vr和ar论文（Arxiv网络科学论文摘要12篇）
vr和ar论文（Arxiv网络科学论文摘要12篇）原文标题： The False COVID-19 Narratives That Keep Being Debunked: A Spatiotemporal Analysis摘要： 在网络推理应用中，通常需要检测社区结构，即根据某种相似性度量将顶点聚类为组或块。除了单纯的邻接矩阵，许多真实网络还涉及顶点协变量，这些顶点协变量携带有关图中底层块结构的关键信息。为了评估此类协变量对块恢复的影响，我们对两种基于模型的谱算法进行了比较分析，这些算法用于在具有顶点协变量的随机块模型图中聚类顶点。第一种算法仅使用邻接矩阵，并直接估计块分配。第二种算法将邻接矩阵和顶点协变量合并到块分配的估计中，而且量化了顶点协变量对块分配的结果估计的显式影响。我们使用 Chernoff 信息来分析比较算法的性能并推导出某些感兴趣模型的信息论 Chernoff 比率。分析结果和模拟表明，第二种算法通常是首选：我们通常可以
- 一种在复杂网络中寻找和量化对称性的严格而有效的方法;
- 具有顶点协变量的随机块模型图中社区检测的谱算法;
- 不断被揭穿的虚假 COVID-19 叙述：时空分析;
- 半定量 Covid-19 个人风险模型;
- 通过利用编辑行为中的模式自动标记维基百科上的低质量内容;
- 意大利 COVID19 期间行动限制的影响;
- 有向无环图的循环分析;
- 地理学作为建立在第三空间观之上的地球表面科学;
- COVID-19 在美国的空间传播;
- 社会网络上意见形成的相变;
- 超复数系统在动态网络模型中的应用;
- 一种通过时间网络中的因果路径计算节点可通信性的方法;
原文标题： A rigorous and efficient approach to finding and quantifying symmetries in complex networks
地址： http://arxiv.org/abs/2108.02597
作者： Yong-Shang Long Zheng-Meng Zhai Ming Tang Ying Liu Ying-Cheng Lai
摘要： 对称性是复杂网络中动态过程的基础，例如集群同步，这已经吸引了大量的当前研究。然而，在大型复杂网络中寻找对称节点依赖于代数群论中的自同构群，它们可以在拟多项式时间内求解。我们通过为网络中的每个节点引入结构位置向量 (SPV)，阐明了一种在概念上有吸引力且计算上极其有效的方法来查找和表征所有对称节点。我们在数学上证明具有相同 SPV 的节点彼此对称。利用来自现实世界的六个具有代表性的复杂网络，我们证明可以在线性时间内找到所有对称节点，并且 SPV 不仅可以表征节点的相似性，还可以量化节点对网络传播动态的影响。我们基于 SPV 的框架，除了经过严格论证之外，还提供了一种物理直观的方式来发现、理解和利用复杂网络中的对称结构。
具有顶点协变量的随机块模型图中社区检测的谱算法原文标题： On spectral algorithms for community detection in stochastic blockmodel graphs with vertex covariates
地址： http://arxiv.org/abs/2007.02156
作者： Cong Mu Angelo Mele Lingxin Hao Joshua Cape Avanti Athreya Carey E. Priebe
摘要： 在网络推理应用中，通常需要检测社区结构，即根据某种相似性度量将顶点聚类为组或块。除了单纯的邻接矩阵，许多真实网络还涉及顶点协变量，这些顶点协变量携带有关图中底层块结构的关键信息。为了评估此类协变量对块恢复的影响，我们对两种基于模型的谱算法进行了比较分析，这些算法用于在具有顶点协变量的随机块模型图中聚类顶点。第一种算法仅使用邻接矩阵，并直接估计块分配。第二种算法将邻接矩阵和顶点协变量合并到块分配的估计中，而且量化了顶点协变量对块分配的结果估计的显式影响。我们使用 Chernoff 信息来分析比较算法的性能并推导出某些感兴趣模型的信息论 Chernoff 比率。分析结果和模拟表明，第二种算法通常是首选：我们通常可以通过首先估计顶点协变量的影响来更好地估计诱导块分配。此外，真实数据实例也表明第二种算法在实际应用中具有揭示底层块结构和考虑观察到的顶点异质性的优点。我们的研究结果强调了区分可影响图中块结构的观察到的和未观察到的因素的重要性。
不断被揭穿的虚假 COVID-19 叙述：时空分析原文标题： The False COVID-19 Narratives That Keep Being Debunked: A Spatiotemporal Analysis
地址： http://arxiv.org/abs/2107.12303
作者： Iknoor Singh Kalina Bontcheva Carolina Scarton
摘要： 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行引发了全球信息流行病，给整个社会带来了前所未有的挑战。在此期间，出现了许多手动事实核查举措，以减轻虚假/错误信息的传播。这项研究是关于由不同的事实核查组织以多种语言发布的 COVID-19 揭穿，有时甚至相隔几个月，尽管该声明之前已经过事实核查。时空分析表明，类似或几乎重复的虚假 COVID-19 叙述已在不同国家的各种社交媒体平台上以多种方式传播。我们还发现，涉及一般医疗建议的错误信息已在多个国家/地区传播，因此被揭穿的虚假 COVID-19 叙述比例最高。此外，由于手动事实检查本身就是一项繁重的任务，因此反复揭穿类似的说法会导致资源浪费。为此，我们提出了在事实检查管道中包含多语言揭密搜索的想法。
