arxiv 将要投的期刊，Arxiv网络科学论文摘要18篇

arxiv 将要投的期刊，Arxiv网络科学论文摘要18篇原文标题： Structured Macroeconomics: a self-deploying modeling and simulation approach摘要： 考虑离散时间线性分布平均动态，其中网络中的主体从公共基础参数（世界状态）的不相关和无偏噪声测量开始，并按照非贝叶斯规则迭代更新他们的估计。具体来说，让每个主体将她的估计更新为她自己的当前估计和网络中她的邻居的估计的凸组合。作为这种迭代平均的结果，每个智能体都获得了对世界状态的渐近估计，而这个个体估计的方差取决于智能体分配给自己和其他人的权重矩阵。我们研究了一个博弈论的多目标优化问题，每个智能体都试图在这种凸组合中选择她的自重，以最小化她对未知参数状态的渐近估计的方差。假设主体分配给网络中邻居的相对影响权重保持固定并形成不可约和非周期性的相对影响矩阵，我们描述了问题的帕累托前沿，以及由此产生的博弈中的纳什均衡集。原文标题：

• 半监督层次图分类;
• 通过近视自信适应达到最优分布式估计;
• 结构化宏观经济学：一种自我部署的建模和模拟方法;
• 通过拟合马尔可夫速度模型估计旅行时间的概率分布;
• 导致社会网络服务文档中情感识别差异的表达;
• 意见动态建模：异质人群的排名算法;
• 作为社会经济软物质系统动力学演化的全球人口增长;
• 衡量货币流通速度;
• 能源中心的 Power-to-X：支持扩大可再生燃料生产规模的运营和政策;
• 移民模式、友谊网络和侨民：Facebook 的社会联系指数预测俄罗斯入侵乌克兰在欧盟引发的移民流动的潜力;
• 经典和量子随机游走以识别犯罪网络中的领导者;
• 发现网络中的块结构;
• 具有全局场的协同演化动力学;
• 最频繁的 N-k 线路中断发生在可以改进应急选择的模体中;
• 我们可以再次开始共享出行吗？大流行后的拼车市场;
• 极端天气事件中普遍尺度的出现;
• 避免大过滤器：人类生存重要因素的模拟;
• 稀疏网络密集子图上非回溯中心性的定位;

半监督层次图分类

原文标题： Semi-Supervised Hierarchical Graph Classification

地址： http://arxiv.org/abs/2206.05416

作者： Jia Li Yongfeng Huang Heng Chang Yu Rong

摘要： 节点分类和图分类是两个图学习问题，分别预测节点的类标签和图的类标签。图的节点通常代表现实世界的实体，例如社会网络中的用户，或文档引用网络中的文档。在这项工作中，我们考虑了一个更具挑战性但实际有用的设置，其中节点本身就是一个图实例。这导致了分层图的观点，这种观点出现在许多领域，如社会网络、生物网络和文档集合。我们研究了层次图中的节点分类问题，其中“节点”是一个图实例。由于标签通常是有限的，我们设计了一种名为 SEAL-CI 的新型半监督解决方案。 SEAL-CI 采用迭代框架，轮流更新两个模块，一个在图实例级别工作，另一个在分层图级别。为了加强层次图不同层次之间的一致性，我们提出了层次图互信息（HGMI），并进一步提出了一种在理论上保证计算HGMI的方法。我们证明了这种分层图建模和所提出的 SEAL-CI 方法在文本和社会网络数据上的有效性。

通过近视自信适应达到最优分布式估计

原文标题： Reaching optimal distributed estimation through myopic self-confidence adaptation

地址： http://arxiv.org/abs/2207.01384

作者： Giacomo Como Fabio Fagnani Anton V. Proskurnikov

摘要： 考虑离散时间线性分布平均动态，其中网络中的主体从公共基础参数（世界状态）的不相关和无偏噪声测量开始，并按照非贝叶斯规则迭代更新他们的估计。具体来说，让每个主体将她的估计更新为她自己的当前估计和网络中她的邻居的估计的凸组合。作为这种迭代平均的结果，每个智能体都获得了对世界状态的渐近估计，而这个个体估计的方差取决于智能体分配给自己和其他人的权重矩阵。我们研究了一个博弈论的多目标优化问题，每个智能体都试图在这种凸组合中选择她的自重，以最小化她对未知参数状态的渐近估计的方差。假设主体分配给网络中邻居的相对影响权重保持固定并形成不可约和非周期性的相对影响矩阵，我们描述了问题的帕累托前沿，以及由此产生的博弈中的纳什均衡集。

