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Arxiv网络科学论文摘要13篇(2020-09-16)

供应链网络对差别地域抗COVID-19封锁之间相互作用的影响;社会影响力对澳大利亚房地产的影响:基于空间主体模型的市场预测;庞大网络中依赖于连续时间的扩散动力学的分层粗粒化方法;隐藏行动设置中的异构影象:基于主体的方法;哪些因素导致日本各县吸引了大量人口涌入?

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本文摘要:供应链网络对差别地域抗COVID-19封锁之间相互作用的影响;社会影响力对澳大利亚房地产的影响:基于空间主体模型的市场预测;庞大网络中依赖于连续时间的扩散动力学的分层粗粒化方法;隐藏行动设置中的异构影象:基于主体的方法;哪些因素导致日本各县吸引了大量人口涌入?

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供应链网络对差别地域抗COVID-19封锁之间相互作用的影响;社会影响力对澳大利亚房地产的影响:基于空间主体模型的市场预测;庞大网络中依赖于连续时间的扩散动力学的分层粗粒化方法;隐藏行动设置中的异构影象:基于主体的方法;哪些因素导致日本各县吸引了大量人口涌入?;网络中的分层社区结构;团体智慧的网络结构:小组讨论的或然利益;使用视觉分析审核基于图的排名的敏感性;航空运输系统恒久KPI一致性预测的多层模型;美国COVID-19精英的连续在线扩增;使用局部结构特性提高分层社区检测方法的效率;子图到子图的团结过渡-为功效强大且可解释的图建模的一般化三元闭合;相识全球对最近发作的COVID-19的反映:Instagram数据分析的看法;供应链网络对差别地域抗COVID-19封锁之间相互作用的影响原文标题: The impact of supply-chain networks on interactions between the anti-COVID-19 lockdowns in different regions地址: http://arxiv.org/abs/2009.06894作者: Hiroyasu Inoue, Yohsuke Murase, Yasuyuki Todo摘要: 为了防止COVID-19的流传,许多都会,州和国家已经“封锁”,限制了非须要部门的经济运动。在大多数国家,这种封锁已经使生产大幅缩水。这项研究考察了差别地域封锁的经济影响如何通过供应链(一个生产企业网络)相互作用,并模拟了日本160万家供应链数据上基于主体人的生产模型。我们进一步研究庞大的网络结构如何影响锁定的相互作用,通过将供应链流剖析为潜在和循环流组件来强调上游和循环的作用。

我们发现,一个地域的上游职位,循环强度以及与其他地域的供应链中的供应商可替代性在很大水平上决议了该地域封锁的经济影响。特别是,当一个地域排除封锁时,其经济苏醒将凭据其是单独排除封锁还是与其他通过供应链精密联系的地域一起排除封锁而发生很大变化。这些效果讲明需要举行区域间政策协调,以淘汰因封锁而造成的经济损失。

社会影响力对澳大利亚房地产的影响:基于空间主体模型的市场预测原文标题: The impact of social influence in Australian real-estate: market forecasting with a spatial agent-based model地址: http://arxiv.org/abs/2009.06914作者: Benjamin Patrick Evans, Kirill Glavatskiy, Michael S. Harré, Mikhail Prokopenko摘要: 住房市场本质上是空间的,可是许多现有的模型都无法捕捉到这种空间的维度。在这里,我们先容了一种新的基于图的方法,用于将空间身分合并到大型基于都会住房主体的模型(ABM)中。该模型明确描画了影响主体商决议行为的多种社会和经济因素(例如,畏惧失踪,他们的才智趋向以及子市场拓展的力度),并从空间角度解释了这些因素。拟议的模型已通过大悉尼地域的房地产市场数据举行了校准和验证。

ABM模拟效果不仅包罗对整个市场的预测,而且还可以在悉尼地方政府区域一级举行针对特定区域的预测。此外,模拟效果还阐明晰子市场在空间和衡宇所有权方面的移动模式,包罗房客,首次购房者以及当地和外洋投资者。庞大网络中依赖于连续时间的扩散动力学的分层粗粒化方法原文标题: Hierarchical Coarse-grained Approach to the Duration-dependent Spreading Dynamics in Complex Networks地址: http://arxiv.org/abs/2009.06919作者: Jin-Fu Chen, Yi-Mu Du, Hui Dong, Chang-Pu Sun摘要: 已经提出了种种粗粒度模型来研究网络中的扩展动力学。需要微观理论来将流传动力学与个体行为联系起来。

