arxiv能查看最近一周的论文吗（Arxiv网络科学论文摘要10篇）
arxiv能查看最近一周的论文吗（Arxiv网络科学论文摘要10篇）原文标题： SARS-CoV-2 Dissemination using a Network of the United States Counties摘要： 社交媒体平台、推荐系统及其共同的社会影响的激增，促使人们对社会网络内的意见形成和演变产生了浓厚的兴趣。在这项工作中，我们研究了网络中的局部动态如何驱动意见两极分化。特别是，我们研究了经典 Friedkin-Johnsen 意见模型下的时间演化网络。根据简单的本地规则、基于个人偏好和网络推荐的建模决策，迭代地添加或删除边。我们给出了显示单个边更新如何影响极化的理论界限，以及边差异的相关度量。通过对合成图和真实世界图的模拟，我们发现两个简单动态的存在会导致高度极化：1) 确认偏差——即，节点倾向于连接到具有相似表达意见的其他节点和 2) 朋友-of-friend 链接推荐，鼓励紧密连接的节点之间的新连接。我们还研究了不受这些动态影响的固
- 受影响的随机对照试验：协变量因素和基于图的网络干扰;
- 局部边动态和意见极化;
- 使用美国县之间网络分析SARS-CoV-2传播;
- 量化 2020 年封锁解除后中国湖北以外省份的人口混合模式;
- 在纠缠社会系统中预测人类决策的类量子模型;
- 弱化内部强度：发现YouTube黑市网络核心串通用户;
- U-统计方法对城市交通系统运行效率的交互式评价;
- COVID-19 大流行对性别研究生产力的影响及其相关性;
- 时序多体相互作用的推断;
- 解决圣彼得堡悖论;
原文标题： Randomized Controlled Trials Under Influence: Covariate Factors and Graph-Based Network Interference
地址： http://arxiv.org/abs/2111.14263
作者： Tassilo Schwarz
摘要： 随机对照试验不仅是医学和疫苗试验的黄金标准，而且已扩展到行为经济学等许多其他学科，使其成为科学家的重要跨学科工具。在设计随机对照试验时，如何分配参与者进行治疗成为一个关键问题。特别是在存在协变量因素的情况下，分配会显著影响统计特性，从而影响试验的质量。另一个关键问题是实验者之间广泛流行的假设，即参与者不会相互影响——这在实地研究中与现实相去甚远，如果下落不明，可能会降低试验质量。我们在工作中解决这两个问题。在引入了连接不同学科术语的随机对照试验后，我们首先解决了在已知协变量存在的情况下参与者治疗分配的问题。因此，我们回顾了最近的分配算法，该算法实现了良好的最坏情况方差界限。其次，我们解决社会溢出效应。因此，我们建立了一个全面的基于图的参与者之间的影响模型，为此我们设计了我们自己的平均治疗效果估计器 hat tau_net。我们讨论了它的偏差和方差，并将方差最小化问题简化为最小化矩阵向量乘积的范数的某个实例，这在之前的文献中已经考虑过。此外，我们讨论了不连接组件在模型底层图中的作用。
局部边动态和意见极化原文标题： Local Edge Dynamics and Opinion Polarization
地址： http://arxiv.org/abs/2111.14020
作者： Nikita Bhalla Adam Lechowicz Cameron Musco
摘要： 社交媒体平台、推荐系统及其共同的社会影响的激增，促使人们对社会网络内的意见形成和演变产生了浓厚的兴趣。在这项工作中，我们研究了网络中的局部动态如何驱动意见两极分化。特别是，我们研究了经典 Friedkin-Johnsen 意见模型下的时间演化网络。根据简单的本地规则、基于个人偏好和网络推荐的建模决策，迭代地添加或删除边。我们给出了显示单个边更新如何影响极化的理论界限，以及边差异的相关度量。通过对合成图和真实世界图的模拟，我们发现两个简单动态的存在会导致高度极化：1) 确认偏差——即，节点倾向于连接到具有相似表达意见的其他节点和 2) 朋友-of-friend 链接推荐，鼓励紧密连接的节点之间的新连接。我们还研究了不受这些动态影响的固定连接的作用。我们发现，即使是少量的固定边也可以显著限制极化，但仍会导致多模态意见分布，这可能被认为是不同意义上的极化。
使用美国县之间网络分析SARS-CoV-2传播原文标题： SARS-CoV-2 Dissemination using a Network of the United States Counties
地址： http://arxiv.org/abs/2111.13723
作者： Patrick Urrutia David Wren Chrysafis Vogiatzis Ruriko Yoshida
