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• 图二元选择博弈的量子反应平衡;
• 闪电网络不平衡度量和主动通道再平衡算法;
• 均一超图的张量熵;
• 过度连接的连接程度如何？网络拓扑结构对复杂经济系统的系统性风险和崩溃的影响;
• 带节点属性的社会网络社区检测：一项综述;
• 元图：通过元学习进行少数案例链路预测;
• 非大规模免疫抑制复杂网络上传播;

图二元选择博弈的量子反应平衡

原文标题： Quantal Response Equilibria in Binary Choice Games on Graphs

地址： http://arxiv.org/abs/1912.09584

作者： Andrey Leonidov, Alexey Savvateev, Andrew G. Semenov

摘要： 静态和在嘈杂的二元选择博弈图动态平衡被考虑。定义二元选择博弈上任意拓扑和噪声分布图静态量子响应均衡（QRE）方程写。结果表明，在完全图和任意噪声分布，圆形和星形拓扑和后勤噪声分布的特殊情况下，所得的方程可以在形式与在前面的文献衍生重合铸造。明确的方程QRE在退火近似推导非有向图表。结果表明，在相变所产生的效果是一样的，如在上在同一approximation.Evolutionary嘈杂二元选择具有较早描述QRE作为平均其固定均衡博弈图的伊辛模型相变文献中找到场近似是使用主方程的形式主义构成。

闪电网络不平衡度量和主动通道再平衡算法

原文标题： Imbalance measure and proactive channel rebalancing algorithm for the Lightning Network

地址： http://arxiv.org/abs/1912.09555

作者： Rene Pickhardt, Mariusz Nowostawski

摘要： 制作一个秘密感知支付渠道网络支付是通过尝试，直到有一个人成功的几个付款路径来实现的。随着大型网络中，如避雷网，一个单一的支付的完成可能需要几分钟的时间。我们推出的网络失衡的措施，并制定提高网络的平衡，沿着网络内的圆形轨道的通道内重新平衡资金的操作序列的优化问题。随着渠道的资金，余额不会享誉全球，我们引入启发式贪婪与尽管不确定性的每个节点可以提高自身的局部平衡。在最近的闪电网络的快照的经验模拟，我们表明，在施加后启发式网络的不平衡分布具有0.74的Kolmogorov-斯米尔诺夫距离相比于不平衡分布。进一步的研究表明，从11.2％的不平衡网络上的单个单元付款提高到98.3％，平衡网络中的成功率。类似地，在所有对参与者从0增加到0.5 MBTC为最便宜的可能的路径上的初始路由尝试中值可能付款大小。我们提供的经验证据表明，路由收费应进行主动的再平衡操作被丢弃。执行4个不同的策略，用于选择再平衡周期导致指示的朋友网络的朋友中的协作的方式可能是优选的，从实用的角度来看类似的结果

均一超图的张量熵

原文标题： Tensor entropy for uniform hypergraphs

地址： http://arxiv.org/abs/1912.09624

作者： Can Chen, Indika Rajapakse

摘要： 在本文中，我们开发的熵均匀超图，这是从广义的图表，基于张量理论的一个新概念。特别是，我们使用了广义的奇异值的概率分布，从拉普拉斯张量的高次的奇异值分解来计算，以装配到香农熵公式。结果表明，这个张量的熵是冯·诺依曼熵曲线的延伸。我们建立对熵的下限和上限的结果，并表明它是规律性的量度，依靠顶点度，路径长度，聚类系数和非平凡对称性，对于具有两个模拟例子均匀超图。

过度连接的连接程度如何？网络拓扑结构对复杂经济系统的系统性风险和崩溃的影响

原文标题： How connected is too connected? Impact of network topology on systemic risk and collapse of complex economic systems

