七星体育:Arxiv网络科学论文26篇摘要(2020年8月12日)

日期:2021-04-22 02:02:01 | 人气: 46322

本文摘要:新冠肺炎人气期间中国社交媒体新浪微博关注动态:小毛球:图形采样Python库;网络情境感知的有向拉普拉斯中心性;网络可控性分层攻击框架:隐蔽网络分析综合网络生成器:档案收集的全面性:构建综合共享文化遗产的基于现代AI的方法;DREAM:社会推荐的动态关系认知模型;利用网络嵌入改善网络对齐;委内瑞拉天文学研究的衰落:临时社会网络的生成方法:通过机构-引用网络权衡机构和论文的影响力;作者影响力:评估、预测、挑战;定量科学成功:概述;非互连无线中继网络中以人为中心的通信研究:科技文章推荐:使用具有作者关系和历史偏好的合作;由思考有个性特征的社交的聚会出席者推荐;PIS:社交网络的多维路由协议:流行病的形态:利用功效数据分析来描述新冠肺炎的特征;建立更现实的引用模型:研究团队规模的关键作用;从众包数字路由的支持来分配流量;通过经过验证的多智能体模拟测试平台,可以在纽约某个时间对人群分割的拥挤定价策略进行评估;社会距离信念与人类流动性:来自推特的证据:新冠肺炎流行下大都市规模基于主题的非药物干预研究模拟器;计算新冠肺炎成本:迈尔斯等评论:图绘制算法图灵测试:自然灾害对消费者行为的影响:2017年秘鲁厄尔尼诺案例;新冠肺炎流行期间中国社交媒体新浪微博上的关注动态原文标题:新冠肺炎大流行期间中国社交媒体新浪微博上的关注动态地址:http://arxiv.org/abs/2008.04418作者:崔颢,亚诺斯克泰兹摘要:新冠肺炎最早发现于中国湖北省,它将对未来的生活产生严重影响。

新冠肺炎人气期间中国社交媒体新浪微博关注动态:小毛球:图形采样Python库;网络情境感知的有向拉普拉斯中心性;网络可控性分层攻击框架:隐蔽网络分析综合网络生成器:档案收集的全面性:构建综合共享文化遗产的基于现代AI的方法;DREAM:社会推荐的动态关系认知模型;利用网络嵌入改善网络对齐;委内瑞拉天文学研究的衰落:临时社会网络的生成方法:通过机构-引用网络权衡机构和论文的影响力;作者影响力:评估、预测、挑战;定量科学成功:概述;非互连无线中继网络中以人为中心的通信研究:科技文章推荐:使用具有作者关系和历史偏好的合作;由思考有个性特征的社交的聚会出席者推荐;PIS:社交网络的多维路由协议:流行病的形态:利用功效数据分析来描述新冠肺炎的特征;建立更现实的引用模型:研究团队规模的关键作用;从众包数字路由的支持来分配流量;通过经过验证的多智能体模拟测试平台,可以在纽约某个时间对人群分割的拥挤定价策略进行评估;社会距离信念与人类流动性:来自推特的证据:新冠肺炎流行下大都市规模基于主题的非药物干预研究模拟器;计算新冠肺炎成本:迈尔斯等评论:图绘制算法图灵测试:自然灾害对消费者行为的影响:2017年秘鲁厄尔尼诺案例;新冠肺炎流行期间中国社交媒体新浪微博上的关注动态原文标题:新冠肺炎大流行期间中国社交媒体新浪微博上的关注动态地址:http://arxiv.org/abs/2008.04418作者:崔颢,亚诺斯克泰兹摘要:新冠肺炎最早发现于中国湖北省,它将对未来的生活产生严重影响。从2019年12月16日到2020年4月17日,我们观察了疫情对中国最大的微博网站新浪微博的影响。我们关注的是实时热门搜索列表(HSL),它提供了新浪微博搜索量的证据,并搜索了50个最受欢迎的主题标签。

我们展示了疫情期间的特定事件、措施和增长如何影响新标签的出现和HSL的排名。到2020年1月20日,当疾病在人类中传播时,大量与新冠肺炎相关的标签开始出现在HSL上。然后很快就达到了一种情况,COVID相关标签的存在占了HSL的30-70%,但是内容一直在变化。

