• 大学排名的纵向分析;

• 复杂网络中社区结构的一致性;

• 使用聚合关系数据一致地估计图统计量;

• 符号图Corona积及其在符号网络建模中的应用;

• SimBins——一种实时多路网络中链路预测的信息论方法;

• 有损电网和振荡器网络中的多稳态性;

• 动态影响力的网络社区;

• PubMed MeSH术语之间分层网络的时间演变;

• 具有图邻信息的模型选择;

• 行人动力学的广义无碰撞速度模型;

• 多问题意见模型中的意识动机偏见;

• 桁架分解的流和批处理算法;

• 近似单源个性化PageRank查询的有效算法;

• 贝叶斯嵌入（BEM）：通过集成知识图和行为特定网络来细化表示;

• 在广义的年龄结构空间博弈游戏中的合作;

• 基于中心性的复杂网络重要边的识别;

• 复杂网络稳定性增强的带宽分配与资源调整;

• 用于测量人类流动模式的时间稳定性的统计框架;

• 五十年的美国、英国、德国和荷兰音乐排行榜显示文化进程正在加速发展;

• 通过图分区实现有效的高效网络嵌入初始化;

• 数学模拟有中间宿主的新兴人畜共患病的溢出动力学;

• 注释的兴起与衰落：2000-2018年ACM CSCW论文长度变化;

• 社交媒体虚假新闻检测;

1. 大学排名的纵向分析

原文标题： 

A Longitudinal Analysis of University Rankings

地址：

http://arxiv.org/abs/1908.10632

作者： 

Friso Selten, Cameron Neylon, Chun-Kai Huang, Paul Groth

摘要： 本文对ARWU、QS全球大学排名进行了研究。通过对排名方法的描述，我们发现大学排名是稳定的，但这三个排名之间存在差异。此外，通过主成分分析和探索性因子分析，我们发现构建排名所用的变量主要衡量两个基本因素:大学声誉及其研究成果。通过将这些因素联系起来，并将各地区大学的总数与之进行对比，排名之间的差异就显而易见了。最后，我们阐述了如何从这些分析的结果可以看到，鉴于经常表达的批评排名过程。这表明，排名使用的变量可能没有捕捉到它们声称要度量的概念。这项研究为大学排名量化大学表现的模糊性提供了证据。

2. 复杂网络中社区结构的一致性

原文标题： 

Consistency of community structure in complex networks

地址：

http://arxiv.org/abs/1908.09867

作者： 

Maria A. Riolo, M. E. J. Newman

摘要： 网络中最广泛使用的社区检测技术，包括基于模块化，统计推断和信息论参数的方法，都通过优化测量网络分区质量的目标函数来工作。然而，有一个很好的例子可以证明，人们不应该只关注这种目标函数下的单一最优社区结构，而应该看高分结构的选择。如果这样做，人们通常会发现得到结构显出相当大的变化，并且这已被视为这些社区检测方法不可靠的证据，因为它们似乎没有给出一致答案。这里我们认为，经过仔细检查，发现的结构实际上是以某种方式保持一致的。具体来说，我们表明它们都可以从一组底层“构建块”组成，这些“构建块”通常是在同一社区中发现的网络节点组。不同的社区结构对应于块的不同排列，但块本身在很大程度上是不变的。因此，我们提出了一种信息论方法，用于发现特定网络中的构建块，并通过几个示例应用程序对其进行演示。我们的结论是，传统的社区检测并不是一些人所认为的失败，事实上它提供了对网络结构的大量洞察，尽管可能并不完全像以前想象的那样。

3. 使用聚合关系数据

一致地估计图统计量

原文标题： 

Consistently estimating graph statistics using Aggregated Relational Data

地址：

http://arxiv.org/abs/1908.09881

作者： 

Emily Breza, Arun G. Chandrasekhar, Tyler H. McCormick, Mengjie Pan

摘要： 聚合关系数据（称为ARD）通过询问具有特定特征的人与组之间的连接数来捕获关于社会网络的信息，而不是直接询问每对个体之间的连接。 Breza等人（即将出版）McCormick和Zheng （2015年）涉及ARD问题，通过询问包括“您知道多少具有特征X的人”这一形式的调查项目，得到完整图形的参数统计模型。在本文中，我们提出了从ARD数据中一致估计个体和图表级别统计数据的标准。

