• 弹性和波动影响空间网络中的原始和对偶社区;
• 社会网络中团队之间的介数中心性;
• 调整广义循环网络的聚类系数;
• 可解释的基于图绘制的可信赖机器学习研究;
• 德国新冠警告应用的风险模型-重新加载;
• 模拟流行病与区域社会经济之间的相互作用;
• 跨图的元归纳节点分类;
• Covid-19大流行期间电子商务和传统零售行业的趋势：演化博弈方法;
• 学术流浪者：协作网络的结构以及与研究绩效的关系;
• 衡量组织网络的多样性;

弹性和波动影响空间网络中的原始和对偶社区

原文标题： Resilience and fluctuations shape primal and dual communities in spatial networks

地址： http://arxiv.org/abs/2105.06687

作者： Franz Kaiser, Henrik Ronellenfitsch, Vito Latora, Dirk Witthaut

摘要： 人造的和自然的供应网络都可以在充满外部刺激的不断变化的条件下可靠地运行。这些空间网络中许多都表现出社区结构。在这里，我们显示了第二类社区的存在。这些双重社区以异常强大的相互连接为基础，例如可以在叶片通风网络中找到。我们证明，传统社区和双重社区自然而然地成为了由波动形成的优化网络结构的两个不同阶段，并且它们抑制了故障扩散，这突显了它们在理解现实世界供应网络的形状中的重要性。

社会网络中团队之间的介数中心性

原文标题： Betweenness centrality of teams in social networks

地址： http://arxiv.org/abs/2105.06691

作者： Jongshin Lee, Yongsun Lee, Soo Min Oh, B. Kahng

摘要： 介数中心性中心性（BC）被建议作为个人在社会网络中影响力程度的指标。它是通过计算在一对顶点之间的所有最短路径上出现一个顶点（即一个个体）的次数来衡量的。关于如何测量社会网络中的团队或团队的影响，自然会产生一个问题。在这里，我们提出了一种测量对包括顶点（个人）和超边（团队）的二部图的影响的方法。当超边大小变化时，超图中两个顶点之间的最短路径数可能大于二元图中的两个顶点之间的最短路径数。因此，团队BC分布的幂律行为在无标度超图中分解。但是，当计算每个超边的权重（例如，每个团队成员的表现）时，发现BC团队分布表现出幂律行为。我们发现，拥有广泛联系的团队具有很大的影响力。

调整广义循环网络的聚类系数

原文标题： Tuning the Clustering Coefficient of Generalized Circulant Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2105.06553

作者： Robert E. Kooij, Nikolaj Horsevad Sørensen, Roland Bouffanais

摘要： 除了聚类系数在小世界现象的定义中所起的作用外，它还与涉及网络动力学系统的实际问题有很大的关系。为了研究聚类系数对网络上发生的动力学过程的影响，一些作者集中于构建具有可调聚类系数的图。这些构造通常通过随机过程来实现，或者通过优先连接过程来扩展网络，或者通过应用随机重连过程来实现。相反，我们在这里考虑几个静态图族，它们的聚类系数可以明确确定。这些族的基础由 N 节点上的 k -正则图构成，这些图属于以 C_ N，k 表示的所谓循环图族。我们表明，文献中报道的 C_ N，k 聚类系数的表达式仅适用于足够大的 N 。接下来，我们考虑对循环图的三种概括，或者通过向 C_ N，k 添加一些悬挂链接，或者通过两种不同的方式将一个附加节点连接到 C_ N，k的某些节点上。 。对于所有这三种概括，我们导出了聚类系数的显式表达式。最后，我们构造了一对成对的广义循环图，它们具有相同数量的节点和链接，但是具有不同的聚类系数。

可解释的基于图绘制的可信赖机器学习研究

原文标题： An Interpretable Graph-based Mapping of Trustworthy Machine Learning Research