我们分析了主题标签在观察期间是如何变化的,并得出结论,这三个时期是由2月12日和3月12日划分的。在周期1中,我们看到主题是高度相关的,并且主题标签是聚集的;第二阶段,相关性减弱,没有聚类模型;第三阶段我们看到了集群的潜力,但是没有第一阶段那么强。为了量化HSL的动态,我们测量了列表中主题标签的寿命和给定等级的多样性。我们的检查结果显示,自新冠肺炎疫情在中国爆发以来,人们的关注已经多元化。

由于与新冠肺炎相关的标签,排名前15的HSL排名多样性较高,爆发后不久关注度急剧下降,下降时间较长。小球:图形采样Python库原标题:皮毛小球:a图形采样Python库地址:http://arxiv.org/abs/2006.04311作者:Benedek Rozemberzki,Oliver Kiss,Rik Sarkar摘要:图形采样是数据挖掘中的重要任务。

在本文中,我们描述了Python的小球库,它包含了20多种图形采样算法。我们的目标是使大量专业人员、研究人员和学生能够在简化的框架内使用基于节点、边缘和探索的网络采样技术。我们在构建这个框架的时候,重点是一个一致的应用法语公共接口,设计方便,输入数据要求一般,算法基线设置合理。

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在这里,我们通过解释性代码片段详细概述了框架的这些设计基础。通过评估社交网络和网络图的各种全球统计数据,我们展示了该库的实际可用性。

实验表明,Fur的Little Fur可以大大加快节点和整图的嵌入技术,略微降低蒸馏特征的预测值。网络态势感知的定向拉普拉斯中心性原文标题:网络态势感知的定向拉普拉斯中心性地址:http://arxiv.org/abs/2008.04357作者:辛南阿克苏伊、艾米莉珀文、斯蒂芬扬摘要:网络运行淹没在各种海量多源数据中。为了充分了解当前的操作,识别恶意事件和行为者,分析师必须检查人类运动和良性自动化过程的合作所产生的数据。

虽然有许多监控和报警系统,但它们通常使用基于特征的检测方法。我们首先介绍一种基于谱图理论的通用方法,在没有先验特征的情况下发现模式和异常。基于拉普拉斯矩阵对极点偏差的导数,推导并提出了一种新的图论中心性包含。尽管我们的有向拉普拉斯中心性可以应用于任何图,我们研究它在识别网络流数据中的重要互联网协议地址的有效性。

使用真实和合成的网络流量数据,我们进行了频繁的实验来测试我们的措施对两种类型的注入攻击的敏感性。网络可控性的分层攻击框架Hierarchical Attacks to Network Controllability地址: http://arxiv.org/abs/2008.04414作者: Yang Lou, Lin Wang, Guanrong Chen摘要: 网络可控制性的鲁棒性反映了网络动态系统可以保持其针对破坏性攻击的可控制性的能力。本文从恶意攻击的角度研究了网络的可控性。

提出了一种使用边或节点删除攻击的分级攻击框架。目的网络中的边(或节点)按条理结构分类,具有差别的攻击优先级。

关键边(或节点)的种别具有最高的优先级,可以选择举行攻击。在九个合成网络和九个现实网络上的大量实验讲明,所提出的分级攻击计谋对破坏网络的可控性是有效的。从掩护的角度来看,这项研究讲明关键边和节点应该对攻击者隐藏。这一发现有助于更好地相识网络的可控性并更好地设计结实的网络。

用于隐蔽网络分析的综合网络生成器原文标题: A Synthetic Network Generator for Covert Network Analytics地址: http://arxiv.org/abs/2008.04445作者: Amr Elsisy, Aamir Mandviwalla, Boleslaw Szymanski, Thomas Sharkey摘要: 我们研究社会网络,并专注于隐蔽(也称为隐藏)网络,例如恐怖分子或犯罪网络。他们的结构,会员资格和运动都是非法的。因此,有关隐蔽网络的数据通常不完整且部门不正确,这使得此类网络的结构和运动具有挑战性。

由于执法原因,研究人员无法获得有关运动秘密网络的真实数据。为相识决这些挑战,我们在这里先容了一种用于合成网络的网络生成器,该生成器在统计上类似于真实网络,可是没有有关其成员的小我私家信息。

