• 传播，然后定位，一波波做广告：多广告渠道的最佳预算分配;
• 用于网络通道中物质运动的离散时间模型。人类迁移通道应用;
• 按主题级别依赖关系表征健康信息学期刊：引文网络分析;
• 模块化可激发网络中复杂的自持振荡模式;
• 基于直觉模糊集合的复杂网络异常检测;
• 19世纪法国的内部迁徙;
• 社会稳定与扩展的社会平衡 - 量化社会网络中非活跃链接的作用;
• 在线专业网络中的人才流动分析;
• 分布式无线传感器网络的结构健康监测;
• 利用经验贝叶斯收缩改进成对比较模型;

传播，然后定位，一波波做广告：多广告渠道的最佳预算分配

原文标题： Spread, then Target, and Advertise in Waves: Optimal Budget Allocation Across Advertising Channels

地址： http://arxiv.org/abs/1702.03432

作者： Soheil Eshghi, Victor M. Preciado, Saswati Sarkar, Santosh S. Venkatesh, Qing Zhao, Raissa D’Souza, Ananthram Swami

摘要： 我们分析了有限预算分配的最佳策略，该策略可以在不同的广告渠道中随时间投入，目的是影响个人网络中的社会意见。在我们的分析中，我们考虑外部影响机制，例如广告活动，以及社会影响的内生机制，例如口碑和同伴压力，它们使用扩散动力学建模。我们表明，对于广泛的目标函数族，每次最佳影响策略都以最大速率或根本不使用所有频道，即一个bang-bang策略。此外，我们证明这些极端之间的开关数量上限是一个通常远小于代理数量的项。这意味着最佳影响策略是在每个通道的波浪中施加最大的努力，然后停止努力并让效果传播。我们还表明，在活动开始时，外部广告渠道的总成本调整范围决定了其相对价值。相反，当我们接近投资期限（例如，选举日）时，最佳策略是投资能够针对个人而非广泛渠道的渠道。我们证明了最优影响策略在几个实际情况下易于计算，并明确表征了封闭形式的线性目标函数情形的最优控制。最后，我们看到，在设计竞选活动的典型例子中，识别后期决策者是优化设计中的关键组成部分。

用于网络通道中物质运动的离散时间模型。人类迁移通道应用

原文标题： Discrete-time model for a substance motion in a channel of a network. Application to a human migration channel

地址： http://arxiv.org/abs/1807.08778

作者： Nikolay K. Vitanov, Kaloyan N. Vitanov

摘要： 我们讨论了网络信道中物质运动的离散时间模型。对于物质的静止运动的情况以及对于模型参数的时间无关值的情况，我们获得了一类新的统计分布，其描述了物质沿着通道的节点的分布。在存在两种物质之间转换的可能性的情况下，研究了一种特定于网络节点的物质与从通道泄漏的另一种物质之间的相互作用的情况。描述了与两种物质的动力学相关的几种情景。所研究的模型：（i）通过网络通道的物质运动模型，以及（ii）从人类迁移的角度来看，与通道相连的网络节点中两种物质之间相互作用的模型。移民人口与一个国家的本地人口之间的动态和互动。

按主题级别依赖关系表征健康信息学期刊：引文网络分析

原文标题： Characterizing health informatics journals by subject-level dependencies: a citation network analysis

地址： http://arxiv.org/abs/1807.08841

作者： Arezo Bodaghi, Didi Surian

摘要： 引文网络分析已成为研究科学知识如何从一个领域流向另一个领域的方法之一。健康信息学是一个多学科领域，包括社会科学，软件工程，行为科学，医学科学等。在本研究中，我们使用从CrossRef中提取的数据集对健康信息学期刊的引文统计进行分析。对于每个健康信息学期刊，我们从与计算机科学，医学/临床医学和其他领域相关的研究中提取引用的数量，包括来自健康信息学期刊的自引用数量。在我们的分析中使用了相似数量的文章，我们发现美国医学信息学协会（JAMIA）的引用比“医学互联网研究期刊”（JMIR）更多;而JMIR的引用次数和自我引用次数较多。我们还表明，JMIR引用了更多来自健康信息学期刊和医学相关期刊的文章。此外，与我们的分析中包含的其他健康信息学期刊相比，“医学系统杂志”（JMS）引用了更多来自计算机科学期刊的文章。

