• 在线性时间采样几何不均匀随机图;
• 一般类别的基础几何的无量纲网络的平均距离;
• 关于可交换错误的关系数据的回归的标准误差;
• 信息网络模型：效率，稳定性和动力学;
• 内生网络中的离散博弈：平等与政策;
• YouTube上的文化价值和跨文化视频消费;
• Twitter的位置预测调查;
• 广告封锁：关于绩效，隐私和对策的研究;
• 多维分离：探索性案例研究;
• 使用配置文件信息预测Twitter上的上升追踪者数量;
• ResearchGate分数会创造幽灵学术声望吗？;
• 仇恨不是二进制：在Twitter上研究#GamerGate的滥用行为;
• 平衡理论统计物理学;
• 对种族歧视和侵犯人权行为的复杂网络分析;
• ADMM对非线性等式约束问题的非凸概括;

在线性时间采样几何不均匀随机图

地址： http://arxiv.org/abs/1511.00576

作者： Karl Bringmann, Ralph Keusch, Johannes Lengler

摘要： 现实世界的网络，如社交网络或互联网基础架构，具有结构性质，如大型聚类系数，可以根据底层几何形状进行描述。这就是为什么现实世界网络理论模型的文献重点从无几何的经典模型（如中卢随机图）转移到现代几何模型，如双曲线随机图。本文对这些现代，更现实的随机图模型进行了理论分析。我们使用一种称为几何不均匀随机图（GIRG）的泛化，而不是直接研究双曲线随机图。由于我们忽略边缘概率的常数因子，所以GIRG在技术上比较简单（具体来说，我们避免双曲余弦），同时保留双曲线随机图的定性行为，我们建议在未来的理论研究中用这个新模型替代双曲线随机图。我们证明了以下关于GIRG的基本结构和算法结果。 （1）作为我们的主要贡献，我们提供了一个采样算法，从预期的线性时间的模型中生成随机图，通过实质的因子O（n ^ 0.5）改进了双曲线随机图中最着名的采样算法。 （2）我们确定GIRG在{\ Omega}（1）中具有聚类系数，（3）我们证明GIRG具有小的分隔符，即，足以删除子线数的边缘，以将巨部件分解成两个大块，（4）我们展示如何使用预期的线性位数来压缩GIRG。

一般类别的基础几何的无量纲网络的平均距离

地址： http://arxiv.org/abs/1602.05712

作者： Karl Bringmann, Ralph Keusch, Johannes Lengler

摘要： 在中环随机图中，现实世界网络的经典模型，每个顶点都配备了从幂律分布中抽取的权重，两个顶点独立地形成与其权重乘积成比例的概率。中卢图具有平均距离O（log log n），从而再现了现实世界网络的小世界现象。这个模型的现代，更逼真的变体还使每个顶点在特定的底层几何中具有随机位置。然后，两个顶点的边缘概率取决于其距离上的反多项式。在本文中，我们研究了中卢随机图的通用增强版本。我们分析一个模型，其中两个顶点的边缘概率可以任意地依赖于它们的位置，只要形成边缘的边缘概率（对于具有固定权重的两个顶点，一个固定位置和一个随机位置）的边缘概率如Chung-卢随机图。所得到的类包含中卢随机图，双曲线随机图和几何不均匀随机图作为特例。我们的主要结果是，这个一般类中的每个随机图模型与中卢随机图具有相同的平均距离，高达因子1 + o（1）。这特别表明具体的选择，例如基础几何是欧几里得，或者对距离的依赖性是反向多项式，不会显着影响平均距离。证明也产生了我们的模型具有巨大的成分和具有高概率的多对数直径。

关于可交换错误的关系数据的回归的标准误差

地址： http://arxiv.org/abs/1701.05530

作者： Frank W. Marrs, Tyler H. McCormick, Bailey K. Fosdick

摘要： 关系数组表示演员对之间的交互或关联，通常在不同的上下文或随着时间的推移。这些数据显示为例如国家之间的贸易流动，个人之间的金融交易，教室中的学童之间的联系频率以及动态蛋白质 - 蛋白质相互作用。本文提出并评估了一类新的参数标准误差，用于将关系数组的元素表示为可观察协方差的线性函数。回归系数的不确定性估计必须考虑参与者之间的异质性和由涉及相同行为者的关系引起的依赖性。识别这种关系依赖性的参数标准误差的现有估计值依赖于跨参与者估计极其复杂的异构结构。利用可交换性假设，我们推导出简约的标准误差估计器，它们可以跨参与者汇集信息，并且在各种设置中比现有的估计器更准确。这种可交换性假设在统计学文献中的网络和阵列模型中是普遍的，但是在使用关系数据的回归设置中调整依赖性时，没有考虑过。我们表明我们的估计是一致的，并通过模拟和涉及国际贸易的数据集展示推理的改进。

