• 推动全球宪法进步的机制;
• 层次聚合多层网络的超分辨率社区检测;
• 同类或异类吸引 - 网络建模的效果;
• 2005年法国骚乱的流行病学模型：传播浪潮和传染病的作用;
• 你会分享一下：影响潜在乘车合作伙伴信任的因素;
• Zipf定律时间依赖的基于秩的随机系统的普遍性;
• 探索家庭联系的实力;
• 社区网络中使用图遍历的社区结构快速检测;
• 视频大流行：Psy的江南style视频的全球病毒传播;
• 社区活力：发现在线社区中的互动衰退模式;
• 非正式交互影响的语言标记;
• 使用图轨迹转换的时域网络比较;

推动全球宪法进步的机制

地址： http://arxiv.org/abs/1606.04012

作者： Alex Rutherford, Yonatan Lupu, Manuel Cebrian, Iyad Rahwan, Brad LeVeck, Manuel Garcia-Herranz

摘要： 宪法有助于界定国内政治秩序，但已知受到两个国际机制的影响：反映全球法律发展趋势的另一个机制，另一个体现了共同殖民历史等国际网络动态。介绍供应空间;随着时间的推移，世界宪法中存在的越来越多的法律规定越来越多。通过这一点，我们发现了影响宪法变革的第三种机制：法律规定之间的等级依赖性，在此基础上采用基本的基本条款先于更先进的规定。这种第三种机制似乎在新的政治权利的出现中起着特别重要的作用，因此可能为倡导这些权利提供有用的路线图。我们进一步根据这些机制的优势对每项法律规定进行表征。

层次聚合多层网络的超分辨率社区检测

地址： http://arxiv.org/abs/1609.04376

作者： Dane Taylor, Rajmonda S. Caceres, Peter J. Mucha

摘要： 应用网络科学通常涉及在应用网络分析方法之前对网络数据进行预处理，并且这些步骤之间通常存在理论上的隔离。例如，在分析之前将时变网络数据聚合到Windows中是常见的，并且这种预处理的折衷还不太清楚。针对检测多层网络中小社区的问题，我们通过开发与$ N $节点和$ L $层的层聚合网络相关联的模块化矩阵的随机矩阵理论来研究层聚合的影响， Erd \ H {o} sR \ enyi网络的合奏。我们研究相变过程，其中特征向量定位到社区（允许其检测），并且对于给定的社区来说，其特征是超过可检测限制$ K ^ * $。当层通过求和合并时，我们获得$ K ^ * \ varpropto \ mathcal {O}（\ sqrt {NL} / T）$，其中$ T $是社区持续存在的层数。有趣的是，如果$ T $被允许以$ L $变化，那么基于summation的层聚集增强了小社区检测，即使社区持续不断的层次，只要$ T / L $比$ \ mathcal {ø}（L ^ { - ¹⁄₂}）$。此外，我们发现，在某些情况下，阈值的总和可能导致$ K ^ * $呈指数衰减，在我们称为超分辨率社区检测的现象中减少了数量级。也就是说，具有阈值的层聚集是一种非线性数据过滤器，可以检测否则太小而不能检测到的社区。重要的是，不同的阈值通常会增强具有不同属性的社区的可检测性，说明如果使用单个阈值分析网络数据，则社区检测可能会被模糊。

同类或异类吸引 - 网络建模的效果

地址： http://arxiv.org/abs/1612.03127

作者： Maria Deijfen, Robert Fitzner

摘要： 当人口分为两种类型时，我们研究了一些标准网络模型的属性，并且类型之间的连接模式有所不同。研究的模型是Erd \ H {o} s-R \‘{e} nyi图，配置模型和优选附件图的概括。对于Erd \ H {o} s-R \‘{e} nyi图和配置模型，重点是组件结构。我们得到关键参数的表达式，表明图中有巨大的分量，并通过模拟研究最大分量的大小。当图中的预期度数是固定的并且连接被移位以便更多边连接不同类型的顶点时，我们发现临界参数减小。随着连接的变化，超临界状态中最大的组件的大小可以随之增加和减少，这取决于类型的组合。对于优先依恋模型，我们分析两种类型的度数分布，并得出度数指数的显式表达式。指数通过模拟证实，该模拟也说明了度结构的其他性质。

2005年法国骚乱的流行病学模型：传播浪潮和传染病的作用

地址： http://arxiv.org/abs/1701.07479

作者： Laurent Bonnasse-Gahot, Henri Berestycki, Marie-Aude Depuiset, Mirta B. Gordon, Sebastian Roché, Nancy Rodriguez, Jean-Pierre Nadal