地址： http://arxiv.org/abs/2105.06591

作者： Noemi Derzsy, Subhabrata Majumdar, Rajat Malik

摘要： 人们越来越关注确保机器学习（ML）框架以对社会负责的方式运行并被认为值得信赖。尽管最近在可信赖的机器语言（TwML）领域已取得了可观的进步，但该进展的许多当前特征是定性的。因此，有关如何解决可信赖性问题和未来研究目标的决策通常留给感兴趣的研究人员。在本文中，我们提出了第一个定量方法来表征对TwML研究的理解。我们使用网络抓取的语料库来构建单词共现网络，该语料库包含7,000余篇经过同行评审的最新ML论文-包括与TwML相关和不相关的论文。我们使用社区检测来获取该网络中单词的语义簇，这些簇可以推断TwML主题的相对位置。我们提出了一种创新的指纹识别算法，以获取单个单词的概率相似性评分，然后将它们组合起来以给出纸级相关性评分。我们的分析结果为推进TwML研究领域提供了许多有趣的见解。

德国新冠警告应用的风险模型-重新加载

原文标题： Risk Model of German Corona Warning App - Reloaded

地址： http://arxiv.org/abs/2105.06645

作者： Jens Braband, Hendrik Schäbe

摘要： 在本文中，我们分两个版本讨论了德国电晕警告应用程序（CWA）的风险模型。两者均基于不再是最新技术的通用半定量风险方法，对于某些应用程序领域甚至已弃用。但是，事实证明，CWA使用的模型更为有限，该模型甚至不评估风险，而仅依赖于一个参数，即加权暴露时间。结果表明，CWA甚至严重低估了此参数，因此可能会错误地向用户保证。由于CWA还存在其他系统的局限性和缺点，因此建议不要依赖其结果，而要依赖Covid测试和疫苗接种。

模拟流行病与区域社会经济之间的相互作用

原文标题： Modeling the interplay between epidemics and regional socio-economics

地址： http://arxiv.org/abs/2105.06718

作者： Jan E. Snellman, Rafael A. Barrio, Kimmo K. Kaski, Maarit J. Käpylä

摘要： 在这项研究中，我们提出了一种基于动力主体的模型，以研究在一个地理区域（分为较小区域，再向最小区域）中传播的SEIRS型流行病与社会经济之间的相互作用。该模型将小区的人口和地区主管部门视为主体，这样前者可以减少其经济活动，而后者可以建议减少经济活动，其总体目标是减缓流行病的传播。主体人做出决策的目的是相对于其他主体人获得尽可能高的社会地位。他们根据当地和地区的感染率，对当局法规的遵守情况，地区经济活动的下降以及为减轻流行病的影响而做出的努力来评估自己的社会地位。我们发现，人口愿意遵守当局的建议对疫情的传播影响最大：周期性波在非依从人群中几乎不受阻碍地传播，而在依从人群中，周期性波的传播是最小的，具有混乱的传播方式，而且显著降低感染率。事实证明，主体商对健康和经济的关注较少，前者增加了工作量，而后者减少了工作量。

跨图的元归纳节点分类

原文标题： Meta-Inductive Node Classification across Graphs

地址： http://arxiv.org/abs/2105.06725

作者： Zhihao Wen, Yuan Fang, Zemin Liu

摘要： 图上的半监督节点分类是一个重要的研究问题，在信息检索中有许多实际应用，例如社会网络上的内容分类和电子商务查询图上的查询意图分类。尽管传统方法主要是转导性的，但最近的图神经网络（GNN）将节点特征与网络结构集成在一起，从而启用了归纳节点分类模型，该模型可应用于相同特征空间中的新节点甚至新图。但是，同一域内的所有图之间仍然存在图间差异。因此，仅训练一个全局模型（例如，最新的GNN）来处理所有新图，而忽略图间的差异，可能会导致性能欠佳。在本文中，我们研究了跨图的归纳节点分类问题。与现有的“一刀切”的方法不同，我们提出了一种称为MI-GNN的新型元归纳框架，以根据元学习范式为每个图定制归纳模型。也就是说，MI-GNN不会直接学习归纳模型；它学习了有关如何在新图上训练半监督节点分类模型的常识。为了应对图之间的差异，MI-GNN在图和任务级别都采用了双重适应机制。更具体地说，我们先学习一个图以适应图级别的差异，然后学习一个任务以适应图上条件的任务级别的差异。在五个真实世界的图集合上进行的大量实验证明了我们提出的模型的有效性。

