• 具有异质性的图神经网络;
• 网络上的非线性意见形成模式;
• 科技知识网络中高阶结构的涌现;
• 2016年总统大选推文的网络分析;
• 无限随机游走系统：赢家和输家;
• 针对COVID-19的疫苗接种策略和反疫苗意见的传播;
• 驾驶员行为对交通僵局的影响;
• 基于GCNN的新型半监督节点分类架构;
• 从Twitter到交通预测器：使用社交媒体数据进行次日早晨交通预测;
• 社会经济相关性的信息论网络方法;
• 基于路径相似性和信用分配的网络检索专业知识的方法;
• 发展中国家公共机构的电动汽车迁移框架;
• 迈向“新常态”：出租车/计程车的飞速发展，新的体积模式和最新趋势;
• 纽约市复苏概览：公共汽车和微型交通的兴起;

具有异质性的图神经网络

原文标题： Graph Neural Networks with Heterophily

地址： http://arxiv.org/abs/2009.13566

作者： Jiong Zhu, Ryan A. Rossi, Anup Rao, Tung Mai, Nedim Lipka, Nesreen K. Ahmed, Danai Koutra

摘要： 图神经网络（GNN）已被证明对许多不同的实际应用有用。但是，大多数现有的GNN模型在图中连接的节点之间具有同质性的隐含假设，因此在很大程度上忽略了异质性的重要设置。在这项工作中，我们提出了一个称为CPGNN的新颖框架，该框架将GNN推广为具有同构或异构图的图。所提出的框架包含了一个可解释的兼容性矩阵，用于对图中的异方或同方级别进行建模，可以以端到端的方式进行学习，从而使其超越了强同方的假设。从理论上讲，我们表明用我们的身份（代表纯同质性）替换框架中的兼容性矩阵可简化为GCN。与以前的工作相比，我们广泛的实验证明了我们的方法在更现实，更具挑战性的实验环境中的有效性，并且训练数据要少得多：CPGNN变体在具有或不具有上下文节点特征的异质环境中都能实现最新的结果，同时保持可比性在同质环境中的表现。

网络上的非线性意见形成模式

原文标题： Patterns of Nonlinear Opinion Formation on Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2009.13600

作者： Anastasia Bizyaeva, Ayanna Matthews, Alessio Franci, Naomi Ehrich Leonard

摘要： 当沟通的主体人形成对一组可能选择的意见时，同意和不同意都是可能的结果。根据上下文，可以是期望的或不期望的。我们表明，对于网络以及各种网络结构上的非线性意见动态，底层邻接矩阵的谱特性完全表征了协议或协议分歧的发生。我们进一步展示了相应的特征向量中心性以及网络中的任何对称性如何告知生成的意见形成模式和对触发意见级联的输入的主体敏感性。

科技知识网络中高阶结构的涌现

原文标题： The Emergence of Higher-Order Structure in Scientific and Technological Knowledge Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2009.13620

作者： Thomas Gebhart, Russell J. Funk

摘要： 科学技术的发展主要是重组过程，其中新发现和发明通常是根据先验知识建立的。尽管最近的几年科技知识迅速增长，但对于科技发展和将知识凝聚成更大的结构以实现或限制未来突破的方式知之甚少。网络科学最近已经成为衡量知识的结构和动态的框架。这些现有方法虽然有用，但仍难以刻画基础网络的全局结构特性，从而导致对科学和技术进步本质的看法相互矛盾。我们使用代数拓扑中的工具弥合了这种方法上的差距，以表征跨规模的科学技术知识网络的高阶结构。我们在许多科学和技术领域中观察到高维结构的快速而多样化的增长，发现这种高维增长与低维结构的下降相吻合。历史上，知识网络的这种高阶增长远远超过了科学技术合作网络的增长。我们还刻画了高阶结构与在这些结构环境中产生的科学技术之间的关系，并发现领域内使用的语言抽象性与高维结构之间存在正相关关系。我们还发现高维结构与成功发布的度量标准数量之间存在稳健的关系，这意味着这种高维结构可能与发现和发明联系在一起。

