• 复杂性视角下的生物网络拓扑;
• 电话步行者：研究人类对非活动移动设备的依赖性;
• 神经Brane：属性网络嵌入的神经贝叶斯个性化排名;
• 在单层和多层复杂网络中传播过程的基本原理;
• 含时社会联系的结构化主干;
• 在国际研究合作中的新颖性和传统性;
• 通过协作网络传播内容相似性以进行现场表演推荐;
• 基于内容的半监督张量嵌入误差信息检测;
• 全球目标相互作用的可持续性因国家收入而异，并且不同程度地受到不平等影响;

复杂性视角下的生物网络拓扑

原文标题： The Topology of Biological Networks from a Complexity Perspective

地址： http://arxiv.org/abs/1505.02348

作者： Ali Atiia, François Major, Jérôme Waldispühl

摘要： 提出了一种研究生物网络的复杂性理论方法。使用简单的图表示法，其中分子（DNA，RNA，蛋白质和化学品）是顶点并且它们之间的关系是有向和有符号的（促进（+）或抑制（ - ））边。在此模型的基础上，网络演化（NE）问题在形式上被定义为一个优化问题，并且随后通过从背包问题（KP）中减少而被证明是NP-hard。其次，为了进行经验验证，将各种经实验验证的相互作用的生物网络与具有不同程度分布的随机生成网络进行比较。 NE实例是使用给定的真实或合成（随机）网络创建的。在逆向减少到KP实例后，将每个NE实例馈送到KP求解器，并且从多轮模拟演化压力记录平均实现的背包值 - 质量比。结果表明，生物网络（以及类似程度分布的合成网络）在最大演化压力和最小容错条件下达到最高比率。来自生物网络的合成网络越远（在度数分布中）其实现比率越低。结果揭示了计算困难性如何塑造生物网络演化到他们当前的拓扑结构。

电话步行者：研究人类对非活动移动设备的依赖性

原文标题： The Phone Walkers: A study of human dependence on inactive mobile devices

地址： http://arxiv.org/abs/1804.08753

作者： Laura P. Schaposnik, James Unwin

摘要： 手机的发展大大增加了人与人之间的互动。尽管使用这些设备进行通信已经引起了很大的关注，但对于更多的被动式相互作用的分析却很少。通过关于临时社交群体的人口普查数据，这项工作提出了一种清晰的移动电话模式，让人们无需使用它（即不看它）。此外，这项研究表明，当个人加入异性成员时，明显倾向于在行走时不要手持手机。虽然目前还不清楚为什么人们在如此大的比例（38％的独居女性和31％的孤独男性）走路时握着手机，我们强调了举行该设备的几种可能的解释，包括需要宣传地位和富裕程度，保持与朋友和家人的直接联系，并减轻与焦虑和安全有关的感觉。

神经Brane：属性网络嵌入的神经贝叶斯个性化排名

原文标题： Neural-Brane: Neural Bayesian Personalized Ranking for Attributed Network Embedding

地址： http://arxiv.org/abs/1804.08774

作者： Vachik S. Dave, Baichuan Zhang, Pin-Yu Chen, Mohammad Al Hasan

摘要： 网络嵌入方法学，它学习网络中每个顶点的分布向量表示，近年来引起了相当大的兴趣。现有的作品已经证明，通过嵌入方法学习的顶点表示在许多现实应用中提供了优越的性能，例如节点分类，链路预测和社区检测。然而，现有的大多数网络嵌入方法只是利用顶点的拓扑信息，忽略了丰富的节点属性集合（如在线社会网络的用户配置文件或引用网络的文本内容）所有的真实生活网络。考虑归因和关系信息的联合网络嵌入需要完整的网络信息，并且可以进一步丰富所学习的向量表示。在这项工作中，我们提出了Neural-Brane，一种新颖的基于神经贝叶斯个性化排名的归因网络嵌入。对于给定的网络，Neural-Brane使用设计的神经网络模型来提取其顶点的潜在特征表示，所述神经网络模型统一网络拓扑信息和节点属性;此外，它利用贝叶斯个性化排名目标，利用类似节点对和不同节点对之间的接近排序。我们通过求解四个真实世界数据集上的节点分类和聚类任务来评估Neural-Brane生成的顶点嵌入的质量。实验结果证明了我们提出的方法优于现有技术的现有方法的优越性。