Covid-19大流行期间电子商务和传统零售行业的趋势：演化博弈方法

原文标题： Trends in the E-commerce and in the Traditional Retail Sectors During the Covid-19 Pandemic: an Evolutionary Game Approach

地址： http://arxiv.org/abs/2105.06833

作者： André Barreira da Silva Rocha, Matheus Oliveira Meirim, Lara Corrêa Nogueira

摘要： 开发了一种演化博弈模型，以研究在电子商务市场上进行贸易时消费者与生产者之间的相互作用。就博弈收益和玩家策略而言，可用的交付服务类型和消费者的品味尤其重要。然后，将博弈收益矩阵调整为分析传统零售和电子商务领域在COVID-19大流行期间开发的不同交易模式。与前者相比，电子商务领域对物流和仓库的投资使出现了一种趋势，即快速交付和渴望消费者成为一种规范。

学术流浪者：协作网络的结构以及与研究绩效的关系

原文标题： The academic wanderer: structure of collaboration network and relation with research performance

地址： http://arxiv.org/abs/2105.06840

作者： Pavlos Paraskevopoulos, Chiara Boldrini, Andrea Passarella, Marco Conti

摘要： 由于学术成果中大规模数据集的广泛可用性，科学本身已成为显微镜下的研究对象，旨在获得对其工作原理的定量理解。在这项研究中，我们利用人类学建立的公认的认知模型来表征科学家之间的个人协作网络，即从每个研究者的角度考虑的网络（称为自我网络），他们致力于不同合作的认知投资。在这些模型的基础上，我们研究了不同职业阶段的学术合作结构，学术表现和学术流动性之间的相互作用。我们既考虑了纯粹的学术流动性（即隶属关系变更的次数）又考虑了地域流动性（即向不同国家的实际搬迁）。对于我们的调查，我们依赖于一个数据集，该数据集包括从Scopus（最大的学术知识资料库之一）中摘录的一组81,500名作者的地理参考出版物。我们的主要发现是，共同作者自我网络的结构与学术绩效指数之间存在明显的相关性：发表次数越多，影响力越高，合作网络就越大。但是，我们观察到了容量限制效应，即在一定程度上，更高的性能与大型协作网络的相关性越来越小。我们还发现，国际学术移民比仅在同一国家内迁移的研究人员在发展网络方面更胜一筹，但后者似乎在利用他们的合作以取得更大影响方面更好。高学术流动性似乎并未转化为更好的学术表现或更大的协作网络。

衡量组织网络的多样性

原文标题： On Measuring the Diversity of Organizational Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2105.06929

作者： Zeinab S. Jalali, Krishnaram Kenthapadi, Sucheta Soundarajan

摘要： 员工在社会网络和专业网络中的交互模式在整个员工和组织的成功中起着重要作用。但是，在许多领域，少数民族的代表人数严重不足；此外，少数群体的人可能与网络的其余部分隔离或彼此隔离。尽管已经研究了增加少数民族在各个领域的代表权的问题，但仅凭数字的多样化可能还不够：还应考虑社会关系。在这项工作中，我们考虑了将一组求职者分配到社会网络中的职位，以使多样性和整体适应度最大化的问题，并提出了公平员工分配（FairEA），这是一种找到这种匹配的新颖算法。希望评估其招聘和分配实践的组织可以将FairEA的输出用作基准。在真实和综合网络上，我们证明FairEA在寻找高适应性，高多样性匹配方面表现出色。

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