结构化宏观经济学：一种自我部署的建模和模拟方法

原文标题： Structured Macroeconomics: a self-deploying modeling and simulation approach

地址： http://arxiv.org/abs/2208.13254

作者： Martin Jaraiz

摘要： 预测和解释经济危机是宏观经济建模工具的两个理想特征。根据政策制定者的说法，一个至少可以帮助解释危机中经济发生了什么的工具对于设计使经济摆脱危机的战略非常有用。为了帮助可视化和理解真实宏观经济系统的内部机制和运作，本文提出了一个基于主体的宏观经济建模框架，该框架可以读取社会会计矩阵 (SAM) 并构建经济系统（劳动力、充当公司的活动部门） 、中央银行、政府、外部部门……），其结构和活动与快照时的经济结构和活动相似。由于它基于对新需求的供给响应，该方法的一个有价值的特征是新兴宏观经济系统能够适应随后的变化，包括其从具有简单行为规则的初始模型到具有越来越复杂的行为和结构的模型的动态演变.

通过拟合马尔可夫速度模型估计旅行时间的概率分布

原文标题： Estimating Probability Distributions of Travel Times by Fitting a Markovian Velocity Model

地址： http://arxiv.org/abs/2208.13704

作者： Nikki Levering Marko Boon Michel Mandjes

摘要： 为了改进单个驾驶员的路线决策和交通运营商设计的管理策略，需要对旅行时间分布进行可靠估计。由于由经常性模式（例如高峰时间）和非经常性事件（例如交通事故）引起的拥堵导致高速公路旅行时间可能出现严重延迟，因此我们专注于能够结合这两种影响的框架。为此，我们建议使用马尔可夫速度模型 (MVM)，该模型基于跟踪影响高速公路网络中车辆速度的随机和（半）可预测事件的环境背景过程。我们展示了如何操作这种灵活的数据驱动模型，以获得在已知日期和时间出发的车辆通过给定路径的行程时间分布。具体来说，我们详细介绍了如何构建后台进程并设置对应于该进程不同状态的速度级别。首先，为了包含非经常性事件，我们研究事件数据以描述事件的随机持续时间和事件间的时间。它们都取决于一天中的时间，但我们确定了它们可以被认为与时间无关的时期。其次，为了估计事件和事件间状态下的速度模式，研究了每个识别周期的环路检测器数据。在使用荷兰高速公路网络的道路网络检测器数据的数值示例中，我们获得了在不同交通状况下出现的行程时间分布估计，并说明了与传统行程时间预测方法相比的优势。

导致社会网络服务文档中情感识别差异的表达

原文标题： Expressions Causing Differences in Emotion Recognition in Social Networking Service Documents

地址： http://arxiv.org/abs/2208.14244

作者： Tsubasa Nakagawa Shunsuke Kitada Hitoshi Iyatomi

摘要： 通常很难从在线交换的文本中正确推断出作者的情绪，并且作者和读者之间的识别差异可能会产生问题。在本文中，我们提出了一个新的框架，用于检测在作者和读者之间产生情感识别差异的句子，并检测导致这种差异的表达类型。所提出的框架包括来自基于转换器 (BERT) 的检测器的双向编码器表示，该检测器检测导致情感识别差异的句子，以及获取此类句子中典型出现的表达的分析。检测器基于日本 SNS 文档数据集，其中包含由社会网络服务 (SNS) 文档的作者和三个读者注释的情感标签，检测到 AUC = 0.772 的“隐藏愤怒句子”；这些句子引起了对愤怒的识别差异。由于 SNS 文档中包含许多意义极难解释的句子，因此通过分析该检测器检测到的句子，我们获得了几个在隐怒句子中具有特征性的表达。检测到的句子和表情没有明确表达愤怒，很难推断作者的愤怒，但如果指出隐含的愤怒，就可以猜测作者为什么生气。投入实际使用，这个框架很可能有能力缓解基于误解的问题。