摘要： 作为戏剧性集体行为的大规模案例，2005年的法国骚乱始于巴黎一个贫穷的郊区，然后在法国全部蔓延，持续约三周。值得注意的是，虽然没有流离失所的暴徒，但是暴动活动确实是旅行。获取每日国家警察数据使我们能够探索暴乱传播的动态。在这里，我们表明，一个流行样的模式，只有几个参数和一个单一的社会学变量，表征邻里剥夺，定量地描述了骚乱的全部时空动态。这是第一次这样的数据驱动的建模涉及在一个国家的规模和每天的城市之间和之间（通过地理接近或媒体）的传染。此外，我们给出了“骚乱之浪”的精确数学表征，并提供了巴黎传播的可视化，以前所未有的方式表现了这一波。模型和数据之间的显着协议表明，即使通过媒体随处可见信息，地理邻近在传播中发挥了重要作用。最后，我们认为我们的方法为自发集体起义的动态模型提供了一个总体框架。

你会分享一下：影响潜在乘车合作伙伴信任的因素

地址： http://arxiv.org/abs/1707.04284

作者： Yang Zhou, Yan Huang, Joseph McGlynn, Alexander Han

摘要： 搭车可节约能源，减少污染，减轻拥挤。车载系统允许通过移动电话应用程序进行对等驾驶匹配。在许多系统中，人们对司机和车友的信息很少。信任严重影响了分配系统的使用，但是在这方面的工作是有限的。在本文中，我们调查社会媒体在塑造信任和描述影响对司机或合伙人的信任决策的因素的作用。我们设计了一个骑车系统，骑手可以看到Instagram的个人资料和10位近期的合作伙伴的照片，并要求他们对六个信任相关问题作出判断。我们发现形成信任形成的三个重要因素：\ textit {social proof}，\ textit {social approval}和\ textit {self-disclosure}。这三个因素占方差的40％，33％，13％，提取的后续因素大大减少。使用这三个因素，我们成功建立了F-measure为87.4％的信任预测模型，从采集所有因素的78.6％提高了一个。

Zipf定律时间依赖的基于秩的随机系统的普遍性

地址： http://arxiv.org/abs/1707.04285

作者： Ricardo T. Fernholz, Robert Fernholz

摘要： 我们描述了连续半公平的基于秩的系统产生满足齐普夫定律的渐近尺寸分布的条件。对于遵循格拉斯定律的强制形式的制度，随着增长率和波动率在不同等级上不同，这些条件要求系统保守和完整，并且受到许多大量时间依赖的排名观察系统的满足。我们将Zipf定律推广到一种限制较小的形式，其中尺寸对等级的对数图不必是斜率为-1的直线，而是在某点上具有斜率-1的切线。在某些规律性条件下，我们表明，相同的保护和完整性条件意味着以具体但现实的方式偏离格拉斯定律的排名系统产生了准齐波夫的渐近尺度分布。因为许多遵循格拉斯法的强制形式的真实世界体系都符合齐普法的规定，更不遵循格拉斯定律的强大形式的制度是准齐佩芬，我们的结果为齐普法的普遍性提供了解释。

探索家庭联系的实力

地址： http://arxiv.org/abs/1707.04426

作者： Peter Richmond, Bertrand M. Roehner

摘要： 自19世纪末路易 - 阿道夫·贝蒂永（Louis-Adolphe Bertillon）研究以来，人们已经知道婚姻状况和儿童人数明显影响到死亡和自杀率。这导致了1898年埃米尔·杜尔海姆（Emile Durkheim）推测社会孤立（特别是在家庭层面）与自杀之间的联系。然而，由死亡证明书提供的统计数据有限，阻碍了进一步进展。最近，目前的作者显示，人口普查记录的残疾数据可以作为死亡率数据的可靠替代品。这为调查家庭关系打开了一条新途径，因为人口普查信息远远超出了死亡证明上报告的有限数据。结果显示，家庭成员之间的失业率下降。更确切地说，由于孩子的存在而导致父母残疾的减少，揭示了父母与孩子的关系在出生后的第一年是最高的，然后随着孩子的年龄而逐渐减弱。也可以看出，年龄差距越来越大的时候，丈夫和妻子之间的关系实力是相同的年龄最高的，相对稳定地下降。

社区网络中使用图遍历的社区结构快速检测

地址： http://arxiv.org/abs/1707.04459

作者： Partha Basuchowdhuri, Varsha Nagarajan, Khusbu Mishra, Satyaki Sikdar, Surabhi Gupta, Subhashis Majumder

摘要： 在社交网络中寻找社区结构被认为是一项具有挑战性的任务，因为许多提出的算法在计算上是昂贵的，并且对于大图不能太好地扩展。迄今为止提出的大多数社区检测算法不适用于需要实时检测社区的应用程序，特别是对于大规模网络。通过使用模块化最大化来检测群集的Louvain方法通常被认为是最快的社区检测算法之一，即使没有任何可证明的限制。我们提出了一种基于图遍历的社区检测框架，其不仅运行速度比Louvain方法快，而且还为大多数基准数据集生成更好的质量集群。我们显示我们的算法在时间O（| V | + | E |）下运行，以在使用模块化最大化获得最终覆盖之前创建初始封面。关键词 - 社区检测，影响邻居评分，经纪人，社区节点，社区

