seo薇訫84090097_Arxiv收集科学论文摘要33篇20200428

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12340

作者： Xinwei Chai, Xian Guo, Jihua Xiao, Jie Jiang

择要： 在COVID-19盛行期间，不仅中国而且全体天下都面临着严重的公共卫生和经济危急，这种疾病已成为大盛行病。
由于估算中国的总体丢失和预防方法的有效性是一项繁芜的任务，因此，我们试图揭示人们在韶光和空间上的行为变革，以推断其对日常生活和整体经济的影响。
共享自行车的利用可以反响出时空行为模式，由于绝大多数中国城市居民利用共享自行车来连接公共交通工具和旅行的两端。
记录北京的单车共享系统（BSS）记录，不仅描述共享单车用户的韶光行为模式：在日常事情，节假日和大盛行期间，而且还描述空间行为模式：在购物中央，地铁，正常社区和受传染社区周围等等。
本文解释了大盛行期间共享单车利用的演化，并创造了对生产和社会活动产生重大影响的关键韶光和地点。
通过在韶光上进行共址剖析，推断出公共卫生干预方法与改进的COVID-19爆发掌握的关联。
这些创造可能供应有关如何应对其他盛行病的主要信息。

原文标题： Decisions and disease: the evolution of cooperation in a pandemic

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12446

作者： Julie Rowlett, Carl-Joar Karlsson

择要： 面对大盛行，个人可以决定是否采纳行动来减轻疾病的传播（互助），还是不（毛病），导致类似于囚徒困境的“疾病困境”。
互助须要个人改变其日常行为以造福他人。
人群中的互助率与疾病的传播率直接干系。
不幸的是，蜕变的博弈动力学预测所有个体都会蜕变为“毛病”。
在这里，我们将疾病难题与用于不授予免疫力的疾病的区室模型相结合。
我们证明，如果个人吸收信息的韶光尺度与疾病传播的韶光尺度比较足够快，那么就会涌现互助，并且可以掌握疾病。
当碰着新的传染病时，我们的结果可能对最好的行动方案有影响。

原文标题： How to Return to Normalcy: Fast and Comprehensive Contact Tracing of COVID-19 through Proximity Sensing Using Mobile Devices

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12576

作者： Ye Xia, Gwendolyn Lee

择要： 我们概述了基于利用移动设备的靠近感测的打仗跟踪策略。
我们谈论空想系统的外不雅观和功能。
我们表明，如果采取足够广泛的打仗追踪策略，则可以使COVID-19受到完备掌握，可以肃清与社会的间隔，并使社会规复正常。
我们还将回顾当前的近间隔传感技能所面临的一些寻衅，包括电话利用的蓝牙低功耗技能，并考虑临时和长期办理方案。
我们的紧张贡献在于，我们通过推理来阐明为什么这样的联系跟踪策略很可能会实现所陈述的规复完备正常状态的目标。
利用概率模型，我们表明通用采取不是实现既定目标的必要条件，因此存在一些例外的余地。
但是收养率必须很高，例如高于 95％，详细取决于疾病参数。
随着在疾病监测中提高当心以及早创造轻症病例，这一数字可能会降落到约90％。
结果哀求由州或联邦级别的公共机构领导支配事情，以便达到所需的采取率，并且跟踪范围足够广泛以与疾病掌握干系。

原文标题： How to restart? An agent-based simulation model towards the definition of strategies for COVID-19 “second phase” in public buildings

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12927

作者： Marco D’Orazio, Gabriele Bernardini, Enrico Quagliarini

择要： 应通过操作方法来支持在COVID-19紧急情形的“第二阶段”中重新开始公共建筑活动，以避免再次传播病毒。
由于永劫光与传染者打仗，容纳相同用户持续存在的建筑物以及在空间/韶光上人满为患的建筑物（例如大型办公室，大学）是关键场景。
除了个人实行的风险缓解策略（面罩）外，利益干系者还应推广其他策略，即乘员的负荷限定（迈向“社会隔离”）和访问掌握。
仿真器可以支持方法有效性评估。
这项事情供应了一个基于主体的模型来估计病毒在封闭的构建环境中的传播。
该模型采取概率方法，根据国际卫生组织提出的基于靠近度和基于暴露韶光的规则，共同仿照乘员的活动和病毒传播。
可以根据建筑物占用，缓解策略和病毒干系方面来定义方案。
该模型在实验数据（“钻石公主”号巡洋舰）上进行了校准，然后运用于干系的案例研究（大学校园的一部分）。
结果证明了模型的功能。
关于案例研究，采取口罩彷佛是通过保持可接管的传染人数来减少每种初始条件下病毒传播的最主要策略。
建筑物容量的限定可能会通过将占用者利用的FFPk口罩转换为手术口罩来支持这种方法（从而改进了利用者的舒适度）。
提出了将可接管的面罩过滤器-乘员的密度组合相结合的初步模型。
可以对模型进行修正，以考虑其他公共建筑（例如旅游举动步伐，文化建筑）中的其他重复性场景。