在这封信中,我们通过将微观动力学剖析为两个基本历程(老化历程和接触历程)来统一对庞大网络上差别流传动力学的形貌。导出了微观动力学方程来形貌网络上各个节点的动力学。获得了连续时间粗粒度(DCG)方法的条理结构,以研究与连续时间相关的历程,其中过渡速率取决于状态上单个节点的连续时间。

应用于盛行病流传中,这种形式主义对于再现差别的盛行病模型是可行的,例如,易感熏染恢复型和易感熏染易感性模型,以及与相应的宏观流传参数和微观转变率相关联。DCG方法使我们能够获得具有任意连续时间依赖的恢复和熏染率的通例SIS模型的稳态。当前的层级形式主义也可以用来形貌信息和民众舆论的流传,或为网络中的可靠性理论建模。

隐藏行动设置中的异构影象:基于主体的方法原文标题: On Heterogeneous Memory in Hidden-Action Setups: An Agent-Based Approach地址: http://arxiv.org/abs/2009.07124作者: Patrick Reinwald, Stephan Leitner, Friederike Wall摘要: 我们遵循主体化方法,并将Holmstr“ om引入的尺度隐藏行动模型转换为基于主体的模型。这样做可以使我们放宽一些与(i)信息可用性相关的并入的“英雄主义”假设关于情况以及(ii)委托人和主体人的认知能力(特别关注他们的影象力)与尺度隐藏行动模型相反,委托人和主体人被建模为随着时间的流逝学习具有差别能力的情况处置惩罚学习到的信息片段,此外,我们思量情况的差别特征,我们的分析集中于基于主体模型的内生激励机制的收敛速度和靠近水平,并收敛到该方法提出的第二好的解决方案。

尺度的隐藏行动模型,此外,我们研究了是否可以从基于主体的模型变体中找到稳定的解决方案,效果讲明在稳定的情况中注意,紧迫效果险些可以到达尺度隐藏行动模型提出的解决方案。令人惊讶地,效果讲明情况中的湍流导致较早时期的稳定性。哪些因素导致日本各县吸引了大量人口涌入?原文标题: What factors have caused Japanese prefectures to attract a larger population influx?地址: http://arxiv.org/abs/2009.07144作者: Keisuke Kokubun摘要: 恒久以来,在东京举行区域推广和集中纠正一直是日本政府的目的。此外,在最近泛起新的冠状病毒(COVID-19)盛行之后,农村移民的势头正在增加,以通过远程事情的渗透来预防熏染的风险。

可是,关于哪种土地将吸引人口的争论还不够。因此,在本文中,我们将通过使用每个县的最新政府统计数据,以人口的流入量和过剩流入量为因变量,举行相关分析和多元回归分析,以思量此问题。分析的效果讲明,除了经济因素变量外,气候,舒适性和人为因素变量均与流入量相关,而且讲明,当除特定因素外还使用多种因素时,该模型具有最大的解释力。

因素。因此,要求地域政府接纳区域性促进措施,不仅着眼于经济因素,而且着眼于多方面的因素来吸引外部人口。网络中的分层社区结构原文标题: Hierarchical community structure in networks地址: http://arxiv.org/abs/2009.07196作者: Michael T. Schaub, Leto Peel摘要: 模块化和分层结构普遍存在于现实世界的庞大系统中。在实验检测和研究这些结构方面已经支付了庞大的努力。

检测模块化或“社区”结构的重要理论希望包罗通过使用概率生成模型正式界说社区结构来确定可检测性的基本限制。检测分层社区结构会带来其他挑战,以及从社区检测继续的挑战。在这里,我们提出了有关网络中分层社区结构的理论研究,迄今为止尚未受到同样严格的关注。