2016年总统大选推文的网络分析

原文标题： Network Analysis of the 2016 Presidential Campaign Tweets

地址： http://arxiv.org/abs/2009.13659

作者： Dmitry Zinoviev

摘要： 我们对2016年总统大选在美国的主要参与者发布的约27,000条推文应用了复杂的网络分析。我们确定了竞选活动的阶段以及候选人所讨论的重复主题。最后，我们揭示了候选人之间的领导者与跟随者关系。我们得出的结论是，希拉里·克林顿国务卿在Twitter上的表现要低于唐纳德·特朗普，这可能是导致她当选失败的因素之一。

无限随机游走系统：赢家和输家

原文标题： Infinite System of Random Walkers: Winners and Losers

地址： http://arxiv.org/abs/2009.13661

作者： P. L. Krapivsky

摘要： 我们研究了一个无限的粒子系统，该系统最初占据半线 y leq 0 ，然后在整条线上随机游动。最右边的粒子称为前导。令人惊讶的是，除原始领导者外，每个粒子都可能永远无法在整个演化过程中达到领导者的地位。对于等距的初始配置， k ^ text th 粒子以 e ^ -2 k ^ -1（ ln k）^ -¹⁄₂ 的概率获得领导地位。当 k gg 1 时。这提供了对较早的不幸（由 k 表示）与永恒失败之间的相关性的定量度量。我们还显示，被定义为第一个步行者超过首位领导者的获胜者将标签 k gg 1 的概率衰减为 exp ！ left [- tfrac 1 2（ ln k）^ 2 right] 。

针对COVID-19的疫苗接种策略和反疫苗意见的传播

原文标题： Vaccination strategies against COVID-19 and the diffusion of anti-vaccination views

地址： http://arxiv.org/abs/2009.13674

作者： Rafael Prieto Curiel, Humberto González Ramírez

摘要： 缺失信息通常经过调整以适合不同的叙述，并且可以通过感兴趣的社区快速传播，这些社区可以作为回音室，引起回声并增强确认偏见。错误的信念一旦被采纳，就很少得到纠正。在COVID-19危机中，大流行狂犬病患者和反对戴着口罩或检疫隔离的人们已经成为大流行病发展的重要方面。使用可能用于COVID-19的疫苗，将创建不同的抗疫苗叙述，并有可能被大量人群采用，并产生严重后果。在这里，我们假设完全遵守疫苗管理，在两种网络拓扑结构（无标度和小型世界）中分析流行病传播和最佳疫苗接种策略，以平均寿命损失来衡量。我们使用与流行病相似的扩散模型来考虑网络中抗疫苗观点的传播，该模型基于抗疫苗观点的说服力参数而采用。结果表明，即使反疫苗的叙述具有较小的说服力，也将有很大一部分人口迅速暴露给他们。假设所有个人在被暴露后同样有可能采用抗疫苗意见，则网络中更多的中央节点会被暴露得更多，因此也更可能采用它们。与失去生命的岁数相比，抗疫苗意见不仅会给分享者带来巨大的代价，因为有限的疫苗接种策略（减少易感宿主，网络中断和减缓疾病传播）的核心社会效益是巨大的大大缩短。

驾驶员行为对交通僵局的影响

原文标题： Influence of driver behavior in the emergence of traffic gridlocks

地址： http://arxiv.org/abs/2009.13722

作者： Enrique Pazos

摘要： 我们提出了一种微观驾驶算法，该算法使用三个参数来规定加速度：当下一个交通信号灯处于红色阶段时，到领先车辆，下一个交通信号灯的距离以及最近的停车点的距离。我们应用此算法来构造决策树，以实现两种驾驶行为：积极进取和谨慎行事。这项研究的重点是分析在具有信号交叉口的城市的一部分中产生交通僵局所需的积极驾驶员数量。在高峰期，积极进取的驾驶员将进入交叉路口，无论他们有足够的时间或空间清理交叉路口。当交通信号灯发生变化时，它们会阻止其他驾驶员，从而为发展僵局提供了条件。我们发现，即使很少有攻击性驱动程序出现，僵局也会出现。这些结果支持了提倡良好的驾驶行为以避免高峰时段拥堵的想法。

