本文摘要：随机多跳模型。

随机多跳模型。图上的超快速随机游走;通过掩护路径多样性和最小化搜索信息来简化网络;涂鸦的空间漫衍：一种庞大网络方法;相识中介在在线社交电子商务中的作用：北店探索性研究;适应性网络方法用于社会泡沫的涌现;热门者越富网络增长模型;评估社交媒体数据以举行社会网络分析的可靠性的方法;ArCOV19-Rumors：用于错误信息检测的阿拉伯文COVID-19 Twitter数据集;用于家庭位置检测的小我私家级别事实数据集;物理出书中的泄漏管道;具有战略和风险蒙受力异质性的金融市场演化动力学;小世界网络特征向量的多重分形分析;已检查：中文COVID-19假新闻数据集;付费和假设的时间偏好是相同的：实验室，现场和在线证据;在现实世界的电网的恒久历史数据中搜索小世界和无标度行为;负荷下都会网络的分工模式;含时网络的影响力最大化;基于主体的仿真模型和深度学习技术，用于评估和预测COVID-19周围的运输趋势;随机多跳模型。图上的超快速随机游走原文标题： Random Multi-Hopper Model. Super-Fast Random Walks on Graphs地址： http://arxiv.org/abs/1612.08631作者： Ernesto Estrada, Jean-Charles Delvenne, Naomichi Hatano, José L. Mateos, Ralf Metzler, Alejandro P. Riascos, Michael T. Schaub摘要： 我们为一般图上具有远距离跳数的随机游走者开发了一个模型。

这种随机的多漏斗从图中的一个节点跳到任何其他节点，其概率凭据两个节点之间的最短路径距离而衰减。我们在这里思量最短路径距离的拉普拉斯和梅林变换形式的两个衰减函数。值得注意的是，当这些变换的参数渐近趋近于零时，图中任意两个节点之间的多漏斗掷中时间会收敛到其最小可能值，该值由正常随机行者在完整图上的掷中时间给出。换句话说，对于较小的参数值，与全图上的随机助步器相比，多料斗尽可能快地浏览普通图。

通过盘算实验，我们证明晰与通例随机游动器相比，多料斗确实在较大的参数规模内更有效地探索了具有簇或偏度漫衍的图。通过研究确定性，随机和现实网络，我们提供了进一步的盘算证据，证明晰随机多料斗模型相对于正常随机游走器所能到达的速度。通过掩护路径多样性和最小化搜索信息来简化网络原文标题： Simplification of networks via conservation of path diversity and minimisation of the search information地址： http://arxiv.org/abs/1910.09896作者： Hengda Yin, Richard. G. Clegg, Raul. J. Mondragon摘要： 网络中的备用路径在其功效中起着重要作用，因为它们可以在节点/链路故障下维持信息流。

在本文中，我们思量了替代路径，探索了网络的导航，尤其是如何以一种简练的方式形貌这种导航。我们的方法是通过将不组成替代路径的节点归为一组来简化网络。

我们将这些组称为超级节点，并以超级节点为骨架网络来形貌后聚合网络。我们提出了一种以最少的信息量形貌超节点和骨架网络中路径的方法。

将我们的方法应用于几个真实的网络，我们视察到在形貌网络中所有路径所需的信息与形貌其骨架路径所需的最小信息之间存在尺度行为。我们展示了如何通过这种尺度比例来以较少的盘算成本评估大型网络的路径信息。涂鸦的空间漫衍：一种庞大网络方法原文标题： Spatial distribution of graffiti: A complex network approach地址： http://arxiv.org/abs/2010.08583作者： Eric K. Tokuda, Henrique F. de Arruda, Cesar H. Comin, Roberto M. Cesar-Jr., Claudio T. Silva, Luciano da F. Costa摘要： 只管都会之间存在庞大差异，但它们在社会不平等，政治和犯罪方面面临类似的挑战。

都会艺术从市民的角度表达了这些感受。尤其是，公共外貌的绘画可能会携带富厚的时间和区域信息。

现有研究已经探索了涂鸦的空间漫衍，可是大多数研究都将涂鸦视为一个整体，而且没有类型之间的分散。此外，分析很少思量都会拓扑。

在这项事情中，我们建议将涂鸦分为三种类型：简朴的涂鸦，庞大的涂鸦，画布。我们分析空间漫衍并确定每种类型的空间偏差。

为了进一步分析类型的空间漫衍，我们应用了来自庞大网络的观点。首先，获得由都会网络的毗连设置文件界说的区域（社区），并分析这些区域上每种涂鸦的盛行水平。接下来，盘算基于网络动态性（可会见性）的怀抱，并将其与涂鸦类型的漫衍举行比力。在分析巴西圣保罗市的三种差别种别的涂鸦时，举行了案例研究。