4. 符号图Corona积及其

在符号网络建模中的应用

原文标题： 

Corona product of signed graphs and its application to signed network modelling

地址： 

http://arxiv.org/abs/1908.10018

作者： 

Bibhas Adhikari, Amrik Singh, Sandeep Kumar Yadav

摘要： Frucht和Harary在1970年介绍了双图Corana概念。本文概括了它们对双图corona积的定义，并利用Beineke引入的标记图框架介绍了双符号图corona积。我们研究了符号图corona积的结构和谱特性。此外，我们通过迭代地考虑固定符号小图corona积来定义有符号corona图，并将小图称为相应corona图的种子图。因此有符号corona图可以用作大型增长符号网络的网络生成模型。我们研究corona图的结构属性，包括有符号链接的统计，所有类型的有符号三元组和度数分布。再次，我们还分析了由特殊结构种子图生成的带符号corona图的代数冲突。最后，我们表明适当选择种子图可以产生corona图，保留真实符号网络的属性。

5. SimBins——一种实时多路

网络中链路预测的信息论方法

原文标题：

SimBins — An Information-Theoretic Approach to Link Prediction in Real Multiplex Networks

地址： 

http://arxiv.org/abs/1908.10053

作者：

Seyed Hossein Jafari, Amir Mahdi Abdolhosseini-Qomi, Maseud Rahgozar, Masoud Asadpour, Naser Yazdani

摘要： 事实证明，网络科学在理解复杂系统方面非常成功。近年来，对由多种类型关系组成的系统研究，即多路网络，已经为这些系统的动态提供了更高分辨率的细节。链路预测从节点对之间的关联角度将网络置于显微镜下。尽管单层网络中的链路预测具有很长的历史，但是在多路网络中同类工作并不多。在本研究中讨论的问题是，多路网络中的跨层相关性如何用于增强对缺失链路的预测。结果表明，在广泛的现实世界多路网络中，从社会到生物和技术，一层连接概率与其他层相似性之间存在正相关关系。随后，设计了基于相似性的自动通用多路链路预测方法-SimBins，对于多路网络的任意层，通过信息理论技术使用来推导自层本身和附加辅助层的结构特征。应用于来自不同环境的各种数据集，SimBins在链路预测的准确性方面证明比大多数实验案例中的比较方法更强大且更优越。此外，讨论了SimBins对基本相似性度量计算量较小，使其成为一种适用于大规模多路网络的潜在快速方法。

6. 有损电网和振荡

器网络中的多稳态性

原文标题： 

Multistability in lossy power grids and oscillator networks

地址： 

http://arxiv.org/abs/1908.10054

作者： 

Chiara Balestra, Franz Kaiser, Debsankha Manik, Dirk Witthaut

摘要： 电网的稳定运行依赖于所有发电机和机器的精确同步状态。所有机器以固定的相位差以完全相同的频率旋转，从而在整个电网中产生稳定的功率流。对于给定网络是否存在这种稳定状态具有显著的实际重要性。失去稳定状态通常会导致停电直至完全停电。但是多个稳态的存在也是不可取的，因为它可能导致突然转换，循环流动并最终导致断电。稳态通常以数字方式计算，但这种方法仅对有限稳态的存在和（非）唯一性提供了有限的见解。分析结果仅适用于特殊网络配置，特别是对具有可忽略欧姆损耗的网络或没有任何环路的径向网络。在本文中，我们介绍了一种在存在欧姆损耗的情况下系统地构建实际功率负载流方程解的方法。我们明确地计算了基本网络的稳态，展示了导致多稳态的不同机制。我们的结果也适用于耦合振荡器模型，这些模型广泛用于理论物理和数学生物学。

7. 动态影响力的网络社区

原文标题：

Network Communities of Dynamical Influence

地址： 

http://arxiv.org/abs/1908.10129

作者： 

Ruaridh Clark, Giuliano Punzo, Malcolm Macdonald

摘要： 在对更大连接度的渴望推动下，网络系统现在以前所未有的水平渗透到我们的社会，并将以我们尚未理解的方式影响它。相比之下，大自然已经开发出高效且富有弹性的大规模网络，包括脑连接组和鸟群。这些自然系统依赖于关键要素的刺激，这些要素可以获得有效的交流途径，从而激发反应和共识。在本文中，我们探讨网络结构和动态影响之间的联系，以进一步了解这些有效的网络。我们的技术通过调查系统主要特征向量之间的关系，识别快速推动网络达成共识的关键顶点，以及在其动态影响下形成的社区。这些受到动态影响的社区能够从人类受试者的大脑连接体中清晰地识别影响，并提供对功能活动的洞察力。它们也被用来强调椋鸟群的有效性，其中增加输出度可能会产生反应较弱的群体，在观察捕食者位置上很差的鸟类最有影响力，因此策动了逃避策略。

