• 量化地域社会性;
• 世界投入产出网络的马尔可夫模型;
• 互动和影响在虚拟世界中传播的多层网络数据集;
• 使用天气观测数据的家庭位置估计;
• 连接车辆生成的数据能否提高安全性？交叉口安全管理的主动方法;
• 一些实证网络流行病增长的初始阶段表征;

量化地域社会性

地址： http://arxiv.org/abs/1604.00175

作者： Jun Pang, Yang Zhang

摘要： 基于位置的社会网络的出现提供了前所未有的机会来研究人流动与社会关系之间的相互作用。这项工作是量化一个地点是否适合进行社会活动的一个步骤，这个概念被称为地点社会性。能够量化位置社会性创造了实际的机会，如城市规划和位置推荐。为了量化一个位置的社会性，我们提出了一个在连接用户和位置的异构网络上的HITS和PageRank的混合模型。通过利用在纽约和洛杉矶的Instagram用户生成的数百万个登录数据，我们调查了位置社会性和多个位置属性之间的关系，包括位置类别，评级和受欢迎程度。我们进一步进行两个案例研究，即友谊预测和位置推荐，实验结果表明我们量化的有用性。

世界投入产出网络的马尔可夫模型

地址： http://arxiv.org/abs/1612.06186

作者： Vahid Moosavi, Giulio Isacchini

摘要： Leontief投入产出模型和马尔可夫链之间的初步理论联系是在20世纪50年代建立的。然而，考虑到马尔科夫链的各种数学特性，还没有对马可夫链形式主义的不断发展的世界经济网络进行全面调查。使用最近可用的世界投入产出数据库，我们通过分析一系列有限的马尔可夫链模型，从1995年到2011年世界经济网络的演变。我们通过马尔可夫链的不同性质评估了不断发展的系统的不同方面，如混合时间，凯曼常数，稳态概率和转移矩阵的扰动分析。首先，我们展示了混合时间的时间序列和凯门尼常数如何作为全球化的总体指标。接下来，我们将稳定状态概率作为衡量经济体系结构力量的衡量标准，与传统的经济指标经济体的国内生产总值相当。此外，我们引入了系统性风险的两个测度，称为系统性影响和系统脆弱性，其中前者是受影响节点数与节点总数的比例，由节点活动中的休克引起，而后者则基于特定经济节点在任何其他节点的活动中受到冲击影响的次数。最后，重点关注凯门定常作为网络货币流动的全球指标，我们表明，经济节点活动水平的变化对网络整体流动有一个矛盾的影响。虽然大多数具有高结构性能量的节点的经济衰退导致网络上的平均货币流动速度较慢，但​​是有一些节点，其增长速度在连通性和平均货币流量方面提高了网络的整体质量。

互动和影响在虚拟世界中传播的多层网络数据集

地址： http://arxiv.org/abs/1702.06373

作者： Jarosław Jankowski, Radosław Michalski, Piotr Bródka

摘要： 呈现的数据包含在虚拟世界平台中发生的五次传播活动的记录。用户在广告系列之间在彼此之间分配化身。这些过程在时间和范围上有所不同，都被激励或不激励。活动数据伴随着事件。数据可用于构建多层网络，以将广告活动放在更广泛的上下文中。根据作者的最佳知识，该研究是第一个公开提供的数据集，其中包含一个完整的真实多层社会网络，以及五个完整的传播过程。

使用天气观测数据的家庭位置估计

地址： http://arxiv.org/abs/1709.00714

作者： Yuki Kondo, Masatsugu Hangyo, Mitsuo Yoshida, Kyoji Umemura

摘要： 我们可以通过添加用户的家庭位置从社交媒体数据中提取有用的信息。然而，由于用户的家庭位置通常不公开，许多研究人员一直在尝试开发更准确的家庭位置估计。在本研究中，我们提出了一种通过使用AMeDAS的天气观测数据来估计Twitter用户的家庭位置的方法。在我们的方法中，我们首先通过使用推文估计估计目标用户发布的地区的天气。接下来，我们查看天气观测数据的估计天气，并缩小用户发布的区域。最后，用户的家庭位置估计是用户经常从哪些地方发帖。在我们的实验中，结果表明我们的方法有效地发挥作用，也表明在某些条件下精度提高。

连接车辆生成的数据能否提高安全性？交叉口安全管理的主动方法

地址： http://arxiv.org/abs/1709.00743

作者： Mohsen Kamrani, Behram Wali, Asad J. Khattak

摘要： 传统上，基于历史崩溃频率数据，交叉路口安全评估基本上是无效的。然而，连接和自动车辆（CAV）的新兴数据可以补充历史数据，并有助于主动识别在发生故障之前瞬时驾驶行为具有高水平变异性的交叉点。该研究基于密歇根州安娜堡安全试点模型部署的数据，开发了一个独特的数据库，将交叉点崩溃和库存数据与3000多台连接车辆记录的超过6500万个现实世界的基本安全消息相结合，提供了更完整的图像交叉口的作业和安全性能。作为主动安全措施和安全的主要指标，本研究介绍了基于位置的波动率（LBV），其量化了交叉点瞬时驾驶决策的可变性。 LBV表示通过特定交叉点行驶的连接车辆驾驶员的驾驶性能。因此，通过使用变异系数作为相对色散的标准测量，计算了安娜堡116个交叉点的LBV。为了量化交叉特异性波动率和碰撞频率之间的关系，估计了严格的固定和随机参数泊松回归模型。在控制暴露相关因素的同时，结果提供了信号交叉口交叉特异性波动率和碰撞频率之间统计学显着（5％水平）积极关联的证据。本文讨论了主动交会安全管理研究结果的影响。

一些实证网络流行病增长的初始阶段表征

地址： http://arxiv.org/abs/1709.00973

作者： Kristoffer Spricer, Pieter Trapman

摘要： 传染病传播模式中的一个关键参数是基本繁殖次数$ R_0 $，这是典型感染原发病例在其大多数易感人群的感染期间感染的次要病例的预期数量。为了使这一数量有意义，大量人口限制中感染人数的初步预期增长应该是指数级的。我们通过对所选择的经验网络进行重复模拟流行病调查这种假设在多大程度上是有效的，在离散的时间内将每个流行病视为随机过程。通过将每个时间步长的受感染人数拟合到广义生长模型来分析每个流行病的初始阶段，从而估计生长的形状。作为参考，对一些基本图进行了类似的调查，例如不同维度的整数格子和配置模型图，早期的流行病学行为是已知的。我们发现，对于本文测试的经验网络，指数增长是疫情早期的特征，除了当网络受到强大的低维空间约束（例如二维正方晶格的情况）的限制时。然而，在足够高的有限整数格子上，流行病的早期发展呈指数增长。

声明：Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有，由本人进行翻译整理，未经同意请勿随意转载。本系列在个人博客 https://netsci.complexly.cn 进行更新，并提供RSS订阅。