• 市场结构如何驱动商品价格;
• 人类天体生物学;
• 协作社会网络中的突然转变;
• 部分可观测社会网络中的社区检测;
• Zipf的意义的起源：频率定律;
• 具有持续性链接和节点特定潜变量的动态网络模型，适用于银行间市场;
• 更高的储蓄能够缓解收入不平等吗？;
• 关于如何校准行人动力学的社会力量模型的几点说明;
• “羊入狼群”：在Twitter上刻画恶意用户;
• 从城市隔离到多焦点模式检测;
• 帮助我找到一份工作：一种基于图的大规模工作推荐;
• 可再生能源在越南电力系统中的整合;
• 超越词嵌入：从大规模知识库中学习实体和概念表示;
• 出租车动力学的相变及其共乘影响;
• 无标度环形结构对复杂网络中共识动力学的噪声有抵抗力;
• 利用异构信息融合提高股市预测能力;
• 中国城市空间竞争与合作的三角映射分析;
• 相互依存网络中的群体渗流;

市场结构如何驱动商品价格

原文标题： How Market Structure Drives Commodity Prices

地址： http://arxiv.org/abs/1508.03677

作者： Bin Li (1), K. Y. Michael Wong (1), Amos H. M. Chan (1), Tsz Yan So (1), Hermanni Heimonen (1), Junyi Wei (1), David Saad (2) ((1) Department of Physics, The Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Hong Kong (2) The Nonlinearity and Complexity Research Group, Aston University, Birmingham B4 7ET, United Kingdom)

摘要： 我们引入了一个基于主体的模型，在这个模型中，代理人设定他们的价格以使利润最大在稳定状态下，市场自组织为三组：超额生产者，消费者和均衡代理人，价格由自己的资源水平决定，并由分析自然产生一些宏观参数，类似于统计力学中的平均场参数。当资源稀缺时，价格大幅上涨，低于标志着过剩生产者消失的转折点。为了将模型与真实的经验数据进行比较，我们研究了商品价格与农产品和金属等一系列商品的库存与使用比率之间的关系。通过引入弹性参数来缓解商品数据中的噪音和长期变化，我们确认了价格上涨的趋势，为转折点提供了证据，并为较不重要的商品指出了收益点。

人类天体生物学

原文标题： The Astrobiology of the Anthropocene

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00052

作者： Jacob Haqq-Misra, Sanjoy Som, Brendan Mullan, Rafael Loureiro, Edward Schwieterman, Lauren Seyler, Haritina Mogosanu, Adam Frank, Eric Wolf, Charles Cockell

摘要： 人类对生物圈的影响至少从广泛的农业的发展中是显而易见的，一些地层学家认为现代文明的活动表明了地质时代的转变。作为一个地质时代的人类学研究及其对未来能源密集型文明的启示，是一个新兴的跨学科领域，天体生物学可以发挥主导作用。地球，火星和系外行星的可居性研究考察了与气候变化相关的极端情况，作为一个行星过程。能源密集型文明也将面临经济增长的热力学限制，这为估算人类文明的长寿和指导寻找外星智慧提供了重要的制约因素。我们推荐使用LUVOIR，HabEx和OST等任务概念，以便在了解地球上未来生命的演变以及宇宙中其他地方技术和能源密集型生活的可能演变方面取得重大进展。

协作社会网络中的突然转变

原文标题： Abrupt transitions in collaborative social networks

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00100

作者： Jingfang Fan, Jun Meng, Yimin Ding, Guangle Du, Daqing Li, Reuven Cohen, Xiaosong Chen, Fangfu Ye, Shlomo Havlin

摘要： 尽管网络被广泛用作探索复杂社会系统的多功能工具，但对于如何检测和预测社会系统的突然变化却知之甚少。在这份报告中，我们开发了一种基于网络属性的预警方法来检测这种变化。通过分析三个协同社会网络—一个共同明确，一个专利和一个科学合作网络，我们发现这些网络固有的突然转变可以作为一个很好的预警信号，分别表明苏联解体，“软性物质”研究领域的出现，两个科学共同体的融合。然后，我们开发一个派系增长模型，解释这些真实网络的普遍属性，并发现它们属于一个新的普遍性类，由Gumbel分布描述。

