• 组织间专利异议网络：公司如何建立对抗性关系;
• 扩散式重安置：封闭系统中不可逆转的城市转型;
• 使用相对熵分析收缩随机网络度分布向Poisson分布的收敛性;
• 模块度会影响基于介数和度的节点攻击下的无标度模型和现实世界社会网络的健壮性;
• 具有可调灵敏度的意见动力学的通用模型;
• 使用动态复杂性热图和网络可视化对团队互动进行社会分析;
• Dirichlet网络分布的非对角混合，用于分析股权网络;
• 超越观察到的连接：链接注入;
• 量化COVID-19对心理健康支持论坛的影响;
• 通过行人模拟表征社会距离;
• 发声响度对室内空间中COVID-19传播的影响;

组织间专利异议网络：公司如何建立对抗性关系

原文标题： Inter-organisational patent opposition network: How companies form adversarial relationships

地址： http://arxiv.org/abs/2009.04113

作者： Tomomi Kito, Nagi Moriya, Junichi Yamanoi

摘要： 关于使用专利数据的网络的许多研究都集中在发明人的引文和协作网络上，因此将专利视为发明的积极标志。但是，最重要的是，专利是公司相互竞争的一种战略行动。这项研究首次揭示了专利申请中的组织间对抗关系。我们构建并分析了1980年至2018年之间通过专利异议关系建立联系的公司网络。大多数公司直接或间接相互联系，因此形成了最大的联系组成部分。我们发现，在网络中，许多公司不赞成各个工业领域以及外国公司所拥有的专利。该网络呈现出重尾，类似幂律的度分布和混合混合，使其成为一种不寻常的拓扑类型。我们通过进行时态网络主题分析，并在所考虑的公司之间拥有专利共同所有权，进一步研究了该网络形成的动态。通过将异议视为消极关系并将专利共同所有权视为积极关系，我们分析了在异议网络中何处可能发生协作以及这种积极关系将如何与消极关系互动。结果确定了结构上不平衡的三合会模体和由正负关系混合形成的三合会出现的时间模式。我们的发现表明，组织间对抗性关系出现的机制可能不同于其他类型的负面关系，因此有必要进行进一步研究。

扩散式重安置：封闭系统中不可逆转的城市转型

原文标题： Diffusive resettlement: irreversible urban transitions in closed systems

地址： http://arxiv.org/abs/2009.04094

作者： Bohdan Slavko, Mikhail Prokopenko, Kirill S. Glavatskiy

摘要： 我们提出了一种现象学上的非平衡框架，用于对城市发展进行建模，该框架将城市内部移民描述为不可逆的扩散过程。我们使用澳大利亚首都的实际移民数据验证了此框架。关于住宅搬迁，人口显示为由两个不同的群体组成，表现出不同的搬迁频率。在已开发框架的上下文中，这些基团可以解释为二元混合物的两个成分，每个成分都有自己的扩散弛豫时间。使用这种方法，我们可以获得城市空间结构的长期预测，从而确定了城市人口的均衡分布。

使用相对熵分析收缩随机网络度分布向Poisson分布的收敛性

原文标题： Analysis of the convergence of the degree distribution of contracting random networks towards a Poisson distribution using the relative entropy

地址： http://arxiv.org/abs/2009.04249

作者： I. Tishby, O. Biham, E. Katzav

摘要： 我们为通过通用节点删除方案，即随机删除，优先删除和传播删除进行收缩过程的随机网络的结构演化提供了分析结果。着眼于配置模型网络，该网络表现出给定的度数分布 P_0（k），并且没有相关性，我们使用严格的论证表明，在收缩时，这些网络的度数分布会收敛于泊松分布。为此，我们使用相对熵 S_t = S [P_t（k）||相对于相应的泊松分布 pi（k | langle K rangle_t），在时间 t 时，订约网络的度数分布 P_t（k）的 pi（k | langle K rangle_t）] ）具有相同的平均度数 langle K rangle_t 作为 P_t（k）与Poisson之间的距离度量。相对熵适合作为距离度量，因为它对于任何度数分布 P_t（k）都满足 S_t ge 0 ，而仅对于 P_t（k）= pi（k | langle K rangle_t）。我们推导了网络收缩期间的时间导数 dS_t / dt 的方程，并表明相对熵在收缩过程中单调降低为零。因此，我们得出的结论是，契约配置模型网络的度分布趋向于Poisson分布。由于合同网络保持不相关，这意味着它们的结构趋向于Erd H oss-R ‘enyi（ER）图结构，从而证实了通过直接积分主方程和计算机模拟获得的早期结果。 Tishby，O。Biham和E. Katzav， it Phys。修订版E bf 100，032314（2019）]。我们证明了具有退化度分布（随机正则图），指数度分布和幂律度分布（无标度网络）的配置模型网络的收敛性。

