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2021年欧洲杯在线直播平台|Arxiv网络科学论文摘要10篇(2021-01-20)

2021-04-29 19:50 已有人浏览
本文摘要:使用q广义熵和q毗邻核表征重尾网络;基于随机游走的网络嵌入算法的一致性;思量多样性的中心性;冠状病毒应用法式的数据掩护影响评估;超边如何在现实世界的超图中重叠?——模式、怀抱和生成器;对马来西亚COVID-19大盛行的SIR模拟:疫苗接种计划会有效吗?

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使用q广义熵和q毗邻核表征重尾网络;基于随机游走的网络嵌入算法的一致性;思量多样性的中心性;冠状病毒应用法式的数据掩护影响评估;超边如何在现实世界的超图中重叠?——模式、怀抱和生成器;对马来西亚COVID-19大盛行的SIR模拟:疫苗接种计划会有效吗?;关于Reddit的道德判断分析;CoVaxxy:有关Twitter COVID-19疫苗的全球英文Twitter帖子集;致力于促进在线心理康健支持中的善解人意的对话:一种强化学习方法;DeepTrust:一种用于权衡社交媒体用户可信度的深度学习方法;使用q广义熵和q毗邻核表征重尾网络原文标题: Characterising heavy-tailed networks~using q-generalised entropy and q-adjacency kernels地址: http://arxiv.org/abs/2101.07311作者: Ismo T. Koponen, Elina Palmgren, Esko Keski-Vakkuri摘要: 重尾网络具有度漫衍,其特征在于其尾部比指数界尾部慢,在许多差别情况下都很常见。在一些有趣的情况下,遐想知识网络,语义和语言网络泛起了重尾部,其反幂 lambda 在 1 < lambda <2,规模内的特征。

在这些情况下,网络之间的差异通常是微妙的,因此需要强有力的方法来表征差异。在这里,我们先容一种使用基于q广义毗邻矩阵核的密度矩阵比力网络的方法。

效果讲明,可以使用q广义Kullback-Leibler散度举行网络比力。另外,q广义散度可以解释为q广义自由能,这使得可以对重尾网络举行类似于热力学的宏观形貌。使用一组模拟的网络证明晰q广义毗邻核的可行性和类似热力学的形貌,这些网络是模块化的而且是重尾的,其逆幂定律的度漫衍在 1 < lambda <2。

基于随机游走的网络嵌入算法的一致性原文标题: Consistency of random-walk based network embedding algorithms地址: http://arxiv.org/abs/2101.07354作者: Yichi Zhang, Minh Tang摘要: 在执行下游网络推理任务之前,诸如node2vec和DeepWalk之类的基于随机游走的网络嵌入算法已广泛用于获取网络中节点的欧几里得表现。只管如此,只管它们具有令人印象深刻的履历体现,但仍缺乏理论效果来解释其行为。

在本文中,我们从矩阵剖析的角度研究了node2vec和DeepWalk算法。我们在随机块模型图的社区检测设置中分析这些算法;特别是,我们建设了大样本误差界线,并证明晰node2vec / DeepWalk嵌入的一致性社区恢复以及随后的k均值聚类。我们的理论效果讲明,视察到的网络的稀疏性,随机游动的窗口巨细以及node2vec / DeepWalk嵌入到真实但未知边概率矩阵的嵌入的收敛速度之间存在微妙的相互作用。更详细地说,随着网络变得稀疏,我们的效果建议使用更大的窗口巨细,或者等效地,举行更长的随机游走,以便获得更好的嵌入率。

该论文包罗数值实验,证实了这些视察效果。思量多样性的中心性原文标题: Centrality with Diversity地址: http://arxiv.org/abs/2101.07371作者: Liang Lyu, Brandon Fain, Kamesh Munagala, Kangning Wang摘要: 图的中心度怀抱使用网络的结构来量化中心或“重要”节点,并通常用于Web搜索,社交媒体分析和图数据挖掘中。传统的集中度怀抱(例如众所周知的PageRank)将有向边解释为对链接节点的重要性的支持。我们研究了节点可能属于差别社区或兴趣的情况,并研究了可以确定对许多此类差别社区同时重要的节点的集中度怀抱。

我们提出了一系列差别的中心度怀抱,这些怀抱是对广义非线性特征值问题的不动点解。可以通过迭代最佳响应在大型图上有效地盘算我们的怀抱,而且我们在随机图模型和实际数据上研究其规范性。

我们发现,我们始终如一且高效地识别图的最重要的差别节点,即同时成为多个社区中心的那些节点。冠状病毒应用法式的数据掩护影响评估原文标题: Data Protection Impact Assessment for the Corona App地址: http://arxiv.org/abs/2101.07292作者: Kirsten Bock, Christian R. Kühne, Rainer Mühlhoff, Měto R. Ost, Jörg Pohle, Rainer Rehak摘要: 自从SARS-CoV-2在2020年头在欧洲开始流传以来,强烈呼吁人们提供技术解决方案来应对或停止大盛行,而接触追踪应用法式则是辩说的焦点。欧盟的《通用Daten掩护条例》(GDPR)要求管制员举行数据掩护影响评估(DPIA),其数据处置惩罚可能会给权利和自由带来高风险(GDPR第35条)。DPIA是一种结构化的风险分析,可以识别和评估与基本权利有关的数据处置惩罚的可能结果,并形貌解决这些风险或表现无能力接纳的措施。

