• 生成相互依赖的关键基础设施网络的综合系统;
• 高阶社会网络中诚实的演变;
• 基于图嵌入的网络结构差异量化;
• 具有吸引力景观的小型元种群的马尔可夫链;
• 用局部体积信息维度评估复杂网络中节点的重要性;
• 网络回归和监督中心性估计;
• 通过流嵌入对轨迹进行异常值检测;
• 加权比特币闪电网络;
• 组织演化系统的双时态属性图;
• ProLiVis：蛋白质-蛋白质相互作用文献可视化系统;
• 德国当前的 COVID-19 危机主要由未接种疫苗者造成;
• 基于实体的帕累托排序的动量排名;
• 行人交叉流中的紧急模式分析揭示了人类数据中“条纹”形成的不变量;
• 科学的社会绑架;
• 荷兰语和法语可以混用吗？;
• 机器和影响;
• 揭开 Telegram 的阴暗面：假货、克隆、诈骗和阴谋活动;
• 图数据组合用于评估历史信息少的借款人的信用;
• 结构化人群中的雇佣惩罚;

生成相互依赖的关键基础设施网络的综合系统

原文标题： Generating Synthetic Systems of Interdependent Critical Infrastructure Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2111.12742

作者： Yu Wang, Jin-Zhu Yu, Hiba Baroud

摘要： 关键基础设施系统数据的缺乏阻碍了建模和优化系统性能的研究进展。这项工作开发了一种使用模拟和非线性优化技术生成综合相互依赖的关键基础设施网络 (SICIN) 的方法。 SICIN 由三个部分组成：(i) 通过改进的模拟退火算法确定单个网络中设施的位置，(ii) 基于新的伪三方图算法生成相互依赖的链接，以及 (iii) 使用非线性优化模拟网络流考虑单个网络的运行及其相互依赖性。两个现有的相互依赖的基础设施网络系统用于验证所提出的方法。结果表明，根据模拟网络和真实网络之间相似性的多种拓扑和流度量，SICIN 优于最先进的模拟方法。

高阶社会网络中诚实的演变

原文标题： The evolution of honesty in higher-order social networks

地址： http://arxiv.org/abs/2111.12804

作者： Aanjaneya Kumar, Sandeep Chowdhary, Valerio Capraro, Matjaz Perc

摘要： 发送方-接收方博弈是简单的信息传输模型，它提供了一种形式主义来研究发送方和接收方之间诚实信号和欺骗的演变。在许多实际场景中，谎言经常影响接收者群体，这不可避免地将个人的收益与其组中其他主体的收益纠缠在一起，这使得成对的发送者 - 接收者博弈的形式主义不适用于它可能最有用的地方。因此，我们引入了接收者之间的群体互动，并研究了他们在高阶社会网络中的相互联系如何影响说谎的演变。我们观察到一些违反直觉的结果，这些结果植根于潜在演化动力学的复杂性，迄今为止，这些演化动力学一直隐藏在成对相互作用的领域中。我们发现即使有撒谎的诱惑，诚实仍然存在的条件，并且我们观察到道德策略配置文件的盛行，即使谎言有利于接收者而发送者也付出了代价。我们通过使用 SocioPatterns 数据库对从真实世界数据创建的超图进一步执行模拟来确认我们结果的稳健性。总而言之，我们的结果提供了有说服力的证据，表明道德行为可能会在更高阶的社会网络上演化，至少只要个人在与网络规模相比较小的群体中进行互动。

基于图嵌入的网络结构差异量化

原文标题： Quantification of network structural dissimilarities based on graph embedding

地址： http://arxiv.org/abs/2111.13114

作者： Zhipeng Wang, Xiu-Xiu Zhan, Chuang Liu, Zi-Ke Zhang

摘要： 识别和量化复杂网络之间的结构差异是网络科学中一个基本且具有挑战性的问题。以往的网络比较方法是基于结构特征，如最短路径长度、度数和graphlet，可能只包含部分拓扑信息。因此，我们提出了一种基于网络嵌入的高效网络比较方法，即 DeepWalk，它考虑了全局结构信息。详细地说，我们通过 DeepWalk 提取的向量计算节点之间的距离，并通过基于节点距离分布的谱熵的 Jensen-Shannon 散度来量化网络差异。对合成数据和经验数据的实验表明，我们的方法优于基线方法，并且仅使用基于全局嵌入的距离分布就可以完美地区分网络。此外，我们表明我们的方法可以刻画网络属性，例如平均最短路径长度和链路密度。此外，模块化实验进一步暗示了我们方法的功能。

