• 非对称交互网络中层级位置和不确定性的简单估计;
• CCGL：对比级联图学习;
• 在人群中高效穿行：受大自然启发的交通规则;
• 交通文献的结构与时空演变;
• 在加权网络上生成消息传递函数：有向键渗透和 SIR 流行病;
• 城市公共交通多元网络分析中的方向和基于矩阵函数的中心性;
• 两社区网络中基于主体的中立竞争;
• 基于 ADS-B 数据的航线集群简化框架;
• 消费者归属行为：理论框架的定性测试和替代模型的建议;
• 北莱茵-威斯特法伦州高速公路网络中的集体行为;
• 压力测试：公司成功的良好压力;
• 面向生物医学的自动注释 Twitter COVID-19 数据集;

非对称交互网络中层级位置和不确定性的简单估计

原文标题： Simple estimation of hierarchical positions and uncertainty in networks of asymmetric interactions

地址： http://arxiv.org/abs/2107.12497

作者： Gábor Timár

摘要： 在许多社会网络中，一个有用的假设是，对于给定的质量，存在相关个人的潜在层次结构，并且交互的结果在某种程度上取决于层次结构中的相对位置。我们考虑一种简单而广泛适用的方法来估计线性层次结构中的单个位置，以及相应的不确定性。该方法依赖于求解以基础相互作用网络的修正拉普拉斯矩阵为特征的线性系统，等效于寻找有向线性弹簧系统的平衡配置。我们提供了精确解的简单一阶近似，可以在线性时间内进行评估。层次估计的不确定性由网络结构和相应弹簧系统平衡时的势能决定。该方法直接推广到多维层次结构和高阶非成对交互。

CCGL：对比级联图学习

原文标题： CCGL: Contrastive Cascade Graph Learning

地址： http://arxiv.org/abs/2107.12576

作者： Xovee Xu, Fan Zhou, Kunpeng Zhang, Siyuan Liu

摘要： 监督学习虽然普遍用于信息级联建模，但在训练中通常需要大量标记数据，并且训练后的模型不容易在任务和数据集之间泛化。半监督学习促进未标记数据在预训练中进行级联理解。它通常学习细粒度的特征级表示，这很容易导致下游任务的过度拟合。最近，对比自监督学习旨在缓解语言和视觉任务中的这两个基本问题。然而，它对级联建模的直接适用性，尤其是图级联相关任务，仍未得到充分探索。在这项工作中，我们提出了对比级联图学习 (CCGL)，这是一种以对比、自我监督和任务不可知的方式进行级联图表示学习的新框架。特别是，CCGL 首先设计了一种有效的数据增强策略来捕捉变化和不确定性。其次，它通过使用未标记和标记数据的自监督对比预训练学习图级联任务的通用模型。第三，CCGL 通过使用标记数据进行微调来学习特定于任务的级联模型。最后，为了使模型可跨数据集和级联应用程序迁移，CCGL 使用师生架构通过蒸馏进一步增强了模型。我们证明 CCGL 在几个下游任务上明显优于其监督和半监督的对应物。

在人群中高效穿行：受大自然启发的交通规则

原文标题： Moving efficiently through a crowd: a nature inspired traffic rule

地址： http://arxiv.org/abs/2107.12602

作者： Danny Raj M, Kumaran V

摘要： 在本文中，我们提出了一种受自然启发的交通规则，该规则有助于精英主体有效地通过一群惰性主体。当物体在流体介质中游泳或入侵者被迫穿过颗粒物质时，就会在它们周围产生特征流场。我们表明，如果惰性主体根据源自这些特征流场的交通规则进行小幅移动，它们会有效地重组和运输足够的空间供精英通过。文章中使用的交通规则是偶极场，它令人满意地捕捉了移动入侵者周围流场的特征。我们使用二维周期域中的数值模拟来研究这种偶极子交通规则的有效性，其中一个自行推进的精英主体试图穿过一群喜欢保持静止状态的惰性主体。对交通规则的强度和人群的拥挤密度进行了广泛的模拟。我们表征和分析参数空间中的四个区域，自由流动，合作运动，冻结和集体漂移区域，并根据观察到的集体行为讨论交通规则的后果。我们相信所提出的方法可用于在受限环境中工作的一群机器人。