部分可观测社会网络中的社区检测

原文标题： Community Detection in Partially Observable Social Networks

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00132

作者： Cong Tran, Won-Yong Shin, Andreas Spitz

摘要： 社会网络中社区结构的发现已经引起了人们的重视，因为它是理解网络拓扑和功能的根本问题。然而，大多数社会网络数据是从部分可观察的网络收集的，同时缺少节点和边。在本文中，我们解决了一个新的问题，即在这样一个不完整的网络环境中检测到重叠的社区结构，因为节点同时属于多个社区，网络中的社区被允许重叠。为了解决这个问题，我们引入了KroMFac，一个基于Kronecker图模型通过正则化非负矩阵分解（NMF）进行社区检测的新框架。具体来说，从期望最大化（EM）算法获得的生成参数矩阵，我们首先估计网络的缺失部分。作为我们提出的框架的主要贡献，为了提高社区检测的准确性，我们通过排名来选择和选择有影响的节点（往往具有高度的度），并将它们添加到现有的图中。最后，我们通过求解正则化NMF辅助优化问题来发现社区结构，以最大化底层图的可能性。此外，采用规范化的互信息（NMI），我们凭经验显示了我们的KroMFac方法优于两个基线方案。

Zipf的意义的起源：频率定律

原文标题： The origins of Zipf’s meaning-frequency law

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00168

作者： Ramon Ferrer-i-Cancho, Michael S. Vitevitch

摘要： G.K.Zipf在他的开创性研究中观察到，更频繁的词语往往具有更多的含义，并且表明单词的含义数量随着其频率的平方根而增长。他从两个假设中推导出这种关系：词语遵循Zipf定律的词频（频率和秩次之间的幂律依赖）和Zipf的意义分配定律（意义数量和等级之间的幂律依赖）。在这里我们表明，关于一个词和一个意义的联合概率的单一假设足以推断Zipf的意义频率定律或轻松版本。有趣的是，这个假设可以被证明是在心理探索过程中有偏差随机行走的结果。

具有持续性链接和节点特定潜变量的动态网络模型，适用于银行间市场

原文标题： A dynamic network model with persistent links and node-specific latent variables, with an application to the interbank market

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00185

作者： Piero Mazzarisi, Paolo Barucca, Fabrizio Lillo, Daniele Tantari

摘要： 我们提出了一个动态网络模型，其中两个机制控制两个节点之间的链接的概率：（i）过去是否存在这个链接;（ii）节点特定的潜在变量（动态适应度）每个节点创建链接。假设这两种机制的马尔可夫动力学，我们提出一个期望 - 最大化算法模型估计和潜在变量的推断。估计的参数和拟合度可用于预测未来链路的存在。我们将这种方法应用到e-MID银行间网络中，这两种链接机制在网络形成过程中与两种不同的交易行为相关联，即优先交易和由节点特征驱动的交易。实证结果可以识别银行间市场的优惠贷款，并指出一种不考虑时变网络拓扑结构的方法倾向于高估优先联系。

更高的储蓄能够缓解收入不平等吗？

原文标题： Can higher savings moderate the income inequality?

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00253

作者： Kiran Sharma, Subhradeep Das, Anirban Chakraborti

摘要： 社会应该是理想的公平。然而，实际情况却大不相同，社会经济不平等现象从远古时代就困扰着人类。我们现在提出一个问题：更高的储蓄能够缓解收入不平等吗？在本文中，我们试图解决这个问题，并建立收入不平等与储蓄之间的经验联系，主要是为了封闭经济，并且将其与基于气体动力学原理的现有理论模型联系起来。我们用基尼系数（衡量收入不平等）和国内生产总值（国内生产总值的百分比）经验地检验了我们的模型，并且观察到我们的模型对于世界上许多真正的封闭经济体都是合理的。

关于如何校准行人动力学的社会力量模型的几点说明

原文标题： Some Indications on how to Calibrate the Social Force Model of Pedestrian Dynamics