具有吸引力景观的小型元种群的马尔可夫链

原文标题： A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape

地址： http://arxiv.org/abs/2111.13168

作者： Paulo C. Ventura, Eric K. Tokuda, Luciano da F. Costa, Francisco A. Rodrigues

摘要： 数学模型代表了研究自然的基本方法之一。特别是，流行病模型在理解疾病的过程和规划有效的控制政策方面特别有用。一种特定类型的流行病模型考虑将个体划分为群体。当在图中研究时，已经知道图拓扑在疾病的演变中起着重要作用。同时，除了各自的基础拓扑之外，人们可能还想研究顶点的基础emph吸引力景观的存在的影响。在这项工作中，我们研究了具有吸引力景观的少数个体的元种群。根据 SIS 隔室模型，个体在人群中移动并被感染。通过使用马尔可夫链方法，我们提供了对该疾病长期流行率预测的数值近似。更具体地说，提出了一种将流动性的两个二项式分布与适当的假设相结合的方法来近似模型。通过蒙特卡罗实验模拟问题设置，并将所得结果与数学方法进行比较。在两种方法之间观察到大量一致，这证实了所报告的数值方法的有效性。此外，我们还研究了不同层次的吸引力景观的影响，以及对整个人口局部尺度的传播。总而言之，这项研究提出了一种有效的方法来处理大部分未探索的疾病传播环境。

用局部体积信息维度评估复杂网络中节点的重要性

原文标题： Evaluating importance of nodes in complex networks with local volume information dimension

地址： http://arxiv.org/abs/2111.13585

作者： Hanwen Li, Qiuyan Shang, Tianxiang Zhan, Yong Deng

摘要： 如何评价节点的重要性是复杂网络研究中必不可少的。已经提出了许多解决这个问题的方法，但它们仍有改进的空间。在本文中，提出了一种称为局部体积信息维度的新方法。该方法计算中心节点不同距离内节点的度数之和。一定距离内的信息用信息熵来描述。与其他方法相比，该方法更全面地考虑了不同距离节点的信息。为了展示所提出方法的有效性，在真实世界的网络上进行了实验。有希望的结果表明了所提出方法的有效性。

网络回归和监督中心性估计

原文标题： Network regression and supervised centrality estimation

地址： http://arxiv.org/abs/2111.12921

作者： Junhui Cai, Dan Yang, Wu Zhu, Haipeng Shen, Linda Zhao

摘要： 网络中的中心性是衡量主体网络位置的流行指标，通常用于回归模型以模拟网络对感兴趣的结果变量的影响。在实证研究中，研究人员通常采用两阶段程序来首先估计中心性，然后使用估计的中心性来推断网络效应。尽管它被普遍采用，但这种两阶段程序缺乏理论支持，并且在估计和推理方面都可能失败。因此，我们提出了一个统一的框架，在该框架下我们证明了中心性估计中两阶段的缺点和回归中的不良后果。然后，我们提出了一种新颖的监督网络中心性估计 (SuperCENT) 方法，该方法可同时产生对中心性和网络效应的卓越估计，并提供比两阶段的有效且更窄的置信区间。我们展示了 SuperCENT 在基于全球贸易网络预测货币风险溢价方面的优势。

通过流嵌入对轨迹进行异常值检测

原文标题： Outlier Detection for Trajectories via Flow-embeddings

地址： http://arxiv.org/abs/2111.13235

作者： Florian Frantzen, Jean-Baptiste Seby, Michael T. Schaub

摘要： 我们提出了一种方法来检测由单纯复形建模的离散或离散流形上的经验观察轨迹中的异常值。我们的方法类似于谱嵌入，例如扩散图和拉普拉斯特征图，它们从与低特征值相关的图拉普拉斯算子的特征向量构建顶点嵌入。在这里，我们将轨迹视为定义在单纯复形上的边流向量，图的高阶泛化，并使用单纯复形的 Hodge 1-Laplacian 来导出这些边流的嵌入。通过将轨迹向量投影到与小特征值相关的 Hodge 1-Laplacian 的特征空间，我们可以表征轨迹相对于复合体同源性的行为，其对应于底层空间中的孔。这使我们能够根据简单可解释的低维统计数据对轨迹进行分类。我们展示了这种技术如何挑选出与典型轨迹相比表现出（拓扑）不同的轨迹，并用合成和经验数据说明我们的方法的性能。

