网络推广论文（Arxiv网络科学论文摘要17篇）

从代表性子图学习大规模网络嵌入;用于高效图学习的对比自适应传播图神经网络;多阶段公共产品博弈中背叛者的战术配合;平衡霍奇拉普拉斯算子优化单纯复形上的共识动态;重新考虑推文：在推文创建过程中进行干预会减少攻击性内容;投资者是否对女性有偏见？分析性别如何影响欧洲的创业资金;FNR：一种基于相似性和基于Transformer的方法来检测社交媒体中的多模态假新闻;Reddit 用户对使用口罩控制 COVID-19 的看法和态度;子图对比链接表示学习;COVID-19 流行病的多尺度模拟;用于航空运输规划和管理的机器学习;少数人的声音，多数人的意见：Twitter COVID-19 假新闻分享中存在社会偏见的证据;注意大学排名的差距：实现公平的复杂网络方法;监控在线 COVID-19 错误信息的哨兵节点方法;一种检测在二模网络中创建社区的重要成员的新方法;意见动态：公共和私人;统一网络上的扩散模型及其影响最大化;从代表性子图学习大规模网络嵌入原文标题： Learning Large-scale Network Embedding from Representative Subgraph地址： http://arxiv.org/abs/2112.01442作者： Junsheng Kong, Weizhao Li, Ben Liao, Jiezhong Qiu, Chang-Yu (Kim) Hsieh, Yi Cai, Jinhui Zhu, Shengyu Zhang摘要： 我们研究大规模网络嵌入的问题，旨在学习网络挖掘应用程序的低维潜在表示。最近在网络嵌入领域的研究取得了重大进展，如 DeepWalk、LINE、NetMF、NetSMF。然而，许多现实世界网络的巨大规模使得从整个网络学习网络嵌入的计算成本很高。在这项工作中，我们提出了一种称为“NES”的新型网络嵌入方法，该方法从一个小的代表性子图中学习网络嵌入。 NES 利用图采样的理论有效地构建了较小尺寸的代表性子图，可用于对整个网络进行推断，从而显著提高嵌入学习的效率。然后，NES 从这个有代表性的子图中有效地计算网络嵌入。与众所周知的方法相比，在各种规模和类型的网络上进行的大量实验表明，NES 实现了可比的性能和显著的效率优势。用于高效图学习的对比自适应传播图神经网络原文标题： Contrastive Adaptive Propagation Graph Neural Networks for Efficient Graph Learning地址： http://arxiv.org/abs/2112.01110作者： Jun Hu, Shengsheng Qian, Quan Fang, Changsheng Xu摘要： 图神经网络 (GNN) 通过提取和传播结构感知特征在处理图数据方面取得了巨大成功。现有的 GNN 研究设计了各种传播方案来指导邻居信息的聚合。最近，该领域已经从关注本地邻居的本地传播方案发展到可以直接处理由本地和高阶邻居组成的扩展邻居的扩展传播方案。尽管性能令人印象深刻，但现有方法仍然不足以构建有效且可学习的扩展传播方案，该方案可以自适应地调整本地和高阶邻居的影响。本文提出了一种高效而有效的端到端框架，即对比自适应传播图神经网络 (CAPGNN)，通过结合个性化 PageRank 和注意力技术来解决这些问题。 CAPGNN 使用稀疏局部亲和矩阵的多项式对可学习的扩展传播方案进行建模，其中多项式依赖于个性化 PageRank 来提供卓越的初始系数。为了自适应地调整局部和高阶邻居的影响，引入了系数注意模型来学习调整多项式的系数。此外，我们利用自监督学习技术并设计了一种无负熵感知对比损失，以明确利用未标记的数据进行训练。我们将 CAPGNN 实现为名为 CAPGCN 和 CAPGAT 的两个不同版本，它们分别使用静态和动态稀疏局部亲和矩阵。图基准数据集的实验表明 CAPGNN 可以始终优于或匹配最先进的基线。源代码可在 https://github.com/hujunxianligong/CAPGNN 公开获得。多阶段公共产品博弈中背叛者的战术配合原文标题： Tactical cooperation of defectors in a multi-stage public goods game地址： http://arxiv.org/abs/2112.01069作者： Attila Szolnoki, Xiaojie Chen摘要： 基本的社会困境经常被公共产品博弈刻画，参与者同时决定是否支持公共池，然后在所有竞争者之间均匀分配增强的贡献。如果共同努力的结果 it not 立即分配，但它被重新投资并添加到下一轮的池中怎么办？这种扩展不仅可以为小组成员带来更大的好处，而且还可以为参与的玩家开辟新的策略，因为他们在不同的回合中可能会采取不同的行动。