交通文献的结构与时空演变

原文标题： Structure and temporal evolution of transportation literature

地址： http://arxiv.org/abs/2107.12639

作者： Milad Haghani, Michiel C. J. Bliemer

摘要： 使用科学计量学分析所有 39 种期刊中所有出版物的科学计量分析，在宏观尺度上重新审视了交通领域 50 年的演变。文献规模估计已达到 50,000 篇。在汇总的最高层次上，通过这些分析区分了文献的四个主要部分，即 (i) 网络分析和交通流量，(ii) 运输和物流经济学，(iii) 旅行行为，以及 (iv) 道路安全.确定了每个部门的有影响力的和新兴的作者。交通研究的时间趋势也通过文件共引分析进行调查。该分析确定了各种主要的交通研究流，同时确定了它们的大致出现时间和活动持续时间。它记录了过去五十年中任何时期最流行的话题。与出行行为划分相关的三个集群（共同体现土地使用、主动交通、住宅自我选择、旅行者体验/满意度、社会排斥和交通/空间公平等主题），一个道路事故统计模型集群，以及一个主要与宏观基本图概念相关的网络建模集群展示了该领域当前热门话题的特征。三个主要与电动汽车和自动驾驶/自动驾驶汽车相关的较小集群显示出成为新兴热门话题的特征。标记为共享移动性的集群是最年轻的新兴集群。识别每个参考文献群中的有影响力的文章。额外的结果是确定运输领域有影响力的局外人。

在加权网络上生成消息传递函数：有向键渗透和 SIR 流行病

原文标题： Generating functions for message-passing on weighted networks: directed bond percolation and SIR epidemics

地址： http://arxiv.org/abs/2107.12665

作者： Christoph Widder, Tanja Schilling

摘要： 我们在消息传递近似中研究具有异构传输概率的有向图上的 SIR（“易感、感染、移除/恢复”）模型。我们描述了渗透转变的特征，预测了簇大小分布并提出了疫苗接种策略。所有预测都与真实网络上的数值模拟进行了比较。我们预测的渗透阈值是真实网络阈值的严格下限。对于大型的本地树状网络，我们的预测与数值数据非常吻合。

城市公共交通多元网络分析中的方向和基于矩阵函数的中心性

原文标题： Orientations and matrix function-based centralities in multiplex network analysis of urban public transport

地址： http://arxiv.org/abs/2107.12695

作者： Kai Bergermann, Martin Stoll

摘要： 我们通过多路网络研究城市公共交通系统，其中站点表示为节点，每条线路表示为一层。我们确定并可视化公共交通网络方向，并将它们与 36 美元最大的德国以及 18 美元的选定欧洲主要城市的街道网络方向进行比较。我们发现德国城市公共交通网络主要面向接近基本东西轴线的方向，这通常与相应街道网络的两个正交优先方向之一重合。虽然这种行为仅出现在所考虑的欧洲城市的一个子集中，但确实只有一个所考虑的公共交通网络具有明显的类似南北的优先方向。此外，我们研究了基于矩阵函数的中心性度量类别的适用性，该度量最近已从单层网络推广到层耦合多路网络，再到我们更一般的城市多路框架。基于数值线性代数的高效和可扩展方法的数值实验显示出有希望的结果，这与先前的研究一致。我们评论了现有方法的优势，详细说明了不同度量和权重模型的比较，并提供了详细的超参数研究。所有结果都通过说明性图表示来说明。