我们基于尺度数据掩护模型(SDM),提供了科学的DPIA,它彻底检查了三个已公布的联系追踪应用法式设计,这些设计被认为是最“隐私友好”的:PEPP-PT,DP-3T和Chaos Computer Club成员Linus Neumann,所有这些人都处置惩罚小我私家康健数据。DPIA首先分析处置惩罚上下文和一些预期的用例。

然后,通过界说实际的处置惩罚目的来形貌处置惩罚运动。其次是执法评估和阈值分析。

最后,我们分析弱点,风险并确定适当的掩护措施。我们证明,纵然是疏散的实施,也存在许多严重的弱点和风险。从执法上说,同意不适互助为执法依据,因此必须凭据执法处置惩罚数据。我们还发现,实现数据主体和受影响人员权利的措施还不够。

最后但并非最不重要的一点是,我们讲明匿名化必须明白为一个一连的历程,该历程旨在分散小我私家参考,而且基于执法,组织和技术措施的混淆。当前所有可用的提案都没有这样一个明确的分散历程。

超边如何在现实世界的超图中重叠?——模式、怀抱和生成器原文标题: How Do Hyperedges Overlap in Real-World Hypergraphs? — Patterns, Measures, and Generators地址: http://arxiv.org/abs/2101.07480作者: Geon Lee, Minyoung Choe, Kijung Shin摘要: 超图是图的归纳综合,自然地表现了多个小我私家或工具之间的分组关系,这在许多应用法式领域(包罗Web,生物信息学和社会网络)中都很常见。每个超边中节点数量的灵活性(提供了超图的表达能力)带来了图和超图之间的结构差异。尤其是,超边的重叠导致除成对关系之外的庞大的高阶关系,从而提出了图中尚未思量的新问题:超边在现实世界的超图中如何重叠?有无处不在的特征吗?哪些潜在历程会导致这种模式?在这项事情中,我们仔细研究了来自差别领域的13个现实世界的超图,并分享了关于超边重叠的有趣视察。

为此,我们界说了有原则的测度,并在统计上比力了现实世界中的超图和空模型中的超边重叠。此外,基于视察效果,我们提出了HyperLap,一种现实的超图生成模型。HyperLap是(a)现实的:它可以准确地再现真实世界的超图的重叠模式,(b)自动拟合:可以使用HyperLap +自动调整其参数以生成特别类似于给定目的超图的超图,(c)可扩展:它可以生成并在几个小时内拟合了具有7亿超边的超图。

对马来西亚COVID-19大盛行的SIR模拟:疫苗接种计划会有效吗?原文标题: SIR Simulation of COVID-19 Pandemic in Malaysia: Will the Vaccination Program be Effective?地址: http://arxiv.org/abs/2101.07494作者: W. K. Wong, Filbert H. Juwono, Tock H. Chua摘要: 自2019年底以来,COVID-19已极大地影响了世界各地人们的生活。到2020年底,已经在临床试验的最后阶段陈诉了几种功效相对较高的COVID-19候选疫苗。疫苗被认为是开展社会和经济运动的关键工具,从而减轻了该疾病对社会的影响。本文先容了在马来西亚几个地域(即吉隆坡,槟城,沙巴等相对而言COVID-19病例相对较高的都会或州),在疫苗干预下使用改良的易感性熏染去除病毒(SIR)模型对COVID-19流传的模拟和砂拉越。

效果讲明,在差别的疫苗效力水平(0.75、0.85和0.95)下,主动熏染的曲线略有差别,这讲明效力高于0.75的疫苗将发生使曲线趋平所需的牛群免疫力。另外,实施或不实施疫苗接种计划之间的差异很大。

模拟效果还讲明,降低接种数量R0对于接种疫苗仍可保持熏染曲线平坦。这是由于这样的假设,即疫苗接种大多以假定的牢固速率逐渐举行。该陈述是基于我们的模拟效果,其中R0的值为两个值:1.1和1.2,讲明通过社会疏远降低了R0。

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较低的R0体现出较小的峰值幅度,约为R0 = 1.2模拟值的一半。总之,模拟模型提出了在马来西亚反抗COVID-19大盛行的两方面计谋:接种疫苗并遵守世界卫生组织公布的尺度操作法式(例如,社会隔离)。关于Reddit的道德判断分析原文标题: Analysis of Moral Judgement on Reddit地址: http://arxiv.org/abs/2101.07664作者: Nicholas Botzer, Shawn Gu, Tim Weninger摘要: 近年来,道德愤慨已成为社交媒体的代名词。