原文标题： Systematic Biases in Aggregated COVID-19 Growth Rates

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12994

作者： Keith Burghardt, Kristina Lerman

择要： COVID-19大盛行已成为当代最大的公共卫生寻衅之一。
政策制订者依赖衡量疾病传播的速率来制订缓解策略的决策。
我们剖析了有关确认的COVID-19传染和去世亡的美国县级数据，以表明其影响是不同的。
一小部分县占所有传染和去世亡的大多数。
这些热点与疾病较早到达并增长较快的人口稠密地区有关。
当汇总县级数据以创建州级和国家级统计数据时，这些热点系统地倾向增长率。
结果，传染和去世亡彷佛在较大规模上比在组成较大区域的范例县内更快地增长。
公共政策，经济剖析和盛行病模型必须考虑到空间聚拢带来的潜在扭曲。

原文标题： A fractional-order SEIHDR model for COVID-19 with inter-city networked coupling effects

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12308

作者： Zhenzhen Lu, Yongguang Yu, YangQuan Chen, Guojian Ren, Conghui Xu, Shuhui Wang, Zhe Yin

择要： 本文提出了一个数学模型来剖析COVID-19的动态行为。
基于城际网络耦合效应，谈论了分数阶SEIHDR系统，该系统具有2020年1月23日至3月18日的COVID-19真实数据。
同时，该模型首先考虑了住院患者和三种类型的患者（暴露，传染和住院）的去世亡率。
本文还考虑了个体在孵化过程中的传染性。
通过运用最小二乘法和预测校正器方案，利用从1月23日到 18-m 的实际数据，刺激了所提出系统在没有城际网络和城际网络的情形下的数值解。
2020年3月，个中 m 即是预测天数。
与整数阶系统（ alpha = 0 ）比较，无网络分数阶模型经由验证，可以更好地拟合北京，上海，武汉，皇岗等城市的数据。
与没有网络的情形比较，该结果表明，由于封锁和隔离方法的存在，城际网络系统可能不是中国病毒传播的主要案例，但是，它可能会对那些尚未建立网络的城市产生影响。
通过城市封闭。
同时，提出的模型更适宜2月24日至3月31日在意大利的数据，并且该分数阶模型也预测了确诊人数的高峰。
此外，在提出的系统中考虑了在初始条件下有界解的存在性和唯一性。
之后，对基本繁殖数 R_0 进行剖析，并创造它具有一个阈值：当 R_0 le 1 时，无病平衡点在局部渐近稳定，这为COVID-19是否变为未来大盛行。

原文标题： On the Emergence of a Power Law in the Distribution of COVID-19 Cases

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12772

作者： Brendan K. Beare, Alexis Akira Toda

择要： 2020年1月21日宣布了美国首例确诊的2019年冠状病毒病病例（COVID-19）。
到2020年3月尾，美国已确诊病例超过350000，分布在2000多个县中。
我们创造该分布的上尾部表现出幂定律，帕累托指数靠近于一。
我们调查涉及吉布拉特定律的COVID-19案例增长的大略模型是否可以阐明该幂定律的涌现。
对该模型进行了校准，以匹配（i）确诊病例的增长率，以及（ii）每个县内存在COVID-19的不同韶光长度。
经由校准后，该模型将天生幂定律，其帕累托指数险些与3月尾根据各县的确诊病例分布直接估算的指数相等。

原文标题： Analysing the combined health, social and economic impacts of the corovanvirus pandemic using agent-based social simulation