我们解决以下问题:1)〜我们应该如何界说有效的社区条理结构? 2)〜我们应该如何确定网络中是否存在分层结构? 3)〜如何有效地检测条理结构?我们通过基于随机外部公正分区的观点及其与概率模型(如盛行的随机块模型)的关系引入条理结构的界说来解决这些问题。我们枚举了检测条理结构所涉及的挑战,并通过研究条理结构的谱特性,提出了一种有效且有原则的检测条理结构的方法。团体智慧的网络结构:小组讨论的或然利益原文标题: Network Structures of Collective Intelligence: The Contingent Benefits of Group Discussion地址: http://arxiv.org/abs/2009.07202作者: Joshua Becker, Abdullah Almaatouq, Agnes Horvat摘要: 关于信念形成的研究在组成员之间的交流是否以及何时提高数字预计的准确性(例如经济预测,医疗诊断和求职者评估)方面发生了矛盾的发现。只管一些证据讲明,经由仔细调整的历程(例如“ Delphi方法”)比非结构化的讨论发生了更准确的信念,但其他人则认为,非结构化的讨论要优于调整历程。

另有一些人认为独立的人会发生最准确的信念。本文说明晰信仰形成的网络理论如何解决这些矛盾,纵然在非正式对话中群体缺乏显着的结构时也是如此。

新兴的影响力网络结构与讨论前的信念漫衍相互作用,以缓和相同对信念形成的影响。效果,交流有时会增加,有时会降低小组中平均信念的准确性。介导历程和非结构化交流的效果有所差别,因此每种交流花样的相对利益取决于群体动态以及互动前信念的统计属性。这些效果解决了先前研究中的矛盾,并为团队和组织提供了实用的建议。

使用视觉分析审核基于图的排名的敏感性原文标题: Auditing the Sensitivity of Graph-based Ranking with Visual Analytics地址: http://arxiv.org/abs/2009.07227作者: Tiankai Xie, Yuxin Ma, Hanghang Tong, My T. Thai, Ross Maciejewski摘要: 图挖掘在许多学科中起着举足轻重的作用,而且已经开发出种种算法往返答谁/什么类型的问题。例如,我们应在电子商务平台上向给定用户推荐哪些项目?这些问题的谜底通常以排名列表的形式返回,而且基于图的排名方法广泛用于工业信息检索设置中。可是,这些排名算法具有多种敏感性,纵然排名的微小变化也可能导致产物销售和页面会见量的大幅下降。

因此,需要一种工具和方法来资助模型开发人员和分析人员探索图排序算法对图结构内部扰动的敏感性。在本文中,我们提供了一个可视化分析框架,用于通过执行基于扰动的假设分析来解释和探索任何基于图的排名算法的敏感性。

我们通过三个案例研究展示了我们的框架,该案例研究了两种经典的基于图的排名算法(PageRank和HITS)在应用于政治新闻媒体和社会网络中的排名的敏感性。航空运输系统恒久KPI一致性预测的多层模型原文标题: A multi-layer model for long-term KPI alignment forecasts for the air transportation system地址: http://arxiv.org/abs/2009.07240作者: Luis Delgado, Gerald Gurtner, Andrew Cook, Samuel Cristobal, Jorge Martin摘要: 本文先容了在Vista项目期间构建的空中交通治理系统的全新整体模型。该模型是一个由主体驱动的模拟器,其中包罗种种利益相关者,例如网络司理和航空公司。

这是一个微观模型,基于一天中在欧洲的单个搭客行程。本文重点先容该模型的技术说明,包罗数据和校准问题,并先容了2035年和2050年选定的关键效果。特别是,我们显示了有关排放,淘汰延误,不确定性和增加航班时刻表缓冲的明确趋势。

美国COVID-19精英的连续在线扩增原文标题: Sustained Online Amplification of COVID-19 Elites in the United States地址: http://arxiv.org/abs/2009.07255作者: Ryan J. Gallagher, Larissa Doroshenko, Sarah Shugars, David Lazer, Brooke Foucault Welles摘要: COVID-19大盛行的连续,不稳定的性质要求小我私家定期寻求有关最佳卫生习惯,当地社区流传和公共卫生准则的信息。在美国,没有对流感大盛行接纳统一的应对措施,也没有联邦和父母官员的明确,一致的指示,人们使用社交媒体配合众包COVID-19精英,这是一小部门受信任的COVID-19信息源。我们对在大盛行期间在Twitter上受到连续关注的美国COVID-19众包精英举行了人口普查。

