• 城市规模和城市指标在犯罪模型中的作用;
• 在线红包：微信中礼物赠与的大规模实证研究;
• 大都市的发展;
• 网络社会网络的帕累托财富分配和双向优惠依附的演化;
• 解耦逼近重构有向动态网络;

城市规模和城市指标在犯罪模型中的作用

原文标题： The role of city size and urban metrics on crime modeling

地址： http://arxiv.org/abs/1712.02817

作者： Luiz G. A. Alves, Haroldo V. Ribeiro, Francisco A. Rodrigues

摘要： 揭示犯罪与社会经济因素之间的关系对建模和防止这些非法活动至关重要。最近，在了解城市指标对不同城市系统犯罪水平的影响方面取得了重大进展。在本章中，我们将展示犯罪增长率和城市犯罪数量如何与城市规模相关。我们还讨论了城市尺度在城市规模假设框架内的犯罪建模中的作用，在这个假设中提出了一个数据驱动的方法来模拟犯罪。这个模型提供了一些有关犯罪动态机制的见解，并可以帮助政策制定者更好地决定资源分配和帮助预防犯罪。

在线红包：微信中礼物赠与的大规模实证研究

原文标题： Online Red Packets: A Large-scale Empirical Study of Gift Giving on WeChat

地址： http://arxiv.org/abs/1712.02926

作者： Yuan Yuan, Tracy Xiao Liu, Chenhao Tan, Jie Tang

摘要： 送礼是一种无处不在的社会现象，数千年来，红包一直被用作亚洲国家的礼金。近年来，网络红包通过微信平台在全国范围内普及。利用由6,100万组红包和700万用户组成的独特数据集，我们进行了大规模的数据驱动研究，以了解红包的传播和红包对群体活动的影响。我们发现，各省之间的现金流量与省级GDP排名基本一致，例如红包从南方的用户发送到北方的用户。通过区分自发性红包和相互红包，我们揭示了发送红包的行为模式：男性，老年人和群内朋友更多的人倾向于自发地发送红包，而来自女性，青少年和群内朋友少的人更为互惠。此外，我们使用倾向分数匹配来研究红包对群体动态的外部影响。我们发现，红包增加了群体参与，加强了群体间的关系，这部分解释了发送红包的好处和动机。

大都市的发展

原文标题： On Metropolis Growth

地址： http://arxiv.org/abs/1712.02937

作者： Syed Amaar Ahmad

摘要： 我们考虑了社会网络，工程系统，农业产出，经济活动和能源组成等混合复杂系统的大都市城市消费能源的标度规律，二阶统计量和熵。我们用两个基本变量来抽象城市，代表耗能地理或空间区域（例如土地，住房或基础设施等）的$ s $资源单元（单位面积）和包含$ n $移动单元的人口，这些单元可以在这些单元之间迁移。我们表明，在一个不变的大都市区域（固定的$ s $）下，消费能源的方差和熵首先随着$ n $增加，达到最大值，然后最终减小到零，达到“饱和”阈值。这些指标是人口空间流动性的指标。在某些情况下，方差被界定为大都市平均消耗能量的二次函数。然而，当人口和大都市区域是内生的时候，由于人口密度的减少，后者的增长被捕获了。相反，当人口增长达到平衡时，或者等于人口过剩地区和人口不足地区的人口总量大时。此外，当大都市的次区域之间的经济依存度是基于消耗能量的熵时，我们也可以得出我们的方法和多标量信息之间的关系。最后，如果城市的经济规模（国内产品等）与消耗的能源成比例，那么对于一个恒定的人口密度，我们表明经济与面积（或$ s $）成线性关系。

网络社会网络的帕累托财富分配和双向优惠依附的演化

原文标题： Evolutionary of Online Social Networks Driven by Pareto Wealth Distribution and Bidirectional Preferential Attachment

地址： http://arxiv.org/abs/1712.03075

作者： Bin Zhou, Xiao-Yong Yan, Xiao-Ke Xu, Xiao-Ting Xu, Nianxin Wang

摘要： 了解网络社会网络的演化机制对于网络科学的发展具有重要意义。但目前对在线社会网络演化机制的研究还不够深入，在本研究中，我们实证展示了人人网上社会网络的本质演变特征。从帕累托财富分配和双向优惠依附的角度，分析了网络社会网络演化的起源，阐述了网络社会网络的演化机制。然后提出了一个新的模型来重现与人人在线社会网络相一致的本质演化特征，并给出了该模型的演化解析解。该模型还可以很好地预测普通幂律度分布。另外，模型还解释和预测了许多在线社会网络中度分布的普遍鞠躬现象。结果表明，帕累托财富分配和双向优惠依恋可以在网络社会网络的演化过程中发挥重要作用，可以帮助我们理解在线社会网络的演进起源。该模型对社会网络的动态模拟研究具有重要的意义，特别是在网络社区的信息传播和现实社会中的传播。

解耦逼近重构有向动态网络

原文标题： Decoupling approximation robustly reconstructs directed dynamical networks

地址： http://arxiv.org/abs/1712.03100

作者： Nikola Simidjievski, Jovan Tanevski, Bernard Zenko, Zoran Levnajic, Ljupco Todorovski, Saso Dzeroski

摘要： 从节点动态的时间分辨观测来重建复杂网络的拓扑结构的方法正在跨科学学科获得相关性。最大的实际兴趣是对动力学性质没有任何假设的方法，并且可以处理嘈杂的，短的和不完整的轨迹。在这种情况下的理想重建需要和详尽的方法来模拟所有可能的网络配置的动力学，并将模拟与实际轨迹相匹配，这对于任何实际应用而言在计算上当然是太昂贵的。依靠方程发现和机器学习的深刻见解，我们引入动态网络的“解耦逼近”，并提出了一种新的动态网络重构方法。去耦近似包括将每个节点的模拟与实际轨迹进行匹配，而不是一次对整个网络进行匹配。尽管这个近似值需要计算成本的大幅度降低，但是我们发现我们的方法的性能非常接近理想方法的性能。特别是，我们不但不对轨迹的性质做任何假设，而且提供有力证据表明我们的方法的性能在很大程度上不依赖于当前的动力学机制。对于实际应用而言，至关重要的是，我们还发现我们的方法对于轨迹的长度和分辨率是非常稳健的，并且对噪声相对不敏感。

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