• 基于手机数据集的移动分析简要综述;
• 不可压缩的高阶网络;
• 我们忽略了动物社会复杂性的什么方面？;
• PES：流三角估计中的优先边采样;
• 了解信息中心性度量：模拟方法;
• 用补充网络对渗流阈值进行数值评估;
• 在多路网络中有意识和不同时间尺度的流行病传播;
• 不断变化的可达性格局：中国交通网络的突变;
• 二部图上目标集选择问题的不可近似性结果;
• 构建立法网络的信息抽取框架;

基于手机数据集的移动分析简要综述

原文标题： Brief survey of Mobility Analyses based on Mobile Phone Datasets

地址： http://arxiv.org/abs/1812.01077

作者： Carlos Sarraute, Martin Minnoni

摘要： 这是对Grandata Labs与世界各地众多学术团体合作进行的关于人类活动主题的研究的简要调查。这些项目的主题是使用和改进数据科学技术来理解移动性，因为它可以通过移动电话数据集的镜头观察到。我们描述了移动性分析在城市规划，数据流量使用预测，建立延迟容忍网络，生成流行病学风险图和测量人类流动性可预测性方面的应用。

不可压缩的高阶网络

原文标题： On incompressible high order networks

地址： http://arxiv.org/abs/1812.01170

作者： Felipe S. Abrahão, Klaus Wehmuth, Artur Ziviani

摘要： 这项工作提出了由广义图表示定义的不可压缩高阶网络的理论研究。特别地，我们研究了类似快照的动态网络的不可压缩性（即，算法随机性）与更一般形式的动态网络的不可压缩性的比较。此外，我们研究了它们的一些网络拓扑属性以及它们如何与现实世界的复杂网络相关联。首先，我们展示了不可压缩的快照网络带有一定数量的拓扑信息，这些信息由时间瞬间集的大小线性支配。这与由不可压缩的一般动态网络承载的拓扑信息形成对比，该不可压缩的一般动态网络处于该组时间瞬间的大小的二次级。此外，不可压缩动态网络，多层网络或动态多层网络从它们各自的同构图继承了大部分拓扑属性。因此，我们证明这些网络具有非常短的直径，高k-连通性，在强渐近主导的标准偏差内的网络大小的一半的数量级，以及关于自同构的刚性。特别地，我们示出了不可压缩动态网络（或动态多层）网络具有跨临时（或跨层）边，因此，其底层结构可能不对应于许多现实世界的动态网络，例如，类似快照的动态网络。

我们忽略了动物社会复杂性的什么方面？

原文标题： What are we missing about animal social complexity?

地址： http://arxiv.org/abs/1812.01185

作者： Elizabeth A. Hobson, Vanessa Ferdinand, Artemy Kolchinsky, Joshua Garland

摘要： 解释一些物种如何以及为何演化成具有比其他物种更复杂的社会结构，这已成为许多动物行为研究者的长期目标，因为它将为演化与生态，社会性和认知之间的联系提供重要的见解。然而，尽管长期存在兴趣，但社会复杂性的演变仍然知之甚少。这可能部分是由于更多地关注量化社会性方面的可行性，而更少考虑这些措施可以检测到的复杂性的特征。任何给定的研究复杂性的方法都可以告诉我们关于动物社会性的一些事情，但可能会遗漏其他事物，因此在开始量化之前，首先决定如何处理概念化复杂性至关重要。在这里，我们重点介绍复杂系统领域常用的四个基本概念：（1）组织的微观和宏观尺度，（2）压缩和粗粒度，（3）涌现宏观层面模式，以及（4）从宏观到微观尺度的向下因果关系。这些特别适用于动物社会系统，但通常没有明确解决。我们总结了这些概念，然后展示了它们如何为概念化社会复杂性提供严谨的基础。使用这些概念，我们重新审视了几种现有的动物社会复杂性方法，并展示了每种方法与这些基本概念的关系。最终，研究人员需要批判性地评估动物社会复杂性的任何衡量标准，以平衡他们量化的社会性方面的生物学相关性和获得足够数据的可行性。

PES：流三角估计中的优先边采样

原文标题： PES: Priority Edge Sampling in Streaming Triangle Estimation

地址： http://arxiv.org/abs/1812.01200

作者： Roohollah Etemadi, Jianguo Lu

摘要： 三角形的数量（ Delta ）是分析大量图的重要指标。它还用于计算网络中的聚类系数。本文提出了一种称为PES（优先边采样）的新算法来估计流模型中的三角形，我们需要最小化内存窗口。 PES结合了边采样和油藏采样。与最先进的流媒体算法相比，PES的表现始终如一。结果在不同领域和结构的48个大型真实网络中得到广泛验证。性能比可以高达21。更重要的是，该比率随数据大小几乎呈指数增长。这在大数据时代尤为重要 - 虽然我们可以容忍现有算法用于较小的数据集，但我们的方法在非常大的数据采样中是必不可少的。除了经验比较之外，我们还证明了估计量是无偏的，并导出了方差。

了解信息中心性度量：模拟方法

原文标题： Understanding Information Centrality Metric: A Simulation Approach

地址： http://arxiv.org/abs/1812.01292

作者： Chintan Amrit, Joanne ter Maat

摘要： 识别信息流网络中的中心人员对于理解人们如何沟通和协调以及谁控制网络中的信息流至关重要。但是，中心度量的适当使用取决于对网络流类型的理解。网络可以在节点到节点传输的方式上变化，或者在通过网络的过程中变化，从而导致不同类型的信息流过程。当度量标准用于不适当的流程过程时，度量标准的结果可能会产生误导并且通常不正确。在本文中，我们创建了一个网络中信息流的模拟，然后我们研究了信息中心性与其他网络中心性之间的关系，如介数中心性，亲密度和特征向量，以及模拟的结果，信息流经走路而非比路径，小径或测地线。我们发现，信息中心性更像是特征向量和度中心性，而不是先前文献假设的近似中心性。我们还发现了一种有趣的模式来自度量间相关性。