意见动态建模：异质人群的排名算法

原文标题： Modeling Opinion Dynamics: Ranking Algorithms on Heterogeneous Populations

地址： http://arxiv.org/abs/2209.01382

作者： Ivan V. Kozitsin

摘要： 影响过程的异质性是社会系统的一个重要特征：我们如何看待社会影响以及我们如何影响他人，很大程度上受到我们的意见和非意见属性的影响。后者包括人口、文化和结构（我们如何嵌入社会网络）特征。此外，影响过程的结果还可能取决于相互作用的个体在特征方面的相似程度。本文解决了这个问题，并详细阐述了一种基于主体的模型，该模型对个人特征（意见和非意见特征）敏感。该模型通过模仿现实世界在线社会网络中广泛采用的排名算法的排名算法得到强化。对于得到的模型，我详细阐述了一个平均场近似，它通过常微分方程的自治系统在宏观层面描述模型的行为。对该系统的特性进行了深入研究。

作为社会经济软物质系统动力学演化的全球人口增长

原文标题： Global Population Growth as Socio-Economic Soft Matter System Dynamics Evolution

地址： http://arxiv.org/abs/2209.01407

作者： Agata Angelika Rzoska Aleksandra Drozd-Rzoska

摘要： 该报告将全球人口的动态视为社会经济软物质系统的独特案例。这一类别是针对以中尺度组件为主的复杂系统引入的，由于局部自组织的固有趋势而出现。该假设通过使用软物质科学中开发的普遍尺度模式研究人口增长演变得到验证。它得到了创新的基于导数和扭曲敏感分析的支持，显示了从 10 000 B 到 ca 的扩展马尔萨斯型趋势。 1200 年。随后，显示了幂指数人口增长模式的明确证据，在 1970 年附近出现了独特的交叉。今年之后，与早期趋势相比，人口增长系统地放缓。人口增长面临全球粮食需求演变，全球粮食需求发生变化并呈指数模式。网络和创新的兴起被认为是导致从马尔萨斯型指数行为转变为动力指数行为的驱动力。对创新专利数量的分析支持了这一点。作者介绍了基于导数和失真敏感的分析，用于描述动态数据的幂指数函数的最佳实现。

衡量货币流通速度

原文标题： Measuring the Velocity of Money

地址： http://arxiv.org/abs/2209.01512

作者： Carolina E.S. Mattsson Allison Luedtke Frank W. Takes

摘要： 货币流通速度是通货膨胀的重要驱动因素，通常以整个经济体的平均值来衡量。虽然很容易从宏观经济总量中计算出来，但这些措施忽略了支付系统之间、跨地区和支出模式固有的可能相关的异质性。本文提出了一种新的测量方法，该方法利用大规模的微观交易数据和现代计算技术来测量个人消费者层面的货币转移速度，从而实现子群体之间的比较。值得注意的是，我们对转账速度的定义扩展到了支付系统，即使总余额波动，用户也可以自由存取款。这是现实世界支付系统的一个共同特征，以前的方法没有考虑到这一点。我们使用新可用的数据集来估计肯尼亚数字社区货币 Sarafu 的转移速度，该数据集描述了一段时间内的个人交易，其中包括 COVID-19 大流行。我们的分析揭示了支出模式的分布、时间和地理异质性。 Sarafu 的一些单位持续几分钟，其他单位持续几个月。随着 COVID-19 大流行的蔓延，以及响应已知的行政操作，该系统的总余额和平均传输速度发生了巨大变化。此外，农村和城市地区之间的交易节奏差异很大，特别是城市社区的资金流动速度更快。成功的宏观经济政策需要理解个人如何体验经济以及这些体验何时出现分歧。本文描述的数据驱动方法提高了我们对宏观经济指标异质性的理解，并代表了衡量经济监测的进步。

能源中心的 Power-to-X：支持扩大可再生燃料生产规模的运营和政策

原文标题： Power-to-X in Energy Hubs: Operations and Policies Supporting the Scale-Up of Renewable Fuel Production