效果讲明，种别具有特征性的空间漫衍。可是，每种类型的网络每个社区的比例并不会造成显着的偏差。最后，在每种涂鸦类型的位置与可及性之间视察到小的正相关。

相识中介在在线社交电子商务中的作用：北店探索性研究原文标题： Understanding the Role of Intermediaries in Online Social E-commerce: An Exploratory Study of Beidian地址： http://arxiv.org/abs/2010.08612作者： Zhilong Chen, Hancheng Cao, Fengli Xu, Mengjie Cheng, Tao Wang, Yong Li摘要： 社交电子商务作为基于社交盘算的营销平台的一种新形式，使用现有的现实世界社交关系来促销和销售产物。近年来，它一直在迅速生长，并在中国吸引了数千万的用户。能够在这些平台上举行市场生意业务的关键到场者是通过将与现实世界的社交联系人共享信息并向其推荐产物来将生产者与消费者联系起来的中介。

只管它们发挥了至关重要的作用，但尚未系统地分析这些中介在这些社交电子商务平台上的性质和行为。在这里，我们通过混淆方法研究解决了这一知识鸿沟。使用北电（中国最大的社交电子商务网站之一）上约4000万用户的9个月全方位行为，联合在线论坛和访谈中的定性证据，我们研究了中介机构的特征，确定了他们的行为方式和发现乐成的中介机构的计谋和机制。

我们证明，社交电子商务网站上的中介充当当地趋势检测器和“社交杂货商”。此外，每当脱销书泛起并拓宽促销品时，乐成的中介机构就会高度献身。据我们所知，本文首次对中介在社会电子商务平台中的新兴作用举行了大规模分析，这为社会盘算营销平台的设计和治理提供了潜在的见识。

适应性网络方法用于社会泡沫的涌现原文标题： Adaptive network approach for emergence of societal bubbles地址： http://arxiv.org/abs/2010.08635作者： Hugo P. Maia, Silvio C. Ferreira, Marcelo L. Martins摘要： 意见形成和决议历程远远超出其与商业和政治营销的相关性，对于代议制民主，政府职能和国家组织至关重要。在本陈诉中，研究了基于随机主体的模型。该模型假设有限的信心和同质机制通过重新毗连或破坏社交联系来驱动看法动态和社会网络演化。

除了从全球共识到看法南北极化的经典过渡之外，我们的主要发现是（i）社会网络破裂成一系列持有奇特看法的回声室（模块），而毗连这些模块的桥梁破裂则成为看法的容忍度差异增加。与这些模块相关的存在多个尚存的意见，在这些意见中形成了共识。（ii）适应性社会网络体现出类似于滞后的行为，其特征是其拓扑结构发生了不行逆转的变化，因为意见容忍度从激进走向共识，再回到激进。

热门者越富网络增长模型原文标题： Hot-Get-Richer Network Growth Model地址： http://arxiv.org/abs/2010.08659作者： Faisal Nsour, Hiroki Sayama摘要： 在优先毗连（PA）网络增长模型下，迟到者在其最终水平方面处于倒霉职位。PA的先前扩展通过将节点适应性的观点添加到PA（通常是从某些适应性得分漫衍中得出）或通过单独使用适应性来控制依附关系来解决此缺陷。在这里，我们通过向PA添加最近度变化偏差来引入一种新的动态方法来解决延迟到达的问题，以便在到达时间节点四周的时间上具有相对度变化较大的节点获得附加概率。

换句话说，如果PA形貌了一种“致富”机制，而基于适应度的方法形貌了一种“致富”机制，那么我们的模型可以被形貌为一种“致富”机制，其中热度由速率决议。最近一段时间的学位变化所提出的模型发生比PA模型晚得多的高级节点，而且在某些参数下发生的结构类似于PA网络的网络。评估社交媒体数据以举行社会网络分析的可靠性的方法原文标题： A method to evaluate the reliability of social media data for social network analysis地址： http://arxiv.org/abs/2010.08717作者： Derek Weber, Mehwish Nasim, Lewis Mitchell, Lucia Falzon摘要： 为了研究在线社会网络（OSN）运动对现实世界中离线事件的影响，研究人员需要会见OSN数据，其可靠性对社会网络分析具有特殊意义。这不仅与收集的任何数据集的完整性有关，而且与从中构建有意义的社会和信息网络有关。

