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小熊回收站|Arxiv网络科学论文摘要10篇(2020-08-24)

  • 图上分布的方差和协方差;
  • 空间相关功能数据的空间同质性学习及其在COVID-19增长率曲线中的应用;
  • 导航复杂网络中的差异结构;
  • 在美国COVID期间平衡自由、权利和责任：反限制和亲限制话语研究;
  • 隔离期间生产率的悖论：基于主体的模拟;
  • 使用去趋势反卷积外汇网络识别货币状态;
  • 寻找零病患：医院病原体传播途径的可视化分析;
  • 适用于恶劣环境的鲁棒高效的群体通信拓扑;
  • 小型学院中COVID-19传播建模;
  • 跨在线社会网络的个人资料匹配;
图上分布的方差和协方差原文标题： Variance and covariance of distributions on graphs
地址：
作者： Karel Devriendt, Samuel Martin-Gutierrez, Renaud Lambiotte
摘要： 我们开发了一种理论来测量在图的节点上定义的概率分布的方差和协方差 ， 该理论考虑了节点之间的距离 。 我们的方法将通常的（协）方差推广到加权图的设置 ， 并保留了其许多直观和期望的属性 。 有趣的是 ， 我们发现图论和网络科学中的许多著名概念都可以在这种情况下重新解释为特定分布的方差和协方差：我们针对Kemeny常数 ， Kirchhoff指数 ， 网络模块性和Markov稳定性显示了这种对应关系 。 作为一个特殊的应用 ， 我们在图中定义了关于有效电阻距离的最大方差问题 ， 并在数值和理论上描述了该问题的解决方案 。 我们展示了如何将最大方差分布解释为核心外围度量 ， 这一事实说明了以下事实：树图的叶节点 ， 配置图中的低度节点以及随机的边界节点都支持这些分布几何图 。 我们的理论结果得到了一系列数学概念网络上的实验的支持 ， 其中我们使用方差和协方差作为分析工具来研究科学论文中关于这些概念之间的（网络）关系的（共）出现 。 概念 。
空间相关功能数据的空间同质性学习及其在COVID-19增长率曲线中的应用原文标题： Spatial homogeneity learning for spatially correlated functional data with application to COVID-19 Growth rate curves
地址：
作者： Tianyu Pan, Weining Shen, Guanyu Hu
【小熊回收站|Arxiv网络科学论文摘要10篇(2020-08-24)】摘要： 通过分析美国的COVID-19增长率曲线 ， 我们研究了空间异质性对区域COVID-19大流行时间和严重性的影响 。 我们提出了一种地理详细的功能数据分组方法 ， 该方法在完全刻画大流行曲线中的空间相关性之前配备了功能条件自回归（CAR） 。 然后 ， 可以通过地理加权的中餐厅过程来检测空间同质性模式 ， 该过程允许本地空间连续的组和全局不连续的组 。 我们设计了一种有效的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法 ， 以同时推断组数的后验分布和空间功能数据的分组配置 。 通过模拟研究证明了该方法优于竞争方法的数值性能 ， 并将其应用于美国的COVID-19州级和县级数据研究 。
导航复杂网络中的差异结构原文标题： Navigating differential structures in complex networks
地址：
作者： Leonardo L. Portes, Michael Small
摘要： 系统网络表示中的结构变化（例如 ， 不同的实验条件 ， 时间演变）可以提供有关其组织 ， 功能以及其对外部干扰的响应方式的见解 。 对基因网络如何应对疾病和治疗方法的更深入的了解 ， 也许是对这种差分网络分析观点所取得的成果的最有力的证明 ， 这在过去十年中导致了新的数值技术的爆炸式增长 。 但是 ， 即使在极少的实验条件下 ，it where引起人们的注意 ， 或者如何在微分结构中导航也可能不知所措 。 在本文中 ， 我们提出了一种在网络内部和网络之间同时表征节点共享“结构角色”的理论和方法论实施 ， 其结果是高度 em可解释的地图 。 使用随机块模型生成的数字基准研究了主要特征和准确性 。 结果表明 ， 在以下情况下 ， 它可以提供细微且可解释的信息：（i）社区规模和（ii）社区总数 ， 并且（iii）甚至对100个网络中的大量进行了比较（例如 ， 对于100个不同的实验条件） 。 然后 ， 我们证明了该方法的优势在于它对一组网络中编码的信息的“讲故事”式表征 ， 可用于查明意外的差异结构 ， 从而导致进一步的研究并提供新的见解 。 我们提供了来自两种细胞类型（两种/干扰素-β）的两种治疗方法的四种基因共表达网络的说明性 ， 探索性分析 。 此处提出的方法使我们能够详细阐述和检验一组与这些网络之间结构差异的细微差别有关的非常具体的假设 。


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