• 符号二部图神经网络;
• 2020 年美国总统大选：推特上的女性和男性用户分析;
• 复杂系统的弹性盆地：产消者对电网影响的应用;
• 双峰网络：戴尔库珀效应;
• 一种具有有限说服易感性变化的意见优化的投影梯度方法;
• 使用网络假设结果图 (NetHOP) 可视化概率图中的不确定性;
• 基于领域问题的可行解决方案整理：基于代码马拉松活动的情绪分析;
• 巴巴多斯 100% 可再生能源系统场景的开源建模，包括岸对船电力和电动汽车;
• 通过发展太空经济基础设施，开启可持续太空时代;
• 地理传播者在传染性模式形成和前沿传播速度中的作用;

符号二部图神经网络

原文标题： Signed Bipartite Graph Neural Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2108.09638

作者： Junjie Huang, Huawei Shen, Qi Cao, Shuchang Tao, Xueqi Cheng

摘要： 符号网络是具有正面和负面链接的社会网络。已经开发了许多理论和算法来对此类网络进行建模（例如，平衡理论）。然而，以前的工作主要集中在节点具有相同类型的单方符号网络上。有符号二分网络不同于经典的有符号网络，后者包含两个不同的节点集和两个节点集之间的有符号链接。签名二分网络在许多领域中都很常见，包括商业、政治和学术，但研究较少。在这项工作中，我们首先定义了同一组节点的签名关系，并为分析签名二分网络提供了一个新的视角。然后我们从两个角度对几个现实世界的数据集进行了平衡理论的综合分析。具体来说，在同行评审数据集中，我们发现有符号二分网络中平衡同构的比率在反驳阶段后增加。在这两个观点的指导下，我们提出了一种新颖的有符号二部图神经网络（SBGNN）来学习有符号二部网络的节点嵌入。 SBGNN 遵循大多数 GNN 消息传递方案，但我们为有符号二分网络设计了新的消息函数、聚合函数和更新函数。我们在链接符号预测任务的四个真实世界数据集上验证了我们的模型的有效性，这是符号网络的主要机器学习任务。实验结果表明，与强基线方法（包括基于特征的方法和网络嵌入方法）相比，我们的 SBGNN 模型取得了显著的改进。### 用于 COVID-19 监测和预测社区卫生中心 PPE 需求的多任务学习框架

原文标题： A Multi-Task Learning Framework for COVID-19 Monitoring and Prediction of PPE Demand in Community Health Centres

地址： http://arxiv.org/abs/2108.09402

作者： Bonaventure Chidube Molokwu, Shaon Bhatta Shuvo, Ziad Kobti, Anne Snowdon

摘要： 目前，全世界都在寻求合适的缓解技术来控制和预防新型 SARS-CoV-2 的传播。在我们的论文中，我们提出了一个特殊的多任务学习框架，可以共同预测 SARS-CoV-2 的影响以及社区卫生中心对特定人群的个人防护设备消耗。通过研究和分析预测病毒（SARS-CoV-2）的影响，使我们能够参考促进其生长和传播的因素来理解 SARS-CoV-2 的性质。因此，这些促进了广泛的认识；民众可以变得更加主动和谨慎，以减轻 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的传播。此外，理解和预测对个人防护设备的需求可以提高社区卫生中心医护人员的效率和安全。由于 SARS-CoV-2 的新性质和新毒株，这方面的文献和研究相对较少。这些现有文献试图使用基于主体的模型、机器学习模型或数学模型来解决问题陈述。鉴于此，我们在此的工作通过将我们的问题陈述建模为多任务学习问题来增加现有文献。我们的研究结果表明，政府行为和人为因素是影响 SARS-CoV-2 传播的最重要决定因素。

2020 年美国总统大选：推特上的女性和男性用户分析

原文标题： 2020 U.S. Presidential Election: Analysis of Female and Male Users on Twitter

地址： http://arxiv.org/abs/2108.09416

作者： Amir Karami, Spring B. Clark, Anderson Mackenzie, Dorathea Lee, Michael Zhu, Hannah R. Boyajieff, Bailey Goldschmidt

摘要： 公众在竞选期间通常使用社交媒体来表达他们对不同问题的意见。在各种社交媒体渠道中，Twitter 为研究人员和政治家提供了一个有效的平台，以探讨有关经济和外交政策等广泛主题的舆论。目前的文献主要侧重于分析推文的内容，而不考虑用户的性别。该研究收集并分析了大量推文，并使用计算、人工编码和统计分析来识别 2020 年美国总统大选期间发布的 300,000 多条推文中的主题，并比较女性和男性用户的主题平均权重。我们的发现基于广泛的主题，例如税收、气候变化和 COVID-19 大流行。在主题中，超过 70% 的主题在女性和男性用户之间存在显著差异。我们的研究方法可以为信息学、政治和传播领域的研究提供信息，并且可以被政治运动用来获得基于性别的公众舆论理解。