两社区网络中基于主体的中立竞争

原文标题： Agent-based neutral competition in two-community networks

地址： http://arxiv.org/abs/2107.12868

作者： Kota Ishida, Beata Oborny, Michael T. Gastner

摘要： 替代状态之间的竞争是社会和生物网络中必不可少的过程。中性竞争可以由无偏随机漂移过程表示，其中通过重复选择两个连接的顶点来更新网络中顶点的状态（例如，意见、基因型或物种）。这些顶点之一复制所选邻居的状态。重复此类更新，直到所有顶点都处于相同的“共识”状态。选择要更新的顶点对没有唯一的规则。现实世界的过程包含三个限制因素，可以影响所选边和传播方向：（1）顶点向其邻居发送状态的速率，（2）邻居接收状态的速率，以及（3）状态可以通过连接边交换的速率。我们研究了这三个限制如何影响由随机块模型生成的具有两个社区的网络中的中性竞争。通过使用蒙特卡罗模拟，我们展示了社区结构和更新规则如何确定状态的成功概率以及达成共识的时间。我们提出了一种与蒙特卡罗模拟非常吻合的异质平均场理论。异构平均场理论的有效性意味着即使经验数据（例如，来自生态实地工作或社会互动观察）不允许完全重建网络中的所有边，也可以对共识进行定量预测。

基于 ADS-B 数据的航线集群简化框架

原文标题： A Simplified Framework for Air Route Clustering Based on ADS-B Data

地址： http://arxiv.org/abs/2107.12869

作者： Quan Duong, Tan Tran, Duc-Thinh Pham, An Mai

摘要： 飞行交通量随着时间的推移而增加，这使得战略交通流管理成为具有挑战性的问题之一，因为它需要大量的计算资源来对整个交通数据进行建模。另一方面，自动相关监视 - 广播 (ADS-B) 技术被认为是一种很有前途的数据技术，可以为飞行机组人员和地面控制人员安全有效地提供有关飞机在特定位置的位置和速度的必要信息。区域。为理解决这个问题，我们在本文中提出了一个简化的框架，可以支持基于 ADS-B 数据检测机场之间的典型航线。具体而言，将根据相似性度量将航班流量分类为主要组，这有助于减少机场之间的飞行路径数量。事实上，可以考虑我们的框架来实际降低气流优化的计算成本并评估运行性能。最后，为了说明我们提出的框架的潜在应用，使用三个不同机场对的 ADS-B 交通飞行数据进行了实验。检测到的每对机场之间的典型航线通过结合两个指标来衡量聚类性能并将人类判断纳入目视检查，显示出有希望的结果。

消费者归属行为：理论框架的定性测试和替代模型的建议

原文标题： Consumer belonging behaviour: Qualitative testing of a theoretical framework and proposal of an alternative model

地址： http://arxiv.org/abs/2107.12879

作者： Lizardo Vargas-Bianchi

摘要： 关于消费如何与人际关系相关的研究已经进行了很多，例如，围绕特定品牌组织的消费者社区，或者人们使用产品来定义自己的身份和传递所需形象的方式。然而，当基本意图是利用群体归属感时，只有很少的研究考察了消费行为。文献包含一个描述这种行为的单一理论框架，这是一个尚未经过测试的新生命题。本研究考察了该理论框架在与其提案所用的不同背景下的可转移性，以及它对利用归属感的消费现象的程度。采用定性演绎案例研究和模式匹配分析技术，然后对访谈数据进行结构编码分析。研究结果表明，该模型是可转移的，但其对所解决现象的概念范围存在局限性。这些发现允许提出一个替代框架，即以归属为导向的消费模型。该模型为未来消费者归属行为的研究提供了理论基础。