在这项多学科研究中，我们思量了从OSN数据构建传统社会网络的问题，然后提出了一个丈量案例研究，显示OSN数据的可靠性如何影响社会网络分析。为此，我们开发了系统的比力方法，将其应用于从Twitter收集的两个并行数据集。我们发现使用差别工具收集的数据集存在庞大差异，这些差异极大地改变了后续分析的效果。我们的效果为计划收集在线数据流以推断社会网络的研究人员提供了一组指南。

ArCOV19-Rumors：用于错误信息检测的阿拉伯文COVID-19 Twitter数据集原文标题： ArCOV19-Rumors: Arabic COVID-19 Twitter Dataset for Misinformation Detection地址： http://arxiv.org/abs/2010.08768作者： Fatima Haouari, Maram Hasanain, Reem Suwaileh, Tamer Elsayed摘要： 在本文中，我们先容ArCOV19-Rumors，这是一个用于错误信息检测的阿拉伯语COVID-19 Twitter数据集，该数据集由包罗从1月27日至2020年4月底的声明的推文组成。我们收集了138个经由验证的声明，其中大部门来自盛行的事实检查网站，并举行了识别9.4K条与这些声明相关的推文。然后，我们通过准确性手动注释这些推文，以支持错误信息检测的研究，这是大盛行期间面临的主要问题之一。我们旨在支持Twitter上的两类错误信息检测问题：验证自由文本声明（称为声明级别验证）和验证以推文表现的声明（称为推特级别验证）。

除了康健以外，我们的数据集还涵盖与受COVID-19影响的其他主题种别（即社会，政治，体育，娱乐和宗教）相关的声明。用于家庭位置检测的小我私家级别事实数据集原文标题： An individual-level ground truth dataset for home location detection地址： http://arxiv.org/abs/2010.08814作者： Luca Pappalardo, Leo Ferres, Manuel Sacasa, Ciro Cattuto, Loreto Bravo摘要： 在手机数据文献中，大多数研究都将家中检测（将电话设备分配抵家中天线）分配给了他们。

只管家庭检测被广泛使用，可是它依赖于一些假设，这些假设如果没有地面真实性就很难检查，即拥有该设备的小我私家所处的位置。在本文中，我们对65名到场者的家庭检测算法的准确性举行了空前的评估，他们知道他们简直切家庭住址以及可能为他们服务的天线。此外，我们不仅分析呼叫详细记载（CDR），还分析其他两个手机流：扩展详细记载（XDR，``数据’’通道）和控制平面记载（CPR，网络流）。这些数据流不仅在时间粒度上有所差别，而且在数据生成机制方面也有所差别，例如CDR纯粹是人为触发的，而CPR是纯粹是机械触发的事件。

最后，我们量化每个流执行乐成的家庭检测每个流所需的数据量。我们发现流的选择和算法会严重影响家庭检测，其中一天时间算法的XDR体现最佳，而CPR对于执行家庭检测所需的数据量体现最佳。

我们的事情对研究人员和从业人员很有用，可以最大水平地淘汰数据请求并最大化家庭天线定位的准确性。物理出书中的泄漏管道原文标题： The Leaky Pipeline in Physics Publishing地址： http://arxiv.org/abs/2010.08912作者： Clara O Ross, Aditya Gupta, Ninareh Mehrabi, Goran Muric, Kristina Lerman摘要： 在高级职位上，女性占物理系教师的比例越来越小，这种现象被称为“泄漏管道”。

只管解决此问题一直是学术机构的首要任务，但种种泄漏源阻碍了事情。在本文中，我们确定了可能导致泄漏管道的偏差。

我们分析由物理学研究的领先出书商美国物理学会（APS）提供的书目数据。通过凭据姓名推断作者的性别，我们可以权衡已往几十年来女性作家的比例。我们显示，与其他APS期刊相比，更具选择性，影响力更大的APS期刊的女性作者比例较低。