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00276

作者： Tobias Kretz, Jochen Lohmiller, Peter Sukennik

摘要： 行人动力学的社会力量模型是这样形成的：a）其大部分参数没有立即解释，b）往往一个参数对行走行为的许多方面有影响，以及c）行走行为的某个方面来自多个参数的值。这使得校准困难。本文的目的是给从业人员指示如何进行校准过程。为此，通过分析转换，社会力量模型的参数与具有明确和直接含义的真实属性相关，并且这些真实属性也是高度相关的模拟结果属性：队列的范围和清除时间，分别是最大密度和容量流。这个理论也被提出来了。作为一个副作用，它可以给对理论方面感兴趣的每个人更深入的理解模型。

“羊入狼群”：在Twitter上刻画恶意用户

原文标题： “Like Sheep Among Wolves”: Characterizing Hateful Users on Twitter

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00317

作者： Manoel Horta Ribeiro, Pedro H. Calais, Yuri A. Santos, Virgílio A. F. Almeida, Wagner Meira Jr

摘要： 在线社会网络（OSNs）中的仇恨言论是公司和政府面临的一个关键挑战，因为它会影响用户和广告商，而且有几个国家对这种做法有严格的立法。这推动了在推特，社交媒体帖子和评论中发现和表征这一现象的工作。然而，由于OSN数据的喧嚣，现象的稀疏性以及仇恨言论定义的主观性，这些方法都面临着一些不足之处。这个作品提出了一个以用户为中心的仇恨言论观点，为更好的检测方法和理解铺平了道路。我们从Twitter的时间线上收集了一个价值100,386美元的Twitter用户数据集，并在转发图上使用随机行走的爬虫，并选择一个$ 4,972 $的子样本通过众包手动注释为可恶。我们检查用户活动模式，恶意用户和普通用户之间传播的内容，以及采样图中的网络中心度测量之间的差异。我们的结果表明，可恶的用户有更多的最近的帐户创建日期，更多的状态，每天的followees。此外，他们喜欢更多的推文，更短的时间间隔的推特，并在转推网络中更加中心化，这与通常与此类行为相关的“孤独的狼”刻板印象相矛盾。憎恨用户更负面，更亵渎，并使用较少的话题，如仇恨，恐怖主义，暴力和愤怒。我们还确定仇恨/正常用户和他们的1邻居之间的相似之处，暗示强烈homophily。

从城市隔离到多焦点模式检测

原文标题： From Urban Segregation to Multifocal Pattern Detection

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00336

作者： Julien Randon-Furling, Madalina Olteanu, Antoine Lucquiaud

摘要： 我们制定了一个“多焦点”的方法来揭示城市的空间差异，从最本地的规模到大城市。考虑一个统计变量的例子，这个变量可以用不同的尺度来衡量，比如种族比例，社会住房率，收入分配或公共交通网络密度。然后，在城市的任何一点，都会有一个变量的值序列，就像在起点附近放大一样，直到整个城市 - 就像变焦镜头一样。由此产生的序列以精确的方式编码空间差异：它们与完全随机序列的差异多少确实是潜在空间结构的签名。我们在这里介绍一个数学框架，可以分析这个签名，我们提供了一些说明性的例子。此外，这种方法可用于检测和探测由于除地理社会数据以外的统计人群（例如生态，生物或物理数据）中隐藏的空间或非空间结构的不相似性。

帮助我找到一份工作：一种基于图的大规模工作推荐

原文标题： Help Me Find a Job: A Graph-based Approach for Job Recommendation at Scale

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00377

作者： Walid Shalaby, BahaaEddin AlAila, Mohammed Korayem, Layla Pournajaf, Khalifeh AlJadda, Shannon Quinn, Wlodek Zadrozny

摘要： 网上招聘委员会是现代招聘行业的核心组成部分之一。每天有数百万候选人浏览工作岗位，对于准确，有效，有意义和透明的工作建议的需求比以往任何时候都显而易见。虽然推荐系统通过创造社交和商业价值在各种在线领域成功推进，但是对于推荐领域的研究较少。现有的系统主要集中在简历和工作描述的内容分析，严重依赖于内容的语义分析和建模的准确性和覆盖面，在这种情况下，他们最终通常会遭受僵化和缺乏隐含的语义关系从用户的行为中发现并可以通过协作过滤（CF）方法捕获。很少有利用CF的作品不能解决现实系统的可扩展性挑战和冷启动问题。在本文中，我们提出了一个可扩展的基于项目的在线工作推荐系统。我们的方法通过利用由代表各种行为和上下文相似性信号的多边连接的作业的有向图来克服稀疏性和可伸缩性的主要挑战。系统中项目（工作）的短暂性和新用户和工作快速进入系统使得冷启动成为阻碍CF方法的严重问题。我们通过利用深度学习的力量来解决这个问题，除了用户的行为来服务混合建议。我们的技术已经被CareerBuilder.com所利用，它是世界上最大的工作委员会之一，为数百万用户提供高质量的建议。