北莱茵-威斯特法伦州高速公路网络中的集体行为

原文标题： Collective behavior in the North Rhine-Westphalia motorway network

地址： http://arxiv.org/abs/2107.12947

作者： Shanshan Wang, Sebastian Gartzke, Michael Schreckenberg, Thomas Guhr

摘要： 要理解复杂网络的动态，相关性的测量是必不可少的。在高速公路网络中，仅收集所有单独链路（即匝道和高速公路交叉口之间的高速公路部分）的通量和速度信息是不够的。相互依存和相互联系也很有趣。我们分析了德国人口最多的州北莱茵-威斯特法伦州完整高速公路网络的相关性。我们将高速公路网络视为一个复杂的系统，由路段组成，路段通过车辆的运动相互作用，暗示相应相关矩阵中的结构。特别是，我们关注集体行为，即整个网络或大部分网络中的连贯运动。为此，我们研究特征值和特征向量统计数据并确定高速公路网络中的重要路段。我们在这些重要部分发现了集体行为，并进一步探讨了其原因。我们表明，在 Kerner 的三相理论中，整个网络的集体性不能与交通状态（空闲、同步和拥塞）直接相关。因此，集合的程度提供了一个新的、互补的可观察对象来表征高速公路网络。

压力测试：公司成功的良好压力

原文标题： Pressure Test: Good Stress for Company Success

地址： http://arxiv.org/abs/2107.12362

作者： Sanja Šćepanović, Marios Constantinides, Daniele Quercia, Seunghyun Kim

摘要： 工作场所压力通常被认为是负面的，但对个人的实验室研究表明，并非所有压力都是坏事。有两种类型的压力：痛苦是指有害的刺激，而优应激是指健康、欣快的刺激，可以产生满足感和成就感。区分这两种压力具有挑战性，更不用说量化它们对公司的影响了。我们刚刚为美国的标准普尔 500 指数公司做到了这一点，通过利用连续 12 年发布的 44 万条公司评论的数据集，并开发了一个最先进的深度学习框架来准确地提取压力提及这些评论。我们提出了一种新的方法，将每家公司置于按评级划分的压力象限（基于其整体压力得分和网站上的整体评级），并相应地将公司评分为，平均而言，低压力、被动、负压力，或正压力公司。我们发现积极压力公司的（前）员工在他们的评论中倾向于描述高增长和协作的工作场所，并且这些公司的股票评估在 10 年（2009-2019 年）平均增长了 5.1 倍，而不是其他三种压力类型的公司在同一时期平均增长了 3.7 倍。我们还发现，从 2008 年到 2020 年，每年汇总的四个压力分数与美国的失业率密切相关：积极压力的一年（2008 年）紧随其后的是几年的消极压力（2009-2015），这在大衰退（2009-2011）期间达到顶峰。

面向生物医学的自动注释 Twitter COVID-19 数据集

原文标题： A Biomedically oriented automatically annotated Twitter COVID-19 Dataset

地址： http://arxiv.org/abs/2107.12565

作者： Luis Alberto Robles Hernandez, Tiffany J. Callahan, Juan M. Banda

摘要： 多年来，将社交媒体数据（如 Twitter）用于生物医学研究的情况逐渐增加。随着 COVID-19 大流行，研究人员已转向更多非传统的临床数据来源，以近乎实时地描述疾病特征，研究干预措施的社会影响，以及恢复存在的 COVID-19 病例的后遗症（Long-COVID ）。然而，由于人工标注的成本高昂以及识别正确文本所需的努力，人工策划的社交媒体数据集很难获得。当数据集可用时，它们通常非常小，并且它们的注释随着时间的推移或更大的文档集不能很好地泛化。作为 2021 年生物医学链接注释黑客马拉松的一部分，我们发布了超过 1.2 亿条自动注释推文的数据集，用于生物医学研究。结合最佳实践，我们确定具有潜在高度临床相关性的推文。我们通过将几个基于 SpaCy 的注释框架与手动注释的黄金标准数据集进行比较来评估我们的工作。选择用于自动注释的最佳方法，然后我们对 1.2 亿条推文进行了注释，并将它们公开发布以供未来在生物医学领域的下游使用。

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