在这项工作中，我们专注于考虑两轮的最简单情况，但专用于某一轮的应用乘法因子可能不同。我们表明，在结构化种群中，获胜策略可能敏感地取决于这些因素的比率，并且最后一轮对于达到完全合作状态具有特殊重要性。我们还观察到，支持第一轮的脱北者可能会付出代价，并在享受累积贡献的额外收益之后。只有在第二轮确保投资的溢价收益的情况下，完整的合作伙伴策略才可行。平衡霍奇拉普拉斯算子优化单纯复形上的共识动态原文标题： Balanced Hodge Laplacians Optimize Consensus Dynamics over Simplicial Complexes地址： http://arxiv.org/abs/2112.01070作者： Cameron Ziegler, Per Sebastian Skardal, Haimonti Dutta, Dane Taylor摘要： 尽管有大量关于网络动力学的文献，但我们仍然缺乏对高阶结构（例如，边、三角形，以及更一般的 k 维“单纯形”）的动力学以及它们如何通过高阶相互作用的影响的基本见解.一个典型的例子是神经科学，神经元组（不是单个神经元）可以为神经计算提供构建块。在这里，我们使用一种称为 Hodge Laplacian 的拉普拉斯矩阵来研究单纯复形中边上的共识动力学，我们将其概括为允许高阶和低阶相互作用具有不同的强度。使用来自代数拓扑的技术，我们研究了集体动力学如何收敛到对应于单纯复形的同调空间的低维子空间。我们使用霍奇分解来表明高阶和低阶相互作用可以最佳平衡以最大程度地加速收敛，并且这种最佳状态与旋度和梯度子空间上的动力学平衡相吻合。我们还探索了网络拓扑的影响，发现当 2-单纯形很好地分散而不是聚集在一起时，边上的共识会加速。重新考虑推文：在推文创建过程中进行干预会减少攻击性内容原文标题： Reconsidering Tweets: Intervening During Tweet Creation Decreases Offensive Content地址： http://arxiv.org/abs/2112.00773作者： Matthew Katsaros (1), Kathy Yang (2), Lauren Fratamico (2) ((1) Yale Law School, (2) Twitter Inc.)摘要： 有害和攻击性内容的泛滥是当今许多在线平台面临的一个问题。在线调节攻击性内容的最常见方法之一是在发布后识别和删除，越来越多地借助机器学习算法。最近，平台开始采用适度方法，试图在发布攻击性内容之前进行干预。在本文中，我们在 Twitter 上进行了一项在线随机对照实验，以评估一种新的干预措施，旨在鼓励参与者重新考虑他们的攻击性内容，并最终寻求减少平台上攻击性内容的数量。干预提示即将发布有害内容的用户有机会暂停并重新考虑他们的推文。我们发现，与我们控制的非提示用户相比，在我们的治疗中受到这种干预提示的用户发布的攻击性推文少 6%。攻击性内容创建的减少不仅可以归因于提示性推文的删除和修改——我们还观察到，促使用户在未来创建的冒犯性推文数量和对提示性内容的冒犯性回复数量均有所减少。推文。我们得出的结论是，允许用户重新考虑他们的评论的干预措施可以成为减少在线攻击性内容的有效机制。投资者是否对女性有偏见？分析性别如何影响欧洲的创业资金原文标题： Are Investors Biased Against Women? Analyzing How Gender Affects Startup Funding in Europe地址： http://arxiv.org/abs/2112.00859作者： Michael Färber, Alexander Klein摘要： 初创公司的主要挑战之一是从投资者那里筹集资金。因此，对于初创公司创始人来说，理解投资者是否对女性作为初创公司创始人存在偏见以及初创公司在哪些方面因性别偏见而面临劣势至关重要。现有的性别研究工作主要分析了美国市场。在本文中，我们旨在更全面地理解早期创业资金中的性别偏见。我们使用语义网络技术检查了 Crunchbase 上列出的欧洲初创公司，并分析了创始团队中女性创始人的份额如何影响融资金额。我们发现女性创始人的相对数量对筹集的资金有负面影响。此外，我们观察到创始人特征会根据创始人的性别对筹集的资金产生影响。此外，我们发现早期资金中的性别偏见对于具有创业经验的连续创始人来说并不那么普遍，因为女性创始人从已经创立的初创公司中获得的收益是男性创始人的三倍。总的来说，我们的研究表明存在性别偏见，值得在启动资金的背景下加以考虑。