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美国人口与发展的空间网络连通性及其对疾病传播的影响 原文标题： Spatial network connectivity of population and development in the USA; Implications for disease transmission 作者： Christopher Small, Andrew J. MacDonald, Daniel Sousa 摘要： Zipfs定律指出，城市人口的等级大小分布遵循幂指数为-1的幂定律。由于线性和斜率似乎随着时间的推移以及各国之间的差异而变化，因此主张普遍适用的幂律存在争议。我们比较人口普查和夜光亮度作为美国连续人口密度和发展强度的主体。将人口密度和发展强度视为连续量，可以基于空间连通性的级别来定义空间网络。空间网络组件（连接的节点的子集）的最终分布随连接程度而变化，但在各种网络规模上均保持一致的尺度比例。在大陆尺度上，通过幂律可以很好地拟合从人口密度和夜灯亮度获得的空间网络秩大小分布，并且在很宽的密度和亮度阈值范围内，指数都接近-1。但是，最大的组成部分（10,000-100,000平方公里）远大于单个城市，代表着城市，郊区和郊区发展的空间连续性集聚。通过将美国确诊的SARS-CoV-2确诊病例的县级数量投影到人口和发展的空间网络上，可以将该流行病的时空演变量化为在具有不同连通性的网络中传播。在2020年3月移动性降低之前，少数网络组件中确诊病例的缓慢增加，迅速地域分布到大量组件中。 让航运系统进入睡眠状态：通过乘客生成的数据衡量的乘客视角原文标题： Putting the Air Transportation System to sleep: a passenger perspective measured by passenger-generated data 作者： Philippe Monmousseau, Aude Marzuoli, Eric Feron, Daniel Delahaye 摘要： 本文旨在从乘客的角度分析在COVID-19大流行期间实施的旅行限制措施对美国航空运输系统的影响。以飞行为中心的数据尚未公开和广泛获得，因此用于测量该系统状态的传统度量标准尚不可用。本文提出了基于三个不同的乘客生成的数据集的七个指标。他们的目标是实时测量旅行限制措施如何影响美国航空运输系统主要利益相关者（如乘客，机场和航空公司）之间的关系。 COVID-19应该受到混合约束的抑制——来自约束无标度网络的仿真原文标题： COVID-19 Should be Suppressed by Mixed Constraints — from Simulations on Constrained Scale-Free Networks 作者： Yukio Ohsawa 摘要： 本文通过人工仿真人类网络模拟病毒感染的传播。在这里，人们的真实空间城市生活被建模为具有约束的无标度网络。迄今为止，许多研究已经采用了无标度网络来对在线社区进行建模，但是这里采用的目的是代表人们的社会行为，其中所生成的社区受到限制，反映了现实生活中的时空限制。本文结果包括三个发现和一项政策建议。首先，感染病例数的时间序列中的峰高趋向于减小，这与所有成员相遇的组的大小上限相对应。其次，如果采用对m0的约束，则一次只能同时满足所有其他人的人数，范围在2到8之间，只要我们允许小组会议，则对抑制感染的作用可能会很弱。 W尺寸为8或更大。第三，这种适度的限制似乎暂时可以在早期减少感染，但是可能只是高峰的延迟。基于这些结果，在这里提出一个策略：为了快速抑制感染数量，如果使m0最多为1的约束过于严格，则将W限制为小于4。如果将W设置为小于4，则将m0设置为4或更小可以根据结果快速减少感染。 CoronaVis：实时COVID-19 Tweets分析器原文标题： CoronaVis: A Real-time COVID-19 Tweets Analyzer 作者： Md. Yasin Kabir, Sanjay Madria 摘要： ConronaVis的目标是使用推文作为人们共享的信息，以可视化主题建模，研究主观性并为COVID-19大流行期间的人类情感建模。主要目标是探索整个社会的心理和行为，这些心理和行为有助于在持续的大流行期间及其后遗症中管理经济和社会危机。新型冠状病毒（COVID-19）大流行迫使人们呆在家里，通过保持社会距离来减少病毒的传播。但是，社交媒体使人们在本地和全球范围内保持联系。人们正在社交媒体平台上共享信息（例如，个人意见，一些事实，新闻，状态等），这有助于了解正在进行的大流行期间的各种公共行为，例如情绪，情感和活动性。在本文中，我们描述了我们从2020年3月上旬开始收集的CoronaVis Twitter数据集（专注于美国）。该数据集可从https://github.com/mykabir/COVID19提供给研究社区。我们希望共享这些数据，以期使社区能够找到更多有用的见解，并创建不同的应用程序和模型来应对COVID-19大流行和未来的大流行。 