可再生能源在越南电力系统中的整合

原文标题： Integration of Renewable Power Sources into the Vietnamese Power System

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00383

作者： Alexander Kies, Bruno Schyska, Dinh Thanh Viet, Lueder von Bremen, Detlev Heinemann, Stefan Schramm

摘要： 预计越南电力系统将在未来数十年内大幅扩张。但是，应该调查可再生能源的比例。在这项工作中，我们调查了一个高度可再生的越南电力系统，通过联合优化可再生能源发电设施和电网的扩张。我们表明，在成本最优的情况下，越南南部安装了最高风量，越南中部安装了太阳能光伏（PV）。此外，我们还表明，传输有可能降低平均电力成本约10％。

超越词嵌入：从大规模知识库中学习实体和概念表示

原文标题： Beyond Word Embeddings: Learning Entity and Concept Representations from Large Scale Knowledge Bases

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00388

作者： Walid Shalaby, Wlodek Zadrozny, Hongxia Jin

摘要： 使用神经词嵌入的文本表示在许多NLP应用中已被证明是有效的。最近，通过使传统的词嵌入模型学习多词表达式（概念/实体）的向量，大量的研究兴趣超越了词嵌入。然而，目前的方法仅限于文本知识库（例如维基百科）。在本文中，我们提出了一种从两个大型知识库（Wikipedia和Probase）学习概念向量的新方法。我们调整跳跃模型，从维基百科文本和Probase概念图中的知识中无缝学习。我们评估我们的概念嵌入模型的本质上是两个任务：1）类比推理，我们达到了语义类比91％的最先进的表现，2）概念分类，我们实现了最先进的性能在两个基准数据集上实现100％的分类准确性，另一个为98％。此外，我们提出了一个案例研究外部评估我们的模型在无监督参数类型识别神经语义分析。我们证明了我们的无监督方法的竞争性准确性，以及相对于依赖于地名词典和正则表达式的繁琐易错的方法，它能更好地概括出词汇实体提及。

出租车动力学的相变及其共乘影响

原文标题： Phase Transition in Taxi Dynamics and Impact of Ridesharing

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00462

作者： Bo Yang, Shen Ren, Erika Fille Legara, Zengxiang Li, Edward Y.X. Ong, Louis Lin, Christopher Monterola

摘要： 我们使用人工和经验输入来开发数字模型，以分析城市环境中的出租车动态。更具体地说，我们量化出租车服务的供求关系，底层道路网络和公共接受乘坐出租车（TRS）的情况如何影响某个城市出租车的最佳数量，以及上班族的平均等待时间和出行时间。结果揭示了实时出租车预订的出租车动态的一些普遍特征 - 当需求超过供给的过饱和阶段和供给超过需求时的欠饱和阶段之间存在明确的过渡。鉴于具体的需求，道路网络和通勤者的习惯，两个阶段之间的边界给出了城市应该容纳的出租车的最佳数量。在显示的两个阶段中，增加或删除出租车可能会对通勤者的体验产生很大的不同影在过饱和阶段，平均等待时间受指数影响，而在不饱和阶段则受到亚线性影响。我们分析了可能会改变相界的各种因素，并且显示TRS接受程度的提高通过减少所需的出租车数量来普遍改变相界。我们讨论一些有关TRS的好处和成本的有用见解，特别是在特定情况下，TRS不仅会为乘客带来经济利益，而且还可以节省乘客的整体旅行时间，大大减少乘客的时间花费在等待的士。我们的模拟还表明，简单的人造出租车系统可以捕捉出租车动力的大部分通用特征。新加坡的实证道路网络和出租车需求也说明了假设的相关性和总体方法。

无标度环形结构对复杂网络中共识动力学的噪声有抵抗力

原文标题： Scale-free Loopy Structure is Resistant to Noise in Consensus Dynamics in Complex Networks