用补充网络对渗流阈值进行数值评估

原文标题： Numerical assessment of the percolation threshold using complement networks

地址： http://arxiv.org/abs/1812.01316

作者： Giacomo Rapisardi, Guido Caldarelli, Giulio Cimini

摘要： 网络上的渗流过程模型目前假设低密度的局部树状结构，并且仅在热力学极限中得到。然而，有限尺寸效应和实际系统中短循环的存在导致经验渗透阈值 p_c 与其模型预测值 pi_c 之间的偏差。在这里，我们展示了在大量实际和模型网络中 p_c 和 pi_c 之间存在经验线性关系。然后可以使用这种推定的通用关系来校正 pi_c 的估计值。我们进一步展示了如何使用补图的概念，通过调查网络的渗透阈值 p_c 与其补码 bar {p} _c 之间的关系来获得更精确的关系。

在多路网络中有意识和不同时间尺度的流行病传播

原文标题： Epidemic spreading with awareness and different time scales in multiplex networks

地址： http://arxiv.org/abs/1812.01386

作者： Paulo Cesar Ventura da Silva, Fátima Velásquez-Rojas, Colm Connaughton, Federico Vazquez, Yamir Moreno, Francisco A. Rodrigues

摘要： 流行病传播理论建模的一个主要问题是开发控制传染因子传播的方法。人类行为在传播动力中起着重要作用，可用于阻止疾病传播或减轻其负担，因为了解疾病存在的个体可采取措施减少其传染病的风险。在本文中，我们提出了一个在复杂网络中具有意识的疾病传播的数学模型。与以前的模型不同，信息是按照广义的Maki-Thompson谣言模型传播的。还包括信息和疾病传播之间的时间尺度上的灵活性。我们验证了表征信息意识传播的速度极大地影响了疾病的流行。我们还表明，由于疾病和意识差异之间的相对时间尺度在系统的动态变化中起着至关重要的作用，因此减少不知情个体的比例并不总是意味着患病率的降低。我们的研究结果为信息如何影响疾病传播提供了新的观点，并可用于开发更有效的疾病控制方法。

不断变化的可达性格局：中国交通网络的突变

原文标题： Evolving accessibility landscapes: mutations of transportation networks in China

地址： http://arxiv.org/abs/1812.01473

作者： Juste Raimbault

摘要： 近年来，中华人民共和国的公共交通网络得到了极大的扩展，在全国范围内建设了世界上第一条高铁的铁路网络，并且在当地规模上，许多城市经常从零开始开发高覆盖的地铁网络。本章从定量的角度研究人口可及性景观的演变，在国家层面和几个城市，以及从定性角度进行实地考察，研究这些突变。我们确认，当所有计划的生产线都将实现但已经以显著的方式实现时，在两种规模的可达性方面都能很好地实现再平衡规划目标。我们最终假设耦合网络 - 区域系统的可能路径，考虑到这种突变没有先例的程度。

二部图上目标集选择问题的不可近似性结果

原文标题： An Inapproximability Result for the Target Set Selection Problem on Bipartite Graphs

地址： http://arxiv.org/abs/1812.01482

作者： Suman Banerjee, Rogers Mathew

摘要： 给定一个无向图 mathcal {G}（V，E， tau）建模一个’社会网络’，其中每个节点 v 与一个阈值 tau（v）相关联，一组顶点最初选择 mathcal {S} subseteq V（ mathcal {G}）（称为“种子节点”）。现在，在 mathcal {G} 上定义了“社会传染过程”，如下所示。在 t = 0 时， mathcal {S} 中的节点有一些信息，并且它以离散的时间步长扩散。一个’不受影响’节点 v 将在时间步 t 将其状态更改为’受影响’，如果它至少有 tau（v）邻居数量，这些邻居会受到时间步长 t-1的影响。该过程继续，直到不再可能激活节点。基于该扩散过程，文献中充分研究的问题是“目标集选择问题（TSS问题）”，其目标是通过最初选择最小数量的种子节点来影响网络的所有节点。陈等人。 [论社会网络影响的可接近性。 SIAM Journal on Discrete Mathematics，23（3）：1400-1415,2009]表明该优化问题的决策版本是有界度二部图上的NP-Hard。在本文中，我们表明二部图上的这个问题不允许具有性能保证的近似算法渐近地优于 mathcal {O}（ log n_ {min}），其中 n_ {min} 是除非 P = NP ，否则较小的二元的基数。

构建立法网络的信息抽取框架

原文标题： Information Extraction Framework to Build Legislation Network

地址： http://arxiv.org/abs/1812.01567

作者： Neda Sakhaee, Mark C Wilson

摘要： 本文涉及从法律文件构建动态立法网络的信息提取过程。与需要额外计算的监督学习方法不同，这里的想法是通过识别法律文本中的不同表达并提取高质量的网络信息来应用信息提取方法。该研究强调了数据准确性在网络分析中的重要性，并改进了近似字符串匹配技术，以生成具有98％以上精度和召回率的可靠网络数据集。还讨论并挑战了创建的动态立法网络的价值，应用和复杂性。

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