生成器使用有关真实或想象中的秘密组织网络的统计数据。它生成网络组随机块模型的随机实例,但保留此网络组织结构。这种匿名网络的直接用途是在其上训练用于寻找隐蔽网络的结构和动力学的研究和分析工具。

由于这些合成网络的边和社区集差别,因此它们可以用作网络分析的新泉源。首先,它们提供了有关原始网络数据的替代解释。这些替代解释的概率漫衍实现了新的网络分析。分析人员可以找到频繁泛起的社区结构,因此可以在滋扰下保持稳定。

他们还可以分析稳定性如何随扰动强度而变化。对于隐蔽网络,分析人员可以量化统计上预期的拦截效果。这种分析适用于数据不完整或部门不正确的所有庞大网络。

档案馆藏的全面性:一种现代的基于AI的方法来建设全面的共享文化遗产原文标题: Comprehensiveness of Archives: A Modern AI-enabled Approach to Build Comprehensive Shared Cultural Heritage地址: http://arxiv.org/abs/2008.04541作者: Abhishek Gupta (1 and 2), Nikitasha Kapoor (3) ((1) Montreal AI Ethics Institute, (2) Microsoft, and (3) Pure & Applied Group)摘要: 档案馆在社会建设和进步中发挥着至关重要的作用。人类对档案馆很是信任,并依靠它们来制定公共政策并维护语言,文化,自我认同,看法和价值。可是,在记载和档案的分类和可发现性所接纳的当前历程中,仍然存在某些声音和看法难以捉摸。在本文中,我们探讨了集中化,正当法式存档系统对边化社区的影响。

有充实的证据证明,在追求全面性,公正性和公正性的同时,需要举行渐进的设计和技术创新。在改善档案实践以及当今整个社会的生长和繁荣方面,有意和全面是我们最大的时机。在我们今天生活的技术和信息时代的支持下,可以实现有目的性和全面性。

我们在本文中提出了重新开放,质疑和/或有目的地包罗其他声音的档案历程。我们提供了一些边化社区的例子,这些社区继续向导“社区档案”运动,努力恢复和掩护其文化特性,知识,看法和未来。

总之,我们提供了设计和AI主导的技术思量,值得我们进一步研究,以弥合系统差距和建设可靠的归档流程。DREAM:用于社交推荐的动态关系感知模型原文标题: DREAM: A Dynamic Relational-Aware Model for Social Recommendation地址: http://arxiv.org/abs/2008.04579作者: Liqiang Song, Ye Bi, Mengqiu Yao, Zhenyu Wu, Jianming Wang, Jing Xiao摘要: 社交联系在提高推荐系统(RS)的绩效中起着至关重要的作用。

可是,将社会信息整合到RS中具有挑战性。大多数现有模型通常在给定的会话中思量社会影响力,而忽略了用户偏好和他们的朋侪影响力都在不停生长。

而且,在现实世界中,社会关系是稀疏的。对动态影响举行建模并减轻数据稀疏性很是重要。在本文中,我们为社交推荐提出了一个称为动态关系感知模型(DREAM)的统一框架,该框架试图对用户的动态兴趣及其朋侪的时间影响举行建模。

详细来说,我们设计时间信息编码模块,因为在每个会话中都市更新用户表现。更新的用户表现被传送到关系GAT模块,随后影响社会网络上的操作。在每个环节中,为相识决社交关系的稀疏性,我们使用基于手套的方法来与虚拟朋侪完成社会网络。

然后,我们在完整的社会网络上使用Relational-GAT模块来更新用户表现。在公共数据集上举行的广泛实验中,DREAM显着优于最新解决方案。使用网络嵌入来改善网络对齐原文标题: Using Network Embeddings for Improving Network Alignment地址: http://arxiv.org/abs/2008.04581作者: Pietro Hiram Guzzi摘要: 网络(或图)对齐算法旨在展现图之间的结构相似性。

特别地,当地网络对齐算法(LNA)查找两个或多个网络之间的相似当地区域。此类算法通常基于一组用于增长门路的种子节点。险些所有的LNA算法都基于上下文信息使用一组极点作为种子节点(例如,一组在生物网络对齐方面与生物学相关的极点),这可能会导致偏差或数据循环性问题。