使用混淆方法方法,将Twitter用户面板链接到美国公共选民挂号记载,我们发现在COVID-19周围,新闻记者,媒体和政治报道一直在不停扩大,而盛行病学家,公共卫生官员和医疗专业人员在Twitter上仅占所有COVID-19精英的一小部门。我们讲明,COVID-19精英群体在差别的人口群体之间存在很大差异,而且各个群体与其精英群体之间在种族,地理和政治上都有显着的相似之处和差别之处。思量到这种变化,我们讨论了使用众包的COVID-19精英人士不成比例的在线语音来公正地促进实时的公共卫生信息和减轻泛滥的错误信息的可能性。使用局部结构特性提高分层社区检测方法的效率原文标题: On the use of local structural properties for improving the efficiency of hierarchical community detection methods地址: http://arxiv.org/abs/2009.06798作者: Julio-Omar Palacio-Niño, Fernando Berzal摘要: 社区检测是庞大网络分析中的一个基本问题。

它是网络数据挖掘中集群的类似物。在社区检测方法中,分层算法很盛行。

可是,它们的迭代性质以及重新盘算用于拆分网络的结构属性的需求(即Girvan和Newman算法中的边缘介数中心性)使它们不适用于大型网络数据集。在本文中,我们研究了如何将局部结构网络属性用作主体,以提高分层社区检测的效率,同时在模块化方面获得竞争性效果。

特别是,我们研究了通常用于执行当地链路预测的结构属性的潜在用途,这是一种与社区结构相关的有监视的学习问题,因为节点易于与社区中的其他节点建设新的链接。此外,我们将网络修剪启发法的性能影响作为一种辅助计谋举行检查,以使分层社区检测越发有效子图到子图的团结过渡-为功效强大且可解释的图建模的一般化三元闭合原文标题: Joint Subgraph-to-Subgraph Transitions — Generalizing Triadic Closure for Powerful and Interpretable Graph Modeling地址: http://arxiv.org/abs/2009.06770作者: Justus Hibshman, Daniel Gonzalez, Satyaki Sikdar, Tim Weninger摘要: 我们在直观的伞式归纳综合下(子图到子图过渡(SST))对三合会闭包举行了归纳,并联合了先前的三合会闭包的归纳。

我们提供了凭据这些SST的荟萃来建模图演化的算法和代码。然后,我们使用SST框架为静态和时间,有向和无向图建立链路预测模型,这些模型会发生高度可解释的效果,同时与最新状态的图神经网络性能相匹配。

相识全球对最近发作的COVID-19的反映:Instagram数据分析的看法原文标题: Understanding Global Reaction to the Recent Outbreaks of COVID-19: Insights from Instagram Data Analysis地址: http://arxiv.org/abs/2009.06862作者: Abdul Muntakim Rafi, Shivang Rana, Rajwinder Kaur, Q.M. Jonathan Wu, Pooya Moradian Zadeh摘要: 冠状病毒疾病,也称为COVID-19,是一种严重的急性呼吸道综合症的连续盛行病。大盛行导致世界各地许多宗教,政治和文化事件的取消。

由于全球接纳了前所未有的锁定措施,大量人员被困在自己的衡宇中。本文通过对Instagram平台上特定主题标签的分析,考察了小我私家对病毒发作的反映。对Instagram帖子举行了分析,以试图展现配合点,即人们在应对危机时使用视觉社交媒体。

收集数据后,将选择包罗位置数据的帖子。这些数据的一部门是随机选择的,分为五个差别的种别。我们执行一些手动分析,以深入相识我们收集的数据集。之后,我们使用ResNet-50卷积神经网络对与帖子关联的图像举行分类,并使用基于注意力的LSTM网络对字幕举行分类。

本文在全球危机时刻发现了社交媒体上的一系列新兴规范。获得的效果讲明,我们提出的方法可用于使用Instagram数据自动举行公共情绪分析。

声明:Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有,机械翻译后由本人举行校正整理,未经同意请勿随意转载。本系列在民众号“网络科学研究速递”(netsci)和小我私家博客举行同步更新。


本文关键词:Arxiv,网络,科学,论文,摘要,13篇,欧宝体育app,2020-09-16

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