• 网络中核心-边缘结构和社区结构的统一检测方法;
• 利用最相似节点对进行社区检测的效率;
• 个人流动性和社会行为：一枚硬币的两面;
• 这个视频会病毒传播么？解释和预测Youtube视频的受欢迎程度;
• 编辑人-编辑内容的信息是否可以预测编辑的存留期？;
• 当采用的回报递增时多种货币的并存;

网络中核心-边缘结构和社区结构的统一检测方法

原文标题： A Unified Method of Detecting Core-Periphery Structure and Community Structure in Networks

地址： http://arxiv.org/abs/1612.01704

作者： Bing-Bing Xiang, Zhong-Kui Bao, Chuang Ma, Xingyi Zhang, Han-Shuang Chen, Hai-Feng Zhang

摘要： 核心 - 边结构和群落结构是复杂网络中两种典型的中尺度结构。尽管社区检测已经从不同的角度进行了广泛的研究，但是核心 - 边结构的定义和检测并未受到重视。此外，分别研究了核心 - 边和社区结构的检测问题。在本文中，我们开发了一个统一的框架来同时检测复杂网络中的核心 - 边结构和社区结构。此外，我们的算法还有几个额外的优势：我们的方法不仅可以检测单个，也可以检测多对核心 - 外围结构;可以识别属于不同社区的重叠节点;核心 - 外围结构的不同尺度可以通过调整核心的大小来检测。该方法的良好性能已经在合成和真实复杂网络上得到验证。因此，我们提供了一个基本的框架来检测两个典型的中尺度结构：核心 - 边结构和社区结构。

利用最相似节点对进行社区检测的效率

原文标题： The efficiency of community detection by most similar node pairs

地址： http://arxiv.org/abs/1801.03928

作者： Yunfeng Chang, Jihui Han

摘要： 社区分析是确定一个复杂系统是否由不同属性的子结构组成的重要途径。在本文中，我们通过最相似的共同引用模式对SSCI期刊系统进行了两级社区结构分析。引入了五种不同的策略来选择最相似的节点（日志）对。通过规范化的互信息技术来检查效率。统计特性和社区结果的比较表明，两级检测可以为复杂系统的社区结构提供指导信息。五种策略的进一步比较表明，最有效的策略是将相似度信息完整与否的相似度最高的节点分配到同一个社区，而随机选择生成没有内部秩序的小世界本地社区。这些结果为大多数相似节点对的高效社区检测提供了有价值的指示。

个人流动性和社会行为：一枚硬币的两面

原文标题： Individual mobility and social behaviour: Two sides of the same coin

地址： http://arxiv.org/abs/1801.03962

作者： Laura Alessandretti, Sune Lehmann, Andrea Baronchelli

摘要： 根据人格心理学，人格特质决定了人类行为的许多方面。然而，由于多渠道数据的稀缺，到目前为止，在大群体中验证这种洞察力一直是一个挑战。在这里，我们通过分析收集$ \ sim 1000 $个人的轨迹和手机互动的两个高分辨率纵向数据集，来关注流动性和社交行为之间的关系。我们表明，个人在社会和空间领域探索新资源和利用已知资产的方式之间存在着联系。我们指出，不同的个体以不同的方式平衡探索与利用的权衡，我们用五大人格特征来解释数据的部分变异。我们发现，在这两个领域中，外向性与个体对探索和日常多样性的态度相关，而神经质和开放性则说明在长时间尺度上演变的趋势。我们没有发现空间 - 社会领域中存在个体类别的证据。我们的研究成果跨越了人文地理学，社会学和人格心理学领域，并有助于改善目前的流动模式和领带形成。

这个视频会病毒传播么？解释和预测Youtube视频的受欢迎程度

原文标题： Will This Video Go Viral? Explaining and Predicting the Popularity of Youtube Videos

地址： http://arxiv.org/abs/1801.04117

作者： Quyu Kong, Marian-Andrei Rizoiu, Siqi Wu, Lexing Xie

摘要： 是什么让内容病毒传播？哪些视频流行，为什么其他视频不流行？这些问题引起了研究人员和业界的重视，特别是在网络媒体方面。最近提出了一系列模型来解释和预测流行度;然而，普通用户可以获得的实用工具供应不足，这些工具可以利用这些理论成果。 HIPie是一个交互式可视化系统，通过使用户能够推断在线视频的病毒式传播和受欢迎程度，来填补这一空白。它检索Youtube视频的元数据和过去的流行系列，它采用霍克斯强度过程（一种用于解释和预测视频流行度的最先进的在线流行模型），并在一系列交互式地块中比较地呈现视频。该系统将帮助内容消费者和内容制作者在一系列数据驱动的查询中进行比较分析，例如比较分析视频和频道，解释和预测未来受欢迎程度，识别病毒式视频，以及估计对在线推广的响应。

编辑人-编辑内容的信息是否可以预测编辑的存留期？

原文标题： Can Who-Edits-What Predict Edit Survival?

地址： http://arxiv.org/abs/1801.04159

作者： Ali Batuhan Yardım, Victor Kristof, Lucas Maystre, Matthias Grossglauser

摘要： 互联网使得大量的在线协作项目成为可能。随着这些项目的贡献者数量的增加，了解和预测用户编辑是否会最终影响项目变得越来越重要。现有的解决方案要么依赖于用户信誉系统，要么由专门针对特定同伴生产系统的高度专业化的预测器组成。在这项工作中，我们探讨了解决方案领域的一个不同点，它不涉及任何基于内容的编辑功能。为此，我们制定了编辑结果的统计模型。我们将每个编辑视为编辑器和项目组件之间的博弈。我们认为，积​​极成果的概率是编辑技能，编辑组件和用户组件交互项的难度的函数。我们的模型是广泛适用的，因为它只需要观察谁编辑的数据，编辑的影响以及编辑是否存在。然后，我们考虑维基百科和Linux内核这两个大规模协作项目的例子，并试图了解这个简单的模型是否能够有效地预测编辑生存：在这两种情况下，我们都提供了一个肯定的答案。我们的方法明显优于仅基于用户信誉的方法，并与使用基于内容的功能的专业预测程序相提并论。此外，检查模型参数使我们能够发现数据中有趣的结构。我们的方法实施简单，计算成本低廉，并且产生可解释的结果;因此，我们认为这是一个分析协作系统的有价值的工具。

当采用的回报递增时多种货币的并存

原文标题： Coexistence of several currencies in presence of increasing returns to adoption

地址： http://arxiv.org/abs/1801.04218

作者： Alex Lamarche-Perrin (Phys-ENS), André Orléan (PSE), Pablo Jensen (Phys-ENS)

摘要： 我们提出了一个简单的不同货币之间竞争的模型。每个人都可以自由选择最小化他的交易成本的货币，这种交易成本在交换关系选择不同的货币时就会产生。我们表明，货币之间的竞争并不一定会汇聚到单一货币的出现。对于大型系统，我们证明在初始状态下使用不同货币的两个不同的社区将永远保持在这个分化状态。

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