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12809

作者： Frank Dignum, Virginia Dignum, Paul Davidsson, Amineh Ghorbani, Mijke van der Hurk, Maarten Jensen, Christian Kammler, Fabian Lorig, Luis Gustavo Ludescher, Alexander Melchior, René Mellema, Cezara Pastrav, Loïs Vanhee, Harko Verhagen

择要： 在COVID-19危急期间，政府和其他决策者不得不做出许多困难的决定。
例如。
我们要完备封锁还是让学校开门？多少人以及该当测试哪些人？只管有很多很好的模型，例如盛行病学家在一定条件下对病毒的传播，这些模型并未直接转化为政府可以采纳的干预方法。
这些模型都不能有助于理解干预方法的经济和/或社会后果。
但是，有效和可持续的办理方案须要考虑多种成分的组合。
在本文中，我们提出了一种基于主体的社会仿照工具ASSOCC，该工具可帮助决策者理解政策干预方法的可能后果，并探索这些干预方法的综合社会，康健和经济后果。

原文标题： Global dynamics of a SUIR model with predicting COVID-19

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12433

作者： Jingyuan Wang, Xin Lin, Yuxi Liu, Qilegeri, Hui Lin, Manqing Wu

择要： 自2019年12月以来，一种新型冠状病毒（2019-nCoV）在中国已经盛行，它可以引起呼吸系统疾病和严重的肺炎。
依赖新病例的发病率来预测盛行病暴发的盛行病模型受到越来越多的关注。
但是，该领域的许多先前事情大多专注于传统SIR模型的运用，而忽略了2019-nCoV的传播特色，这是未诊断病例的传染性。
在此，我们提出基于经典SIR模型工具的SUIR模型，以监督传染病的有效预测，预防和掌握。
SUIR模型添加了盛行病的独特 U （未诊断）状态，并将人群分为四个状态：S（易感），U（未诊断），I（传染性和非传染性）和R（已规复）。
这种方法使我们能够有效预测2019-nCoV的发生率，并且模型准确性的明显上风比传统的SIR模型更可靠。

原文标题： Dynamics of Interacting Hotspots — I

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12799

作者： Suman Dutta

择要： COVID-19在环球范围内的传播哀求快速开拓新的建模策略以估计其空前的传播。
在这里，我们先容了一个基于随机疾病的基本SIR方程的模型，该模型通过在城市之间随机交流受传染人口来研究模型状态下震中相互浸染网络中的动力学。
只管每个随机交流都成对保存种群，但这种疾病使令环球系统朝着达到动态平衡的新路子发展。
通过掌握交流分数的范围，我们表明可以掌握传播热点之间的分布异质性和互助性。
德国联邦州受传染人口的集体韶光蜕变数据证明了该模型的定性特色。

原文标题： Dynamics of Interacting Hotspots - II

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12780

作者： Suman Dutta

择要： 在没有任何适当的临床办理方案的情形下，人类文明只能采纳繁芜的干预方法来遏制COVID-19的传播。
但是，现有的估计干预方法的模型并未考虑到大盛行中央的现实联系。
我们推广了我们先前谈论的热点互动模型，以测试在由多个震中组成的模型状态下进行干预的各种可能性。
我们还剖析了热点在空间上干系并且相互浸染仅限于与最近邻的人口交流的情形。
我们表明，传染传播中的异质性仅取决于收容方法及其强度。
我们磋商了许多此类情形并谈论了可能性。

原文标题： Estimation of Infection Rate and Prediction of Initial Infected Individuals of COVID-19

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12665

作者： Seo Yoon Chae, Kyoung-Eun Lee, Hyun Min Lee, Nam Jun, Quang Ahn Le, Biseko Juma Mafwele, Tae Ho Lee, Doo Hwan Kim, Jae Woo Lee

择要： 我们考虑到冠状病毒在中国武汉市爆发后在某些选定国家大范围传播的COVID-19。
我们利用盛行病初期的易感性（S），可传染性（I），隔离（Q）和确定的治愈率（Rk）的官方报告数据，估算了COVID-19的传染率和最初传染的个体。
）人口模型，即所谓的SIQRk模型。
在报告的数据中，我们知道了隔离病例和规复病例。
我们无法从无症状病例中得知康复病例。
在SIQRk模型中，我们可以根据数据拟合估计模型参数和初始传染病例（确认为无症状病例）。
对付某些选定的国家，我们得到的传染率在0.233至0.462的范围内，基本繁殖数Ro在1.8至3.5的范围内，初始传染人数在10至8409之间。
通过利用拟合参数，我们可以估算出政府实行隔离政策时德国的最长传染韶光。
在确定第一批患者后约六个月，该病正处于沉着状态。