模块化可激发网络中复杂的自持振荡模式

原文标题： Complex self-sustained oscillation patterns in modular excitable networks

地址： http://arxiv.org/abs/1807.08849

作者： Jason Danison, Miguel Perez

摘要： 我们研究了无标度可激励网络的模块性与它们支持自持振荡模式的能力之间的关系。在此过程中，我们引入了一种新方法，可用于分析不同细节层次的复杂可激励网络中波的传播。我们发现给定度分布指数的网络能够支持自持振荡的概率受其模块性的强烈影响。此外，高模块化网络和低模块化网络都比具有中间模块性的网络更可能表现出长周期振荡模式，但这两种情况下模式的复杂程度不同。长周期振荡不能用最小长度的Winfree环来解释，而是由两个或多个弱连接环之间的相互作用产生。

基于直觉模糊集合的复杂网络异常检测

原文标题： Anomaly Detection of Complex Networks Based on Intuitionistic Fuzzy Set Ensemble

地址： http://arxiv.org/abs/1807.08910

作者： Jinfa Wang, Xiao Liu, Hai Zhao, Xingchi Chen

摘要： 由于复杂网络特性的不一致性和缺乏固有的目标函数，几乎没有研究用于异常检测构造成复杂网络的数据的集成学习。在本文中，我们提出了基于直觉模糊集的异常检测新的两阶段集成方法IFSAD，并将其应用于时间复杂网络中的异常行为检测问题。首先，它构造了单一网络特征的直觉模糊集，它将每个网络特征的隶属度，非隶属度和犹豫程度量化为定义的语言变量，从而使无用或噪声特征成为检测的一部分。为了建立客观的直觉模糊关系，我们提出了一种基于高斯分布的隶属函数，它给出了一个可变的犹豫程度。然后，对于多网络特征的模糊化，采用直觉模糊加权几何算子融合多个IFS，避免多个特征的不一致。最后，得分函数和精度函数用于对融合的IFS进行排序。最后，我们对几个复杂的网络数据集进行了大量实验，以进行异常检测，结果证明了我们的方法对最先进方法的优越性，验证了我们方法的有效性。

19世纪法国的内部迁徙

原文标题： Internal Migrations in France in the Nineteenth Century

地址： http://arxiv.org/abs/1807.08991

作者： Arthur Charpentier (CREM), Ewen Gallic (CREM)

摘要： 数字时代允许大规模且低成本地进行数据收集。这就是家谱树的情况，由于希望追踪其起源并与其他用户分享的大量个人的合作，这些树在许多数字平台上蓬勃发展。以这种方式构成的家谱包含有关个人与其祖先之间联系的信息，这些信息可用于历史人口统计学，尤其是研究移民现象。本文建议使用Geneanet网站238,009用户的家谱，或250万（独特）个体来研究内部迁移。以19世纪法国为例。利用1800至1804年间在法国出生的人的出生地和他们后代的出生地的地理坐标，我们研究了几个地理尺度的世代之间的迁移。我们从各个部门的广泛开始，到达一个更精细的，即城市的。我们的结果与传统上基于教区或公民身份登记的文献一致。结果表明，使用协作族谱数据不仅可以恢复文献中已知的事实，而且可以丰富它们。

社会稳定与扩展的社会平衡 - 量化社会网络中非活跃链接的作用

原文标题： Social Stability and Extended Social Balance - Quantifying the Role of Inactive Links in Social Networks

地址： http://arxiv.org/abs/1807.09042

作者： Andres M. Belaza, Jan Ryckebusch, Aaron Bramson, Corneel Casert, Kevin Hoefman, Koen Schoors, Milan van den Heuvel, Benjamin Vandermarliere

