度分布。我们表明，随着种群规模的增长，固定流行率（或受感染节点的平均密度）的下限会触发节点的预期紧急算法复杂度（或信息）的无限增加。

空间很重要：在地理模拟

模型中将灵敏度分析扩展到初始空间条件

原文标题： 

Space Matters: extending sensitivity analysis to initial spatial conditions in geosimulation models

http://arxiv.org/abs/1812.06008

J. Raimbault, C. Cottineau, M. Le Texier, F. Le Néchet, R. Reuillon

摘要： 虽然一般地理系统的仿真模型和基于主体的模型特别代表了探索社会空间行为和测试各种公共政策情景的绝佳机会，但生成模型的有效性是不确定的，除非它们的结果被证明是稳健的。代表“现实世界”的条件。灵敏度分析通常包括分析随机性对结果变异性的影响，以及小参数变化的影响。

然而，初始空间条件通常不会在地理模型中系统地修改，因此初始空间布置对代理彼此之间以及与其环境的相互作用的影响尚未开始。在本文中，我们提出了一种方法来评估一些初始空间条件对仿真模型的影响，使用系统空间配置生成器来创建密度网格，用于初始化空间仿真模型。我们以两个经典的基于主体的模型（Schelling的隔离模型和Sugarscape的不平等社会模型）和使用高性能计算的直接开源工作流的例子来说明，初始空间安排的影响是显著的。两个型号。此外，这种影响有时大于参数值变化的影响。

Twitter上可扩展

的隐私兼容的病毒性预测

原文标题： 

Scalable Privacy-Compliant Virality Prediction on Twitter

http://arxiv.org/abs/1812.06034

Damian Konrad Kowalczyk, Jan Larsen

摘要： Twitter的数字城镇大厅成为全球个人和组织的首选交流媒介。其中一些达到了数百万的观众，而另一些则很难引起注意。鉴于社交媒体的影响，这个问题仍然比以往更加重要：如何在Twitter中模拟关注的动态。世界各地的研究人员转向机器学习，以预测最有影响力的推文和作者，导航社交大数据的数量，速度和种类，并做出许多妥协。

在本文中，我们重新审视Twitter上的内容流行度预测。我们认为，必须严格对齐数据采集，存储和分析算法，以避免可扩展性，准确性和隐私合规性之间的共同权衡。我们提出了一个新的框架，用于快速获取大规模数据集，高精度监控信号和多语言情绪预测，同时尊重每个适用的隐私请求。然后，我们应用一种新颖的梯度增强框架，在包含推文的视觉或传播功能之前，已经实现了病毒式排名的最新结果。我们的Gradient Boosted回归树是第一个在基准数据集上提供可解释的强大排名性能的树。由于分析侧重于早期可用的功能，因此该模型可立即应用于18种语言的传入推文。

推断因果宇宙的大小：

归因网络的特征和融合

原文标题： 

Inferring the size of the causal universe: features and fusion of causal attribution networks

http://arxiv.org/abs/1812.06038

Daniel Berenberg, James P. Bagrow

摘要： 因果推理，将效果归因于原因，是人类拥有的最强大和最独特的技能之一。多项调查将归因作为网络进行刻画，但尚不清楚这些努力能够如何结合起来。此外，人类持有的集体归因网络的总规模目前尚不清楚，因此评估这些调查的进展具有挑战性。

在这里，我们研究三个归因网络，以确定它们可以合并到一个网络中的程度。组合这些网络需要处理模糊节点，因为节点表示原因和结果的书面描述，并且可能存在针对相同概念的不同描述。我们介绍了NetFUSES，一种将网络与模糊节点相结合的方法。至关重要的是，将不同的归因网络视为独立样本允许我们使用它们的重叠来估计集体归因网络的总规模。我们发现现有的调查涵盖了约293000个原因和影响中的5.77％±0.781％，以及约10200000归因因果关系中的0.198％±0.174％。

来源：网络科学研究速递

编辑：孟婕

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