基于GCNN的新型半监督节点分类架构

原文标题： New GCNN-Based Architecture for Semi-Supervised Node Classification

地址： http://arxiv.org/abs/2009.13734

作者： Mohammad Esmaeili, Aria Nosratinia

摘要： 存在于特定群集中的图的节点比图中的其他节点更可能相互连接。然后显示一些有关节点的信息，图的结构（图的边）提供了这个机会来了解有关其他节点的更多信息。从这个角度出发，本文通过图卷积神经网络重新审视了半监督场景下的节点分类任务。目的是从显示的节点标签周围传播的信息流中受益。为此，本文提供了一种新的图卷积神经网络架构。该架构有效地受益于显示的训练节点，节点特征和图结构。另一方面，在许多应用中，在给定的图实现旁边还存在非图观察（辅助信息）。非图观察通常独立于图结构。本文表明，所提出的体系结构在将图实现和独立的非图观察相结合方面也很强大。对于这两种情况，在合成数据集和真实数据集上进行的实验表明，与现有的节点分类任务的最新方法相比，我们提出的体系结构可实现更高的预测精度。

从Twitter到交通预测器：使用社交媒体数据进行次日早晨交通预测

原文标题： From Twitter to Traffic Predictor: Next-Day Morning Traffic Prediction Using Social Media Data

地址： http://arxiv.org/abs/2009.13794

作者： Weiran Yao, Sean Qian

摘要： 当在清晨预测交通动态时，传统交通预测方法的有效性通常非常有限。原因是在清晨通勤期间，交通可能会急剧中断，并且这种中断的时间和持续时间每天都在显著不同。清晨的交通预测对于通知上下班交通管理至关重要，但是通常很难提前进行预测，尤其是在午夜之前。在本文中，我们建议挖掘Twitter消息作为一种探测方法，以了解人们在前一天的傍晚/午夜对第二天早上的交通产生影响。作为实验，该模型在匹兹堡的高速公路网络上进行了测试。由此产生的关系令人惊讶地简单而强大。我们发现，通常来说，Tweets指出，人们休息得越早，第二天早上的拥挤道路就会更多。在前一天晚上发生大事件（以比平常高或低的鸣叫情绪为代表），通常意味着第二天早上的旅行需求比平常天低。此外，从统计上讲，人们在早高峰时段和早高峰时段的推文活动与早上高峰时段的交通拥堵有关。我们利用这种关系建立了一个预测框架，该框架使用凌晨5点或凌晨午夜之前提取的人们的推文来预测早晨的通勤拥堵。匹兹堡的研究支持我们的框架可以准确地预测早上的拥堵情况，尤其是对于每天拥堵变化较大的道路瓶颈上游的某些路段。我们的方法大大优于那些没有Twitter消息功能的现有方法，并且可以通过在Twitter上发布提供管理见解的配置文件来学习有意义的需求表示。

社会经济相关性的信息论网络方法

原文标题： An information theoretic network approach to socioeconomic correlations

地址： http://arxiv.org/abs/2009.13825

作者： Alec Kirkley

摘要： 由于它对从发现收入不平等的热点到政治重新划分等一切问题具有广泛的影响，因此，跨科学的大量文献对社会经济数据中的空间模式进行了量化。特别是，与局部人口之间的社会和经济福祉相关的指标的可变性引起了极大的兴趣，因为它涉及不平等和隔离的空间表现。但是，人口密度的异质性，统计分析对空间聚集的敏感性以及预先划定的政治边界对政策干预的重要性可能会降低现有的分析空间社会经济数据的方法的有效性和相关性。另外，这些措施通常缺乏用于比较相同规模的定性和定量数据结果的框架，也缺乏用于泛化至多区域相关性的机制。为了减轻与传统空间度量相关的这些问题，在这里，我们从拓扑透镜而不是空间透镜来看社会经济变量的局部偏差，并使用基于广义詹森·香农散度的新颖信息论网络方法来区分相邻区域的分布量。我们在一系列实验中应用了我们的方法，研究了美国大洲附近的人口普查区域网络，量化了整个网络中两点分布相关性的衰减，研究了由于区域聚集而引起的县级社会经济差异，以及构建将城市划分为同质集群的算法。这些结果为分析区域人口的属性变化提供了新的框架，并阐明了社会经济属性的新的普遍模式。

基于路径相似性和信用分配的网络检索专业知识的方法

原文标题： A network approach to expertise retrieval based on path similarity and credit allocation