FNR：一种基于相似性和基于Transformer的方法来检测社交媒体中的多模态假新闻原文标题： FNR: A Similarity and Transformer-Based Approachto Detect Multi-Modal FakeNews in Social Media地址： http://arxiv.org/abs/2112.01131作者： Faeze Ghorbanpour, Maryam Ramezani, Mohammad A. Fazli, Hamid R. Rabiee摘要： 社交媒体的可用性和互动性使它们成为全球新闻的主要来源。社交媒体的流行诱使犯罪分子通过使用诱人的文字和误导性图片制作和传播假新闻来追求他们的不道德意图。因此，验证社交媒体新闻和发现假货至关重要。这项工作旨在分析社交媒体中文本和图像的多模态特征，以检测假新闻。我们提出了一种 Fake News Revealer (FNR) 方法，该方法利用变换学习来提取上下文和语义特征以及对比损失来确定图像和文本之间的相似性。我们在两个真实的社交媒体数据集上应用了 FNR。结果表明，与之前的工作相比，所提出的方法在检测假新闻方面取得了更高的准确度。Reddit 用户对使用口罩控制 COVID-19 的看法和态度原文标题： Perception and Attitude of Reddit Users Towards Use of Face-Masks in Controlling COVID-19地址： http://arxiv.org/abs/2112.01159作者： G.N. Singh, D. Bhattacharyya, A. Bandyopadhyay摘要： 在 COVID-19 大流行之后，世界卫生组织 (WHO) 建议使用口罩来对抗这种疾病。一小部分人表达了他们的反对意见，尤其是在社交媒体上。出于理解他们的意见的需要，在 Reddit 中向社区 /r/SampleSize 分享了一项国际英语在线调查。总结了所得结果；为感兴趣的变量构建二项式和多项式置信区间； Pearson 的卡方检验用于检验两个感兴趣的变量之间是否存在关系。进行了第二次较小的调查以交叉验证结果。该研究表明，尽管公众舆论存在数字两极分化，但双方的意见并非无处不在。子图对比链接表示学习原文标题： Subgraph Contrastive Link Representation Learning地址： http://arxiv.org/abs/2112.01165作者： Jiajun Zhou, Qi Xuan摘要： 图表示学习 (GRL) 已成为解决图分析任务的强大技术。它可以有效地将离散的图数据转换成一个低维空间，最大限度地保留图结构信息和图属性。虽然有大量关于节点和全图表示学习的文献，但链接的 GRL 研究相对较少，理解也较少。以前工作中的一种常见做法是通过直接聚合其事件节点的表示来生成链接表示，这无法刻画有效的链接特征。此外，常见的 GRL 方法通常依赖于全图训练，在大规模图上存在可扩展性差和资源消耗高的问题。在本文中，我们设计了子图对比链接表示学习 (SCLRL)——一种自监督链接嵌入框架，它利用中心链接与其邻域子图之间的强相关性来表征链接。我们提取“以链接为中心的诱导子图”作为输入，以子图级对比判别为借口任务，通过子图小批量训练学习内在和结构链接特征。在五个数据集上进行的大量实验表明，与现有的链接表示学习方法相比，SCLRL 在基准数据集上的链接表示学习方面具有显著的性能优势，在大规模图的训练速度和内存消耗方面具有显著的效率优势。COVID-19 流行病的多尺度模拟原文标题： Multi-scale simulation of COVID-19 epidemics地址： http://arxiv.org/abs/2112.01167作者： Benoit Doussin, Carole Adam, Didier Georges摘要： 在 COVID-19 流行病开始一年多后，我们仍然面临这种病毒，很难正确预测它在未来几周内的传播以及潜在政治干预的影响。当前的流行病模型主要有两种方法：分区模型，将人群按流行病学类别划分，并依靠微分方程的数学分解来给出流行病动态的宏观视图，从而可以后验地评估其传播；基于主体的模型是计算机模型，可以给出情况的微观视图，因为每个人都被建模为一个自主主体，允许研究与（异质）个人行为相关的流行动态。在这项工作中，我们比较了两种方法并将它们结合起来，以尝试利用每种方法的优势，并克服它们的局限性。特别是，基于主体的模拟可用于改进隔室模型的参数值，或根据应用的卫生政策预测这些值如何演变。在本报告中，我们讨论了这种方法组合的条件以及未来的改进。