在单层和多层复杂网络中传播过程的基本原理

原文标题： Fundamentals of spreading processes in single and multilayer complex networks

地址： http://arxiv.org/abs/1804.08777

作者： Guilherme Ferraz de Arruda, Francisco A. Rodrigues, Yamir Moreno

摘要： 传播过程在文献中大量研究，无论是分析和大规模数值模拟。这些过程主要包括在特定人群之上传播疾病，谣言和信息。在过去的二十年中，随着现代网络科学的出现，我们目睹了这一研究领域的重大进展。在这里，我们回顾了为研究复杂网络系统上的扩散过程而开发的主要理论和数值方法。具体而言，我们正式定义单层和多层网络的流行过程，并详细讨论用于执行数值模拟的主要方法。在整个综述中，我们根据时间性质将传播过程（疾病和谣言模型）分为两类：（i）连续时间和（ii）元胞自动机方法，其中第二个方法可以进一步分为同步和异步更新计划。我们的修订包括异质平均场，淬火平均场，双淬火平均场方法以及它们各自的模拟技术，强调不同技术之间的相似性和差异性。这里介绍的内容提供了一整套方法来研究复杂网络中类似流行病的过程，既适用于没有此主题和专家经验的研究人员。

含时社会联系的结构化主干

原文标题： The structured backbone of temporal social ties

地址： http://arxiv.org/abs/1804.08828

作者： Teruyoshi Kobayashi, Taro Takaguchi, Alain Barrat

摘要： 在许多数据集中，关于系统的结构和时间性的重要信息与噪声和非必要元素共存。例如在网络系统中，某些边可能不是必需的，或者只是偶然存在。将它们过滤出来并提取一组相关连接即“网络主干”是一项不重要的任务，迄今为止提出的方法并未涉及时间分辨网络，近年来其可用性大大增加。我们通过定义一个适当的时间网络空模型来开发这种方法，该模型计算节点在控制其活动之后随时连接的随机机会。这使我们能够在任何具有统计显著性的层面上识别具有比预期更多的交互作用的节点对：它们形成了重要关系的支柱。我们将我们的方法应用于社会经济利益的经验时间网络，发现（i）在给定的统计显著性水平下，我们的方法确定了比以前考虑时间聚合网络的方法更重要的关系，以及（ii） ，最重要的联系是社区内部边，这表明社区间边是随机的。最重要的是，我们的过滤方法可以为更复杂的结构赋予重要性，例如三元组同时交互，而基于静态表示的方法通过构建不能完成。引人注目的是，我们发现重要的三元组不等于由三个重要边组成的三角形。我们的结果暗示了以新的方式来表示用于数据驱动模型和匿名保护方式的时态网络。

在国际研究合作中的新颖性和传统性

原文标题： Novelty and Conventionality in International Research Collaboration

地址： http://arxiv.org/abs/1804.09070

作者： Caroline S. Wagner, Travis A. Whetsell, Satyam Mukherjee

摘要： 通过国际合作产生的研究往往比其他作品引用得更多，但它是否更新颖？使用Uzzi等人开发的常规和新颖性测量方法。 （2013），并由Boyack和Klavans（2013）复制，我们测试了国际研究合作中的新颖性和传统性。许多研究表明，国际合作的引用次数高于国内或独家撰写的论文。其他人发现合着文件更新颖。学者们认为，不同的群体创作创作的机会更大。因此，我们期望发现国际合作也更加新颖。我们在2005年使用Web of Science和Scopus的数据未能证明国际合作往往会产生更多新颖的文章。实际上，国际合作似乎产生较少新颖和更传统的研究。交易成本和全球通信的限制可能会抑制新颖性，而受众效应可能会导致更高的引用率。对科学，社会科学，艺术和人文学科进行更深入的考察，并对六项科学专业进行考察，进一步阐明国际研究团队在工作中对常规性和新颖性的相互影响。

