• 用热点定价解决城市地区的拥堵;
• 一种网络核心-边缘检测的非线性谱方法;
• 社会网络融合与挖掘：综述;
• AbuSniff：针对Facebook上攻击性朋友的自动检测和防御;

用热点定价解决城市地区的拥堵

原文标题： Decongestion of urban areas with hotspot-pricing

地址： http://arxiv.org/abs/1604.07729

作者： Albert Solé-Ribalta, Sergio Gómez, Alex Arenas

摘要： 城市人口的快速增长正在危害全球的流动性和空气质量。最显著的问题之一是交通堵塞，这反过来又会影响空气污染。随着技术的出现，能够感知有关城市的实时数据及其公共分布以进行分析，我们已准备好预测有助于改善和控制拥堵的方案。在这里，我们分析了一个当地的拥堵定价方案，热点定价，这是附加车辆穿越拥挤的路口。拟议税收是根据地方一级拥堵演变的估计以及用户对税收（弹性）的预期反应来计算的。考虑到实时交通数据，城市道路网络的结果表明，拟议的热点定价方案将比现有的城市区域消纳机制更有效，并为城市地区的可持续拥堵铺平道路。

一种网络核心-边缘检测的非线性谱方法

原文标题： A Nonlinear Spectral Method for Core–Periphery Detection in Networks

地址： http://arxiv.org/abs/1804.09820

作者： Francesco Tudisco, Desmond J. Higham

摘要： 我们推导并分析了一种新的用于检测网络核心 - 外围结构的迭代算法。使用非线性Perron-Frobenius理论中的技巧，我们证明了全局收敛到自然离散优化问题的一个轻松版本的独特解。在稀疏网络中，每次迭代的成本随着节点数量线性变化，使得该算法适用于大规模问题。我们从一个新的逻辑核心 - 外围随机图模型的最大似然重排的角度给出了算法的另一种解释。这一观点也为定量判断核心 - 边检测算法提供了新的基础。我们演示了一系列合成网络和真实网络的算法，并表明它比当前最先进的技术具有优势。

社会网络融合与挖掘：综述

原文标题： Social Network Fusion and Mining: A Survey

地址： http://arxiv.org/abs/1804.09874

作者： Jiawei Zhang

摘要： 从全球角度看，在线社会网络的格局高度分散。大量的在线社会网络已经出现，可以为用户提供各种类型的服务。通常，这些在线社会网络中可用的信息具有不同的类别，可以正式表示为异构社会网络（HSN）。同时，在这样一个网络社交媒体时代，用户通常同时参与多个在线社会网络，享受更多的社会网络服务，这些社会网络服务可以充当连接不同网络的桥梁。因此，多个HSN不仅代表单个网络中的信息，而且还融合来自多个网络的信息。形式上，共享普通用户的在线社会网络被命名为对齐的社会网络，并且这些共享用户像锚定对齐网络一样称为锚定用户。用户在多重社会网络中的社交活动产生的异质信息为社会网络从业人员和研究人员提供了同时在多个社交平台上研究个人用户社交行为的机会。本文综合考察了基于广泛学习设置的多对齐HSNs研究的最新研究成果，分别涉及网络对齐，链路预测，社区检测，信息传播和网络嵌入等5个主要研究任务。

AbuSniff：针对Facebook上攻击性朋友的自动检测和防御

原文标题： AbuSniff: Automatic Detection and Defenses Against Abusive Facebook Friends

地址： http://arxiv.org/abs/1804.10159

作者： Sajedul Talukder, Bogdan Carbunar

摘要： 对手利用社会网络朋友关系收集来自用户的敏感数据，并以包括虚假新闻，网络欺凌，恶意软件和宣传等滥用为目标。举例来说，80位用户研究参与者中，有71位至少有1位Facebook朋友，他们从未与Facebook或现实生活互动，或者他们认为他们可能会滥用他们发布的照片​​或状态更新，或发布攻击性内容，虚假或恶意内容。我们推出了AbuSniff，一种识别Facebook朋友被认为是陌生人或虐待的系统，并通过无忧，不遵守或限制这些朋友访问信息来保护用户。我们开发了一个调查问卷来检测感知到的陌生人和朋友滥用。我们介绍了Facebook的活动特征，并表明他们可以训练监督学习算法来预测问卷的答案。我们通过几项用户研究评估了AbuSniff，共有来自25个国家的263名参与者。在回答问卷后，参与者同意分别在91.6％和90.9％的案例中取消追踪和限制滥用者，并且在92.45％的案件中分别使用沙箱或不称职的非虐待陌生人。在未回答调查问卷的情况下，参与者同意采取AbuSniff对78.2％的案例中针对预测为陌生人或虐待的朋友的建议行动。 AbuSniff增加了参与者自我报告拒绝陌生人和滥用者邀请的意愿，他们意识到朋友滥用的含义以及他们对朋友滥用的感知保护。

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