地址： http://arxiv.org/abs/1912.09814

作者： Aymeric Vié, Alfredo J. Morales

摘要： 经济的相互依赖性已成为全球化的生产，金融和贸易体系越来越呈现。虽然经济主体之间建立相互依存关系是生产复杂产品的关键，他们也可能会增加因故障传播的系统性风险。关键是要确定如何网络连接同时影响紧急生产和经济系统崩溃的风险。在本文中，我们提出一个模型，通过改变主体人之间的连接密度和集中研究对经济系统的行为网络结构的影响。所生产的复杂性与连通性增加给定的零件和产品的组合爆炸。当互连提高漏洞突发系统性风险出现。我们的研究结果表明，在网络结构和个人失败的风险之间的关系临界点和相变的出现给经济崩溃的普遍描述。这种关系似乎遵循一个S形形式日益密集的或集中式网络的情况下。该模型上的权衡增加了系统的潜在生产和稳健性崩溃之间的经济复杂性的增长的政策，并强调相关性揭示新的光。我们讨论互连和系统特点，并强调不同的网络结构和节点特性如何，以促进复杂和强大的经济体系提出不同方向的组织干预的政策含义。

带节点属性的社会网络社区检测：一项综述

原文标题： Community detection in node-attributed social networks: a survey

地址： http://arxiv.org/abs/1912.09816

作者： Petr Chunaev

摘要： 社区检测是由，粗略地说，在划分社会行动者（在社交图建模为节点）与某些社会联系（建模为在社交图的边）成密集编织并与每个高度相关组社会网络分析的一个基本问题组以及与其他分离。社区检测经典方法通常与网络的结构只处理而忽略节点的功能，虽然主要真实世界的网络提供额外的演员的信息，如年龄，性别，兴趣爱好等，传统上称为节点属性。据了解，该属性可以澄清和充实有关参与者的知识和意识给检测到的社区。这导致了在社区检测相对新颖方向—构建同时使用的结构和网络（经由节点属性图已经建模）的属性，以产生更多的信息和定性结果的算法。基于不同的理念和技术，在过去十年中许多方法都出现在这个方向。尽管存在着他们的一些部分概述，最近的调查是必要的，越来越多的方法可能会造成不确定性的做法。在本文中，我们的目标是通过提出的方法明确分类，并提供可用的结果的全面调查澄清大局。我们不仅组，并分析对应的方法，但也注重实用方面，包括它的方法优于他人，其数据集和质量的措施，用于评估的信息。

元图：通过元学习进行少数案例链路预测

原文标题： Meta-Graph: Few shot Link Prediction via Meta Learning

地址： http://arxiv.org/abs/1912.09867

作者： Avishek Joey Bose, Ankit Jain, Piero Molino, William L. Hamilton

摘要： 快速适应新的数据是人类智慧的一个关键方面是在图结构数据的未知问题。为数不多的射击链路预测任务代表性挑战现实世界的数据与不断变化的子图或共享结构全新的图。在这项工作中，我们提出了一个元学习方法很少射击链路预测。我们进一步介绍荟萃图表，超常的学习算法，除了全局参数学会与来自相同的分布图等为更快适应和更好的收敛比香草荟萃，它利用图的结构信息的图签名功能学习。

非大规模免疫抑制复杂网络上传播

原文标题： Non massive immunization to contain spreading on complex networks

地址： http://arxiv.org/abs/1912.09976

作者： Guilherme S. Costa, Silvio C. Ferreira

摘要： 为遏制疫情最优策略的重点是通过以最小的成本有效的免疫拆除接触网络。然而，网络碎片是在实践中很少访问，可能会出现极端的副作用。在这项工作中，我们研究了远低于渗透阈值疫情遏制免疫人群分数。我们报告说，中度和弱监督免疫接种可以通过特定的基序改变过渡性质的集体推动的进程导致对无标度网络的易感染的易感模型的有限流行阈值。这两种有效的传播者的修剪和相互分离的增加是必要的集体激活。消灭它们比，观察考虑有针对性的或熟人免疫策略真实网络的广泛渗透阈值更小的流行需要免疫顶点的分数。我们的工作有助于最佳围堵的建设，通过非大规模的和可行的免疫策略保护网络功能。

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