地址： http://arxiv.org/abs/2209.01784

作者： Ioannis Kountouris Lissy Langer Rasmus Bramstoft Marie Münster Dogan Keles

摘要： Power-to-X (P2X) 需要迅速扩大规模，以提供难以脱碳的工业和重型运输部门所需的燃料。直到最近，欧盟委员会才提出了对 renewable 燃料的要求。 P2X 能源中心可在能源基础设施、生产设施和存储选项之间实现高效协同。在本研究中，我们通过利用 P2X 的灵活性（包括氢气、甲醇和氨合成器）探索能源中心的最佳运营，并分析潜在的收入流，例如日前和辅助服务市场。我们提出了 EnerHub2X，这是一个混合整数线性程序，可以根据当前市场价格最大化枢纽的利润，同时考虑 P2X 的技术限制，例如单位承诺和非线性效率。我们对一个具有代表性的丹麦能源中心进行建模，发现在没有价格激励的情况下，它主要生产液态氢并销售可再生电力。只有在传统燃料价格的基础上增加约 50%（0.16 欧元/公斤）的价格溢价，才能生产出足够数量的可再生氨和甲醇。为了有效利用生产，必须仔细调整现场可再生产能和 P2X。我们表明，可再生能源购买协议可以提供灵活性，同时遵守欧盟委员会制定的规则。

移民模式、友谊网络和侨民：Facebook 的社会联系指数预测俄罗斯入侵乌克兰在欧盟引发的移民流动的潜力

原文标题： Migration patterns friendship networks and the diaspora: the potential of Facebook’s Social Connectedness Index to anticipate migration flows induced by Russia’s invasion of Ukraine in the European Union

地址： http://arxiv.org/abs/2209.01833

作者： Umberto Minora Martina Belmonte Claudio Bosco Drew Johnston Eugenia Giraudy Stefano Iacus Francesco Sermi

摘要： 乌克兰的冲突正在欧洲和世界范围内造成大规模流离失所。根据联合国难民署的估计，截至 2022 年 9 月 5 日，已有超过 700 万人逃离该国。在这种情况下，预测这些人的迁移地点非常重要，这样国家到地方当局才能更好地应对与他们的接待和一体化。这项工作展示了来自社交媒体的创新数据如何为冲突引发的移民流动提供有用的见解。特别是，我们探索了 Facebook 的社会联系指数 (SCI) 在乌克兰战争背景下预测移民流动的潜力，基于之前的研究结果，即侨民网络的存在是主要的移民驱动因素之一。为此，我们首先评估了乌克兰侨民与登记为临时保护或类似国家计划的乌克兰难民人数之间的关系，作为移民流入欧盟的主体。我们发现两者之间存在非常强的相关性（Pearson 的 r=0.93，p<0.0001），这表明侨民正在吸引逃离战争的人们，他们往往会接触到他们的同胞，特别是在那些乌克兰移民是最近才出现的现象。其次，我们将 Facebook 的社交联系指数与可用的欧洲区域级侨民官方数据进行比较。我们的结果表明，该指数与其他现成的协变量一起，是地区范围内乌克兰侨民的有力预测指标。最后，我们讨论了 Facebook 的 SCI 为那些可能缺少或过时的国家提供有关人类侨民的及时和空间详细信息的潜力，并补充官方统计数据以在冲突期间快速响应政策。

经典和量子随机游走以识别犯罪网络中的领导者

原文标题： Classical and Quantum Random Walks to Identify Leaders in Criminal Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2209.02005

作者： Annamaria Ficara Giacomo Fiumara Pasquale De Meo Salvatore Catanese

摘要： 随机游走模拟物体的随机性，是计算机科学、生物学和物理学等各个领域的关键工具。量子力学中经典随机游走的对应部分是量子游走。与经典算法相比，量子游走算法提供了指数级的加速。经典和量子随机游走可应用于社会网络分析，可用于定义单层和多层网络上节点占用的特定中心性度量。在本文中，我们将这些新的中心性措施应用于三个真实的犯罪网络，这些犯罪网络源自名为 Montagna 的反黑手党行动，以及源自它们的多层网络。我们的目标是（i）识别我们犯罪网络中的领导者，（ii）研究这些中心性和程度之间的依赖性，（iii）将真实多层犯罪网络的结果与复制其的合成多层网络的结果进行比较结构体。