加权比特币闪电网络

原文标题： The Weighted Bitcoin Lightning Network

地址： http://arxiv.org/abs/2111.13494

作者： Jian-Hong Lin, Emiliano Marchese, Claudio J. Tessone, Tiziano Squartini

摘要： 比特币闪电网络 (BLN) 于 2018 年推出，旨在扩大比特币所有者之间的交易数量。尽管最近在文献中出现了一些关于 BLN 二元结构分析的贡献，但其加权对应物的特性仍然在很大程度上未知。目前的贡献旨在填补这一空白，通过考虑从 2018 年 1 月 12 日到 2019 年 7 月 17 日的 18 个月内的比特币闪电网络，并重点关注其加权、无向、每日快照表示。正如对 BLN 加权结构特性的研究所揭示的那样，它在不同级别变得越来越“集中”，就像它的二进制对应物一样：1）中本系数表明，其度数/强度“包围”了 51% 的节点的百分比链接总数/总权重快速下降； 2）基尼系数证实了几个加权中心性度量的分布越来越不均匀； 3）加权BLN拓扑越来越与核心-外围结构兼容，最大的节点“按强度”构成这种网络的核心，其大小随着BLN的发展而不断缩小。对加权 BLN 的弹性的进一步检查表明，删除此类集线器会导致网络分裂成许多组件，这一证据表明存在潜在的安全威胁 - 正如所谓的“分裂攻击”所代表的那样。

组织演化系统的双时态属性图

原文标题： Bitemporal Property Graphs to Organize Evolving Systems

地址： http://arxiv.org/abs/2111.13499

作者： Christopher Rost, Philip Fritzsche, Lucas Schons, Maximilian Zimmer, Dieter Gawlick, Erhard Rahm

摘要： 这项工作是对甲骨文公司和莱比锡大学一年合作成果的总结。目标是研究多维时间序列数据中的关系组织，例如来自物联网领域的传感器数据。我们在这个项目中展示了带有一些扩展的时间属性图是这个组织任务的主要候选者，它结合了两种数据模型（图和时间序列）的优势。合作成果包括四项成果：（1）双时态属性图模型，（2）时态图查询语言，（3）连续事件检测概念，（4）支持双时态图数据库原型模型、语言和事件检测。

ProLiVis：蛋白质-蛋白质相互作用文献可视化系统

原文标题： ProLiVis: Protein-Protein Interaction Literature Visualization System

地址： http://arxiv.org/abs/2111.12794

作者： Melih Sozdinler

摘要： 我们提供了一个可视化模型，该模型针对蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 的可视化，并将其与基于出版物和方法的超级视图相结合以提取相互作用。尽管有几种现有工具，但我们的模型考虑了现有文献，并且能够证明所选生物的所有相互作用。在我们的模型中，我们提出了 PPI 网络的三级可视化概念，以及基于几种生物的当前最先进的研究。并且，我们从两个角度对整个网络进行抽象； “每次交互的实验方法类型”和“出版物的所有权”。我们声称处理我们建议的布局比解析文本文件或数据库更有效。为此，我们计划使用来自现有知识库的补充外包信息来支持现有的视觉效果。

德国当前的 COVID-19 危机主要由未接种疫苗者造成

原文标题： Germany’s current COVID-19 crisis is mainly driven by the unvaccinated

地址： http://arxiv.org/abs/2111.12806

作者： Benjamin F. Maier, Marc Wiedermann, Angelique Burdinski, Pascal Klamser, Mirjam A. Jenny, Cornelia Betsch, Dirk Brockmann