原文标题： Fractional SIS epidemic models and their solutions

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12803

作者： Caterina Balzotti, Mirko D’Ovidio, Paola Loreti

择要： 在人口规模恒定的情形下，这项事情涉及分数SIS盛行病模型。
我们供应了在适当假设下分数模型的显式解的表示形式，并且通过考虑两个数值方案来验证结果。
我们研究了分数阶 alpha uparrow1 的极限情形的显式表示形式和数值方案，该分数环境与众所周知的普通SIS模型相对应，并且通过比较这两个模型来剖析分数导数的浸染。

原文标题： A First Instagram Dataset on COVID-19

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12226

作者： Koosha Zarei, Reza Farahbakhsh, Noel Crespi, Gareth Tyson

择要： 新型冠状病毒（COVID-19）大盛行性暴发正在极大地塑造和重塑我们生活的许多方面，对我们的社交生活产生了巨大影响。
在这个天下上大多数紧张城市的封锁政策时期，我们看到社交媒体上的职员和专业参与度急剧增加。
社交媒体在***传播以及与人们保持联系方面发挥着重要浸染。
同时，由于冠状病毒信息盛行已成为人们关注的紧张问题，因此，这一路源既是福也是祸，而且已经是一个须要特殊关注和进一步研究的话题。
在本文中，我们供应了自2020年3月30日以来一贯在网络的多语种冠状病毒（COVID-19）Instagram数据集。
我们正在将数据集供应给Github的研究社区。
我们认为，这一贡献将帮助社区更好地理解作为紧张社交媒体之一的Instagram中这种征象背后的动态。
该数据集还可以帮助研究与此爆发有关的缺点信息的传播。

原文标题： Agent-Level Pandemic Simulation (ALPS) for Analyzing Effects of Lockdown Measures

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12250

作者： Anuj Srivastava

择要： 本文开拓了一种称为ALPS的主体级仿照模型，用于仿照密闭社区中传染病的传播。
传播的机制是利用“电晕” COVID-19大盛行宣布的参数进行的人与人之间的打仗。
ALPS仿照的紧张目标是剖析预防方法（履行和取消锁定规范）对传染率，去世亡率和规复率的影响。
模型的假设和选择代表了相互竞争的需求之间的平衡，即现实的需求与实时推理的效率。
该模型通过履行和保持限定性方法来量化减少伤亡的收益。

原文标题： Why lockdown : On the spread of SARS-CoV-2 in India, a network approach

地址： http://arxiv.org/abs/2004.11973

作者： Pradumn Kumar Pandey, Bibhas Adhikari

择要： 我们剖析了印度从2020年3月1日到2020年4月17日受COVID-19影响的地区或城市的韶光序列数据。
我们在韶光序列网络数据的框架内研究数据。
利用纬度和经度坐标指定的地区或城市的测地间隔定义网络。
我们特殊将剖析范围限定在印度东北部以外的所有地区。
与近期对SARS-CoV-2传染人数预测的最新研究不同，在本解释中，重点在于理解印度各地病毒传播的动态。
我们通过考虑几种方法对模型网络进行谱和构造剖析，特殊是谱半径，代数连通性，均匀聚类系数，均匀路径长度和群落构造。
此外，我们研究了锁定前后的地区或城市数量给出的总体扩展属性。
这些研究表明，封锁对SARS-CoV-2在长途地区或城市中的传播具有重大影响。
但是，只有在锁定大约两周后才能不雅观察到这种影响。
我们推测，发生这种情形是由于在锁定之前对COVID-19的测试数量不敷，这无法阻挡被病毒传染但未被创造的人的长间隔移动。

原文标题： Assessing the impact of the coronavirus lockdown on unhappiness, loneliness, and boredom using Google Trends