半定量 Covid-19 个人风险模型原文标题： A Semi-quantitative Covid-19 Individual Risk Model
地址： http://arxiv.org/abs/2108.02243
作者： Jens Braband Hendrik Schäbe
摘要： 本文介绍了一种新的基本风险模型，Covid-19 警告应用程序也可以在执行操作之前先验地使用该模型。今天，常见的警告应用程序会先验地估计风险，并且不会对特定场景提供建议。新模型还有一个优势，即决策过程背后的个体风险将是统一的（与某些现行法规相反），它有助于更好地理解风险，也有助于先验地降低风险。它可以在单个应用程序屏幕上轻松实现，只需要设置一些个人偏好并对应评估的特定场景进行少量调整。任何简化的半定量风险模型的缺点是校准并不容易（因为某些校准点甚至可能相互矛盾）并且累积效应难以整合 e。 G。组合情景的联合效应。但是，原则上校准是可行的，保守地校准模型可能是一个很好的决定。
通过利用编辑行为中的模式自动标记维基百科上的低质量内容原文标题： Automatically Labeling Low Quality Content on Wikipedia by Leveraging Patterns in Editing Behaviors
地址： http://arxiv.org/abs/2108.02252
作者： Sumit Asthana Sabrina Tobar Thommel Aaron Lee Halfaker Nikola Banovic
摘要： 维基百科文章旨在成为百科全书内容的权威来源。然而，由于维基百科编辑人数不足，文章数量庞大，维基百科文章的质量只有0.6%。可以自动识别和修复内容问题的监督机器学习 (ML) 质量改进方法依赖于单个维基百科句子质量的手动标签。然而，当前的标记方法很乏味并且会产生嘈杂的标签。在这里，我们提出了一种自动标记方法，该方法可以识别历史维基百科编辑的语义类别（例如，添加引用、澄清），并使用编辑之前修改过的句子作为需要语义改进的示例。评分最高的文章句子是不再需要语义改进的示例。我们表明，与在现有标签上训练它们相比，在我们的标签上训练现有的句子质量分类算法可以提高它们的性能。我们的工作表明，维基百科编辑者的编辑行为提供了比缺乏上下文来做出编辑会同意的判断的众包工作者生成的标签更好的标签。
意大利 COVID19 期间行动限制的影响原文标题： Effects of mobility restrictions during COVID19 in Italy
地址： http://arxiv.org/abs/2108.02268
作者： Alex Smolyak Giovanni Bonaccorsi Andrea Flori Fabio Pammolli Shlomo Havlin
摘要： 为了减少 COVID-19 全球大流行的传播和影响，各国政府已多次采用非药物干预措施 (NPI)。特别是锁定政策，即普遍的流动性限制，已被用来对抗第一波大流行。我们分析了在国家封锁之前、期间和之后反映意大利随时间推移的流动性水平的数据，以评估一些直接和间接影响。通过应用基于渗透和网络科学方法的方法，我们发现典型的网络特征虽然非常具有启发性，但并不能说明全部情况。特别是，锁定期间的意大利移动网络受到的破坏比节点和边级别的指标所显示的要严重得多。此外，尽管地理和经济不同，意大利的许多主要省份都以惊人的相似方式受到封锁的影响。根据我们的发现，我们提供了一种方法来估计无法获得的高分辨率经济维度，例如基于易于衡量的流动性信息的实时省级 GDP。
有向无环图的循环分析原文标题： Cycle Analysis of Directed Acyclic Graphs
地址： http://arxiv.org/abs/2108.02475
作者： Vaiva Vasiliauskaite Tim S. Evans Paul Expert
摘要： 在本文中，我们将有向网络分解为无向图及其关联的节点元数据，通过找到无向图的最小循环基并用方向信息增加其分量来表征有向网络中发现的循环结构。我们表明只有四类有向循环存在，并且可以通过源-汇节点对的组织和数量及其反链结构来完全区分它们。我们对有向无环图特别感兴趣，并介绍了一组使用有向无环图元数据信息来表征最小循环基础的指标。特别是，我们在数值上表明传递归约稳定了我们引入的度量所测量的最小循环基的属性，同时保留了有向无环图的关键属性。这使得有向无环图和它们所代表的系统的度量一致。我们测量了传递减少有向无环图的四个模型的最小循环基的特征，并表明引入的度量能够区分模型并对它们的生成机制敏感。
地理学作为建立在第三空间观之上的地球表面科学原文标题： Geography as a Science of the Earth’s Surface Founded on the Third View of Space
地址： http://arxiv.org/abs/2108.02493
作者： Bin Jiang