摘要： 在 2020 年和 2021 年期间，严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 在世界人口中的传播以惊人的速度增加。减少 SARS-CoV-2 和其他以类似方式传播的疾病的传播对于公共卫生官员来说至关重要，因为他们寻求有效管理资源和潜在的人口控制措施，例如社会疏远和隔离。通过分析美国的县网络结构，可以建模和拦截潜在的高感染区域。县官员可以提供有针对性的信息、备灾培训以及增加这些领域的检测。虽然这些方法可以为局部地区提供足够的对策，但它们对于整体的美国来说是不够的。我们通过从疾病控制和预防中心和美国人口普查局的网络邻接结构收集 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 感染和死亡来解决这个问题。已提出广义网络自回归 (GNAR) 时间序列模型作为网络数据集的有效学习算法。这项工作融合了网络科学和运筹学技术，以对美国县网络结构中的 COVID-19 病例、死亡和当前幸存者进行单变量建模。
量化 2020 年封锁解除后中国湖北以外省份的人口混合模式原文标题： Quantifying human mixing patterns in Chinese provinces outside Hubei after the 2020 lockdown was lifted
地址： http://arxiv.org/abs/2111.13816
作者： Yining Zhao Samantha ODell Xiaohan Yang Jingyi Liao Kexin Yang Laura Fumanelli Tao Zhou Jiancheng Lv Marco Ajelli Quan-Hui Liu
摘要： 接触模式在呼吸道传染病在人群中的传播中起着关键作用。在 COVID-19 大流行期间，由于当局和个人选择强加的社会疏远，人们的定期接触模式被打乱了。在这里，我们展示了 2020 年 3 月在解除封锁后在中国湖北以外省份进行的接触者调查的结果。然后，我们利用估计的混合模式来校准 SARS-CoV-2 传播模型，该模型用于估计不同年龄的 COVID-19 负担指标。研究参与者报告每天 2.3 次接触（IQR：1.0-3.0），平均每次接触持续时间为 7.0 小时（IQR：1.0-10.0）。各省之间没有显著差异，记录的接触人数没有明显的年龄趋势，记录的接触大部分发生在家庭成员身上（约78%）。我们的研究结果表明，尽管在调查时不再实施封锁，但与大流行前的情况相比，人们仍然严格限制他们的接触。此外，获得的建模结果强调了考虑年龄接触模式来估计 COVID-19 负担的重要性。
在纠缠社会系统中预测人类决策的类量子模型原文标题： A Quantum-like Model for Predicting Human Decisions in the Entangled Social Systems
地址： http://arxiv.org/abs/2111.13902
作者： Aghdas. Meghdadi M. R. Akbarzadeh-T. Kourosh Javidan
摘要： 以人为本的系统系统，例如社会网络、物联网或医疗保健系统，正日益成为现代生活的主要方面。此类系统中人类行为的现实模型在其准确建模和预测中发挥着重要作用。然而，不确定性下的人类行为往往违反传统概率模型的预测。最近，类量子决策理论已经显示出相当大的潜力，可以通过应用量子概率来解释人类行为中的矛盾。但是，提供一种类似量子的决策理论来预测而不是描述人类行为的当前状态仍然是未解决的挑战之一。我们方法的主要新颖之处在于引入了一个受量子信息论中纠缠概念启发的纠缠贝叶斯网络，其中每个人都是整个社会的一部分。因此，社会对决策过程动态演变的影响，在决策理论中较少考虑，由纠缠度量建模。所提出的预测纠缠类量子贝叶斯网络 (PEQBN) 在 22 个实验任务上进行了评估。结果证实，与经典贝叶斯网络和最近的三种类似量子的方法相比，PEQBN 对不确定性下的人类决策提供了更现实的预测。
弱化内部强度：发现YouTube黑市网络核心串通用户原文标题： Weakening the Inner Strength: Spotting Core Collusive Users in YouTube Blackmarket Network
地址： http://arxiv.org/abs/2111.14086
作者： Hridoy Sankar Dutta Nirav Diwan Tanmoy Chakraborty