模块度会影响基于介数和度的节点攻击下的无标度模型和现实世界社会网络的健壮性

原文标题： Modularity affects the robustness of scale-free model and real-world social networks under betweenness and degree-based node attack

地址： http://arxiv.org/abs/2009.04325

作者： Quang Nguyen, Tuan Van Vu, Hanh Duyen Dinh, Davide Cassi, Francesco Scotognella, Roberto Alfieri, Michele Bellingeri

摘要： 在本文中，我们研究了基于节点度（ID）和节点间（IB）的模型和现实社会网络的模块化如何影响其健壮性以及节点攻击（移除）策略的有效性。我们通过一种新的ad hoc算法构建了具有不同模块化的Barabasi-Albert模型网络，该算法重新链接了具有社区结构的形成网络的链接。我们使用最大的连接组件（LCC）跟踪了网络的健壮性。我们发现，在两种攻击策略下，更高级别的模块化都会降低模型网络的健壮性，即具有较高社区结构的模型网络在进行节点移除时显示出更快的LCC破坏。非常有趣的是，我们发现当模型网络显示非模块化结构或低模块化时，基于程度的（ID）比基于介数中心性的节点攻击策略（IB）更有效。相反，在模型网络具有更高模块化的情况下，IB策略显然变得最有效地分割LCC。最后，我们调查了由模块化指标（Q）评估的网络结构的模块化如何影响12个现实社会网络中攻击策略的鲁棒性和有效性。我们发现，在IB节点攻击策略下，模块化Q与现实世界社会网络的健壮性呈负相关（p值<0.001）。该结果表明，具有更高模块化（即具有更高社区结构）的现实网络对于基于betwenness的节点攻击而言可能更脆弱。本文提出的结果揭示了模块化和社区结构对于网络健壮性的作用，可能有助于选择网络中最佳的节点攻击策略。

具有可调灵敏度的意见动力学的通用模型

原文标题： A General Model of Opinion Dynamics with Tunable Sensitivity

地址： http://arxiv.org/abs/2009.04332

作者： Anastasia Bizyaeva, Alessio Franci, Naomi Ehrich Leonard

摘要： 我们为在网络上进行通信的任意数量的主体引入了连续时间意见动态的通用模型，并形成了关于任意数量的期权的实际价值的意见。从生物学，物理学和社会心理学的模型中汲取灵感，我们将S形饱和函数应用于主体间和主体间的意见交换。饱和函数是模型中唯一的非线性，但是我们证明了饱和函数只是几个参数的函数，如何快速，可靠地形成共识，异议和见解级联。我们进一步展示了网络舆论动态如何表现出对干扰的鲁棒性和对输入的超敏感性。我们为系统参数设计反馈动力学，从而能够主动调整意见形成中的隐式阈值，以提高对输入的敏感性，对输入变化的鲁棒性，意见级联以及共识与异议之间的灵活过渡。通用模型可用于一系列工程问题中的系统控制设计，包括网络系统，多机器人协调，任务分配和空间导航决策。它也可以用于系统地检查生物学和社会科学中的问题，范围包括大脑的认知控制和网络，集体动物行为的适应力，不断变化的环境条件，社会网络中的信息传播和政治分化。

使用动态复杂性热图和网络可视化对团队互动进行社会分析

原文标题： Social Analytics of Team Interaction using Dynamic Complexity Heat Maps and Network Visualizations

地址： http://arxiv.org/abs/2009.04445

作者： Travis J. Wiltshire, Dan Hudson, Philia Lijdsman, Stijn Wever, Martin Atzmueller

摘要： 鉴于许多社会技术工作领域的复杂性日益提高，有效的团队合作变得越来越重要。虽然面对面的交流有助于有效的团队合作，但了解团队交流的时变性质和结构是有限的。在这项工作中，我们将基于社交角度的徽章（节奏徽章）的基于传感器的社交分析与两种可视化技术（动态复杂性热图和网络可视化）相结合，以提高理解团队互动动态的直观方式。为了演示我们方法的实用性，我们提供了一个案例研究，该案例研究了一个团队在海上迷失模拟中的交互作用。我们的结果表明，我们能够恢复任务和团队互动中的过渡。不仅如此，我们还发现了团队成员精力和参与度方面的结构性变化，并将这些变化可视化在网络中。综上所述，这项工作代表了确定团队沟通和互动模式中关键转变/事件的重要第一步，这是许多旨在优化团队绩效和福祉的未来研究的基础。

Dirichlet网络分布的非对角混合，用于分析股权网络

原文标题： Nondiagonal Mixture of Dirichlet Network Distributions for Analyzing a Stock Ownership Network