摘要： 第三种（或有机的）空间观指出，空间既不是无生命的，也不是中性的，而是一种可以多活或少活的有生命的结构，因此与前两种空间机械观有根本区别：牛顿绝对空间和莱布尼茨关系空间.生命结构被定义为物理和数学结构，或者简单地以比大子结构多得多的小子结构的反复出现的概念（或固有层次结构）为特征。这篇论文试图将一门新的地理学作为一门建立在第三种空间观之上的地球表面科学。新地理学不仅旨在更好地理解地理形式和过程，而且——也许更重要的是——使地理空间或地球表面变得有生命力或更有生命力。在介绍了地理学的两个基本定律：空间依赖性（或同质性）的托布勒定律和空间异质性的标度定律之后，我们认为这两个定律是生命结构的基本定律，有利于统计而不是精确，因为前者倾向于构建一个结构比后者更生活。在英国哲学家阿尔弗雷德·怀特黑德 (Alfred Whitehead 1861-1947) 首次提出的有机世界观下，我们通过一些工作实例展示了生命结构的概念，并阐明了生命结构与非生命结构的区别。为了使结构或空间更生动或更生动，我们引入了两个设计原则——差异化和适应性——使用两幅画和两个城市规划。新地理学是一门关于生命结构的科学，涉及范围广泛，从墙上装饰的最小尺度到整个地球表面的尺度。关键词：标度定律、托布勒定律、微分、适应、头尾断裂、自然街道、空间第三观
COVID-19 在美国的空间传播原文标题： Spatial propagation of COVID-19 across the United States
地址： http://arxiv.org/abs/2108.02516
作者： Nick James Max Menzies Howard Bondell
摘要： 本文介绍了一种使用度量几何进行时空数据分析的新方法，以研究 COVID-19 在美国的空间传播，并揭示地理分布变化最严重的时期。使用空间定义的测地线 Wasserstein 度量，我们分析了任何给定日期新病例计数的密度函数之间的差异，并结合了病例的地理分布。这种方法可以为分析人员监测流行病和其他事件的空间传播提供新的方法和见解，并使区域决策者能够提前保护他们的地方。
社会网络上意见形成的相变原文标题： Phase transition in opinion formation on social networks
地址： http://arxiv.org/abs/2108.02643
作者： Nadia Loy Matteo Raviola Andrea Tosin
摘要： 在本文中，我们提出了一种 Boltzmann 类型的社会网络意见形成动力学描述，它考虑了个体的一般连通性分布。我们考虑受 Sznajd 模型和相关简化启发的意见交换过程，但我们不假设个人在规则格子上进行交互。相反，我们统计地描述了社会网络的结构，假设给定个人的联系人数量决定了他们的意见到达并影响另一个人的意见的概率。从系统的动力学描述中，我们研究了平均意见的演变，由此我们找到了相变（即初始和渐近平均意见之间的符号变化）发生的精确分析条件。此外，我们表明，初始意见与个体连通性之间的非零相关性对于观察相变是必要的。最后，我们通过对社会网络上的随机意见交换过程进行蒙特卡罗模拟来验证我们的分析结果。
超复数系统在动态网络模型中的应用原文标题： Application of hypercomplex number system in the dynamic network model
地址： http://arxiv.org/abs/2108.02645
作者： Yuliia Boiiarinova Yakov Kalinovskiy Dmitriy Lande
摘要： 近年来，连接对应于节点的相互影响的网络研究方向有所发展。许多工作都致力于研究这种复杂的网络，但大多数情况下，它们与一种活动（影响）的传播有关。在最新技术的发展过程中，开发和研究了各种数学模型：阈值模型、独立级联模型、流行病分布模型、马尔可夫过程模型。本文建议使用超复数系统，它是一种数学工具，允许您对一些网络问题进行建模并在新的水平上解决它们，即考虑每个节点具有多个属性的复杂网络。在本文中，我们考虑边对应于节点的相互影响的网络。建议匹配每个节点中的属性数量和具有相同数量基本元素的超复数系统（HNS）的可测量性。每个HNS对应着Kelly表，对应着这些CSF的乘法规律。 CSF 的属性允许您构建从填充凯利表到填充较少的同构转换，这简化了计算。为了使用超复数系统对问题进行建模，我们提供了一个基于计算机代数 Maple 系统的超复计算专用软件包。所有这些都使得对具有多种效应的复杂系统进行建模变得容易。
一种通过时间网络中的因果路径计算节点可通信性的方法原文标题： A method to compute the communicability of nodes through causal paths in temporal networks
地址： http://arxiv.org/abs/2108.02664
作者： Agostino Funel
摘要： 我们提出了一种方法，旨在通过时间网络中的因果路径计算节点的可通信性（广播和接收）。该方法考虑了网络快照的邻接矩阵的按时间顺序排列的产品的所有可能组合，并通过阻尼过程有利于具有高通信效率的路径。我们将该方法应用于四个现实世界的面对面人类接触网络，并识别具有高可通信性的节点。通过使用易感-感染-恢复模型研究网络中流行病的传播，证明了该方法的准确性。我们表明，如果选择具有高广播的节点作为感染爆发的源头，那么如果感染源是低广播的节点，则流行会较早传播，而会延迟和抑制。如果时间箭头相反，接收节点可以被视为广播者。
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