用于航空运输规划和管理的机器学习原文标题： Machine Learning for Air Transport Planning and Management地址： http://arxiv.org/abs/2112.01301作者： Graham Wild, Glenn Baxter, Pannarat Srisaeng, Steven Richardson摘要： 在这项工作中，我们比较了几种应用于航空运输需求建模问题的机器学习算法的性能。由于航空运输业的经济和财务方面的原因，航空运输业的预测是规划和管理的重要组成部分。国际民航组织规定的航空公司运营中使用的传统方法是使用多元线性回归 (MLR) 模型，利用成本变量和经济因素。在这里，将利用人工神经网络 (ANN)、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)、遗传算法、支持向量机和回归树的模型的性能与 MLR 进行比较。 ANN 和 ANFIS 在最低均方误差方面具有最佳性能。少数人的声音，多数人的意见：Twitter COVID-19 假新闻分享中存在社会偏见的证据原文标题： The voice of few, the opinions of many: evidence of social biases in Twitter COVID-19 fake news sharing地址： http://arxiv.org/abs/2112.01304作者： Piergiorgio Castioni, Giulia Andrighetto, Riccardo Gallotti, Eugenia Polizzi, Manlio De Domenico摘要： 在线平台在虚假或误导性新闻的创建和传播方面发挥着相关作用。令人担忧的是，COVID-19 大流行正在塑造一个通信网络——在文献中几乎没有考虑过——这反映了对一个迅速引起普遍兴趣的话题的集体关注的出现。在这里，我们在 Twitter 上描述了这个网络的动态，分析了不可靠的内容如何在其用户之间分发。我们发现，少数帐户对在线传播的大部分错误信息负责，并确定了两类用户：少数活跃的，扮演“创作者”的角色，以及大多数扮演“消费者”的角色。随着时间的推移，这些群体的相对比例（approx 14% 创作者 – 86% 消费者）似乎很稳定：消费者主要接触少数创作者的意见，这可能会被错误地理解为代表大多数用户.来自感知到的大多数人的相应压力被确定为持续的 COVID-19 信息流行病的潜在驱动因素。注意大学排名的差距：实现公平的复杂网络方法原文标题： Mind the gap in university rankings: a complex network approach towards fairness地址： http://arxiv.org/abs/2112.01341作者： Loredana Bellantuono, Alfonso Monaco, Nicola Amoroso, Vincenzo Aquaro, Marco Bardoscia, Annamaria Demarinis Loiotile, Angela Lombardi, Sabina Tangaro, Roberto Bellotti摘要： 大学排名越来越多地用于学术比较和成功量化，甚至建立基于绩效的资金分配标准。然而，排名并不是中立的工具，它们的使用经常忽略机构启动条件的差异。在这项研究中，我们检测并衡量了结构性偏差，这些偏差以非同质的方式影响了来自不同地域和教育背景的大学的排名结果。此外，我们开发了一个基于完全数据驱动的去偏差策略的更公平的评级系统，该策略返回对已实现分数的以公平为导向的重新定义。关键思想在于将大学划分为相似组，使用复杂的网络分析从多方面数据确定，并将每个机构的表现与基于同行的期望相关联。关于经合组织和意大利大学系统的官方排名出现了地域偏见的重要证据，因此去偏见提供了相关见解，表明为基于绩效的资金分配设计更公平的策略。监控在线 COVID-19 错误信息的哨兵节点方法原文标题： Sentinel node approach to monitoring online COVID-19 misinformation地址： http://arxiv.org/abs/2112.01379作者： Matthew T. Osborne, Samuel S. Malloy, Erik C. Nisbet, Robert M. Bond, Joseph H. Tien摘要： 理解不同的在线社区如何处理 COVID-19 错误信息对于公共卫生应对至关重要，因为仅限于一个小的、孤立的用户社区的错误信息与跨越许多不同社区的大量人口消费的错误信息构成的公共卫生风险不同。在这里，我们采用纵向方法，利用网络科学的工具来研究 Twitter 上的 COVID-19 错误信息。我们的方法提供了一种使用适度的数据需求和计算资源来检查错误信息参与范围的方法。