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12129

作者： Abel Brodeur, Andrew E. Clark, Sarah Fleche, Nattavudh Powdthavee

择要： COVID-19大盛行导致许多政府履行封锁。
虽然封锁可能有助于遏制病毒的传播，但有可能对人口的福祉造本钱质性危害。
这项研究基于Google趋势数据，并测试了在欧美履行的锁定是否导致与康健干系的主题搜索字词发生了变革。
利用不同的方法评估锁定的因果关系，我们创造欧洲和美国的无聊搜索强度大大增加。
我们还创造孤独感，忧虑和悲哀的搜索量显著增加，而压力，自尽和离婚的搜索反而低落了。
我们的结果表明，锁定可能严重影响了人们的生理康健。

原文标题： On SICA models for HIV transmission

地址： http://arxiv.org/abs/2004.11903

作者： Cristiana J. Silva, Delfim F. M. Torres

择要： 我们重新核阅了SICA（易感性传染性慢性艾滋病）数学模型，该模型用于在均匀稠浊的人群中以不同的人口规模传播人类免疫毛病病毒（HIV）的传播动力学。
我们考虑由常微分方程系统给出的SICA模型，以及由分数阶和随机微分算子给出的系统的一些概括。
对付确定性，分数和随机类型的SICA模型，证明了局部和全局稳定性结果。
对佛得角和摩洛哥的两个案例研究进行了调查。

原文标题： Fast Thompson Sampling Algorithm with Cumulative Oversampling: Application to Budgeted Influence Maximization

地址： http://arxiv.org/abs/2004.11963

作者： Shatian Wang, Shuoguang Yang, Zhen Xu, Van-Anh Truong

择要： 我们提出了汤普森采样（TS）的累积过采样（CO）技能，与现有的过采样框架比较，可利用后验分布中明显更少的样本来布局乐不雅观参数估计。
我们将CO运用于具有边权重线性泛化的影响最大化（IM）半匪贼的新预算变体。
将CO与针对离线问题设计的预言相结合，我们的在线学习算法可同时办理预算分配，参数学习和褒奖最大化的难题。
我们证明，我们的在线学习算法可实现与IM半匪贼基于UCB的算法相称的规模后悔。
这是基于IM的基于TS的IM半匪贼算法的第一个遗憾，它不线性依赖于边的最小不雅观察概率的倒数。
在数值实验中，我们的算法在很大程度上优于所有基于UCB的替代方案。

原文标题： Optimal prediction of decisions and model selection in social dilemmas using block models

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12151

作者： Sergio Cobo-Lopez, Antonia Godoy-Lorite, Jordi Duch, Marta Sales-Pardo, Roger Guimera

择要： 匆匆进我们对人类行为的理解取决于理论揭示这些行为背后机制的能力。
衡量理论和模型预测未不雅观察到的行为的能力可供应一种有原则的方法来评估其优点，从而帮助确定最合理的机制。
在这里，我们提出模型并开拓严格的推理方法来预测二元社会困境中的计策决策。
特殊是，我们利用了包含有关个人所面临困境的信息的二部随机块模型。
我们显示，将这些模型与关于二元社会困境上钩谋决策的履历数据结合起来，只管不是“理性的”，但单个计策决策在很大程度上是可以预测的。
通过对这些模型的剖析，我们可以得出以下结论：（i）个人没有根据其博弈论构造来感知博弈； （ii）个人利用多种大略策略的组合做出决策，而我们的方法自然可以揭示这些策略。

原文标题： DAN-SNR: A Deep Attentive Network for Social-Aware Next Point-of-Interest Recommendation

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12161

作者： Liwei Huang, Yutao Ma, Yanbo Liu, Keqing He

择要： 近年来（或往后）的兴趣点（POI）建议已引起越来越多的关注。
先前的大多数研究都试图将时空信息和用户签到的顺序模式纳入推举模型中，以预测目标用户的下一步辇儿为。
但是，这些方法都没有利用每个用户朋友的社会影响力。
在这项研究中，我们谈论了下一个POI推举的新主题，并提出了一个用于社交的下一个POI推举的深层关注网络，称为DAN-SNR。
特殊是，DAN-SNR利用自我把稳力机制代替循环神经网络的体系构造，以统一的办法对顺序影响和社会影响进行建模。
此外，我们设计并实现了两个并行渠道，分别捕获短期用户偏好和长期用户偏好以及社会影响力。
通过利用多头把稳力，DAN-SNR可以有效地对任意两个历史值机之间的远程依赖性进行建模，并自适应地权衡它们对下一个目的地的贡献。
此外，我们利用从两个盛行的基于位置的社会网络Gowalla和Brightkite网络的大规模现实天下数据集进行了全面评估。
实验结果表明，DAN-SNR在推举性能方面优于7种竞争基准方法，并且在6种基于神经网络和把稳力的方法中效率很高。