8. PubMed MeSH术语

之间分层网络的时间演变

原文标题： 

Time evolution of the hierarchical networks between PubMed MeSH terms

地址： 

http://arxiv.org/abs/1908.10214

作者： 

Sámuel G. Balogh, Dániel Zagyva, Péter Pollner, Gergely Palla

摘要： 分层组织是出现在自然和社会中的许多复杂网络的普遍特征。一个有趣但研究较少的问题是分层网络如何随着时间推移而演变在这里，我们采用数据驱动的方法，检查国家生物技术信息中心（NCBI，美国国家医学图书馆的一部分）提供的医学主题标题（MeSH）之间网络的时间演变。 MeSH术语之间的网络被组织成16个不同的每年更新的层次结构，例如“解剖学”，“疾病”，“化学品和药物”等。这些层次结构的自然表示由有向无环图给出，指向链接组成从层次结构中较高的节点到较低级别的节点组成。由于每年更新，这些网络的结构不断演变：可以出现新的MeSH术语，可以删除过时的术语或者与其他术语合并，并且可以重新连接网络的现有部分。我们研究了时间演变的各种统计特性，特别关注链接的附着和分离机制，并找到一些特征适用于所有MeSH层次结构的特征。研究结果表明，多个不同拓扑和分层结构的非均匀偏好之间有趣的相互作用。

9. 具有图邻信息的模型选择

原文标题： 

Model Selection With Graphical Neighbour Information

地址： 

http://arxiv.org/abs/1908.10243

作者：

Robert O’Shea

摘要： 准确的模型选择是统计分析的基本要求。在图形建模的许多实际应用中，正确的模型结构识别是最终目标。标准模型验证程序（如信息论分数和交叉验证）在高维设置中表现出较差的性能。因此，为了高维高斯图模型选择，人们已经开发了诸如EBIC，StARS和RIC的专门方法。我们提出了一种新颖的模型评分标准，即图邻信息。该方法展示了高维模型选择的oracle性能，在我们的仿真中优于当前的最新技术水平。图邻信息标准具有有效的封闭形式和可计算性的额外优点，从而避免了对数据子样本的多个模型代价高昂的推论。我们提供与现有技术的分析比较的方法和基准理论模拟。

10. 行人动力学的

广义无碰撞速度模型

原文标题： 

Generalized collision-free velocity model for pedestrian dynamics

地址： 

http://arxiv.org/abs/1908.1 0304

作者： 

Qiancheng Xu, Mohcine Chraibi, Antoine Tordeux, Jun Zhang

摘要： 无碰撞速度模型是一种微观的行人模型，尽管简单，但在行人动力学中很好地再现几种自组织现象。该模型由两个部分组成：一个方向子模型，它结合了个人所需移动方向和邻居影响，来模仿在二维空间中导航过程，以及一个本质上无碰撞的速度子模型，它根据与邻居距离控制着主体速度。本文中我们通过引入墙壁的影响因子并将距离计算扩展到基于速度的椭圆，推广了无碰撞速度模型。此外，我们还对方向子模块进行了改进，在模拟中平滑行人的方向变化;由于圆形的对称性，在原始模型中看不到这个缺点。然后，所引入改进模型减轻了向后移动，特别是在瓶颈情况下得到更准确的行人分布。我们通过比较狭窄和宽阔走廊的基本图表，模拟行人形状的影响。此外，我们通过调查具有不同出口宽度的瓶颈流量来验证我们的生成方法。

11. 多问题意见模型

中的意识动机偏见

原文标题： 

Ideologically Motivated Biases in a Multiple Issues Opinion Model

地址：

http://arxiv.org/abs/1908.10450

作者：

Marcelo V. Maciel, André C. R. Martins

摘要： 据观察，通常人们对持有意见的内部一致性比合理预期总是高得多。我们研究在具有多个问题意见动态模型中，通过主体如何信任他们同伴改变意见而发现这种观察结果。将已有的贝叶斯开发持续意见的意见模型扩展到包括多个问题的连续意见模型。在原始模型中，主体往往不太信任与自己太不同的意见。我们研究了在自然形式中扩展模型的属性。我们还介绍了主体的信任可能不仅取决于某个具体问题，而且取决于对许多问题的平均意见。通过采用这种意识形态的观点，我们观察到个人意见的传播显著减少。