发现网络中的块结构

原文标题： Discovering Block Structure in Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2209.02111

作者： Rudy Arthur

摘要： 定义了模块化的泛化，称为块模块化。这是一个质量函数，它根据特定的块模式评估标签分配。因此，与标准模块化或其变体不同，可以比较任意网络结构并确定最佳块矩阵。描述了一些用于优化块模块化的简单算法，并将其应用于具有种植结构的网络。在许多情况下，种植结构被恢复。分析了不存在的情况，发现强度相关解释了种植结构，因此在配置模型下，发现的模式比种植的模式更“令人惊讶”。使用这种新方法分析了一些经过充分研究的网络（Southern Women 和 Zachary 的空手道俱乐部），发现该方法可以自动解构网络，以非常有用的方式创建其关键特征的摘要。

具有全局场的协同演化动力学

原文标题： Coevolutionary Dynamics with Global Fields

地址： http://arxiv.org/abs/2209.02155

作者： Mario G. Cosenza José L. Herrera-Diestra

摘要： 我们研究了外部和自主全局交互场对具有基于简单模仿规则的意见形成动态的社交主体自适应网络的影响。我们研究了全局场之间的竞争和系统参数空间上的自适应重连。该模型代表了一个受全球大众媒体影响的适应性社会，例如有向舆论影响或内生文化趋势的反馈。我们表明，在这两种情况下，全球大众媒体都有助于达成共识，并防止由共同演化动力学引起的社会网络分裂。我们在动态系统和意见形成动态的背景下讨论了这些结果。

最频繁的 N-k 线路中断发生在可以改进应急选择的模体中

原文标题： The most frequent N-k line outages occur in motifs that can improve contingency selection

地址： http://arxiv.org/abs/2209.02192

作者： Kai Zhou Ian Dobson Zhaoyu Wang

摘要： 一起发生的多条线路中断显示了输电网络中的各种空间模式。其中一些空间模式形成了网络应急模式，我们将其定义为比从网络中随机选择的多次中断更频繁地发生的多次中断的模式。我们表明，从这些常见的意外事件中选择 N-k 意外事件占了多次启动线路中断的大部分可能性。使用两个传输系统的历史中断数据证明了这一结果。它使 N-k 应急列表在考虑可能的多次启动中断方面比详尽列表或随机选择更有效。从主题构造的 N-k 应急列表可以改进级联中断模拟中的风险估计，并有助于确认公用事业应急选择。

我们可以再次开始共享出行吗？大流行后的拼车市场

原文标题： Can we start sharing our rides again? The postpandemic ride-pooling market

地址： http://arxiv.org/abs/2209.02229

作者： Olha Shulika Rafał Kucharski

摘要： 在大流行之前，拼车是城市交通中一种很有前途的新兴模式。随着越来越多的服务提供商和越来越多的旅行者（需要确保拼车效率和可持续性），它开始达到临界质量。但是，COVID 大流行对拼车造成了破坏。许多服务被取消，一些运营商需要改变他们的商业模式，旅行者开始避开这些服务。在大流行后时期，我们需要理解拼车的未来：拼车系统是否可以恢复并继续成为未来出行的相关部分。在这里，我们基于对三个组成部分的分析，对大流行后拼车市场进行概述：a) 文献综述，b) 经验拼车可用性调查和 c) 旅行者行为研究。我们得出的结论是，拼车业务模式的核心要素并未受到大流行的影响。对于所有相关方来说，它仍然是一个有前途的选择，具有对旅行者、司机、TNC 平台和政策制定者具有吸引力的巨大潜力。大流行导致的旅行行为变化似乎不会持久，我们的病毒意识不再是关键问题，我们分享和降低票价的意愿似乎再次高涨。然而，拼车是否会获得另一个增长机会仍然是未知数。拼车初创公司的推出数量是前所未有的，但财务前景尚不清楚。