信息网络模型：效率，稳定性和动力学

地址： http://arxiv.org/abs/1705.03055

作者： L. Elisa Celis, Aida S. Mousavifar

摘要： 我们介绍一个由twitter等社交信息网络启发的简单网络模型。代理是节点，通过构建有向边缘来连接到另一个代理具有成本，并且通过短的有向路径到达其他代理具有益处;实际上，一个代理商想要快速到达他人，但没有直接连接每个人的成本。即使是最简单的形式，这个框架中的边缘也不是一般的替代或补充;因此，需要标准技术来研究模型的属性和动力学不适用。我们证明异步边缘动态总是收敛到一个稳定的网络;实际上，这种融合对于一系列参数而言是快速的。此外，一套稳定的网络是不平凡的，并且可以支持已经被观察到出现在社区信息网络中的网络结构的类型 - 从社区群集到广播网络，这取决于许多自然形成可能出现的参数。我们进一步研究静态博弈，并为不平凡的参数范围提供稳定高效的网络类。我们关闭几个问题，并留下许多有趣的问题。

内生网络中的离散博弈：平等与政策

地址： http://arxiv.org/abs/1705.03137

作者： Anton Badev

摘要： 在友谊链接和行为的博弈中，我提出了$ k $ -player纳什稳定性 - 一个平衡的家庭，由允许的链接变化的数量给出的稳健性的度量索引，这是（按顺序和最基本的）排列在概率感拟议的框架适用于青少年吸烟和友谊决定表明：（a。）友谊网络对烟草价格上涨做出反应，这种反应扩大了对烟草的预期政策效果，（b）种族歧视的高中，通过刺激具有不同内在吸烟倾向的学生的社会互动，降低整体吸烟率，（c）青少年厌恶分享朋友，以达到友谊的对抗，（d）当个人友谊网络的数据为不可用的是，以价格为中心的政策工具的重要性被低估了。

YouTube上的文化价值和跨文化视频消费

地址： http://arxiv.org/abs/1705.03154

作者： Minsu Park, Jaram Park, Young Min Baek, Michael Macy

摘要： 视频分享的社交媒体（如YouTube）可以访问来自世界各地的各种文化产品，从而有可能测试Web有助于全球文化融合的理论。在58个国家/地区每日列出YouTube最受欢迎的视频之后，我们会调查不同文化价值，语言，国内生产总值和互联网渗透率不同国家的流行视频消费情况。虽然在线社交媒体促进了全球文化产品的使用，但我们发现这种技术能力并不会导致普遍的文化融合。相反，消费文化差异国家的流行视频似乎受到文化价值观的限制。跨文化融合在具有文化价值观的国际大都会国家更加先进，有利于个人主义和权力不平等。

Twitter的位置预测调查

地址： http://arxiv.org/abs/1705.03172

作者： Xin Zheng, Jialong Han, Aixin Sun

摘要： 地点，例如国家，州，城市和兴趣点，是新闻，紧急事件和人们日常生活的核心。自动识别与文件相关或提及的位置已经被探索了几十年。作为最受欢迎的在线社交网络平台之一，Twitter吸引了大量用户每天发送数百万条推文。由于全球覆盖用户和实时新鲜的推特，Twitter上的位置预测近年来受到重视。研究工作用于处理由喧闹，短暂和上下文丰富的推特带来的新挑战和机遇。在这项调查中，我们的目标是提供Twitter上位置预测的总体情况。具体来说，我们专注于用户家庭位置，推特位置和所提及的位置的预测。我们首先定义三个任务并检查评估指标。通过总结Twitter网络，推特内容和推文背景作为潜在输入，我们然后在结构上强调问题如何依赖于这些输入。通过对最先进方法中采用的相应战略进行全面审查来说明每一种依赖性。此外，我们还简要回顾了两个相关的问题，即语义位置预测和兴趣点推荐。最后，我们列出未来的研究方向。