摘要： 社会网络理论中的结构平衡始于具有主动关系（友好或敌对）的符号网络，以建立四种不同类型的三元关系之间的等级。缺少活动链接还提供有关网络的信息。为了利用结构平衡仍未发现的信息，我们引入了非活动关系，该关系解释了两个代理之间的中性和不存在关系。这种添加产生了十种类型的三元组，其优点是可以使用完整的网络进行网络分析。对于每种类型的三元关系，我们分配能量作为其平均占有概率的度量。有限的温度是三元关系形成中持续形式的无序的原因。我们提出了具有三个相互作用项和化学势（捕获边激活成本）的哈密顿量作为三元能级的基础模型。我们的模型适用于政治网络的实证分析，并允许发现生成机制。它针对大型多人在线博弈（MMOG）中两类联盟之间的排名以及冷战时期国家间关系的真实数据进行了扩展数据集的测试。我们在政治网络中的节点之间的三元关系中找到了紧急属性。例如，我们观察到跨时间和网络的十个三元能级之间的持久层次结构。此外，该分析揭示了所提取的模型参数的一致性以及网络的全局属性的派生组合的通用数据崩溃。我们说明该模型对不同三元态之间的转移概率具有预测能力。

在线专业网络中的人才流动分析

原文标题： Talent Flow Analytics in Online Professional Network

地址： http://arxiv.org/abs/1807.09127

作者： Richard J. Oentaryo, Ee-Peng Lim, Xavier Jayaraj Siddarth Ashok, Philips Kokoh Prasetyo, Koon Han Ong, Zi Quan Lau

摘要： 分析跳槽行为对于理解工作偏好和工作个体的职业发展非常重要。在劳动力人口层面进行分析时，跳槽分析有助于深入了解不同工作和组织之间的人才流动。传统上，对求职者和雇主进行调查以研究跳槽行为。除了调查之外，还可以使用数据驱动方法以高度可扩展和及时的方式研究作业跳跃行为，以响应快速变化的工作环境。幸运的是，在线专业网络（OPNs）的出现使得人才流动的大规模分析成为可能。在本文中，我们提出了一个新的数据分析框架，用于分析来自三个不同国家/地区的近100万工作专业人员的人才流动模式，使用他们在已建立的OPN中可公开访问的概况。由于OPN数据最初是为专业网络应用程序生成的，因此我们提出的框架会针对不同的分析任务重新使用相同的数据。在执行跳数分析之前，我们设计了一个职称标准化程序，以减轻OPN数据中的噪声量。然后，我们设计了几个指标来衡量工作所需的工作经验数量，确定工作的存在持续时间（也称为工作年龄），以及上述指标与跳跃倾向之间的相关性。我们还研究了跳槽行为与职业晋升/降级的关系。最后，我们在工作和组织层面进行连通性分析，以获得对人才流动以及工作和组织竞争力的见解。

分布式无线传感器网络的结构健康监测

原文标题： Structural health monitoring with distributed wireless sensor networks

地址： http://arxiv.org/abs/1807.09221

作者： Daniel-Ioan Curiac, Ovidiu Banias, Ioan Borza

摘要： 无线传感器网络（WSN）是当今技术，在现实世界中具有很强的实用性。我们专注于描述WSN架构，关于结构健康监控和重要性等结构的有用性，以及在此域中使用WSN的优势

利用经验贝叶斯收缩改进成对比较模型

原文标题： Improving pairwise comparison models using Empirical Bayes shrinkage

地址： http://arxiv.org/abs/1807.09236

作者： Stephen Ragain, Alexander Peysakhovich, Johan Ugander

摘要： 比较数据出现在许多重要的背景下，例如：购物，网络点击或体育比赛。通常我们会得到一个比较数据集，并希望训练一个模型来预测看不见的比较结果。在许多情况下，可用数据集具有相对较少的比较（例如，每年仅有如此多的NFL博弈）或效率很重要（例如，我们想要快速估计产品的相对吸引力）。在这种设置中，众所周知，收缩估计量优于最大似然估计量。一个复杂的问题是标准比较模型，如条件多项logit模型，只是条件结果（谁赢）的模型，而不是比较本身（谁竞争）的模型。因此，比较过程的不同模型导致不同的收缩估计。在这项工作中，我们推导出一组方法，用于根据对比较过程的不同假设来估计成对预测的成对不确定性。这些不确定性估计允许我们检查模型不确定性以及执行模型参数的经验贝叶斯收缩估计。我们证明，我们的缩小估计量优于标准最大似然法，来自在线比较调查以及若干体育背景下的真实比较数据。

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