• 在标签传播和社区检测中引入自旋玻璃模型;
• 模块度的近似等价D和非负矩阵分解;
• 多重网络中抑制疾病传播的最优资源扩散;
• 量化北卡罗来纳州的改划选区;
• 发现公共交通网络隐藏的社区结构;
• 从扩散的非平稳图信号中识别无向网络拓扑;
• 迈向基于动态交互的模型;
• Schelling模型启发下的社会网络相变;

在标签传播和社区检测中引入自旋玻璃模型

原文标题： Spiking spin-glass models for label propagation and community detection

地址： http://arxiv.org/abs/1801.03571

作者： Kathleen E. Hamilton, Travis S. Humble

摘要： 在本文中，我们提出了一种利用标签传播的社区检测方法的结果，该方法结合了神经计算和基于尖峰的数据元素。使用由外部电流驱动的尖峰神经元的完全连接的边加权系统，我们产生尖峰响应，将其解码为二进制信号。信号对之间的相似性使用基于汉明距离的度量来量化，并用于将顶点分类为社区。我们在一组图实例上测试我们的方法，每个图实例有128个顶点以及同构或异构的社区大小分布。我们提出我们的方法作为一个分裂计算工作流程的候选人，纳入神经形态的硬件，并不需要广泛的网络参数的预训练。

模块度的近似等价D和非负矩阵分解

原文标题： On approximate equivalence of modularity, D and non-negative matrix factorization

地址： http://arxiv.org/abs/1801.03618

作者： Zhenhai Chang, Hui-Min Cheng, Chao Yan, Xianjun Yin, Zhong-Yuan Zhang

摘要： 社区结构检测是理解网络拓扑结构及其功能的复杂网络分析中的一个基本问题。非负矩阵分解（NMF）是一种被广泛用于社区检测的方法，模块化Q和模块化密度D是评估社区结构质量的标准。在本文中，我们首次建立了Q，D和NMF之间的联系。 QF最大化可以用Frobenius范数在NMF的框架下进行近似重构，特别是当$ n $大时，D最大化也可以在NMF框架下重新构造。 Q最小化可以在具有Kullback-Leibler分歧的NMF框架下重新表达。基于上述研究结果，我们提出了社区结构检测的新方法，合成网络和真实网络的实验结果都证明了它们的有效性。

多重网络中抑制疾病传播的最优资源扩散

原文标题： Optimal resource diffusion for suppressing disease spreading in multiplex networks

地址： http://arxiv.org/abs/1801.03632

作者： Xiaolong Chen, Wei Wang, Shimin Cai, H. Eugene Stanley, Lidia A. Braunstein

摘要： 资源扩散是一种普遍存在的现象，但是它对疫情传播的影响却鲜有研究。我们提出了一个在多重网络中结合传播和资源扩散的模型。疾病在身体接触层的传播和感染节点的恢复都强烈地依赖于社会层面对手提供的资源。资源在社会层中的生成和扩散反过来强烈地依赖于物理接触层中的节点的状态。资源在这个模型中优先或随机地扩散。为了量化优先扩散的程度，提出了控制资源扩散的偏差参数。我们进行了广泛的模拟，发现优先资源扩散可以改变受感染节点分数的相变类型。当层间相关程度低于临界值时，增加偏置参数改变了从双连续到单连续的相变。当层间相关程度高于临界值时，相变由多次连续变为先不连续再变为混合。我们发现相变中的滞后回线。我们还发现，在每个固定程度的层间相关性中存在一个最优的资源策略，其中阈值达到最大值，并且在该阈值下疾病可以被最大限度地抑制。另外，最优控制参数随着层间相关程度的增加而增加。

量化北卡罗来纳州的改划选区

原文标题： Quantifying Gerrymandering in North Carolina

地址： http://arxiv.org/abs/1801.03783

作者： Gregory Herschlag, Han Sung Kang, Justin Luo, Christy Vaughn Graves, Sachet Bangia, Robert Ravier, Jonathan C. Mattingly

摘要： 通过重新分配计划，我们评估一个给定的政治分区是否忠实地代表了地缘政治格局。再分配计划是通过蒙特卡洛算法从符合现实和非党派标准的概率分布中抽取的。使用抽样重新分配计划和历史投票数据，我们制定了一个揭示国家内部地缘政治结构的选举合奏。我们展示了我们对美国众议院最近两次制裁的方法，以及两党重新划分的小组计划。我们发现两个州制定的计划是非常非常规的离群点，而两党计划准确地代表了党派结果和区级结果的精细结构。

发现公共交通网络隐藏的社区结构

原文标题： Discovering the hidden community structure of public transportation networks