广告封锁：关于绩效，隐私和对策的研究

地址： http://arxiv.org/abs/1705.03193

作者： Kiran Garimella, Orestis Kostakis, Michael Mathioudakis

摘要： 许多互联网企业依靠广告来获得收入。然而，由于广告的数据大小通常与实际内容的数据大小相当，用户感到不满意他们访问的网站上的广告。这不仅对网页的加载时间有影响，还会影响用户的网络账单。由于没有相互同意的选择停止广告的程序，许多用户使用广告拦截浏览器扩展。在这项工作中，我们研究了一大批新闻网站上受欢迎的广告拦截器的表现。此外，我们调查广告拦截器对用户隐私的好处以及网站用于抵制用户隐私的机制。最后，我们研究由于广告拦截器本身造成的流量开销。

多维分离：探索性案例研究

地址： http://arxiv.org/abs/1705.03213

作者： Marie Cottrell, Aurélien Hazan, Madalina Olteanu, Julien Randon-Furling

摘要： 隔离现象长期以来一直是政策制定者和城市规划者的关切问题，而且对于研究尤为关注，特别是在定量社会学和地理学领域。也许城市隔离最常见的例子对应于生活在整个城市不同社区的不同群体，所有群体的社区几乎与整个城市的比例大致相同。社会团体通常根据一个变数来定义：族群，收入类别，宗教团体，选举团体，年龄…在本文中，我们介绍一种基于自组织映射算法（SOM）的小说多维方法）。利用巴黎市的公共数据，我们说明了这种方法如何能够描述社区群体住宅模式与大都会设施和服务地理位置之间复杂的相互作用。此外，这通过Kohonen地图和实际地理图之间的比较，为确定强大的隔离指数铺平了道路。

使用配置文件信息预测Twitter上的上升追踪者数量

地址： http://arxiv.org/abs/1705.03214

作者： Juergen Mueller, Gerd Stumme

摘要： 在Twitter上评估人气的原因时，有一件事被认为是主要的驱动因素：许多推文。有关Twitter应该发布的推文，但不能超越Twitter的辩论。特别感兴趣的是每个Twitter用户的个人资料页面提供的信息。其中一个功能是这些配置文件上的给定名称。关于心理学和经济学的研究发现了与美国人的姓名或例如在美国接受面试机会的名字的相关性。因此，我们对这些资料信息对追随者数量的影响感兴趣。我们通过分析约600万Twitter用户的个人资料来解决这个问题。所有配置文件分为三个组：名称中使用名称，英文单词或两者的名称字段的用户。假设名称和词语影响用户的可发现性，并随后影响他/她的追随者数量。我们提出了一个分类器，用于标记通过应用基于用户组的不同模型在一个月内增加跟随者数的用户。分类器用接收器操作者曲线得分下的面积进行评估，得分高于0.800。

ResearchGate分数会创造幽灵学术声望吗？

地址： http://arxiv.org/abs/1705.03339

作者： Enrique Orduna-Malea, Alberto Martin-Martin, Mike Thelwall, Emilio Delgado Lopez-Cozar

摘要： 学术社交网站ResearchGate（RG）拥有自己的指标，分数为其成员。该网站的高调性质意味着RG评分可用于招聘，推广和其他研究人员评估任务。作为回应，本研究调查是否合理使用RG评分作为学术声誉的证据。为此，调查了三个不同的作者样本。离群样本包括104位具有高价值的作者。诺贝尔样本包括73名诺贝尔医学与生理学，化学，物理与经济学获奖者（1975年至2015年）。纵向样本包括4名作者的不同RG评分的每周数据。结果表明，高分数分数主要来自在网站中询问和回答问题的相关活动。特别是，似乎不可能通过出版物获得高分数。在RG内，有可能区分在现场和活跃的平台用户之间交互较少的（被动）学者，他们可以通过与网站内的其他人（问题，答案，具有影响力的研究人员的社交网络）获得高分数分数。因此，RG评分不应误认为学术声誉指标。

仇恨不是二进制：在Twitter上研究#GamerGate的滥用行为

地址： http://arxiv.org/abs/1705.03345

作者： Despoina Chatzakou, Nicolas Kourtellis, Jeremy Blackburn, Emiliano De Cristofaro, Gianluca Stringhini, Athena Vakali