原文标题： Randomized spectral co-clustering for large-scale directed networks

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12164

作者： Xiao Guo, Yixuan Qiu, Hai Zhang, Xiangyu Chang

择要： 有向网络常日用于表示单元之间的不对称关系。
共聚旨在同时对有向网络的发送者和吸收者进行聚类。
特殊地，可以将众所周知的谱聚类算法修正为谱共聚到共聚有向网络。
但是，大型网络对其提出了打算寻衅。
在本文中，我们利用随机素描技能来加速谱共聚算法，以便更有效地共聚大规模有向网络。
详细来说，我们推导了两个系列的随机谱共聚算法，一个是基于随机投影的算法，另一个是基于随机采样的算法。
从理论上讲，我们在两个天生模型 textendash emph 随机协同块模型和 emph 度校正随机协同块模型下剖析所得算法。
建立了近似偏差率和聚类缺点率，与共聚文献的最新结果比较，它们显示出更好的界线。
在数值上，我们进行仿真以支持我们的理论结果，并在具有多达数千万个节点的真实网络上测试算法的效率。

原文标题： A Named Entity Based Approach to Model Recipes

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12184

作者： Nirav Diwan, Devansh Batra, Ganesh Bagler

择要： 如果精确剖析和表示食谱文天职歧部分的规则和语义，则传统的烹饪食谱遵照的构造可以很好地建模。
我们提出了一种可以精确表示配方的构造，以及一种可以在这种统一构造中推断配方最佳表示的管道。
配方中的“身分”部分常日列出所需的身分以及相应的属性，例如数量，温度和加工状态。
可以通过定义这些属性及其值来建模。
组成食谱的物理实体可以大致分为炊具，食材及其组合，它们与烹饪技能有关。
解释部分列出了一系列事宜，在这些事宜中，对这些器皿和配料运用了烹饪技能或过程。
我们以元组的形式对这些关系进行建模。
因此，结合利用这些方法，我们在数据集RecipeDB中对烹饪食谱建模，以显示该方法的有效性。
该挖掘的信息模型可以具有多种运用程序，包括在措辞之间翻译食谱，确定食谱之间的相似性，天生新食谱以及估算食谱的营养状况。
为了识别身分属性，我们演习了命名实体关系（NER）模型，并借助K-Means聚类剖析了推理。
我们的模型在所有数据集中的F1得分均为0.95。
在解释部分中，我们利用类似的NER标签模型来标记烹饪技能（F1得分= 0.88）和器皿（F1得分= 0.90）。
末了，我们确定配料，餐具和烹饪技能之间关系的韶光顺序，以对辅导步骤进行建模。

原文标题： Internet-human infrastructures: Lessons from Havana’s StreetNet

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12207

作者： Abigail Z. Jacobs, Michaelanne Dye

择要： 我们提出了一种稠浊方法来理解StreetNet（SNET）底层的人力根本举动步伐，SNET是一个分布式的，社区运行的企业内部网，是古巴哈瓦那的紧张“互联网”。
我们将人种学研究与社会网络和组织的研究联系起来，以理解权力嵌入哈瓦那SNET构造的办法。
通过定量和定性地解压缩SNET的职员根本构造，这项事情揭示了分布式根本构造一定如何嵌入该根本构造等分布的不平等的构造方面。
传统的网络技能丈量反响了形成终极网络的社会，组织，空间和技能限定，而人种志可以帮助创造这些隐蔽的支持关系的构造和浸染。
通过合并这些不雅观点，这项事情有助于我们理解网络在增长和掩护分布式根本构造中的浸染，并揭示新的方法来理解更大，更繁芜的Internet-人根本构造-包括Internet和WWW。