地址： http://arxiv.org/abs/2009.13958

作者： Xiancheng Li, Luca Verginer, Massimo Riccaboni, Pietro Panzarasa

摘要： 随着在线学术数据库的可用性不断提高，可以轻松地提取和分析出版物记录。研究人员可以及时了解他人的科学成果，并且原则上可以选择新的合作者并建立新的研究团队。在考虑进行新的潜在合作时，应该考虑的一个关键因素是明确定义其他研究人员的专业知识的可能性。尽管一些组织已经建立了数据库系统以使其成员能够手动生成配置文件，但是维护此类系统既费时又昂贵。因此，人们越来越关注通过自动化方法检索专业知识。实际上，鉴定研究人员的专业知识在许多应用中具有重要价值，例如确定合格的专家来监督新的研究人员，将稿件分配给审稿人以及组建合格的团队。在这里，我们提出了一种基于网络的方法来构建作者的专业知识档案。以MEDLINE语料库为例，我们证明了我们的方法可以应用于许多广泛使用的数据集，并且优于传统上用于专业知识识别的其他方法。

发展中国家公共机构的电动汽车迁移框架

原文标题： An Electric Vehicles Migration Framework for Public Institutions in Developing Countries

地址： http://arxiv.org/abs/2009.14014

作者： El Mehdi Er Raqabi, Wenkai Li

摘要： 电动汽车以电动汽车着称，其环境足迹比传统汽油汽车或混合动力汽车小，在全球范围内发展迅速。挪威和加拿大等几个国家已经成功建立了电动汽车网络，并在电动汽车的部署方面取得了重大进展。当新的电动汽车技术在发达国家变得越来越流行时，新兴国家却落后了，这主要是因为建立电动汽车网络的巨大投资障碍。本文提供了一个有效的数学模型，旨在使用来自摩洛哥的实际工作数据来最大程度地减少建立电动汽车网络所需的总成本。首先，基于聚类算法将一组具有EV的给定公共机构划分为区域。开发了混合整数线性规划模型以在这些组织内最佳地选择充电站位置，目的是最大程度地降低总成本。本文支持建立电动汽车网络所需投资的最小化。向电动汽车网络的过渡可以首先在城市进行，尤其是对于拥有固定和已知运营路线和时间表的公共机构车队，其次是城市间的位置。本文提供的数学模型旨在增强和培养决策者制定与向电动汽车迁移相关的决策的能力。

迈向“新常态”：出租车/计程车的飞速发展，新的体积模式和最新趋势

原文标题： Toward the “New Normal”: A Surge in Speeding, New Volume Patterns, and Recent Trends in Taxis/For-Hire Vehicles

地址： http://arxiv.org/abs/2009.14018

作者： Jingqin Gao, Abhinav Bhattacharyya, Ding Wang, Nick Hudanich, Siva Sooryaa, Muruga Thambiran, Suzana Duran Bernardes, Chaekuk Na, Fan Zuo, Zilin Bian, Kaan Ozbay, Shri Iyer, Hani Nassif, Joseph Y.J. Chow

摘要： 大流行已经六个月了，在纽约市（NYC）第四阶段重新开放后一个月，限制正在解除，企业和学校也在重新开放，但全球感染率仍在上升。本白皮书更新了纽约市发生COVID-19疫情后观察到的旅行趋势，并重点介绍了针对“新常态”的一些发现。

纽约市复苏概览：公共汽车和微型交通的兴起

原文标题： NYC Recovery at a Glance: The Rise of Buses and Micromobility

地址： http://arxiv.org/abs/2009.14019

作者： Suzana Duran Bernardes, Zilin Bian, Siva Sooryaa Muruga Thambiran, Jingqin Gao, Chaekuk Na, Fan Zuo, Nick Hudanich, Abhinav Bhattacharyya, Kaan Ozbay, Shri Iyer, Joseph Y.J. Chow, Hani Nassif

摘要： 纽约市（NYC）从2020年7月20日开始进入纽约州重新开放计划的第4阶段。本白皮书更新了在前三个重新开放阶段中观察到的出行趋势，并着重于公交车速度和Citi Bike出行的空间分布，并进一步研究了微观流动在大流行反应中的作用。

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