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- 使用Kappa指数和F-Score代替归一化互信息评估社区结构;
- 使用维基百科网络的约化Google矩阵评估世界画家的互动和影响;
带有三元闭合的共演化非线性投票模型
原文标题： Coevolving nonlinear voter model with triadic closure
地址： http://arxiv.org/abs/1807.01089
作者： Tomasz Raducha, Byungjoon Min, Maxi San Miguel
摘要： 我们研究了一个非线性共同演化投票模型，其中包含三元闭合局部重连。我们发现在稳态下具有不同拓扑性质和构型的三个阶段：用单一组分吸收共有相，吸收具有相反共识状态的两个组分的碎片相，以及具有许多孤立节点的动态活动破碎相。这个破碎的阶段，对于具有全局重连的共同演化模型而言不存在，其寿命随着系统大小呈指数级增长。我们根据最大聚类的大小，聚类的数量和磁化来表征这些阶段之间的转换。我们的分析提供了一种可能的解决方案，可以在自适应网络中重现孤立的部分，并在社会系统中广泛观
使用Kappa指数和F-Score代替归一化互信息评估社区结构
原文标题： Evaluation of Community Structures using Kappa Index and F-Score instead of Normalized Mutual Information
地址： http://arxiv.org/abs/1807.01130
作者： Xin Liu, Hui-Min Cheng, Zhong-Yuan Zhang
摘要： 社区结构对于理解网络拓扑以及网络如何运行至关重要。但是，如何评估检测到的社区结构的质量仍然具有挑战性，仍未解决。最广泛使用的度量标准化互信息（NMI）被证明具有有限的尺寸效应，其改进形式的rNMI具有反向有限尺寸效应。因此提出了cNMI，既没有有限的尺寸效应也没有反向有限尺寸效应。然而，在本文中，我们表明cNMI违反了所谓的比例假设。此外，NMI类型指标存在忽视小社区重要性的问题。最后，它们不能用于评估单个感兴趣的社区。在本文中，我们通过整数线性规划将计算的社区标签映射到地面真实标签，然后使用Kappa指数和F-score来评估检测到的社区结构。实验结果证明了我们的方法的合理性。
社会网络中可扩展的错误信息预防
原文标题： Scalable Misinformation Prevention in Social Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1807.01162
作者： Michael Simpson, Venkatesh Srinivasan, Alex Thomo
摘要： 在这项工作中，我们考虑通过社会网络传播错误信息并研究其预防问题。在这个问题中，“坏”活动开始从网络中的一组种子节点传播，我们使用限制（或“好”）活动的概念来抵消错误信息的影响。然后，目标是确定需要被说服采用限制性活动的k用户的子集，以便最小化在两个传播过程结束时采用“坏”活动的人数。这项工作提出了\ emph {RPS}（反向预防采样），这是一种为错误信息预防问题提供可扩展解决方案的算法。我们的理论分析显示\ emph {RPS}以O（（k+l）（n+m）（ frac11− gamma） logn/ epsilon
2
） 预期时间运行并返回一个（1 - 1 / e - \ epsilon）−近似解，至少 1 - n ^ { - l} 概率（其中 \ gamma 是一个典型的小网络参数）。 emphRPS的时间复杂度大大提高了以前最着名的算法运行时间 \ Omega（m n k \ cdot POLY（\ epsilon ^ { - 1}））$。我们通过实验评估大型数据集上的\ emph {RPS}，并表明它在运行时间方面优于最先进的解决方案几个数量级。这表明，在提供强有力的理论保证的同时，可以使错误信息预防变得切实可行。
链路持久性和多层网络中的条件距离
原文标题： Link persistence and conditional distances in multiplex networks
地址： http://arxiv.org/abs/1807.01190
作者： Fragkiskos Papadopoulos, Kaj-Kolja Kleineberg
摘要： 最近在解开真实多路复用的隐藏几何组织方面取得的进展揭示了不同网络层中双曲线节点坐标之间的显著相关性，这促进了跨层链路预测和相互导航等应用。但几何相关性是否足以解释实际系统层之间的拓扑关系？在这里，我们提供这个问题的否定答案。我们表明，实际系统中的连接倾向于从一层到另一层，而不管它们的双曲线距离。这表明，除了纯粹的几何方面，一层中的显式链接形成过程影响其他层的拓扑。基于这一发现，我们对最近开发的几何复用模型进行了简单的修改以解释这种效应，并表明扩展模型可以再现在实际系统中观察到的行为。我们还发现链路持久性在所有考虑的多路复用中都很重要，并且可以解释它们的层的高边重叠，这不能仅通过坐标相关性来解释。此外，通过考虑链路持久性和双曲线距离相关性，我们可以改进跨层链路预测。这些研究结果指导了多重嵌入方法的发展，表明这些方法应该考虑跨层的坐标相关性和链接持久性。
动态网络上的意见形成：识别党派回声室出现的条件
原文标题： Opinion formation on dynamic networks: identifying conditions for the emergence of partisan echo chambers
地址： http://arxiv.org/abs/1807.01252
作者： Tucker Evans, Feng Fu
摘要： 现代政治互动的特点是强烈的党派关系以及对党派内部信息共享和协议缺乏兴趣。目前尚不清楚这种党派回声室如何产生以及它们如何与意见形成共同发展。在这里，我们通过共同演化博弈的镜头探索这些结构的出现。在我们的模型中，个人的收益是由他们的意见的大小，他们与社会邻居的一致程度以及与社会关系的好处共同决定的。每个人都可以同时调整他们的意见以及他们社交关系的权重。我们提出并验证了党派回声室出现的条件，描述了从具有共识的凝聚力社区到具有分裂意见的分裂网络的过渡。此外，我们将模型应用于美国众议院几十年的投票记录，以了解近年来潜在的心理和社会因素对增加党派关系的影响。我们的工作有助于阐明今天的分裂是如何形成的，以及如何在各种政治和社会问题上实现凝聚力和团结。
使用维基百科网络的约化Google矩阵评估世界画家的互动和影响
原文标题： Interactions and influence of world painters from the reduced Google matrix of Wikipedia networks
地址： http://arxiv.org/abs/1807.01255
作者： Samer El Zant, Katia Jaffrès-Runser, Klaus M. Frahm, Dima L. Shepelyansky
摘要： 本研究的重点是从维基百科的网络结构中提取绘画艺术史知识。因此，我们构建了网页的理论网络，代表了7个维基百科语言版本的文章的超链接结构。分析这7个网络，使用谷歌矩阵理论提取每个版本中最有影响力的画家。使用PageRank算法测量超过3000名画家的网页的重要性。最有影响力的画家入伍，并通过减少的谷歌矩阵分析研究他们的联系。简化的Google Matrix是一种功能强大的方法，可以捕获所选节点子集之间的直接和隐藏交互，同时考虑到这些节点之间通过大型全局网络的剩余部分之间的间接链接。该方法起源于核和介观物理的散射理论和量子混沌领域。从这项研究中，我们表明可以从缩小的Google矩阵的组件中提取有关这些画家之间关系的有意义的信息。例如，我们的分析将属于同一绘画运动的画家聚集在一起，并展示不同运动的画家之间的有意义的联系。我们还使用维基百科的画家和国家之间的链接敏感性来确定画家对世界各国的影响。缩小的Google矩阵方法允许获得维基百科语言版本的各种文化观点的平衡视图。选定的7个维基百科版本中拥有最多顶级画家的世界国家被发现是意大利，法国，俄罗斯。我们认为这种方法可以提供有关艺术的有意义的信息，并且它可以成为人类知识和文化的广泛网络分析的一部分。
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