复杂系统的弹性盆地：产消者对电网影响的应用

原文标题： Resilience basins of complex systems: an application to prosumer impacts on power grids

地址： http://arxiv.org/abs/2108.09474

作者： Samuel Bien, Paul Schultz, Jobst Heitzig, Jonathan F. Donges

摘要： 与系统动力学中的传统稳定性概念相比，弹性目前主要以量化系统响应质量的方式来衡量，例如其恢复速度。我们提出了一个广泛适用的补充测量框架，该框架通过估计“弹性盆地”来量化与盆地稳定性类似的弹性，该“弹性盆地”代表系统可以以充分方式恢复的不利影响的程度。作为概念证明，弹性测量框架被应用于随机低压直流电网模型，该模型面临太阳能产消者分散能源供应的无管制兴起。研究了两种响应选项的弹性效应和效率：升级现有电力线的负载能力和在产消家庭中安装电池。该框架能够表明，线路升级虽然执行起来更加费力，但可以提供潜在的无限弹性来抵御能源分散。另一方面，家用电池实现起来更简单，但在其弹性收益方面也存在固有的局限性（在我们的场景中仅实现线路升级弹性的 70%）。这是通过考虑它们只能减少功率流的波动而不是平均流量大小来解释的。此外，该框架可以通过分别指向阈值预算值以及用于线路升级分配和电池充电算法的理想策略来帮助优化预算效率，这两者都恰好取决于预算大小。

双峰网络：戴尔库珀效应

原文标题： Networks of Twin Peaks: the Dale Cooper Effect

地址： http://arxiv.org/abs/2108.09516

作者： Harun Šiljak

摘要： 在这项工作中，我们分析了邪教电视节目双峰中的人物网络。在 Twin Peaks 的小规模社区网络中，我们发现了一种新的讲故事网络现象，我们称之为 Dale Cooper 效应，这是一种网络结构的相变。这是两个统计上和拓扑上截然不同的角色网络之间的明显分界线，其中分界点是主角本人（主体戴尔·库珀）作为中间角色介绍。

一种具有有限说服易感性变化的意见优化的投影梯度方法

原文标题： A Projected Gradient Method for Opinion Optimization with Limited Changes of Susceptibility to Persuasion

地址： http://arxiv.org/abs/2108.09865

作者： Naoki Marumo, Atsushi Miyauchi, Akiko Takeda, Akira Tanaka

摘要： 许多社会现象都是由个人在意见交流过程中形成的舆论引发的。迄今为止，从工程的角度来看，大量的工作致力于研究如何操纵个人意见，从而将舆论引导到理想的状态。最近，Abebe 等人。 (KDD 2018) 已经开始研究干预措施在易感性水平上的影响，而不是直接改变个人意见的干预措施本身。对于模型，Chan 等人。 (The Web Conference 2019) 设计了一种局部搜索算法，以在多项式时间内找到最优解。但是，可以看出，通过求解上述模型获得的解决方案可能无法在实际场景中实现。实际上，由于我们没有考虑磁敏度的变化量，因此根据解改变主体的磁敏度值的成本太高了。在本文中，我们研究了一种能够限制各种形式的易感性变化量的意见优化模型。首先，我们引入了一种新的意见优化模型，其中初始敏感性值作为附加输入给出，可行区域是使用以初始敏感性向量为中心的 ell_p-ball 定义的。对于所提出的模型，我们设计了一种适用于有数百万个主体的情况的投影梯度方法。最后，我们使用各种真实世界的社会网络进行彻底的实验，并证明所提出的算法优于基线方法。

使用网络假设结果图 (NetHOP) 可视化概率图中的不确定性

原文标题： Visualizing Uncertainty in Probabilistic Graphs with Network Hypothetical Outcome Plots (NetHOPs)

地址： http://arxiv.org/abs/2108.09870

作者： Dongping Zhang, Eytan Adar, Jessica Hullman

摘要： 概率图很难使用传统的节点链接图进行可视化。使用宽度或模糊度等视觉变量编码边概率使静态网络可视化的用户难以估计网络统计数据，如密度、隔离、路径长度或不确定性下的聚类。我们介绍了网络假设结果图 (NetHOPs)，这是一种可视化技术，可以对从概率边定义的网络分布中采样的网络实现序列进行动画处理。 NetHOP 使用在动态和纵向图绘制中使用的聚合和锚定算法来参数化布局稳定性以进行不确定性估计。我们提出了一种社区匹配算法，以可视化集群成员资格和社区发生的不确定性。我们描述了一项研究的结果，其中 51 位网络专家使用 NetHOP 完成了一组常见的视觉分析任务，并报告了他们如何感知受不确定性影响的网络结构和属性。参与者的估计平均下降到真实统计数据的 11% 以内，这表明 NetHOP 可以是一种合理的方法，使网络分析师能够在不确定的情况下对多个属性进行推理。当参与者可以操纵布局锚定和动画速度时，他们似乎更准确地阐明了网络统计数据的分布。基于这些发现，我们综合了为概率网络开发和使用动画可视化的设计建议。