最近,我们证明晰在选择种子节点中使用拓扑信息可以提高比对的质量。我们使用了基于全局对齐算法的一些通用方法来描画节点之间的拓扑相似性。

并行地,已经证明,使用网络嵌入方法(或表现学习)可以比其他方法更好地描画节点之间的结构相似性。因此,我们建议使用网络嵌入来相识节点之间的结构相似性,并使用此类相似性来革新LNA,从而扩展了我们先前的算法。我们界说了LNA的框架。

委内瑞拉天文研究的衰落原文标题: The decline of astronomical research in Venezuela地址: http://arxiv.org/abs/2008.04595作者: Nestor Sanchez (VIU, Spain)摘要: 在已往的15年中,委内瑞拉科学家揭晓的与天文学有关的论文数量一直在淘汰,这主要是由于移民的缘故。如果不接纳迅速的纠正措施,委内瑞拉的天文学可能会消失。暂时社会网络生成方法原文标题: An ad-hoc social network generation approach地址: http://arxiv.org/abs/2008.04618作者: Maurice Tchoupé Tchendji, Martin Xavier Tchembé, Armelle Linda Maténé Kakeu摘要: 社会网络的使用仍然仅限于基于基础结构的网络,例如Internet。可是,在许多情况下(集会,展览会等),可能需要实施并快速部署用于流传信息的即席应用法式:我们称这种类型的应用法式为即席社会网络。

这些应用法式必须是漫衍式的,可部署在移动单元上,等等。因此,它们不行制止地具有与暂时移动网络固有的相同的特性,并使其成为部署的理想选择。在本文中,通过使用生成式编程领域的技术,我们提出了一种方法来发生情况,以凭据特定领域的语言从其规范生成此类应用法式。

通过应用这种方法,我们开发了SMGenerator,这是一个为Android设备生成移动即席社会网络应用法式的情况。此外,通过使用SMGenerator,我们轻松生成了ConfInfo应用法式:这是一个特殊的社会网络应用法式,用于将信息流传给具有科学体现形式的到场者。通过机构-引文网络权衡机构和论文的影响力原文标题: Measure the Impact of Institution and Paper via Institution-citation Network地址: http://arxiv.org/abs/2008.04647作者: Xiaomei Bai, Fuli Zhang, Jin Ni, Lei Shi, Ivan Lee摘要: 本文研究基于异构机构引用网络的机构和论文随时间的影响。

引入了一种新的模型IPRank来同时丈量机构和纸张的影响。该模型使用异构结构测度方法展现了制度和论文的影响,反映了引文,制度和结构测度的影响。为了评估性能,该模型首先基于美国物理学会(APS)数据集构建了一个异构的机构引用网络。

随后,使用PageRank量化机构和论文的影响。最后,合并同一机构的影响,并盘算机构和论文的排名。实验效果讲明,IPRank模型可以更好地识别主办诺贝尔奖获得者的大学,讲明所提出的技术很好地反映了有影响力的研究。

作者影响力:评估、预测和挑战原文标题: Author Impact: Evaluations, Predictions, and Challenges地址: http://arxiv.org/abs/2008.04648作者: Fuli Zhang, Xiaomei Bai, Ivan Lee摘要: 作者影响评估和预测在确定奖励,资金和提升中起关键作用。在本文中,我们首先先容作者影响力评估和预测的配景。

然后,我们回首了作者影响评估的最新希望,包罗数据收集,数据预处置惩罚,数据分析,特征选择,算法设计和算法评估。第三,我们对作者影响预测模型和常见评估指标举行了深入的文献综述。

最后,我们研究了具有代表性的研究问题,包罗作者影响膨胀,统一评估尺度,学术乐成基因,识别热条纹的起源以及高阶学术网络分析。本文应有助于研究人员在作者影响评估和预测方面获得更广泛的相识,并提供未来的研究偏向。

量化科学乐成:概述原文标题: Quantifying Success in Science: An Overview地址: http://arxiv.org/abs/2008.04649作者: Xiaomei Bai, Hanxiao Pan, Jie Hou, Teng Guo, Ivan Lee, Feng Xia摘要: 量化科学乐成对指导资金分配,招聘决议和奖励起着关键作用。最近,在量化科学乐成方面已经取得了很大的进步。缺乏详细的分析和总结仍然是一个实际问题。

文献报道了影响学术影响力的因素以及旨在克服这一关键弱点的评估方法和指标。我们专注于对学术影响力评估指标的当前生长举行分类和审查,包罗论文影响力,学者影响力和期刊影响力。