原文标题： Citation Cascade and the Evolution of Topic Relevance

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12275

作者： Chao Min, Qingyu Chen, Erjia Yan, Yi Bu, Jianjun Sun

择要： 引文剖析作为科学定量研究的一种工具，长期以来一贯强调直接引文关系，而忽略了间接或高阶引文。
但是，一系列早期和最近的研究表明，跨代存在间接和连续引用影响。
除了有关高序引用的文献外，我们还先容了引用级联的观点：由某个出版物发起的一系列后续引用事宜的构成。
我们通过剖析超过450,000篇文章和超过600万种引用关系来研究这种引用构造。
我们表明，引用影响不仅存在于先前研究记录的三个世代中，而且还存在于更远的世代中。
只管如此，我们的实验结果仍旧表明，两到四代人常日足以追踪作品的科学影响。
我们还磋商了特定的构造特性，例如深度，宽度，构造病毒性和大小，这些特性可阐明各个引用级联之间的差异。
末了，我们创造有证据表明，对付跨领域（或间接干系领域）的作品进行科学研究，比仅得到内部领域的认可更主要，以取得高影响。
我们的方法和创造可以作为科学评估和科学史建模的新工具。

原文标题： Hierarchical Clustering of World Cuisines

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12283

作者： Tript Sharma, Utkarsh Upadhyay, Jushaan Kalra, Sakshi Arora, Saad Ahmad, Bhavay Aggarwal, Ganesh Bagler

择要： 只管利用了共同的食材和烹饪技能，但天下各地的文化已发展成具有独特的模式。
利用从食谱在线资源RecipeDB得到的数据，我们提取了26种天下美食的模式，并进一步磋商了它们之间的相互关系。
通过频繁的项目集挖掘和身分真实性的运用，我们描述出了美食中的范例模式，并建立了天下美食的等级树。
这棵树供应了有关美食演化及其地理和历史关联性的有趣见地。

原文标题： Nutritional Profile Estimation in Cooking Recipes

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12286

作者： Jushaan Kalra, Devansh Batra, Nirav Diwan, Ganesh Bagler

择要： 食谱的准确营养状况的可用性是食品数据库具有多个运用程序的主要功能，个中包括营养赞助，推举系统和饮食剖析等运用。
常日在在线数据库中，从各种来源获取食谱，以考试测验使食谱的数量和数据集的种类最大化。
这导致营养细节不完全且常日不可靠。
我们提出了一种可扩展的方法，可利用标准的可靠营养值数据库从其身分部分估算配方的营养身分。
先前的研究证明了在小型数据集上利用字符串匹配方法的效率。
为了证明我们程序的有效性，我们利用美国农业部标准参考（USDA-SR）数据库作为打算营养状况的参考，将建议的方法运用于大型数据集RecipeDB，个中包含来自多个数据源的配方。
我们通过打算食谱数据库中的均匀偏差（每份热量36卡路里）来评估我们的方法，该偏差完备在可归因于身体差异的偏差范围内。

原文标题： Methods for Computing Legal Document Similarity: A Comparative Study

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12307

作者： Paheli Bhattacharya, Kripabandhu Ghosh, Arindam Pal, Saptarshi Ghosh

择要： 在法律信息检索领域，打算两个法律文档之间的相似性是一项主要且具有寻衅性的任务。
查找相似的法律文件不才游任务中有许多运用，包括事前案例检索，法律文章推举等。
先前的事情提出了两种丈量法律文件之间相似性的广泛方法-剖析先例引用网络，以及基于文本内容相似性度量来丈量相似性。
但是，尚未在通用平台上对这些现有方法进行全面比较。
在本文中，我们对现有方法进行了首次系统剖析。
此外，我们探索了两种有出息的新的相似度打算方法-一种是基于文本的，另一种是基于网络嵌入的，至今尚未考虑。

原文标题： Cascade-LSTM: Predicting Information Cascades using Deep Neural Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12373

作者： Sameera Horawalavithana, John Skvoretz, Adriana Iamnitchi

择要： 从传播医疗保健到模因跟踪，预测动态社会环境中的信息流与当代社会的许多领域都息息相关。
只管已经在各种社交平台上成功办理了预测信息级联的增长的问题，但预测信息级联的韶光和拓扑构造却受到了有限的探索。
但是，准确预测有多少用户将发送特定用户的，以及在什么韶光设计实用的干预技能至关主要。
本文利用永劫影象（LSTM）神经网络技能来预测信息级联的两个时空特性，即各个级别信息传输的大小和速率。
我们将这些预测算法与级联树的概率天生结合到一个天生测试模型中，该模型能够在两个不同的平台Reddit和Github中准确天生级联树。
我们的方法导致在各种社交平台中，信息传输器的分类准确性超过73％，早期传输器的分类准确性超过83％。