纠正这种偏见可能会资助更多的女性在享有盛誉的APS期刊上揭晓文章，进而有助于改善她们的学术提升案例。具有战略和风险蒙受力异质性的金融市场演化动力学原文标题： Evolutionary dynamics in financial markets with heterogeneities in strategies and risk tolerance地址： http://arxiv.org/abs/2010.08962作者： Wen-Juan Xu, Chen-Yang Zhong, Fei Ren, Tian Qiu, Rong-Da Chen, Yun-Xin He, Li-Xin Zhong摘要： 在自然和人类社会中，同质和异质特性对团体行为演变的影响相互之间存在很大差异。相识这种差异发生的潜在机制很是重要。通过将成对模式计谋和参考点计谋合并到基于主体的模型中，我们研究了异构投资计谋和异构风险蒙受能力对价钱颠簸的耦合影响。

在市场上充斥着具有同质投资计谋或同质风险蒙受能力的投资者的情况下，容易泛起较大的价钱颠簸。在投资计谋多样化或风险蒙受能力差别的投资者充斥的市场中，价钱颠簸获得抑制。对于异质人口，投资者与配对模式计谋和参考点计谋并存会导致价钱在典型平衡点四周缓慢颠簸，而且制止了较大的价钱颠簸和无生意业务状态，在这种情况下，配对模式计谋将系统推离平衡，而参考点计谋则将系统拉回到平衡。

理论分析讲明，该模型的演化动力学受差别计谋之间的竞争支配。导致价钱大幅颠簸的计谋损失更多，而使系统回到平衡状态的计谋收益更多。

频繁生意业务会损害人们对更多财富的追求。小世界网络特征向量的多重分形分析原文标题： Multifractal analysis of eigenvectors of smallworld networks地址： http://arxiv.org/abs/2010.09024作者： Ankit Mishra, Jayendra N. Bandyopadhyay, Sarika Jalan摘要： 许多现实世界中的庞大系统具有小世界的拓扑结构，其特征是节点的聚类较高且路径长度较短。

众所周知，较高的聚类驱动当地化，而较短的路径长度则支持网络特征向量的去域化。使用多重分形技术，我们研究了使用Watts-Strogatz算法结构的小世界网络的毗邻矩阵特征向量的定位特性。

我们发现特征值谱的中心部门具有很强的多重分形性，而谱的尾部具有Dq-> 1。在小世界过渡开始之前，随机毗连的增加导致特征向量定位的增强，而在刚开始之后，特征向量显示出定位的逐渐减小。我们已履历证了在当地化到非当地化过渡时相关维度存在急剧变化的情况已检查：中文COVID-19假新闻数据集原文标题： CHECKED: Chinese COVID-19 Fake News Dataset地址： http://arxiv.org/abs/2010.09029作者： Chen Yang, Xinyi Zhou, Reza Zafarani摘要： COVID-19影响了所有生命。

为了与社会保持距离并制止接触，事情和生活已逐渐转移到网上。在这种趋势下，获取COVID-19新闻的社交媒体使用量增加了。CO，关于COVID-19的错误信息经常在社交媒体上流传。

在这项事情中，我们开发了CHECKED，这是第一个有关COVID-19错误信息的中文数据集。CHECKED通过确保使用特定泉源经心获得的信誉提供了真实的依据。CHECKED包罗与COVID-19相关的微博，使用特定的关键字列表举行标识，涵盖从2019年12月至2020年8月公布的总共2120个微博。

数据集包罗每个微博的富厚多媒体信息集，包罗真实标签，文本，视觉，响应和社会网络信息。我们希望CHECKED可以促进针对冠状病毒错误信息的研究。该数据集可在https://github.com/cyang03/CHECKED上找到，以掩护用户隐私。

付费和假设的时间偏好是相同的：实验室，现场和在线证据原文标题： Paid and hypothetical time preferences are the same: Lab, field and online evidence地址： http://arxiv.org/abs/2010.09262作者： Pablo Brañas-Garza, Diego Jorrat, Antonio M. Espín, Angel Sánchez摘要： 经由数十年的经济实验，使用假设性念头而非实际决议性念头仍在争论中。由于到场者的收入，尺度激励实验涉及大量的款项成本，而且通常还涉及物流成本。