摘要： 疫苗是对抗 COVID-19 大流行的最强大的药物工具。虽然大多数（约 65%）的德国人口已全面接种疫苗，但发病率从 2021 年 10 月开始呈指数级增长，约 41% 的 12 岁或以上记录的新病例是有症状的突破性感染，这可能也促成了这一动态。当时，它（i）仍然难以捉摸这种贡献有多大以及（ii）有针对性的非药物干预（NPI）是否可以阻止持续危机的扩大。在这里，我们估计所有新感染中约有 67%-76% 是由未接种疫苗的个体引起的，这意味着只有 24%-33% 是由接种疫苗的个体引起的。此外，我们估计 38%-51% 的新感染是由未接种疫苗的个体感染其他未接种疫苗的个体引起的。总体而言，未接种疫苗的个体预计将涉及 10 例新感染中的 8-9 例。我们进一步表明，降低未接种疫苗的传染性，例如有针对性的 NPI，导致有效繁殖数 mathcalR 的下降比降低接种个体的传染性更陡峭，可能导致暂时的流行病控制。此外，减少接种疫苗和未接种疫苗的个体之间的接触有助于以与增加疫苗接种相似的方式降低 mathcal R。总之，我们的结果有助于公众讨论大流行应对政策的变化，并强调联合措施的重要性，例如疫苗接种运动和减少接触，以实现流行病控制和防止公共卫生系统过载。

基于实体的帕累托排序的动量排名

原文标题： Ranking by Momentum based on Pareto ordering of entities

地址： http://arxiv.org/abs/2111.13051

作者： Tomasz Imielinski

摘要： 给定一组不断变化的实体，哪些实体在一段时间 T 内的上升趋势最大？哪些实体是最大的推动者？为了回答这个问题，我们定义了动量的概念。两个参数 - 绝对增益和随时间的相对增益 T 在定义动量方面起着关键作用。单独一个是不够的，因为它们每个都偏向于实体的一个子集。绝对收益有利于大实体，而相对收益有利于小实体。为了以无偏见的方式适应绝对和相对增益，我们定义了实体之间的帕累托排序。为了使实体 E 在帕累托排序中支配另一个实体 F，E 随时间 T 的绝对增益和相对增益必须分别高于 F 的绝对增益和相对增益。动量领导者被定义为这个偏序的最大元素 - 帕累托边界。我们展示了如何计算动量领导者并在它们之间提出线性排序，以帮助将具有最大动量的实体排在最前面。此外，我们表明，当向量遵循幂律时，动量领导者集（帕累托边界）的基数是实体数量对数的平方根的数量级，因此非常小。

行人交叉流中的紧急模式分析揭示了人类数据中“条纹”形成的不变量

原文标题： Analysis of emergent patterns in crossing flows of pedestrians reveals an invariant of ‘stripe’ formation in human data

地址： http://arxiv.org/abs/2111.13191

作者： Pratik Mullick, Aymeric Duigou-Majumdar, Cécile Appert-Rolland, Anne-Hélène Olivier, William H. Warren, Julien Pettré

摘要： 当两股行人以一定角度交叉时，由于当地行人的互动，条纹模体会自发地出现。这种自组织模式形成的明显案例仍有待阐明。在逆流中，交叉角为 180deg，通常观察到交通的交替车道向相反方向移动，而在交叉流中，已报告了 90deg 对角线条纹。 Naka (1977) 假设条纹方向垂直于交叉角的平分线。然而，锐角和钝角交叉流的研究仍然不发达。我们在以七个角度（30deg 间隔）交叉的小组（每个 18-19 名参与者）的实验中测试了平分线假设，并分析了条纹的几何特性。我们提出了两种用于分析行人数据中条纹模体的新计算方法：（i）边切割算法，它检测条纹的动态形成并允许我们测量单个条纹的局部特性； (ii) 基于 Gabor 函数的模式匹配技术，它允许我们在时间 T 估计条纹模体的全局属性（方向和波长）。我们发现一个不变的属性：两组中的条纹是平行的并且在所有交叉角都垂直于平分线。相比之下，其他属性取决于交叉角：条纹间距（波长）、条纹大小（每个条纹的行人数量）和交叉时间都随着交叉角从 30deg 增加到 180deg 而减少，而条纹的数量随着交叉角的增加而增加。我们还观察到，当两​​组相互交叉时，单个条纹的宽度被动态压缩。因此，这些发现支持了大范围交叉角的平分线假设，尽管这种不变量的理论原因尚不清楚。