此外,我们总结了现有评估方法和指标的问题,观察未解决的问题和挑战,并提供了可能的解决方案,包罗协作影响的模式,统一的评估尺度,隐式乐成因素挖掘,动态的学术网络嵌入和学术影响通胀。本文应资助研究人员更广泛地相识量化科学乐成的方法,并确定一些潜在的研究偏向。

非互助无线中继网络中以人为中心的通信研究原文标题: A Survey on Human-centric Communications in Non-cooperative Wireless Relay Networks地址: http://arxiv.org/abs/2008.04651作者: Behrouz Jedari, Feng Xia, Zhaolong Ning摘要: 无线中继网络(WRN)中的数据传输性能(例如容错网络和设备到设备通信)在很大水平上依赖于移动节点(即用户及其携带的设备)的协作。可是,由于种种原因,例如资源限制或社会偏好,自私的节点可能会拒绝将数据转发给其他人或与他人共享资源。同时,行为异常的节点可以提倡差别类型的内部攻击(例如,黑洞和与信任相关的攻击),以破坏网络的正常运行。

最近提出了许多机制,以在自私和恶意节点(称为非互助WRN)的存在下在WRN中建设宁静有效的通信。在本文中,我们对非互助式WRN中以人为中心的通信挑战息争决方案举行了深入的观察,重点是:(1)非互助式WRN的概述以及种种类型的节点自私和恶意节点的先容。行为;(2)节点自私和恶意行为对数据转发和分发性能的影响分析;(3)自私和恶意节点检测和防御系统;以及(4)激励机制。

最后,我们讨论了几个未解决的问题和未来的研究挑战。科学文章推荐:使用配合作者关系和历史偏好原文标题: Scientific Article Recommendation: Exploiting Common Author Relations and Historical Preferences地址: http://arxiv.org/abs/2008.04652作者: Feng Xia, Haifeng Liu, Ivan Lee, Longbing Cao摘要: 在即将到来的大学术数据时代,科学文章推荐系统对于研究人员在检索感兴趣的科学文章方面起着越来越重要的作用。现有的大多数研究都为所有目的研究人员设计了统一的方法,因此,无论他们处于哪种情况,都使用相同的算法为所有研究人员提供建议。可是,差别的研究人员可能有自己的特点,因此可能会有相应的方法得出效果。

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在更好的建议。在本文中,我们提出了一种新颖的推荐方法,该方法联合了文章之间(即,具有相同作者的两篇文章)之间配合作者关系的信息。我们方法的基本原理是研究人员经常搜索同一作者揭晓的文章。

由于并非所有研究人员都具有基于作者的搜索模式,因此,我们提出了两个功效,这些功效是基于有关具有常见作者关系且频繁泛起的作者的成对文章的信息来确定的,以推荐目的研究人员。我们对真实数据集举行的大量实验讲明,所界说的特征可以有效地确定相关目的研究人员,而且与基准方法相比,该方法可以为相关研究人员提供更准确的建议。

具有个性特征的思量社交的集会到场者推荐原文标题: Socially-Aware Conference Participant Recommendation with Personality Traits地址: http://arxiv.org/abs/2008.04653作者: Feng Xia, Nana Yaw Asabere, Haifeng Liu, Zhen Chen, Wei Wang摘要: 由于在智能集会上举行学术互助的重要性,种种研究人员已使用推荐系统为到场者生成有效的推荐。最近的研究讲明,用户的个性特征可以用作有效建议的创新实体。可是,涉及智能集会到场者个性的主观感知很是少见,没有引起足够的重视。

受用户的个性和社会特征的启发,我们提出了一种算法,称为“到场者的社交和个性意识推荐”(SPARP)。我们的推荐方法联合了到场者之间相似的人际关系和人格特质的盘算效果。

SPARP对智能集会中到场者的个性和社会特征档案举行建模。通过组合以上推荐实体,SPARP随后会相互推荐到场者以举行有效的协作。我们使用相关的数据集评估SPARP。