利用分形思想对城市形态指标进行归一化和分类原文标题： Normalizing and classifying shape indexes of cities by ideas from fractals 作者： Yanguang Chen 摘要： 标准的科学研究包括两个过程：一个是描述事物，另一个是了解事物的工作方式。为了理解城市增长的原理，提出了许多形状指标来描述城市的规模和形状。但是，形状指数的可比性通常受遥感图像或数字地图分辨率的影响，因为计算值取决于空间测量尺度。本文致力于用数学方法探索经典形状指标的定标。用两个典型的规则分形，即科赫岛和维克塞克图，来说明许多形状指标的尺度依赖性。从几何度量关系导出一组公式，以将具有形状指标的边界线的分形维数关联起来。基于分形的思想，这项工作解决了两个主要问题。首先，通过用费雷特的直径代替城市图的长轴，归一化和统一几个不同的相关形状指标，例如圆度比和紧密度比。其次，揭示了形状指标的三个尺度级别，并将形状指标分为三组。这项研究的意义在于两个方面。一种有助于实现城市形态的深层结构，另一种有助于阐明不同类型的形状指标的应用范围。 Twitter主页上的隐私保护推荐系统挑战原文标题： Privacy-Preserving Recommender Systems Challenge on Twitter’s Home Timeline 作者： Luca Belli, Sofia Ira Ktena, Alykhan Tejani, Alexandre Lung-Yut-Fon, Frank Portman, Xiao Zhu, Yuanpu Xie, Akshay Gupta, Michael Bronstein, Amra Delić, Gabriele Sottocornola, Walter Anelli, Nazareno Andrade, Jessie Smith, Wenzhe Shi 摘要： 推荐系统构成了当今大多数社会网络平台的核心引擎，旨在最大程度地提高用户满意度以及其他关键业务目标。 Twitter也不例外。尽管事实上Twitter数据已被广泛用于理解社会经济和政治现象以及用户行为，但在有限的范围内，仅探索了用户通过其在Home Timeline上的参与而在Tweet上提供的隐式反馈。同时，缺乏大型公共社会网络数据集，这些数据集使科学界能够进行基准测试并建立更强大，更全面的模型，以根据用户兴趣定制内容。通过发布1.6亿条Tweets的原始数据集以及参与信息，Twitter致力于解决这一问题。在此版本中，要特别注意保持对现有隐私法的遵守。除了用户隐私之外，本文还涉及研究人员和专业人员在预测用户参与度方面面临的主要挑战。它进一步描述了由ACM RecSys与Twitter合作使用此数据集组织的RecSys 2020挑战赛的关键方面。 在复杂的供应网络中，个体水平的演化体现了群体水平的尺度律原文标题： Individual-level evolutions manifest population-level scaling in complex supply networks 作者： Likwan Cheng, Bryan W. Karney 摘要： 在复杂的供应网络中按比例尺度是一种人口级的优化现象，被认为是由底层单个网络的演化引起的，但是这种演化与按比例尺度的联系尚未得到经验证明。在这里，我们使用来自公共供水网络的单独解析的，时间序列的和人口范围的数据集，从经验上证明了这种联系。在对数对数图上，单个供应网络的结构特性描绘出了可描述为线性射弹的演化路径，每个路径的特征是反映了最佳物理规模经济的坡度和反映了形态对定居环境的适应性的截距。标度斜率的普遍性与标度截距的变异性共存，因此各种形态的网络会沿着“共同的演化轨迹”随时间前进。这种跨层次的观察结果表明，在复杂的供水网络中，个体层次的动态演变累积体现了种群层次的最优规模。 所有技术的技术进步率估算：专利数据的使用和扩展域说明原文标题： Technological improvement rate estimates for all technologies: Use of patent data and an extended domain description 作者： Anuraag Singh, Giorgio Triulzi, Christopher L. Magee 摘要： 在这项工作中，我们尝试提供有关技术变革步伐的全面详细说明。更具体地说，我们首次调查了几乎所有可定义技术的估计年度性能改进率。为此，我们创建了美国专利系统中所有专利与一组技术领域的对应关系。技术领域是一组使用相同知识和科学原理实现相同技术功能的专利发明。我们使用先前定义的分类重叠方法（COM）的扩展获得了一组1757个域。这些域包含整个美国专利系统中所有专利的97.14％。根据先前工作中测试的方法，从确定的专利集中，我们计算了每个领域中专利的平均中心度，以估计其改进率。