我们从不同的 Twitter 社区中识别出讨论 COVID-19 的有影响力的帐户，并从 2020 年 7 月到 2021 年 1 月纵向跟踪这些“哨兵节点”。我们根据链接媒体偏好分数来表征哨兵节点，并使用标准化的相似性分数来检查社区内部和社区之间的推文对齐。我们发现媒体偏好与哨兵节点传播的错误信息量密切相关。与耸人听闻的错误信息主题的接触在很大程度上仅限于一组哨兵节点，其中包括有影响力的阴谋论者账户，而与 COVID-19 严重性相关的错误信息在多个社区中产生了广泛参与。我们的研究结果表明，低估 COVID-19 严重性的错误信息对公共卫生反应尤其令人担忧。一种检测在二模网络中创建社区的重要成员的新方法原文标题： A New Approach to Detect Important Members that Create the Communities in Bipartite Networks地址： http://arxiv.org/abs/2112.01383作者： Ali Hojjat, Ghazaleh Haddad摘要： 我们周围的世界由相互之间具有不同关系的物体组成。这些通信的结果是各种网络，其中一部分是双向网络。虽然许多研究调查了重要的网络成员，但对二部图的关注较少。另一方面，网络分析最关键的方面之一是检测和提取网络结构中出现的社区。由于这些原因，我们引入了一种称为 H.H 的度量，以在二部图的单模式投影中识别社区形成中的有影响的节点。影响该度量的三个主要参数是所形成社区的规模、每个节点对该社区形成的影响以及该节点对其产生影响的社区数量。本文的结果显示了该度量与其他中心性（特征向量中心性、接近中心性、中介中心性和度中心性）的差异，以及该度量如何考虑其他中心性未考虑的方面。通过 H.H 分数，我们可以找到对形成社区有效的必要节点，通过删除这些节点，可以消除社区。任何现有的中心都没有解决这个问题，这个措施有足够的独立性来代表社区形成的重要节点。所提出的措施的实验验证是在两个真实世界的数据集上进行的：南方妇女网络和个人犯罪网络。在 Person-Crime 数据集上执行 H.H 分数的结果表明，通过消除 H.H 分数最高（top-10%）的节点，29% 的社区发生了变化；这是同时中心性改变了 18% 社区的平均值，这显示了 H.H 分数的重要性。意见动态：公共和私人原文标题： Opinion dynamics: Public and private地址： http://arxiv.org/abs/2112.01460作者： Subhadeep Roy, Soumyajyoti Biswas摘要： 我们在这里研究了一个社会中意见形成的动态，在这个社会中，我们考虑了个人内部持有的信念和外部表达的意见，这些意见不一定始终相同。虽然这两个组成部分可以相互影响，但它们在动态和稳定状态方面的差异在社会向共识的过渡和这种共识的特征方面构成了有趣的场景。在这里，我们使用动态交换模型研究这种公共和私人意见动态以及共识形成转变的关键行为。统一网络上的扩散模型及其影响最大化原文标题： Unifying Diffusion Models on Networks and Their Influence Maximisation地址： http://arxiv.org/abs/2112.01465作者： Yu Tian, Renaud Lambiotte摘要： 社会网络中的信息传播是计算社会科学的中心主题，具有重要的理论和实践意义，例如病毒式营销的影响最大化问题。两种广泛采用的扩散模型是独立级联模型，其中节点独立地采用每个邻居的行为，以及需要整个邻居的集体努力来影响节点的线性阈值模型。然而，这两种模型都存在某些缺陷，包括二元状态空间，其中节点要么处于活动状态，要么没有反馈，并且缺乏反馈，因为节点在被激活后不会受到影响。为理解决这些问题，我们考虑了一个具有连续变量的模型，该模型具有统一两个经典模型的额外优势，因为通过设置适当的参数来恢复扩展的独立级联模型和扩展的线性阈值模型。对于相关的影响最大化问题，目标函数不再是子模块的，这是大多数近似算法所基于的特征，但在实践中可以说是严格的。因此，我们开发了一个框架，将影响最大化问题表述为混合整数非线性规划，并采用无导数方法。此外，我们专门针对所提出的扩散模型提出了一种定制的直接搜索方法，具有局部收敛性。我们还表明，通过根据节点的 Katz 中心性选择节点，可以在线性动力学的情况下准确解决该问题。我们展示了新提出的扩散模型的丰富行为以及定制直接搜索在合成和真实网络上的数值接近最佳性能。声明：Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有，机器翻译后由本人进行校正整理，未经同意请勿随意转载。本系列在公众号“网络科学研究速递”（netsci）和个人博客进行同步更新。