摘要： YouTube 上的社会声誉（例如，喜欢、评论、分享等）是普及频道/视频的主要原则。然而，提高社会声誉的有机方式是乏味的，这往往会激起内容创作者寻求在线黑市的服务，以迅速提高内容声誉。此类黑市在蓬勃发展的共谋生态系统下运作，该生态系统包括核心用户和受损账户（统称为共谋用户）。核心用户是黑市的支柱；因此，发现和暂停它们可能有助于破坏整个共谋网络的稳定。尽管一些研究关注 Twitter、Facebook 和 YouTube 上的串通用户检测，但没有一项研究区分核心用户和被盗帐户。我们率先对 YouTube 黑市中的核心用户进行了严格的分析。为此，我们收集了一个新的串通 YouTube 用户数据集。我们研究了底层共谋评论网络 (CCN) 的核心外围结构。我们检查 CCN 的拓扑以探索核心用户和受感染用户的行为动态。然后我们介绍了 KORSE，这是一种新颖的基于图的方法，可仅根据 CCN 的拓扑结构自动检测核心用户。 KORSE 使用我们提出的指标执行加权 k 核分解，称为加权内部核心共谋指数 (WICCI)。然而，KORSE 在实践中是不可行的，因为它需要串通用户之间的完整交互来构建 CCN。因此，我们提出 NURSE，这是一种深度融合框架，仅利用用户时间线（不考虑底层 CCN）来检测核心黑市用户。实验结果表明，NURSE 在检测核心用户方面与 KORSE 非常接近，并且优于 9 个基线。
U-统计方法对城市交通系统运行效率的交互式评价原文标题： Interactive evaluation of operation efficiency of the city’s transport system by methods of U-statistics
地址： http://arxiv.org/abs/2111.14107
作者： Olexandr Polishchuk Mykhailo Yadzhak
摘要： U-统计方法用于分析大城市汽车运输系统作为具有偏序交通流的复杂网络系统的运行效率。基于对配备 GPS 跟踪器的流的有序部分的运动的连续监测结果，即公共交通手段，各种层次结构级别的汽车运输系统组件的状态和运行过程的交互、预测和聚合分析方法已经开发了。所提出的技术可以很容易地实现自动化，并用于城市高速公路交通状况发展的运营分析和预测，并创建有效的工具来优化汽车运输系统的运行过程。
COVID-19 大流行对性别研究生产力的影响及其相关性原文标题： The effect of the COVID-19 pandemic on gendered research productivity and its correlates
地址： http://arxiv.org/abs/2111.14342
作者： Eunrang Kwon Jinhyuk Yun Jeong-han Kang
摘要： 自 COVID-19 爆发以来，女性研究人员可能比男性研究人员经历了更多的困难，因为家务劳动和育儿是基于性别的。本研究使用 2016 年至 2020 年的 Microsoft Academic Graph 数据，研究了 2020 年全球学术期刊中女性作者的比例如何变化（扣除最近的年度趋势）。我们观察到 2020 年女性研究人员的研究效率有所下降，主要是作为第一作者，其次是最后一位作者。女性研究人员不一定被排除在研究之外，而是被边化。我们还通过将作者的背景划分为个人、组织和国家特征，确定了扩大性别差距的各种因素。女性研究人员在职业生涯中期时更容易受到伤害，她们隶属于影响力最弱的组织，更重要的是来自因 COVID-19 而死亡率较高且行动不便的性别平等程度较低的国家。
时序多体相互作用的推断原文标题： Inference of time-ordered multibody interactions
地址： http://arxiv.org/abs/2111.14611
作者： Unai Alvarez-Rodriguez Luka V. Petrović Ingo Scholtes
摘要： 我们引入了时间顺序的多体相互作用来描述表现出时间和多体依赖性的复杂系统。首先，我们展示了如何在时序多体相互作用的集合中分解多元马尔可夫链的动力学。然后，我们提出了一种从数据中提取组合交互的算法以及表征交互集成复杂性的度量。最后，我们通过实验验证了我们的算法对统计误差的鲁棒性及其在获得简单交互集成方面的效率。
解决圣彼得堡悖论原文标题： A Resolution of St. Petersburg Paradox
地址： http://arxiv.org/abs/2111.14635
作者： V.I. Yukalov
摘要： 圣彼得堡悖论是决策理论中最古老的悖论，在引入体现风险规避和收益边际效用递减的渐增凹效用函数方面发挥了关键作用。解决它的所有尝试都考虑了原始设置的一些变体，但最初的悖论仍未解决，而提议的变体引入了新的并发症和问题。在这里，基于决策理论的概率方法，提出了对圣彼得堡悖论的严格数学解决方案。
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