基于领域问题的可行解决方案整理：基于代码马拉松活动的情绪分析

原文标题： Collation of Feasible Solutions for Domain Based Problems: An Analysis of Sentiments Based on Codeathon Activity

地址： http://arxiv.org/abs/2108.10034

作者： Rajeshwari K, Preetha S, Anitha C, Lakshmi Shree K, Pronoy Roy

摘要： 代码马拉松活动是一种实践软件工程和面向对象建模原则的实用方法。现实世界领域问题的解决方案是通过团队合作完成的。通过虚拟连接实现了通过一天的活动分析问题并设计可行的解决方案。一个学期有三个不同的部分，13 个团队被设计并分配了一个问题陈述。个别团队应该对一个解决方案进行原型设计，然后进一步用于构建一个可行的解决方案。学生的反馈显示出与一天的活动相关的不同情绪。分析了学生生动的情绪和表情。

巴巴多斯 100% 可再生能源系统场景的开源建模，包括岸对船电力和电动汽车

原文标题： Open source modelling of scenarios for a 100% renewable energy system in Barbados incorporating shore-to-ship power and electric vehicles

地址： http://arxiv.org/abs/2108.10083

作者： André Harewood, Franziska Dettner, Simon Hilpert

摘要： 对进口燃料的高度依赖以及减缓气候变化和经济多样化的潜力使巴巴多斯的能源系统对详细的转型分析特别感兴趣。这里介绍了一个开源能源系统模型，用于分析未来的巴巴多斯能源系统。该模型应用于情景分析，以研究成本最优和 100% 可再生能源系统配置。在这些情景中，对私人乘用车和游轮通过岸对船供电的电气化进行了建模，以评估其对能源系统的影响和必要的储能投资。结果表明，对于 2030 年系统的大多数场景，即使在需求不断增长的情况下，在成本最优的情况下仍可实现超过 80% 的可再生能源份额。在成本最优方案中，该系统的平准化电力成本范围为 0.17 至 0.36 BBD/kWh，对于 100% 可再生系统仅适度增加。在降低光伏投资成本的合理假设下，100%系统的系统成本可能低于当前成本。结果表明抽水蓄能是巴巴多斯电力系统设计的无悔选择。总体而言，结果突出了可再生能源的巨大经济潜力以及巴巴多斯 100% 可再生能源系统的技术和经济可行性。

通过发展太空经济基础设施，开启可持续太空时代

原文标题： Enabling the sustainable space era by developing the infrastructure for a space economy

地址： http://arxiv.org/abs/2108.10116

作者： Guillem Anglada-Escudé

摘要： 世界瞬息万变，航天领域也是如此。提前二十年规划大型科学实验可能不再是最明智的方法。我提出的论点是，就成本而言，大型科学实验正变得可与地面民用基础设施相媲美。因此，这些应该包括投资回报（或影响，不一定是经济）的计划，需要在欧洲航天局 (ESA) 内采取不同的跨部门协调方法，以及所有社会利益相关者（民间）的更广泛参与。社会代表和广大公众）。确定哪些实验与未来 20 年相关，会增加前沿科学和技术发展的刚性和创造力。这可能会阻止资深和早期职业专业人士支持这种长期（通常是不稳定的）计划。一个更明智的策略是提高更小众的实验率，让更多的社会部门参与到真正的太空基础设施的开发中，并制定一个更符合我们社会和地球面临的挑战的策略。我们认为，这种策略将导致在相同的时间尺度内进行同样大——甚至更大——规模的实验，同时提供经济回报和共同的目标感。概述了一个基本但积极的路线图。

地理传播者在传染性模式形成和前沿传播速度中的作用

原文标题： The Role of Geographic Spreaders in Infectious Pattern Formation and Front Propagation Speeds

地址： http://arxiv.org/abs/2108.10117

作者： Shuolin Li, Craig Henriquez, Gabriel Katul

摘要： 使用基于内核的易感感染恢复 (SIR) 模型研究感染种群的模式形成和空间传播，该模型适用于广泛的基本繁殖数 R_o。重点是地理传播者的作用，这里定义为感染人群（phi）中经历相同社区之间高流动性的一部分。当感染在多个社区内的空间中随机启动时，确定感染人群的空间组织和侵入前沿速度（c_max）。对于小而有限的 phi，一维尺度分析和二维仿真结果表明 c_maxsim (1-phi) gamma (R_o-1) sigma，其中 gamma 是感染持续时间的倒数，sigma^2 是描述长距离传播者跨社区移动性的空间内核的方差。因此，c_max 不受小phi 的显著影响，尽管phi 的减少是实现c_max 的延迟因素。 sigma 确定跨社区感染的空间组织。当 sigma >5dr（长距离移动性，其中 dr 是定义相邻社区的最小空间范围）时，传染性种群将经历一个短暂但空间相干的模式，其波长可以从扩散的内核属性中推导出来.

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