Arxiv网络科学论文摘要10篇(2020-12-25)“亚娱体育网站平台”

庞大系统中因果影响的谱排序;盗贼博弈与庞大网络中其他集中度怀抱之间的相关性;国家赞助的社交媒体宣传的多模式识别;明白日本三多数市圈COVID-19发作期间的出行方式变化;展现在线照片共享的真实生活效果;西欧COVID-19的第二波死亡率;使用KCDC患者数据表征韩国的COVID-19流传;时态网络盛行病学时代的并发措施：综述;通过社交距离和社区意识控制COVID-19流传的简朴数学模型;实时跟踪人群中个体的熏染状况;庞大系统中因果影响的谱排序原文标题： Spectral Ranking of Causal Influence in Complex Systems地址： http://arxiv.org/abs/2012.13195作者： Errol Zalmijn, Tom Heskes, Tom Claassen摘要： 与自然庞大的系统（例如地球的气候或活细胞）一样，半导体光刻系统的特征是时空上凌驾十个数量级的非线性动力学。成千上万的传感器以适当的采样率丈量相关的历程变量，以提供时间序列作为系统诊断的主要泉源。然而，仅通过使用基于模型的方法，数据的高维度，非线性和非平稳性仍然是有效诊断稀有或新系统问题的主要挑战。

为了淘汰因果搜索空间，我们验证了一种算法，该算法应用通报熵从系统的多元时间序列中获取加权有向图，并使用图特征向量中心性来标识系统中最具影响力的参数。效果讲明，纵然该方法的信息传输网络包罗冗余边，该方法也可以可靠地识别庞大系统中的真正影响源。盗贼博弈与庞大网络中其他集中度怀抱之间的相关性原文标题： Correlations among Game of Thieves and other centrality measures in complex networks地址： http://arxiv.org/abs/2012.13013作者： Annamaria Ficara, Giacomo Fiumara, Pasquale De Meo, Antonio Liotta摘要： 社会网络分析（SNA）用于研究小我私家，团体或组织之间的资源交流。

网络中小我私家或毗连的角色由一组集中度指标来形貌，这些指标代表了SNA的最重要效果之一。度，精密度，中间度和聚类系数是最常用的集中度怀抱。

可是，它们的使用受到其盘算成本的严重阻碍。此问题可以通过称为盗贼博弈（GoT）的算法来解决。

由于有了这种新算法，我们可以盘算出网络中所有元素（即极点和边）与极点总数相比的重要性。这种盘算不是像使用经典方法时那样在二次时间内完成，而是在对数时间内完成。今后开始，我们先容了GoT与最广泛使用的中心度怀抱之间存在的相关性的效果。从我们的实验中发现，存在很强的相关性，这使GoT有资格作为大规模庞大网络的集中度怀抱。

国家赞助的社交媒体宣传的多模式识别原文标题： Multi-modal Identification of State-Sponsored Propaganda on Social Media地址： http://arxiv.org/abs/2012.13042作者： Xiaobo Guo, Soroush Vosoughi摘要： 近年来，由国家赞助的宣传在互联网上盛行，已经引起人们的关注。只管已经做出了许多努力来确定由国家提倡的Internet宣传，可是由于宣传的迷糊不清会导致数据标签不行靠，而且潜在的预测特征数量庞大，导致模型难以解释，因此该问题仍未解决。

本文是为此任务构建平衡数据集的首次实验。数据集由三个差别组织在两个时间段内的宣传组成。提出了一种仅基于视觉和文本内容检测宣传消息的多模型框架，该框架在三个组织的相同时间段内（对相同时间段的数据举行训练和测试）上取得了有希望的性能（ F1 = 0.869）和差别的时间段（训练已往，测试未来）（F1 = 0.697）。

为了淘汰假阳性预测的影响，我们更改了阈值以测试假阳性率和真实阳性率之间的关系，并使用可视化工具为模型做出的预测提供解释，以增强框架的可解释性。我们的新数据集和通用框架为确定国家赞助的互联网宣传任务提供了强大的基准，并指出了未来在此任务上开展事情的潜在途径。

明白日本三多数市圈COVID-19发作期间的出行方式变化原文标题： Understanding Changes in Travel Patterns during the COVID-19 Outbreak in the Three Major Metropolitan Areas of Japan地址： http://arxiv.org/abs/2012.13139作者： Takao Dantsuji, Kashin Sugishita, Daisuke Fukuda摘要： 与某些国家或都会接纳的封锁措施差别，日本政府宣布了“紧迫状态”（SOE），凭据该紧迫状态，人们只被要求将与他人的联系淘汰至少70％，而一些地方政府也实施了紧迫措施。自己的淘汰流动性措施，没有执法依据。这些措施的效果尚不清楚。

因此，在这项研究中，我们使用纵向汇总的手机数据观察了针对COVID-19疫情和日底细关政策措施的出行方式变化。详细来说，我们将日常出行方式视为网络，并通过应用分析网络科学中使用的时态网络的框架来分析其结构变化。使用差别日期的网络相似性怀抱举行的聚类分析讲明，日本的三个主要多数市地域有六种主要的出行方式：（I）COVID-19发作前的周末和节沐。

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