视频大流行：Psy的江南style视频的全球病毒传播

地址： http://arxiv.org/abs/1707.04460

作者： Zsofia Kallus, Daniel Kondor, Jozsef Steger, Istvan Csabai, Eszter Bokanyi, Gabor Vattay

摘要： 病毒视频可以通过国际传播渠道实现全球渗透，与来自本地化源头的真实疾病相似。在过去几个世纪以来，疾病前沿以同心的空间方式从爆发的来源通过短距离的人类接触网络传播。长途航行的出现改变了这些古老的模式。然而，最近Brockmann和Helbing已经表明，如果在飞行时间和旅行体积加权的底层航空旅行网络中测量传播时间和距离，则可以恢复同心传播波。在这里，我们采用这种方法来分析Twitter消息中的病毒密码传播，并在连接世界各国和各州的通信网络中定义了类似的加权网络距离。我们平均恢复了波浪状行为，并评估了非地域性传播的随机效应。我们显示，类似的结果也可以从Google趋势数据中恢复。

社区活力：发现在线社区中的互动衰退模式

地址： http://arxiv.org/abs/1707.04477

作者： Mohammed Abufouda

摘要： 在线社区（OSCs）提供了连接人，分享新闻，引导信息和找工作等的媒介。 OSC成员之间的相互作用的动态并不总是增长动力。相反，$ \ textit {decay} $或$ \ textit {inactivity} $动态经常发生，这使OSC过时。了解不活跃社区成员的行为和特征有助于维持这些社区的增长动态，并可能阻止他们停止服务。在这项工作中，我们提供了两种预测社区成员相互作用衰减的预测模型，即简单阈值模型（STM）和监督机器学习分类框架。我们对我们的预测模型进行了评估实验，该模型由StackExchange平台提取的一个$ \ textit {ground truth} $的腐烂社区支持。实验结果表明，在F1评分和准确性方面，令人满意的预测效果有可能使用基于网络的属性和网络外部属性来预测这些社区成员的活动衰减成员。我们使用的方法的预测性能的上限分别为F1分数和准确度分别为0.91 $和$ 0.83 $。这些结果表明，基于网络的属性与成员的活动相关，并且我们可以根据这些属性找到衰减模式。结果还表明，衰落社区的结构可以通过发现非活动成员来支持活着的社区。

非正式交互影响的语言标记

地址： http://arxiv.org/abs/1707.04546

作者： Shrimai Prabhumoye, Samridhi Choudhary, Evangelia Spiliopoulou, Christopher Bogart, Carolyn Penstein Rose, Alan W Black

摘要： 理解社会科学和计算语言学中的“社会影响”长期以来一直存在兴趣。在本文中，我们提出了一种新颖的方法来研究和衡量人际关系在日常互动中的影响。受到影响的基本原理的驱动，我们试图在网络针织社区中确定职位的指示性语言特征。我们提出用于操作和标注具有指标特征的职位的方案。具有识别特征的实验表明，影响分类准确度提高了3.15％。我们的结果说明了语言特征与其影响潜力的重要关联。

使用图轨迹转换的时域网络比较

地址： http://arxiv.org/abs/1707.04572

作者： David Aparício, Pedro Ribeiro, Fernando Silva

摘要： 网络被广泛用于建模现实系统并揭示其拓扑特征。网络属性如度分布和最短路径长度已经在许多现实世界网络中进行了计算，其中大多数已经被证明是无标度的和小世界的网络。图和网络图案是捕获比上述全球网络属性更丰富的结构信息的子图模式，并且这些局部特征经常用于网络比较。然而，过去关于图表和网络图案的工作几乎完全适用于静态网络。许多系统被更好地表现为时间网络，不仅描绘了系统在给定阶段，而且描述了它们如何演化。时间依赖的信息在时间网络中是至关重要的，并且通过忽略该数据，静态方法不能达到最佳结果。本文介绍了时间网络的图扩展。我们提出的方法列举了每个网络快照中的所有4节点图轨道，构建了相应的轨道转换矩阵。我们的假设是，代表类似系统的网络具有特征轨道转换，它们比简单的静态模式更好地识别它们，并且这是在一组分为类别的实时时间网络中进行评估的。为了进行时间网络比较，我们提出了一个轨道转换协议度量（OTA）。 OTA正确地组合一组时间网络，静态网络图案和图图都不能充分地进行。此外，我们的方法产生可解释的结果，我们用于发现特征轨道转换，并且可以被认为是网络指纹。

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