在涉及未来付款的时间偏好实验中，实际付款尤其成问题。由于即时奖励经常比实验任务中的延迟奖励具有更低的生意业务成本，因此，（准）双曲函数形式无法准确预计。

如果假设的付款提供了准确的数据又可以制止生意业务成本问题怎么办？在本文中，我们测试了在尺度的多重价目表任务中使用假设付款与实际付款是否会影响短期和恒久折扣的发生。也思量了十分之一的到场者的概率支付方案。我们分析了三项研究的数据：西班牙的实验室实验，尼日利亚的功效强大的实地实验以及关注概率支付的在线扩展。

我们的效果讲明，有酬和假设时间偏好基底细同，因此，假设奖励是真实奖励的良好替代。可是，我们的数据讲明概率支付不是。在现实世界的电网的恒久历史数据中搜索小世界和无标度行为原文标题： Searching for small-world and scale-free behaviour in long-term historical data of a real-world power grid地址： http://arxiv.org/abs/2010.09315作者： Bálint Hartmann, Viktória Sugár摘要： 在本文中，作者使用匈牙利电网长达70年的历史数据集举行庞大的网络分析，这是对恒久真实世界数据评估小世界和无标度属性的首次实验。

负荷下都会网络的分工模式原文标题： On the breakup patterns of urban networks under load地址： http://arxiv.org/abs/2010.09320作者： Marco Cogoni, Giovanni Busonera摘要： 伦敦和纽约市的都会网络作为图渗透规范中的有向图举行了研究。最近已经视察到，当去除一部门边时，都会网络显示出临界渗滤过渡。生成的强毗连的组件形成一个簇结构，其巨细漫衍遵循幂律，且幂指数为 tau。

我们从分析网络在受到越来越广泛的随机边去除以及空间相关性与幂律衰减的影响时的反映开始。随着空间相关性的增加，我们视察到 tau 的逐渐淘汰。

当使用实际流量数据（UBER）删除拥塞的图边时，会发生类似的现象：在低拥塞期间 tau 靠近于不相关渗滤所获得的值，而在岑岭时段，指数变得更靠近于从空间获得的指数相关的边去除。我们讲明，空间相关性似乎在模拟差别交通状况方面起着重要作用。我们最终提供了一些开端证据，这些证据讲明，在临界状态下，最大的集群显示出空间可预测性，而且集群设置形成险些没有主要分支的分类法：仅存在有限数量的针对每个都会的剖析模式。这适用于随机渗滤和实际流量，其中三个最大的群集很好地定位而且在空间上差别。

这种一致的集群组织受到河流和桥梁等当地地形结构的强烈影响。含时网络的影响力最大化原文标题： Influence maximization on temporal networks地址： http://arxiv.org/abs/2010.09614作者： Sirag Erkol, Dario Mazzilli, Filippo Radicchi摘要： 我们思量在时间网络上播种流传历程的优化问题，以使预期发作的规模最大化。我们根据时标即是网络拓扑演化特征的时间尺度，根据易受熏染的恢复模型的规则，对流传历程的问题举行框架化。

我们基于12个现实世界的时态网络的语料库举行系统的分析，并对使用网络拓扑和动力学的差别级别信息获得的影响最大化问题的解决方案的性能举行量化。我们发现，拥有网络拓扑的完整知识，但以静态和/或聚合的形式，无助于有效地解决影响最大化问题。相反，对于网络动力学早期阶段的知识，纵然是部门知识，也似乎是必不行少的，它对于识别有影响力的扩展器的准最优荟萃至关重要。

基于主体的仿真模型和深度学习技术，用于评估和预测COVID-19周围的运输趋势原文标题： Agent-based Simulation Model and Deep Learning Techniques to Evaluate and Predict Transportation Trends around COVID-19地址： http://arxiv.org/abs/2010.09648作者： Ding Wang, Fan Zuo, Jingqin Gao, Yueshuai He, Zilin Bian, Suzana Duran Bernardes, Chaekuk Na, Jingxing Wang, John Petinos, Kaan Ozbay, Joseph Y.J. Chow, Shri Iyer, Hani Nassif, Xuegang Jeff Ban摘要： COVID-19大盛行已经影响了出行行为和运输系统的运作，而都会正在努力解决哪些有效的政策可以有效解决因社会疏远而导致的逐步重新开放。此版本的白皮书更新了旅行趋势，并重点先容了基于主体的仿真模型的效果，以预测提议的分阶段重新开放计谋的影响。它还先容了一种实时视频处置惩罚方法，可通过都会街道上的摄像头丈量社会距离。

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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