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Arxiv网络科学论文摘要6篇(2019-01-16)

2019-10-08来源:财经导报
  • 层降级会触发多路网络中的结构突变;
  • BoostNet:社交机器人的自举检测,以及危地马拉的案例研究;
  • 用于测试网络结构假设的谱拒绝方法;
  • 大规模分享情绪:Vent数据集;
  • 使用量子硬件的符号图中的多社区检测;
  • 比特币闪电网络的拓扑分析;

层降级会触发多路网络中的结构突变

原文标题: Layer degradation triggers an abrupt structural transition in multiplex networks

地址: http://arxiv.org/abs/1901.04523

作者: Emanuele Cozzo, Guilherme Ferraz de Arruda, Francisco A. Rodrigues, Yamir Moreno

摘要: 从理论和实践的角度来看,网络稳健性是网络科学的核心要点。在本文中,我们表明层的退化,理解为链路权重的连续或离散丢失,触发了图代数连通性突然变化所揭示的结构转换。与传统的单层网络不同,多路复用网络分为两个阶段,一个阶段保护系统免受某些层中的链路故障的影响,另一个阶段中所有系统都检测到故障发生在一个单层中。我们还给出了层内链路重量的精确临界值,在该重叠处,连续层退化发生了转变,并且它与层之间耦合的值有关。这种关系使我们能够揭示在层下退化时观察到的转变与在层之间的耦合变化下观察到的转变之间的联系。

BoostNet:社交机器人的自举检测,以及危地马拉的案例研究

原文标题: BoostNet: Bootstrapping detection of socialbots, and a case study from Guatemala

地址: http://arxiv.org/abs/1901.04542

作者: E.I. Velazquez Richards, E. Gallagher, P. Suárez-Serrato

摘要: 我们提出了一种在给出最小输入的情况下重建社交机器人网络的方法。然后我们使用来自47,000个社会网络帐户的Botometer评分的核密度估计来查找自动帐户集群,发现超过5,000个社交机器人。这种统计和数据驱动的方法允许推断社会机器人检测的阈值,如我们在危地马拉提出的案例研究所示。

用于测试网络结构假设的谱拒绝方法

原文标题: Spectral rejection for testing hypotheses of structure in networks

地址: http://arxiv.org/abs/1901.04747

作者: Mark D. Humphries, Javier A. Caballero, Mat Evans, Silvia Maggi, Abhinav Singh

摘要: 在现实世界网络中发现结构需要合适的空模型来定义缺少有意义的结构。在这里,我们引入了一种用于在网络和节点级别测试结构假设的谱方法,通过使用生成模型来估计指定空模型下的特征值分布。在合成网络上,这种谱拒绝方法可以干净地检测随机和社区结构之间的转换,恢复社区的数量和成员资格,并消除噪声节点。在实际网络中,与传统的社区检测方法形成鲜明对比的是,谱抑制发现了很大一部分噪声节点或没有偏离零模型。在所有分析中,我们发现零模型的选择可以强烈地改变关于网络结构存在的结论。因此,我们的谱抑制方法是揭示现实世界网络中结构或缺乏结构的有前景的方法。

大规模分享情绪:Vent数据集

原文标题: Sharing emotions at scale: The Vent dataset

地址: http://arxiv.org/abs/1901.04856

作者: Nikolaos Lykousas, Costantinos Patsakis, Andreas Kaltenbrunner, Vicenç Gómez

摘要: 社交媒体的不断和越来越多的使用使得人类思想,观点和日常行动的表达能够以前所未有的规模公开。我们提供了Vent数据集,这是迄今为止最大的文本,情感和社交关系的注释数据集。它包含近百万用户及其社交关系的超过3300万个帖子。每个帖子都有相关的情感。有63种不同的情绪,以63种“情绪类别”组织,形成了两级影响分类。我们最初的统计分析描述了Vent平台中的全球活动模式,揭示了大异质性以及关于不同情绪使用的某些显著规律。我们专注于情绪的聚合使用,时间活动和用户的社会网络,并概述了基于用户活动推断情感网络的可能方法。我们还分析文本并描述Vent的情感景观,在情感类别和正/负效价方面找到与现有(小规模)注释语料库的协议。最后,我们讨论可以从这个独特的数据集中解决的可能的研究问题。

使用量子硬件的符号图中的多社区检测

原文标题: Multi-Community Detection in Signed Graphs Using Quantum Hardware

地址: http://arxiv.org/abs/1901.04873

作者: Ehsan Zahedinejad, Daniel Crawford, Clemens Adolphs, Jaspreet S. Oberoi

摘要: 签名图表是社会网络建模的主要工具。它们可以使用带符号的边来表示个体(即节点)之间的关系。在签名图中查找社区在许多领域都非常重要,例如,有针对性的广告。我们提出了一种算法来检测有符号图中的多个社区。我们的方法将多社区检测问题简化为二次二元无约束优化问题,并使用最先进的量子或经典优化器来找到每个个体对特定社区的最佳分配。

比特币闪电网络的拓扑分析

原文标题: Topological Analysis of Bitcoin’s Lightning Network

地址: http://arxiv.org/abs/1901.04972

作者: István András Seres, László Gulyás, Dániel A. Nagy, Péter Burcsi

摘要: 比特币的闪电网络(LN)是比特币的可扩展性解决方案,允许以可忽略的费用发行交易,并立即大规模结算。为了使用LN,需要将资金锁定在比特币区块链(第1层)上的支付渠道中,以便随后在LN(第2层)中使用。 LN由形成支付渠道网络的许多支付渠道组成。 LN的承诺是,相对较少的支付渠道已经使任何人能够在整个网络中高效,安全和私密地路由支付。在本文中,我们量化了LN的结构特性,并认为LN的当前拓扑特性可以得到改善,以提高LN的安全性,使其能够发挥其真正的潜力。

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