实验效果证明,SPARP是可靠的,而且优于其他最新方法。PIS:用于社会网络的多维路由协议原文标题: PIS: A Multi-dimensional Routing Protocol for Socially-aware Networking地址: http://arxiv.org/abs/2008.04654作者: Feng Xia, Li Liu, Behrouz Jedari, Sajal K. Das摘要: 具有社交意识的网络是由具有社交关系和特征的移动用户组成的间歇性毗连网络的新兴规范。

在这种情况下,人类是移动设备的主要载体。因此,可以使用它们的联系,社交功效和行为来改善数据转发协议的性能。在本文中,我们首先探讨了三种社交功效,即身体靠近度,用户兴趣和社交关系对用户日常事情的影响。

然后,我们提出了一种多维路由协议,称为Proximity-Interest-Social(PIS)协议,其中将三个差别的社交维度集成到统一的距离函数中,以便选择最佳的中间数据载体。PIS协议使用时隙治理机制来发现用户在一天中差别时间段的运动相似性。我们使用SIGCOMM09和INFOCOM06数据集将PIS的性能与盛行病,PROPHET和SimBet路由协议举行了比力。实验效果讲明,PIS的数据传输率最高,通信开销较低,其性能优于其他基准路由协议。

盛行病的形状:使用功效数据分析来表征意大利的COVID-19原文标题: The shapes of an epidemic: using Functional Data Analysis to characterize COVID-19 in Italy地址: http://arxiv.org/abs/2008.04700作者: Tobia Boschi, Jacopo Di Iorio, Lorenzo Testa, Marzia A. Cremona, Francesca Chiaromonte摘要: 我们观察了20个意大利地域的COVID-19死亡率模式,以及它们与流动性,阳性率以及社会人口统计学,基础设施和情况协变量的关系。只管从公共泉源获得的数据的准确性和分辨率受到限制,但我们使用功效数据分析技术使用曲线和形状中的信息来确定重要的趋势。

这些形貌了两种截然差别的盛行病。在伦巴第大区和北部受灾最严重的地域泛起了一个“指数”型,在该国其他地域(包罗威尼托)泛起了一个温和的,“平坦的”状态(包罗威尼托),那里的病例与伦巴第大区同时泛起,但已举行了努力试验早点。

我们发现,在控制相关协变量时,流动性和阳性也可以预测COVID-19的死亡率。在后者中,低级保健似乎可以减轻死亡率,而在医院,学校和事情场所的接触会加重死亡率。如果应用到更富厚的数据中,我们形貌的技术可以描画其他信号,而且可能描画更清晰的信号。建设更现实的引文模型:研究团队规模的关键作用原文标题: Towards a more realistic citation model: The key role of research team sizes地址: http://arxiv.org/abs/2008.04711作者: Staša Milojević摘要: 我们提出了一个新的引文模型,该模型建设在现有模型的基础上,这些模型显式或隐式包罗“直接”和“间接”(从另一篇论文的参考文献中相识被引论文的存在)。

我们的模型偏离了直接引用概率统一的通常的,不现实的假设,在这种假设中,最初的引用差异纯粹是随机发生的。相反,我们证明晰一种两种机制的模型,其中直接引用的概率与论文的作者人数(团队规模)成正比,能够很好地再现天文学领域揭晓的文章的履历引用漫衍,在差别的时间点。

我们模型的解释是,当更多的人熟悉某些事情并偏爱大型团队的论文时,其固有的引文能力以及论文的初始可见性将获得增强。虽然内在引用能力不能仅取决于团队规模,但我们的模型讲明它必须在一定水平上与之相关,并以类似的方式漫衍,即具有幂律尾部。

因此,我们的团队规模模型定性地解释了论文的引文数量与作者数量之间的相关性。从众包数字路由选择支持中分散出流量原文标题: Traffic flow splitting from crowdsourced digital route choice support地址: http://arxiv.org/abs/2008.04730作者: David-Maximilian Storch, Malte Schröder, Marc Timme摘要: 数字技术从基础上改变了人们的出行方式。路由选择尤其受到交通数据可用性,数据源毗连性增加以及对盘算资源的廉价会见的极大影响。数字路由技术有望为小我私家提供更有效的路由选择,并淘汰都会拥堵。

可是,尚不清楚这种技术的广泛接纳实际上如何改变庞大街道网络上的团体交通流动态。在这里,我们针对数字门路选择支持下的都会通勤动态回覆这个问题。

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在拥堵博弈的种别基础上,我们研究了通勤行为的演变,因为一部门人口依赖但也有助于众包交通信息。其余人口会凭据小我私家履历来选择门路。我们展示了数字门路选择支持如何导致通勤者流沿着差别门路进入技术和非技术用户的分散。