极端天气事件中普遍尺度的出现

原文标题： Emergence of universal scaling in weather extreme events

地址： http://arxiv.org/abs/2209.02292

作者： Qing Yao Jingfang Fan Jun Meng Valerio Lucarini Henrik Jeldtoft Jensen Kim Christensen Xiaosong Chen

摘要： 在过去几年中，由于人为气候变化，极端天气事件的频率和幅度显著增加。然而，全球统计特征和潜在的物理机制仍未完全理解。在这里，我们采用基于统计物理学和概率论的方法来研究极端天气事件的性质，特别是日常气温差异的统计数据。这些统计测量表明，极端事件的幅度分布满足通用 Gumbel 分布，而这些极端事件的等待时间由通用 Gamma 函数控制。进一步的有限尺寸效应分析表明稳健的尺度行为。我们还揭示了记录事件之间的对数等待时间的累积分布遵循 Exponential 分布，并且该气候系统的演变是有向的，其中潜在的动态与张力的减速释放有关。通用比例定律非常稳定，不受全球变暖的影响。与直觉相反，与记录动力学的预期不同，我们发现极端温度变化的地震数量不会随着时间的推移而衰减，而是与大规模气候极端事件相关的偏差。我们的理论框架为普遍性、规模化和气候系统之间的联系提供了一个全新的视角。这些发现揭示了天气变化的性质，并可以指导我们更好地预测极端事件。

避免大过滤器：人类生存重要因素的模拟

原文标题： Avoiding the Great Filter: A Simulation of Important Factors for Human Survival

地址： http://arxiv.org/abs/2209.02396

作者： Jonathan H. Jiang Ruoxin Huang Prithwis Das Fuyang Feng Philip E. Rosen Chenyu Zuo Rocky Gao Kristen A. Fahy Leopold Van Ijzendoorn

摘要： 人类避免灭绝的道路是一项艰巨且不可避免的挑战，事实证明很难解决，部分原因是缺乏围绕这一概念的数据和证据。我们的目标是通过解决对人类最危险的威胁来解决这种混乱，希望为解决这个问题提供一个方向。我们使用概率模式观察了核战争、气候变化、小行星撞击、人工智能和流行病的影响，就其对人类生存时间的破坏程度而言，这些是最有害的灾难。我们将预测平均生存年数的起点视为当前日历年。核战争，当从人为的正态分布中取样时，会导致从现在开始到未来 60 年的平均人类生存时间，然后是一场文明终结的灾难。虽然气候变化导致人类平均生存时间为 193 年，但基于小行星撞击的模拟结果平均为 1754 年。由于可以在遥远的将来考虑小行星撞击的风险，因此可以得出结论，核战争、气候变化和流行病是目前对人类最突出的威胁。此外，人工智能优于人类的危险，虽然在其意义上是抽象的，但却是一个需要仔细研究的因素，也可能产生广泛的影响，阻碍人类向更先进的文明迈进。

稀疏网络密集子图上非回溯中心性的定位

原文标题： Localization of nonbacktracking centrality on dense subgraphs of sparse networks

地址： http://arxiv.org/abs/2209.02594

作者： G. Timár S. N. Dorogovtsev J. F. F. Mendes

摘要： 非回溯矩阵和相关的非回溯中心性 (NBC) 在网络上的渗透型过程模型中起着至关重要的作用，例如非复发性流行病。在这里，我们研究了 NBC 在包含任意有限子图的无限稀疏网络中的定位。假设封闭网络的局部树状，并且从有限子图发出的分支不会在有限距离处相交，我们证明复合网络的非回溯矩阵的最大特征值等于两个最大特征值中的最大值：有限子图和封闭网络的。在局部状态下，我们推导出有限子图中节点和网络中其他节点的平均 NBC 的显式表达式。在封闭网络不相关的情况下，我们获得了简单、精确的公式。我们发现平均 NBC 在有限子图周围呈指数衰减，其速率与封闭网络的结构无关，这与邻接矩阵的主特征向量的定位相反。数值模拟证实，我们的结果即使在中等大小的、有环的、真实世界的网络中也能提供很好的近似值。

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