地址： http://arxiv.org/abs/2009.04446

作者： Wenning Zhang, Ryohei Hisano, Takaaki Ohnishi, Takayuki Mizuno

摘要： 块建模广泛用于复杂网络的研究。基石模型是随机块模型（SBM），在过去几十年中广泛使用。但是，SBM在分析复杂网络时受到限制，因为该模型本质上是一个随机图模型，无法重现许多复杂网络的基本属性，例如稀疏性和重尾度分布。在本文中，我们提供了一种边可交换块模型，该模型融合了这些基本功能，并同时推断了给定复杂网络的潜在块结构。我们的模型是贝叶斯非参数模型，可以灵活地估计块的数量，并考虑到看不见节点的可能性。使用一个综合数据集和一个现实世界中的股票所有权数据集，我们表明，对于滞后的链路预测任务，我们的模型优于最先进的SBM。

超越观察到的连接：链接注入

原文标题： Beyond Observed Connections : Link Injection

地址： http://arxiv.org/abs/2009.04447

作者： Jie Bu, M. Maruf, Arka Daw

摘要： 在本文中，我们提出了链接注册，这是一种新颖的方法，它可以以端到端的学习方式帮助任何可区分的图机器学习模型超越输入数据的观察连接。它通过参数链接注入层找出（弱）支持当前任务的（弱）连接，该当前任务在输入数据中不存在。我们使用一系列最新的图卷积网络对节点分类和链路预测任务进行评估。结果表明，链路注入可以帮助多种模型在两种应用程序上实现更好的性能。进一步的经验分析表明，该方法在有效利用注入链接中看不见的连接方面具有巨大潜力。

量化COVID-19对心理健康支持论坛的影响

原文标题： Quantifying the Effects of COVID-19 on Mental Health Support Forums

地址： http://arxiv.org/abs/2009.04008

作者： Laura Biester, Katie Matton, Janarthanan Rajendran, Emily Mower Provost, Rada Mihalcea

摘要： 像之前的许多疾病暴发一样，COVID-19大流行可能会对心理健康产生深远影响。了解其影响可以为减轻负面影响提供信息。在这项工作中，我们试图通过研究Reddit上精神健康支持社区内部的讨论，更好地了解COVID-19对精神健康的影响。首先，我们量化每个社区或subreddit讨论COVID-19的比率，以便了解大流行的关注程度。接下来，我们检查活动量，以确定寻求在线心理健康支持的人数是否有所增加。最后，我们分析COVID-19如何影响每个子Reddit中的语言使用和讨论主题。

通过行人模拟表征社会距离

原文标题： Social Distance Characterization by means of Pedestrian Simulation

地址： http://arxiv.org/abs/2009.04019

作者： Daniel R. Parisi, Germán A. Patterson, Lucio Pagni, Agustina Osimani, Tomas Bacigalupo, Juan Godfrid, Federico M. Bergagna, Manuel Rodriguez Brizi, Pedro Momesso, Fermin L. Gomez, Jimena Lozano, Juan Martin Baader, Ignacio Ribas, Facundo P. Astiz Meyer, Miguel Di Luca, Nicolás E. Barrera, Ezequiel M. Keimel Álvarez, Maite M. Herran Oyhanarte, Pedro R. Pingarilho, Ximena Zuberbuhler, Felipe Gorostiaga

摘要： 在当前的工作中，我们研究了模拟客户的数量（入住人数）如何影响理想超市中的社会距离。为此，我们考虑了实际的典型尺寸和处理时间（挑选产品和结帐）。从模拟的轨迹，我们测量小于2 m的社交距离及其持续时间的事件。在其他可观察变量之间，我们定义了一个社交距离系数，该系数可以告知系统中每个主体经历了多少事件（在给定持续时间内）。在大流行的情况下，此类输出可用于构建程序和协议，从而在设置最大运行能力的同时保持较低的健康风险。

发声响度对室内空间中COVID-19传播的影响

原文标题： The Impact of Vocalization Loudness on COVID-19 Transmission in Indoor Spaces

地址： http://arxiv.org/abs/2009.04060

作者： Santiago Barreda, Sima Asadi, Christopher D. Cappa, Anthony S. Wexler, Nicole M. Bouvier, William D. Ristenpart

摘要： 在室内密闭空间中，有几篇有关通过发声与发声相关的COVID-19爆发的记录。在这里，我们对通过呼气颗粒物排放与平均发声响度以及房间通风速率可变的室内空气传播疾病传播的风险进行建模。该模型表明，平均发声强度降低6分贝会导致烟雾传播概率的降低，相当于使房间通风速率加倍。结果表明，公共卫生当局应考虑在高风险的室内环境（例如医院候诊室或就餐设施）中实施“安静区”，以减轻COVID-19和其他空气传播呼吸道疾病的传播。

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