科学的社会绑架

原文标题： The Social Abduction of Science

地址： http://arxiv.org/abs/2111.13251

作者： Eamon Duede, James Evans

摘要： 溯因的逻辑涉及演绎和归纳之间的碰撞，在这种情况下，经验上的意外违反了预期，而科学家则通过创新来解决这些问题。在这里，我们将绑架重新表述为一种社会过程，它不仅发生在个别科学家身上，而且经常通过理解特定科学系统及其异常的人（其内部人员）与那些接触外来和破坏性模式、理论和发现的人之间的对话，这些人可能解决它们（它的局外人）。这些具有不同背景的科学家、学者和学科之间的扩展对话通过催化社会三段论来定义发现的社会逻辑，这些社会三段论产生对整个科学产生巨大影响的推测性假设。我们展示了这种方法如何将科学计量学和科学与科学中的许多不同的发现进行理论化，将它们与强大的人际关系过程联系起来，将多样性与发现联系起来。通过将溯因推理重新定义为一种社会过程，我们试图在科学研究对科学实践的关注与科学哲学对科学话语中命题的关注之间建立一种富有成效的新关系，使通过溯因提出的主张成为一种批判性的科学实践，对科学变化，并且越来越多地通过关于科学传播和审议的小规模和大规模数据可供科学研究使用。

荷兰语和法语可以混用吗？

原文标题： Are Dutch and French languages miscible?

地址： http://arxiv.org/abs/2111.13290

作者： Luís F Seoane, Jorge Mira

摘要： 我们研究法国和荷兰在布鲁塞尔首都地区（比利时）同居的稳定性。为此，我们使用两种语言的单语者的分数以及双语者的分数的可用时间序列。时间序列跨越了从 19 世纪中叶到 1947 年，即最后一次接受的语言普查的年份。在此期间，法语渗透到布鲁塞尔的荷兰本土地区，并开始了持续至今的语言转变。可用的时间序列用社会语言动力学的数学模型进行分析，该模型解释了双语中的语言共存。我们的方程与两种语言的长期共存兼容，或者一种语言取代另一种语言。一系列模型参数（我们通过将方程与数据拟合来限制这些参数）确定将遵循哪个长期轨迹（同居或灭绝）。这使我们能够估计经验数据是否与荷兰语和法语的共存兼容——在物理学方面，两种语言是否em 互溶。我们的结果倾向于不共存，或与明显占主导地位的少数民族语言共存。讨论了试图维持这种社会语言系统的成本。

机器和影响

原文标题： Machines and Influence

地址： http://arxiv.org/abs/2111.13365

作者： Shashank Yadav

摘要： 政策制定者面临着更广泛的挑战，即如何看待当今的人工智能能力以及社会在这些能力方面处于什么位置。本文调查了人工智能能力并解决了这个问题，并在数字社会的政治安全背景下对其进行了探讨。我们引入了机器影响矩阵来构建和导航人工智能的对抗性应用，并进一步扩展信息管理的思想，以更好地理解当代人工智能系统部署作为复杂信息系统的一部分。对我们网络社会和政治系统中的人机交互进行全面审查，我们建议更好地监管和管理信息系统可以更好地抵消人工智能的风险，并利用这些系统必须为政策制定者和政治系统提供的新兴功能世界各地的机构。希望这篇长文将引发关于这些想法的进一步辩论和讨论，并证明是对管理人工智能未来的有用贡献。

揭开 Telegram 的阴暗面：假货、克隆、诈骗和阴谋活动

原文标题： Uncovering the Dark Side of Telegram: Fakes, Clones, Scams, and Conspiracy Movements