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00535

作者： Yuhao Yi, Zhongzhi Zhang, Stacy Patterson

摘要： 绝大多数现实世界的网络都是无标度的，无环的，稀疏的，具有幂律度分布和不变的平均度。在本文中，我们研究二值无标度网络中的一阶共识动态，其中顶点受到白噪声影响。我们关注以$ H_2 $ -norm为特征的网络的连贯性，这个连贯性量化了特工跟踪共识价值的程度。我们首先提供一个网络的一致性的下界，其平均度是独立于网络顺序的。然后，我们研究一些稀疏，无标度的现实世界网络的一致性，这些网络接近常数。我们还研究了Barab’asi-Albert网络和高维随机Apollonian网络的一致性，在网络生长的时候也收敛到一个常数。最后，基于相干性和基尔霍夫指数的联系，分析研究了两个确定性生长稀疏网络的相关性，得到了趋于小常数的精确表达式。我们的研究结果表明噪声对幂律网络共识动态的影响是微不足道的。我们认为无标度拓扑结构和环路结构是幂律网络中噪声一致动力学的强鲁棒性的原因。

利用异构信息融合提高股市预测能力

原文标题： Improving Stock Market Prediction via Heterogeneous Information Fusion

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00588

作者： Xi Zhang, Yunjia Zhang, Senzhang Wang, Yuntao Yao, Binxing Fang, Philip S. Yu

摘要： 传统的股票市场预测方法通常利用股票的历史价格相关数据来预测其未来趋势。随着网络信息的增长，最近有些作品试图探索财经新闻来改善预测。有效的指标，例如与股票相关的事件和人们对市场和股票的情绪，已经被证明在股票波动中起着重要的作用，并被提取出来用于提高预测精度的预测模型。然而，以前的方法的一个主要局限性是指标是从可靠性可能较低的单一来源或从多个数据源获得的，但多源数据之间的相互作用和相关性在很大程度上被忽略。在这项工作中，我们从网络新闻和用户的社交媒体情绪中提取事件，并通过耦合矩阵和张量分解框架来调查它们对股价变动的共同影响。具体而言，首先构造一个张量来融合异质数据，捕捉事件与投资者情绪之间的内在联系。由于张量的稀疏性，建立并合并了两个辅助矩阵，即股票量化特征矩阵和股票相关矩阵，以辅助张量分解。背后的直觉是，彼此高度相关的股票往往受到同一事件的影响。因此，我们不是分别独立地进行每个股票预测任务，而是通过共享矩阵和张量之间的协同分解低秩矩阵来实现同时预测多个相关股票。对2015年中国A股股票数据和香港股票数据的评估证明了该模型的有效性。

中国城市空间竞争与合作的三角映射分析

原文标题： Triangle-mapping Analysis on Spatial Competition and Cooperation of Chinese Cities

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00641

作者： Pan Liu, Xiao-Pu Han, Linyuan Lü

摘要： 在本文中，我们使用基于三角形转换的方法来实证分析中国城市的空间分布。该方法使用观测城市及其三个邻近城市的正三角形映射来分析其映射位置的分布。我们发现城市与其最近三个城市之间关系的中心集中趋势明显，表明城市之间的空间竞争。此外，我们观察了经济数量相近的邻近城市之间的竞争趋势，以及经济差异较大的邻近城市之间的显著合作倾向。两市经济量从竞争转向合作的比例门槛约为1.2。这些发现有助于对城市经济关系的认识，特别是对城市竞争与合作的研究。

相互依存网络中的群体渗流

原文标题： Group percolation in interdependent networks

地址： http://arxiv.org/abs/1801.00665

作者： Zexun Wang, Dong Zhou, Yanqing Hu

摘要： 在许多实际网络系统中，节点通常相互配合形成群组，以增强其对风险的稳健性。这激励我们研究一种新型的渗流，群渗透，在相互依存的网络中受到攻击。在这个模型中，属于同一组的节点一起生存或失败。我们为这种新颖的群体渗透开发了一个理论框架，发现群体的形成可以显著提高相互依存的网络的复原力。然而，无论组大小的分布如何，渗滤转换总是一阶的。作为一个应用，我们将具有相似性结构的互相依赖的网络映射到群体渗透上，并且确认了连续相变的不存在。

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