原文标题： On the Limits to Multi-Modal Popularity Prediction on Instagram — A New Robust, Efficient and Explainable Baseline

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12482

作者： Christoffer Riis, Damian Konrad Kowalczyk, Lars Kai Hansen

择要： 社交媒体受欢迎程度的可预测性是一个具有极大科学意义和重大实际意义的主题。
我们为Instagram上的盛行度预测供应了一个新的强基准，它既健壮又高效。
该方法通过对视觉模态的多种表示形式的预测能力进行全面的溶解研究以及详细利用可阐明性工具来扩展以前的事情。
我们利用转移学习将视觉语义提取为观点，场景和工具，这使我们能够阐明和解释经由演习的模型和预测。
这项研究基于从Instagram摘录的100万篇帖子中。
我们将受欢迎程度预测问题视为排名问题，在个中我们预测对数归一化的喜好人数。
通过我们的溶解研究设计，我们可以建议模型，该模型优于用于Instagram上的多模式受欢迎程度预测的现有最新黑盒方法。

原文标题： Scaling laws and dynamics of hashtags on Twitter

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12707

作者： Hongjia H. Chen, Tristram J. Alexander, Diego F.M. Oliveira, Eduardo G. Altmann

择要： 在本文中，我们量化了Twitter上＃标签利用频率的统计属性和动态变革。
标签是社交媒体中用来吸引把稳力和组织内容的分外单词。
通过查看一段韶光内利用的所有主题标签的凑集，我们确定了主题标签频率分布（Zipf定律），作为标签大小的函数的唯一主题标签的数量（希普斯定律）的定标定律。
期望值（泰勒定律）。
只管这些尺度定律彷佛是通用的，但在某种意义上，无论何时采集样品，都可以不雅观察到相似的指数，但标签的数量和性子在很大程度上取决于韶光，在眇小的范围内会涌现爆发，这是胖尾的。
噪声和远程干系性。
我们通过打算相距得到 tau 的标签分布之间的Jensen-Shannon散度来量化这种动态，我们创造变革的速率大约衰减了 1 / tau 。
我们的创造基于对2015年至2016年利用的35亿个标签的剖析。

原文标题： The shape of memory in temporal networks

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12784

作者： Oliver E. Williams, Lucas Lacasa, Ana P. Millán, Vito Latora

择要： 韶光网络是用于描述繁芜系统的体系构造的广泛利用的模型。
网络内存-时空网络的构造对其过去的依赖-已显示出它在网络上发生的扩散，盛行病和其他过程中乃至在改变其社区构造方面发挥着重要浸染。
最近的事情提出了通过利用高阶马尔可夫模型来估计韶光网络中的存储器长度。
在这里，我们显示网络内存实质上是多维的，无法故意义地减少为单个标量。
因此，我们引入了一个数学框架，用于定义和有效估计内存的微不雅观形状，从而充分表征每个链接的活动如何与所有其他链接的活动交织在一起。
我们在具有可调度内存的各种时态网络综合模型中验证了我们的方法，然后研究了各种现实网络中涌现的内存的异构形状。

原文标题： Multiplex Markov Chains

地址： http://arxiv.org/abs/2004.12820

作者： Dane Taylor

择要： 多重网络是互连系统和多模式数据的通用建模框架，但是对付多重性如何影响随机过程，我们仍旧缺少基本的见识。
我们引入了“马尔可夫链的马尔可夫链”模型，使得可能带有（1- omega） in [0,1] 的随机游走者留在同一层，并遵照（特定于层的） emph 层内马尔可夫链，而它们以 omega 的概率沿着（特定于节点的） emph interlayer Markov chain移动到不同的层。
通过耦合“马尔可夫链层”与“网络层”，我们确定了新的由多重性引起的征象，包括 emph 多重不平衡（从而可逆马尔可夫链的多重耦合产生了不可逆的）和 emph 多重对流（从而静态分布展示出涉及多层的循环流。
创造这些征象（以及收敛速率 lambda_2 ）对中间的 omega 表现出最佳状态，并且我们磋商了它们与节点内层度不平衡的关系。
为了供应剖析的见地，我们描述了各层之间以及各层之间的过渡之间存在时标分隔时（即 omega to0 和 omega to1 ）的平稳分布的特色。

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