地址： http://arxiv.org/abs/2111.13530

作者： Massimo La Morgia, Alessandro Mei, Alberto Maria Mongardini, Jie Wu

摘要： Telegram 是全球最常用的即时通讯应用程序之一。它的部分成功在于提供了高度的隐私保护和社会网络功能，例如频道——只有管理员才能在其中向所有订阅者发布和广播消息的虚拟房间。然而，这些相同的特征导致了边活动的出现，并且与在线社会网络一样，虚假账户的大量存在。 Telegram 开始通过为频道引入经过验证的标记和诈骗标记来解决这些问题。不幸的是，问题远没有得到解决。在这项工作中，我们通过收集 35,382 个不同的频道和超过 130,000,000 条消息对 Telegram 进行了大规模分析。我们研究 Telegram 标记为已验证或欺诈的渠道，突出类比和差异。然后，我们转到未标记的频道。在这里，我们发现暗网的隐私保护服务中也存在一些臭名昭著的活动，例如梳理、共享非法成人内容和受版权保护的内容。此外，我们识别和分析了另外两种类型的渠道：克隆和假货。克隆是发布另一个频道的确切内容以获取订阅者和推广服务的频道。相反，假货是试图冒充名人或知名服务的渠道。即使是最高级的用户也很难识别假货。为了自动检测假通道，我们提出了一种机器学习模型，能够以 86% 的准确率识别它们。最后，我们研究了 Sabmyk，这是一种利用假货和克隆产品在平台上快速传播，覆盖超过 1,000,000 名用户的阴谋论。

图数据组合用于评估历史信息少的借款人的信用

原文标题： On the combination of graph data for assessing thin-file borrowers’ creditworthiness

地址： http://arxiv.org/abs/2111.13666

作者： Ricardo Muñoz-Cancino, Cristián Bravo, Sebastián A. Ríos, Manuel Graña

摘要： 瘦档案借款人是指由于缺乏信用记录而对其信用评估不确定的客户；许多研究人员以图表的形式使用借款人的关系和互动网络作为替代数据源来解决这个问题。结合网络数据传统上是通过手工特征工程制作的，最近，图神经网络已经作为替代方案出现，但它仍然没有比传统方法的性能有所提高。在这里，我们引入了一个框架，通过混合几种图表示学习方法来改进信用评分模型：特征工程、图嵌入和图神经网络。在这种方法中，我们将他们的输出堆叠起来以产生一个单一的分数。我们使用一个独特的多源数据集验证了这个框架，该数据集描述了一个拉丁美洲国家整个人口的关系和信用历史，并将其应用于信用风险模型、应用程序和行为，针对个人和公司。我们的结果表明，图表示学习方法应该被用作补充，而不应该像目前所做的那样将它们视为自给自足的方法。在 AUC 和 KS 方面，我们增强了统计性能，优于传统方法。在企业贷款中，收益要高得多，这证实了评估一家没有银行账户的公司不能仅仅考虑其特征。这些公司与其所有者、供应商、客户和其他公司互动的商业生态系统提供了新颖的知识，使金融机构能够增强其信用评估。我们的结果让我们知道何时以及在哪个组使用图数据以及对性能的预期影响。他们还展示了关于无银行账户信用评分问题的图数据的巨大价值，主要是帮助公司的银行业务。

结构化人群中的雇佣惩罚

原文标题： Mercenary punishment in structured populations

地址： http://arxiv.org/abs/2111.04480

作者： Hsuan-Wei Lee, Colin Cleveland, Attila Szolnoki

摘要： 惩罚那些拒绝参与共同努力的人是一种众所周知且经过深入研究的方式，以维持自利主体人之间的合作。但这种行为代价高昂，因此通常也参与原始合资企业的惩罚者变得脆弱，从而危及这种激励的有效性。作为替代方案，我们可能会聘请特殊球员，他们的唯一职责是监视人口并惩罚叛逃者。这种类似警察或雇佣兵的惩罚可以由税收基金维持。如果这种税收可以忽略不计，不同策略之间可能会出现周期性优势。当此税相关时，此解决方案就消失了。在后一种情况下，罚款水平成为决定惩罚者是否与合作者共存或与叛逃者共存的重要因素。可以在惩罚的中间成本值下达到最大的平均结果。我们的观察强调，当引入这种惩罚和伴随税收来实现集体目标时，我们应该特别小心。

声明：Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有，机器翻译后由本人进行校正整理，未经同意请勿随意转载。本系列在微信公众号“网络科学研究速递”（微信号netsci）和个人博客 https://netsci.complexly.cn （提供RSS订阅）进行同步更新。个性化论文阅读与推荐请访问 https://arxiv.complexly.cn 平台。