这种团体行为可能会加剧系统效率低下,从而导致拥堵加剧。这些效果突出了门路选择决议支持协议的算法设计领域中的新研究偏向,以资助在日益都会化和数字化的历程中应对拥堵,排放和其他系统效率低下的问题。经由验证的多主体模拟测试台,可以定时段在纽约市评估人群细分的拥堵订价计谋原文标题: A validated multi-agent simulation test bed to evaluate congestion pricing policies on population segments by time-of-day in New York City地址: http://arxiv.org/abs/2008.04762作者: Brian Yueshuai He, Jinkai Zhou, Ziyi Ma, Ding Wang, Di Sha, Mina Lee, Joseph Y. J. Chow, Kaan Ozbay摘要: 由于门路上的回潮,游客运动方式的重新摆设以及转向影响交通拥堵水平的其他方式,对新兴交通技术和政策的需求的评估可能会在一天中的差别时段发生变化。静态旅行需求模型无法很好地描画这些影响。

例如,纽约市的交通拥堵订价将影响游客的出发时间和方式选择,以及其他决议。我们校准并验证了纽约市第一个开放源代码的多主体法式仿真模型,称为MATSim-NYC,以支持机构评估拥堵订价等政策。基于仿真的虚拟测试台上载有800万+合成的2016年人口,该人口在先前的研究中举行了校准,以适应搭车服务和自行车共享。公路网已凭据INRIX速度数据和沿东河流口的一条筛线的年均年流量举行了校准,导致高速公路的平均速度差异为7.2%,动脉的平均速度差异为17.1%,导致与东部的平均差异为+ 1.8%河的视线。

针对公交站点的验证显示,与视察到的计数相比有8%的差异,对于选定的门路链接计数而言,中位数的差异为29%。该模型用于评估区域计划协会提出的交通拥堵订价计划,并提出比他们的陈诉(59K)少得多的搭车出行(127K)。订价政策将对在曼哈顿内旅行的人口部门与在曼哈顿外旅行的人口部门发生差别的影响:淘汰拥堵的利益使前者比后者受益多约50%,这对重新分配拥挤订价收入有影响。

这些效果和开源工具将资助纽约市的决议者,并支持新兴交通技术和政策的出行需求建模中对多主体仿真的需求。社会距离信念和人类流动性:来自Twitter的证据原文标题: Social Distancing Beliefs and Human Mobility: Evidence from Twitter地址: http://arxiv.org/abs/2008.04826作者: Simon Porcher, Thomas Renault摘要: 我们构建了一个新颖的数据库,其中包罗与Twitter上发送的COVID-19大盛行相关的数十万个带有地理标志的消息。

我们在州一级建立逐日社交疏散指数,以通太过析包罗诸如“待在家”,“保持宁静”,“戴口罩”,“洗手”之类的关键字的推文数量来描画社交疏离信念和“社会隔离”。我们发现,在t-1天,社交距离的Twitter指数增加与t天的移动性下降相关。

我们还发现,国家秩序,COVID病例数的增加,降水量和温度都有助于淘汰人类的出行。共和党州也不太可能实行社会隔离。

在社会网络上分享的信念既可以展现小我私家的行为,又可以影响他人的行为。我们的发现讲明,政策制定者可以联合使用地理标志的Twitter数据和移动性数据,以更好地明白小我私家自愿的社会疏离行为。在COVID-19盛行情况下用于非药物干预研究的的基于都会尺度主体的模拟器原文标题: City-Scale Agent-Based Simulators for the Study of Non-Pharmaceutical Interventions in the Context of the COVID-19 Epidemic地址: http://arxiv.org/abs/2008.04849作者: Shubhada Agrawal, Siddharth Bhandari, Anirban Bhattacharjee, Anand Deo, Narendra M. Dixit, Prahladh Harsha, Sandeep Juneja, Poonam Kesarwani, Aditya Krishna Swamy, Preetam Patil, Nihesh Rathod, Ramprasad Saptharishi, Sharad Shriram, Piyush Srivastava, Rajesh Sundaresan, Nidhin Koshy Vaidhiyan, Sarath Yasodharan摘要: 我们强调了都会规模的基于主体的模拟器在研究种种非药物干预措施以应对不停生长的大盛行中的有用性。我们在COVID-19大盛行的配景下开展研究,并通过在班加罗尔和孟买这两个多数市的几个探索性案例研究来证明模拟器的功效。