12. 桁架分解的流和批处理算法

原文标题： 

Streaming and Batch Algorithms for Truss Decomposition

地址： 

http://arxiv.org/abs/1908.10550

作者： Venkata Rohit Jakkula, George Karypis

摘要： 桁架分解是一种用于分析大型稀疏图的方法，以便更好地连续识别连通子图。由于在许多领域中底层图表随时间而变化，因此其相关桁架分解也需要更新。这项工作侧重于逐步更新现有桁架分解的问题，并做出以下三个重要贡献。首先，它提出了一种理论，可以确定添加新边时桁架分解如何改变。其次，它开发了一种有效的增量算法，该算法结合了各种优化，可在每次边缘添加后更新桁架分解。这些优化旨在减少算法探索的边数。第三，它将该算法扩展到批量更新（即在添加一组边之后需要更新桁架分解），这减少了需要执行的整体计算。我们评估此算法在实际数据集上的性能。相对于非增量算法，在具有1000万条边的图中插入边，我们的增量算法实现了超过250000倍的平均加速。此外，我们对批量更新的实验表明，我们的批处理算法始终比增量算法表现更好。

13. 近似单源个性化

PageRank查询的有效算法

原文标题： 

Efficient Algorithms for Approximate Single-Source Personalized PageRank Queries

地址： 

http://arxiv.org/abs/1908.10583

作者： 

Sibo Wang, Renchi Yang, Runhui Wang, Xiaokui Xiao, Zhewei Wei, Wenqing Lin, Yin Yang, Nan Tang

摘要： 给定图G，源节点 s 和目标节点 t ， 相对于s 的个性化PageRank（PPR）是从 s 开始的随机游走终止在 t 的概率。 PPR查询的一个重要变体是单源PPR（SSPPR），它枚举 G 中所有节点，并返回相对于给定源 s 具有最高PPR值的top- k 节点。一般而言，PPR和单源SSPPR在网络搜索和社会网络中具有尤其重要的应用，例如Twitter的Who-To-Follow推荐服务中。然而，已知在大图上PPR计算是昂贵的，并且不易索引。因此，先前解决方案要么使用不能保证结果质量的启发式算法，要么依赖于成本高昂的现代数据中心的强大计算能力。受此启发，我们提出了有效的无索引和基于索引的近似PPR处理算法，并严格保证结果质量。首先我们介绍FORA，这是一种近似的SSPPR解决方案，结合了两种现有方法Forward Push（快速但不保证质量）和Monte Carlo Random Walk（准确但缓慢）以简单但非凡的方式，产生很高的准确性和效率。此外，FORA包括一个简单有效的索引方案，以及一个有高修剪能力的top- k 选择模块。大量实验表明，所提出解决方案比其各自竞争对手更加有效。特别是在数十亿边的Twitter数据集中，FORA使用单个商品服务器在1秒内回答了前500个近似SSPPR查询。

原文标题： 

Bayes EMbedding (BEM): Refining Representation by Integrating Knowledge Graphs and Behavior-specific Networks

地址：

http://arxiv.org/abs/1908.10611

作者： 

Yuting Ye, Xuwu Wang, Jiangchao Yao, Kunyang Jia, Jingren Zhou, Yanghua Xiao, Hongxia Yang

摘要： 知识图和行为图的低维嵌入已被证明在从预测实体之间的未观察到的边到内容推荐等各种任务中功能非常强大。两种类型的图可以包含相同实体/节点的不同且互补的信息。然而，之前的工作集中于知识图嵌入或行为图嵌入，而很少有研究统一考虑两者。这里我们提出BEM一个贝叶斯框架，结合了来自知识图和行为图的信息。更具体地说，BEM从知识图中获取预先训练的嵌入，并通过贝叶斯生成模型将它们与来自行为图的预训练嵌入集成。 BEM能够从两侧细化嵌入，同时保留自己的拓扑结构。为了显示我们方法的优越性，我们对三个基准数据集进行了一系列实验：节点分类，链路预测，与Freebase相关两个小数据集的三元组分类，以及大规模电子商务数据集项目推荐。

15. 在广义的年龄结构

空间博弈游戏中的合作

原文标题： 

Cooperation in a generalized age-structured spatial game

地址： 

http://arxiv.org/abs/1908.10687

作者： 

Paulo Victor Santos Souza, Rafael Silva, Chris T. Bauch, Daniel Girardi

摘要： 在一群自私的个体中，合作行为的出现和流行对于进化博弈论来说仍然是一个谜，因为它与自然选择的中心思想直接冲突。因此，近年来加强了对如何促进合作的了解，即使合作与个人利益相冲突。我们研究了年龄结构进化空间博弈中合作的出现。在这款游戏中，玩家会随着时间的推移而变老，而他们在每轮游戏后收到的回报则取决于他们的年龄。我们发现，游戏结果受分配类型的强烈影响，这种分配类型根据每个玩家年龄来修改收益。结果表明，在一定条件下，合作伙伴不仅可以生存，而且可以控制种群。