通过协作网络传播内容相似性以进行现场表演推荐

原文标题： Propagation of content similarity through a collaborative network for live show recommendation

地址： http://arxiv.org/abs/1804.09073

作者： Jean Creusefond, Matthieu Latapy

摘要： 我们为现场表演（音乐会，戏剧，马戏团等）提供了一个基于网络的推荐系统，它可以找到一组可能对某个给定的新节目感兴趣的人。我们将协作和基于内容的过滤结合起来，以利用用户的过去活动和新节目的功能。事实上，由于这个节目是新的，我们不能只依靠协作过滤。为了解决这个冷启动问题，我们执行网络对齐并以与协作过滤一致的方式插入新节目。我们使用网络中的扩展来提炼获得的相似性。我们用一个大规模的真实世界的数据集来说明我们的系统的性能。

基于内容的半监督张量嵌入误差信息检测

原文标题： Semi-supervised Content-based Detection of Misinformation via Tensor Embeddings

地址： http://arxiv.org/abs/1804.09088

作者： Gisel Bastidas Guacho, Sara Abdali, Neil Shah, Evangelos E. Papalexakis

摘要： 虚假消息可能是为了促进经济，政治和社会利益而创建的，并可能对人类的信仰和决定产生负面影响。因此，检测假新闻是一个新出现的问题，在过去几年中变得非常普遍。关于此主题的大多数现有着作都集中在手动特征提取和监督分类模型上，这些模型利用大量标记（假或真实）文章。相比之下，我们专注于基于内容的虚假新闻文章的检测，同时假设我们有少量标签，通过手动事实检查器或自动来源提供。我们认为，在大量内容存在的情况下，这是一个更现实的设置，其中大部分内容不容易被事实检查。为此，我们将新闻文章的集合表示为多维张量，利用张量分解来导出简明的文章嵌入，这些文章嵌入捕获每篇新闻文章的空间/上下文信息，并使用这些嵌入来创建一篇逐篇文章图，其上我们宣传有限的标签。三个真实世界数据集上的结果表明，我们的方法与完全监督的现有模型相比甚至更好，因为我们使用更少的标签实现更好的检测精度。特别地，我们提出的方法仅使用公共数据集的30％的标签而获得了75.43％的准确性，而基于SVM的分类器则达到了67.43％。此外，我们的方法仅使用2％的标签即可在大型数据集中实现70.92％的准确性。

全球目标相互作用的可持续性因国家收入而异，并且不同程度地受到不平等影响

原文标题： The sustainome of global goal interactions varies by country income and is disproportionately influenced by inequalities

地址： http://arxiv.org/abs/1804.09095

作者： David Lusseau, Francesca Mancini

摘要： 我们以丰富而复杂的方式与彼此和我们的环境互动。这些相互作用形成了人类，经济或自然资源被使用和补充的社会生态系统。 2015年，联合国制定了十七个可持续发展目标（SDGs），试图改变我们在2030年前生活和创造的可持续发展未来，在地球界限内平衡繁荣。我们倾向于孤立地处理可持续发展目标，现在我们意识到实现可持续发展目标的关键障碍是可持续发展目标相互作用引发的冲突。我们第一次在这里估计了持续时间，这些相互作用的全局图景，并确定了实现可持续发展目标最大化的主要障碍。我们表明，可持续发展目标对全球可持续成功的相对贡献因国家收入而异。可持续发展目标与可持续发展目标之间的冲突意味着我们必须找到解决气候变化影响的新方法，减少不平等和负责任消费的方法。着眼于减轻贫困和减少不平等现象，也将对持续增长产生积极影响。这种可持续性网络方法为优先考虑可持续发展目标和背景化目标提供了一种方法。

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