估计的改善率从机械性皮肤治疗-脱毛和皱纹领域的每年最低1.9％到网络管理-客户端服务器应用程序领域的每年228.8％的最高水平不等。我们开发了一个单行描述符，用于标识实现的技术功能以及这些领域中最大的50个，最快的20个和最慢的20个领域的基础知识，这些领域涵盖了专利系统的40％以上。通常，改进速度并不是专利集大小的强大函数，并且改进最快的领域主要基于软件。我们提供了一个在线系统，可以自动搜索与研究人员，战略家和政策制定者感兴趣的任何技术相对应的领域和改进率。 基于一体化政治经济体系的预测模型：以美国总统大选为例原文标题： Prediction Model Based on Integrated Political Economy System: The Case of US Presidential Election 作者： Lingbo Li, Ying Fan, An Zeng, Zengru Di 摘要： 本文从系统的角度研究了政治和经济系统的综合系统，以探索它们之间的复杂相互作用，并特别分析了美国总统选举预测的情况。基于由经济数据构建的经签名的产业结构关联网络，我们的框架通过称为Potts模型的动力学模型模拟选举期间舆论的扩散和演变。值得注意的是，我们为美国总统大选提出了一种简单有效的预测模型，同时激发了一种新的经济结构建模方法。调查结果还强调了经济结构与政治态度之间的密切关系。此外，从网络和经济方面的案例分析表明了特定时期的特点和政治趋势与产业结构之间的相互作用，这与政治经济学理论是一致的。 衡量文献社会网络中的信息传播原文标题： Measuring Information Propagation in Literary Social Networks 作者： Matthew Sims, David Bamman 摘要： 我们提出了对文献中的信息传播进行建模的任务，其中我们试图识别从字符A到字符B到字符C的信息，仅给出它们在文本中的活动描述。我们描述了一个用于测量该领域中信息传播的新管道，并发布了一个新的说话人归因数据集，从而能够在比以前研究的文学文学作品更广泛的范围内评估该管道的重要组成部分。通过这个管道，我们分析了5,000多种小说作品中信息传播的动态，发现信息流经填充了连接不同社区的结构空洞的角色，而女性角色被描绘成比角色扮演角色更频繁地扮演角色是男人。 1922年的等待时间悖论原文标题： Waiting-time paradox in 1922 作者： Naoki Masuda, Takayuki Hiraoka 摘要： 我们介绍了日本物理学家寺田寿彦（Torahiko Terada）在1922年撰写的一篇论文的英文翻译和讨论。在论文中，他描述了等待时间悖论，也称为公共汽车悖论，它是排队理论中一种已知的数学现象，随机过程和现代时态网络分析。他还观察并分析了东京有轨电车上的数据，以验证等待时间悖论与当时东京繁忙的乘客之间的相关性。这篇文章似乎以足够科学的方式是关于等待时间悖论的最早文献之一。 武装冲突雪崩的尺度理论原文标题： A scaling theory of armed conflict avalanches 作者： Edward D. Lee, Bryan C. Daniels, Christopher R. Myers, David C. Krakauer, Jessica C. Flack 摘要： 武装冲突数据显示出死亡和地理范围等社会和自然属性的尺度比例和普遍动态。我们提出了一种随机分支的武装冲突模型，该模型以与数据一致的方式将多个属性相互关联。该模型包含一个分形晶格，冲突在该分形格上扩散，统一的动力学驱动冲突的增长，区域毒力调节局部冲突的强度。我们用于开发最小模型的比例尺度和通用动力学的定量约束更普遍地用作武装冲突动力学其他模型的一组约束。我们展示了这种类似于热力学的方法如何赋予机制直觉并统一多个冲突属性，从而深入了解因果关系，预测和干预时机。 一种使用拓扑数据分析评估网络演进的方法原文标题： A methodology to evaluate the evolution of networks using topological data analysis 作者： Joao Pita Costa, Tihana Galinac Grbac 摘要： 网络是计算机科学中重要的表示形式，用于交流给定交互组件系统的结构方面。网络的演进具有几种拓扑特性，可以为我们提供有关网络本身的信息。在本文中，我们提出了一种方法，用于比较网络演化的拓扑特征，并将其编码为跟踪这些特征寿命的（持久性）图。这将使我们能够根据代表这种网络演进的图表之间的距离对网络的演进进行分类。在那方面，我们还考虑了复杂的向量，这些向量为基于距离的分类提供了一种更接近计算方法的补充观点，旨在提高这些比较的计算效率，并且其本身就是开放研究问题的来源。
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发表于 2020-5-2 10:56:37
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