地址： http://arxiv.org/abs/1801.03857

作者： Laszlo Hajdu, Andras Bota, Miklos Kresz

摘要： 随着越来越多的城市采用智能卡作为接入公交网络的手段，更容易发现个别乘客的移动模式。代表这种模式的自然方式是以图的形式。本文从独特的角度分析了大都市区的公共交通网络。我们提出了一种新颖的网络结构来识别和跟踪不同车辆上乘客群之间的关系，从而发现交通网络用户的社区结构。所提出的网络结构可以用来识别这些社区所采用的最常用的旅行路径，但更重要的是，它提供了一种方式来探索可能隐藏的选定旅客的联系人。

从扩散的非平稳图信号中识别无向网络拓扑

原文标题： Identifying the Topology of Undirected Networks from Diffused Non-stationary Graph Signals

地址： http://arxiv.org/abs/1801.03862

作者： Rasoul Shafipour, Santiago Segarra, Antonio G. Marques, Gonzalo Mateos

摘要： 我们解决从节点观测推断无向图的问题，这些观测模型是由依赖于未知网络结构的局部扩散动力学生成的非平稳图信号。使用图的矩阵表示的所谓的图移动算子（GSO），首先从扩散信号的实现中识别移位矩阵的特征向量，然后通过在图上施加期望的特性来估计特征值被收回。不同于固定设置，其中可以直接从观测的协方差矩阵中获得特征向量，这里我们需要首先估计未知扩散（图）过滤器 - GSO中的多项式，其保留所寻求的特征基。为了执行这个初始系统识别步骤，我们利用驱动图上扩散的任意相关输入信号的不同信息源。我们首先研究观察，输入信息和未知图滤波器线性相关的简单情况。然后，我们解决这个关系由矩阵二次方程系统给出的情况，这个系统在只有输入的二阶统计量可用的实际情况下出现。虽然这样的二次滤波器识别问题归结为非凸四阶多项式最小化，但我们讨论可识别性条件，提出有效的算法来逼近解和分析它们的性能。数值试验说明了所提出的拓扑推断算法在使用合成和现实世界信号恢复大脑，社交和城市交通网络方面的有效性。

迈向基于动态交互的模型

原文标题： Towards dynamic interaction-based model

地址： http://arxiv.org/abs/1801.03904

作者： Almaz Melnikov, Manuel Mazzara, Victor Rivera, JooYoung Lee, Luca Longo

摘要： 在本文中，我们研究如何声誉的动态属性可以影响用户排名的质量。声誉系统应该基于可以保证高度信任的规则，并有助于识别不可靠的单位。为了理解动态属性在声誉评估中的有效性，我们提出了自己的模型（DIB-RM），它基于三个因素：遗忘，累计和活动期。为了评估模型，我们使用了StackOverflow中的数据，它也有自己的声望模型。我们估计DIB-RM和StackOverflow模型之间评级的相似性，以检查我们的假设。我们使用两个值来计算我们的度量：DIB-RM信誉和$历史$信誉。我们发现$历史$信誉提供了更好的度量值。为了分析模型如何有效地用于建模信誉系统，我们对前述因素的不同组值进行了初步结果分析。

Schelling模型启发下的社会网络相变

原文标题： Phase transitions in social networks inspired by the Schelling model

地址： http://arxiv.org/abs/1801.03912

作者： V. Avetisov, A. Gorsky, S. Maslov, S. Nechaev, O. Valba

摘要： 一个广义的Schelling社会隔离模型被应用于描述不断发展的社会网络，其中每个代理（个体）的连接数量在时间上大致保持不变，但对于不同的代理可能是不同的。我们提出两个模型。第一个双参数模型描述了一个“多色”社会，其中每个“颜色”指代代理人所属的典型“社会类别”。一个控制参数$ \ mu $反映了同一社会类别中的三个人有一些偏好形成一个三元组的条件。第二个参数$ \ nu $控制来自不同社会类别的两个人的偏好。多色模型在$（\ mu，\ nu）参数空间中具有由相变分开的几个区域。第二个“无色”模型描述了一个社会，其中形成小的完全连接的社区（图中的短周期或派系）的优势或劣势由单个“能量”参数$ \ gamma $控制。我们分析了这个模型中社会网络的拓扑结构，并且证明了对于一些临界门限$ \ gamma ^ +> 0 $，整个网络分裂成弱连接的集合集，而在另一个门限$ \ gamma ^ - <0 $，网络获得一个二部图结构。我们的结果揭示了社会网络中社会隔离和自组织形成的团体。

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