然而,社交媒体网站上的学术分析主要集中在愤恨言论和错误信息上。本文着重于通过描画在reddit上的subreddit / r / AmITheAsshole中通报的道德判断来分析社交媒体上的道德判断。

使用与每个判断相关的标签,我们训练了一个分类器,该分类器可以揭晓评论并确定它是否判断公布原始帖子的用户具有正面或负面的道德价值。然后,我们使用此分类器来观察围绕其他十个子项中的道德判断的种种网站特征,包罗负面道德用户喜欢在那边公布及其公布方式。

我们的发现还讲明,以努力方式举行评判的帖子得分会更高。CoVaxxy:有关Twitter COVID-19疫苗的全球英文Twitter帖子集原文标题: CoVaxxy: A global collection of English Twitter posts about COVID-19 vaccines地址: http://arxiv.org/abs/2101.07694作者: Matthew DeVerna, Francesco Pierri, Bao Truong, John Bollenbacher, David Axelrod, Niklas Loynes, Cristopher Torres-Lugo, Kai-Cheng Yang, Fil Menczer, John Bryden摘要: 由于现在大多数人不愿使用COVID-19疫苗,因此重要的是人们必须获得准确的信息。

可是,关于在社交媒体上流传的疫苗,存在大量的低可信度信息。在本文中,我们提供了有关COVID-19疫苗的Twitter Twitter帖子数据集。我们会显示有关数据集的统计数据,包罗随着时间推移的推文数量,使用的标签和共享的网站。

我们还将展示我们如何能够对高可信度和低可信度泉源,主题标签主题组和地理漫衍随时间的盛行举行分析。我们开发了一个实时仪表板,使人们可以跟踪主题标签随时间的变化。

该数据集可用于有关在线信息对COVID-19疫苗摄入量和康健效果的影响的研究中。致力于促进在线心理康健支持中的善解人意的对话:一种强化学习方法原文标题: Towards Facilitating Empathic Conversations in Online Mental Health Support: A Reinforcement Learning Approach地址: http://arxiv.org/abs/2101.07714作者: Ashish Sharma, Inna W. Lin, Adam S. Miner, David C. Atkins, Tim Althoff摘要: 在线对等支持平台使数百万寻求和提供心理康健支持的人们之间可以举行对话。如果乐成,基于网络的心理康健对话可以改善获得治疗的时机并减轻全球疾病肩负。心理学家一再证明,同理心(明白和感受他人情感和履历的能力)是在支持性对话中发生努力结果的关键组成部门。

可是,最近的研究讲明,在线心理康健平台中很少有高度共识的对话。在本文中,我们致力于改善在线心理康健支持对话中的同理心。我们引入了共情重写的新任务,旨在将低共情对话内容转换为较高共情。

学习这样的转变具有挑战性,需要对同情心有深刻的明白,同时通过文本的流利水平和对会话上下文的特异性来保持会话质量。在这里,我们提出了PARTNER,这是一种深度强化学习主体,可以学习对帖子举行句子级的编辑,以便在保持对话质量的同时提高表达的同理心。我们的RL主体基于基于GPT-2的转换语言模型使用计谋网络,该计谋网络执行生成候选移情句子并将这些句子添加到适当位置的双重任务。

在培训期间,我们会奖励在保持文本流通性,上下文特定性和多样性的同时增加帖子同理心的转换。通过自动评估和人工评估相联合,我们证明晰PARTNER乐成地发生了更多的移情,特定和多样化的响应,而且在样式转换和移情对话生成等相关任务中胜过NLP方法。

我们的事情对促进基于Web的平台上的移情对话具有直接的意义。DeepTrust:一种用于权衡社交媒体用户可信度的深度学习方法原文标题: DeepTrust: A Deep Learning Approach for Measuring Social Media Users Trustworthiness地址: http://arxiv.org/abs/2101.07725作者: Majed Alrubaian, Muhammad Al-Qurishi, Sherif Omar, Mohamed A. Mostafa摘要: 近年来,微博平台上公布的数据的准确性一直是专门研究信息学和社会学各个领域的专业人员举行的深入研究的主题,尤其是鉴于在线工具对于新闻流传的重要性日益提高。

在Twitter和类似的网站上,可以以最小的延迟陈诉全球正在举行的情况,而这种陈诉的成本仍然可以忽略不计。该社会网络最重要的功效之一是可以对内容通报举行自界说,以允许用户仅关注新闻报道,这些新闻报道涵盖了他们感兴趣的主题。

思量到这一点,有须要建立一种验证机制,以确认在Twitter上提出的主张是否可以被认真看待,并防止虚假内容流传得太远。这项研究演示了一种创新的信息验证系统,该系统可以完成上述任务。

该系统由四个相互毗连的模块组成:旧版模块,可信赖性分类器;治理用户权限的模块和排名法式。所有模块都在一个集成的框架中起作用,并配合为邮件和作者的准确分类做出了孝敬。

该解决方案的有效性通过Twitter用户样本举行了履历评估,每个模块均应用了严格的10倍评估法式。研究效果讲明,该解决方案乐成满足了研究的主要目的并按预期执行了其功效。

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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