摘要： 近几年来，网络欺凌和侵略越来越突出，在社交媒体上呈现出许多不同的形式。然而，分析滥用用户的特点，以及与典型的社交媒体用户区别开来的工作很少。在本文中，我们通过分析包含大量滥用行为的推文来开始解决这个差距。我们专注于围绕Gamergate争议的Twitter数据集，导致在各种博弈和社交媒体平台上发生了许多网络欺凌和网络侵权事件。我们研究用户对Gamergate的性质，他们发布的内容以及与典型Twitter用户相比的行为差异。我们发现，虽然他们的推文通常看起来像是侵略性和可恶的主题，“博弈玩家”并不表现出在线愤怒的共同表现，实际上与典型用户的差异在于他们的推文不那么快乐。他们也比典型的Twitter用户更加参与，这表明如何和为什么这个争议仍在进行中。令人惊讶的是，我们发现Gamergaters不太可能被Twitter暂停，因此我们分析他们的属性以识别与典型用户的差异以及可能导致其暂停的差异。我们执行无人监督的机器学习分析，以检测用户群集，尽管目前活跃的用户可能被认为是暂停使用的，因为它们与挂起的用户呈现类似的行为。最后，我们通过用监督学习方法模拟Twitter悬架机制来确认我们分析的特征的有用性，实现非常好的精度和回忆。

平衡理论统计物理学

地址： http://arxiv.org/abs/1705.03369

作者： Andres M. Belaza, Kevin Hoefman, Jan Ryckebusch, Aaron Bramson, Milan van den Heuvel, Koen Schoors

摘要： 三位一体的关系被接受在社会和政治网络的动态中发挥关键作用。基于社会网络研究中的平衡理论和玻尔兹曼 - 吉布斯统计物理学的见解，我们提出了一种定量捕获网络中四种类型的三元关系的动力学模型。我们模型的核心是三合会的发病率，以及可以通过为每种类型的三元关系分配特定的三态能量来模拟这些发生率的想法。我们强调不同黑社会的简并的作用，以及它如何影响政治网络中的挫折程度。为了解决形成三元关系的持续形式的紊乱，我们引入了全身变量温度。为了了解动态和动机，我们提出了一个具有三个术语的通用哈米尔顿算子来模拟三元能量。一个术语与捕捉平衡理论的三体交互相联系。其他术语考虑到三元组的异质性和负边缘的影响。我们的模型的有效性在四个数据集上进行测试，包括在大型多人在线博弈（MMOG）中的两个联盟类别之间的三联关系的时间序列。我们还分析了叙利亚内战涉及的“代理人”与冷战时代国家关系中的关系的现实数据。我们在政治网络中的三元关系中找到新兴的属性，例如反映在四个三元能量之间的持久层次结构中，以及从提取的参数的一致性中比较哈密尔顿模型和数据。

对种族歧视和侵犯人权行为的复杂网络分析

地址： http://arxiv.org/abs/1705.03405

作者： Kiran Sharma, Gunjan Sehgal, Bindu Gupta, Geetika Sharma, Arnab Chatterjee, Anirban Chakraborti, Gautam Shroff

摘要： 媒体新闻报道时间记录了广泛的社会经济和政治事件。利用公开的大型数据库新闻记录，随着时间的推移，我们研究了种族冲突和侵犯人权的网络。复杂的网络分析事件和涉及的参与者为参与者，团体，机构和有时候的国家提供了重要的见解，指出了他们对空间和时间的长期影响。我们发现权力法在分布演员，共同演员提及，有影响的演员和团体的程度和主导地位方面衰落。最具影响力的演员或团体形成了一个巨大的连接部分，它们随着时间的推移而增长，并且从长远来看，它将包括全球所有演员。我们展示了如何有针对性地删除演员可能有助于阻止传播不道德的事件。我们研究事件类型之间的因果关系，我们的量化分析证实，种族冲突导致侵犯人权，而不支持相反的行为。

ADMM对非线性等式约束问题的非凸概括

地址： http://arxiv.org/abs/1705.03412

作者： Junxiang Wang, Liang Zhao

摘要： 对于大规模数据的高效和分布式优化算法的需求不断增长，在诸如压缩感知，矩阵完成和稀疏特征学习等众多领域中激发了乘法器的替代方向方法（ADMM）的普及。虽然ADMM已经广泛探讨了线性等式约束问题，但是ADMM缺乏用于解决非线性等式约束问题的通用框架，这在实际应用中是常见的（例如正交约束）。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种新的通用ADMM框架来处理非线性等式约束，称为neADMM。首先，我们提出广义问题的制定，系统地为neADMM的融合提供了充分的条件。其次，我们基于变分不等式框架证明了一个亚线性收敛速度，并提供了一个新的加速策略来更新惩罚参数。另外，提供了在neADMM通用框架下的几个实际应用。几个应用的实验结果证明了我们的neADMM的有用性。