在我们迈向数字康健的任何都会治理工具包中,此类工具都变得司空见惯。盘算COVID-19的成本:对Miles等人的评论原文标题: Counting the costs of COVID-19: a critique of Miles et al地址: http://arxiv.org/abs/2008.04850作者: Adrian Kent (Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge)摘要: 迈尔斯等。

[1]最近劈面对COVID-19的封锁政策的成本和收益举行了分析,重点是英国的案例。他们认为,3月至6月的英国封锁比挽救生命所带来的价格更大,如果对于质量调整生命年(QALY),使用NICE阈值 pounds 30000对后者举行评估。

展望未来,他们认为,从6月中旬开始锁定13周的成本,将大大凌驾任何可行的QALY成本盘算所带来的收益,纵然在锁定下降的情况下导致第二次熏染波造成7000多个熏染浪潮的情况下到9月中旬一周死亡。我在这里指出了两个关键问题,它们肯定会严重影响他们的预计,并对他们的结论发生怀疑。首先,他们在13周后任意中断了盘算,而在此期间竣事时没有花费盛行状态。

也就是说,他们认为我们应该在9月中旬每周13例死亡和每周7500例死亡以及相应的熏染率之间保持冷漠。除非有人假设(a)将不再有疫苗而且在治疗或非医疗干预方面没有未来的改善,(b)COVID-19将不行制止地继续繁殖直至到达牛群免疫,否则这似乎是没有原理的。纵然在这些假设下,它也是很是可疑的。其次,他们忽略了COVID-19幸存者的重病,恒久生活质量降低和预期寿命降低的价格。

这些是不确定的,但显然是不行忽略的,而且有可能与丧生成底细比甚至更大。图绘制算法的图灵测试原文标题: The Turing Test for Graph Drawing Algorithms地址: http://arxiv.org/abs/2008.04869作者: Helen C. Purchase, Daniel Archambault, Stephen Kobourov, Martin Nöllenburg, Sergey Pupyrev, Hsiang-Yun Wu摘要: 用于绘制图的算法是否通过了图灵测试?也就是说,它们的输出是否与人类绘制的图没有区别?我们通过以人为中心的实验解决了这个问题,该实验着重于“小”图,这种尺寸的巨细对于某些人来说选择手动绘制图是合理的。总的来说,我们发现可以将手绘结构与由图绘制算法生成的结构区离开,只管对于强制导向或多维尺度算法绘制的图并非总是如此,这使得这些图灵测试乐成的良好选择。我们讲明,通常来说,手绘图的质量要比自动生成的图高,只管此效果随图的巨细和算法而变化。

自然灾害对消费者行为的影响:秘鲁2017年厄尔尼诺现象的案例原文标题: Impact of natural disasters on consumer behavior: case of the 2017 El Nino phenomenon in Peru地址: http://arxiv.org/abs/2008.04887作者: Hugo Alatrista-Salas, Vincent Gauthier, Miguel Nunez-del-Prado, Monique Becker摘要: 厄尔尼诺现象是极端天气事件,其特征是赤道东太平洋的地表水异常升温。这种现象的特征是暴雨和洪水对受影响地域的经济运动发生负面影响。相识此现象如何影响差别粒度级别上的消费行为对于建议将情况尺度化的计谋至关重要。

为此,我们对涉及信用卡和借记卡的银行生意业务相关数据举行了多尺度分析。我们的发现可以归纳综合为两个主要效果:粗粒度分析展现了特定区域内El Ni 〜no现象的存在和恢复时间,而细粒度分析讲明了小我私家购置模式和商家的变化气候事件的相关性。效果还讲明,由于随着时间的推移建设的经济结构,社会乐成地抵御了自然灾害。

在这项研究中,我们提出了一种新方法,可能有助于更好地表征未来的极端事件。声明:Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有,机械翻译后由本人举行校正整理,未经同意请勿随意转载。本系列在民众号“网络科学研究速递”(netsci)和小我私家博客举行同步更新。


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