人类碳排放如何影响全球风力模式？| 网络科学论文速递3篇
来源：Industry Tap
核心速递：
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从含时相互作用中学习动态嵌入;
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气候异常与空气污染：碳排放和异常网络;
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分析Twitter上的仇恨和反对言论账号;
从含时相互作用中学习动态嵌入
原文标题：
Learning Dynamic Embeddings from Temporal Interactions
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.02289
作者：
Srijan Kumar, Xikun Zhang, Jure Leskovec
摘要： 在诸如电子商务，社会网络和教育之类的领域中建模用户和项目（例如，产品，帖子或课程）之间的一系列交互是至关重要的，以预测未来的交互。表示学习提供了一种有吸引力的解决方案来模拟用户和项目属性的动态演变，其中每个用户/项目可以嵌入欧几里德空间，并且其演化可以通过嵌入的动态变化来建模。
但是，现有的嵌入方法要么生成静态嵌入，要么独立地处理用户和项目，要么不可扩展。在这里，我们介绍JODIE，一个耦合的循环模型，共同学习用户和项目交互序列中的用户和项目的动态嵌入。 JODIE有三个组成部分。
首先，更新组件使用它们先前的嵌入与两个相互递归的递归神经网络来更新来自每次交互的用户和项目嵌入。其次，训练新颖的投影组件以预测用户在任何未来时间的嵌入。最后，预测组件直接预测项目在未来交互中的嵌入。对于从一系列交互中学习的模型，由于复杂的用户 – 用户依赖性，传统的训练数据批处理无法完成。
因此，我们提出了一种名为t-Batch的新型批处理算法，该算法可以生成时间一致的批量训练数据，这些数据可以并行运行，从而实现大规模的加速。我们使用四个真实数据集对两个预测任务进行了六次实验 – 未来交互预测和状态变化预测。
我们证明JODIE在这些任务中的表现优于六种最先进的算法，最高可达22.4％。此外，我们表明JODIE具有高度可扩展性，比同类型号快9.2倍。作为一个额外的实验，我们说明JODIE可以提前预测学生辍学五门课程。
气候异常与空气污染：
碳排放和异常网络
原文标题：
Climate Anomalies vs Air Pollution: Carbon Emissions and Anomaly Networks
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.02634
作者：
Anshul Goyal, Kartikeya Bhardwaj, Radu Marculescu
摘要： 该项目旨在通过寻找碳排放，地表温度异常和高海拔风速异常之间的时间和地理相关性，阐明人为碳排放如何影响全球风力模式。我们使用基于网络的方法和1950年至2010年的每日数据来模拟和绘制全球不同地区之间的相关性。
分析Twitter上的仇恨和反对言论账号
原文标题：
Analyzing the hate and counter speech accounts on Twitter
地址：
http://arxiv.org/abs/1812.02712
作者：
Binny Mathew, Navish Kumar, Ravina, Pawan Goyal, Animesh Mukherjee
摘要： 网上仇恨言论激增，一些组织和国家实施法律禁止此类有害言论。虽然这些限制可能会减少这种仇恨内容的数量，但它通过限制自由发言来实现。因此，一些有组织支持的有希望的替代方案是用更多的言论来对抗这种仇恨言论。
在本文中，我们在Twitter上分析仇恨言论和相应的反对言论（又名反对派）。我们对这些用户帐户进行了几种词汇，语言和心理语言学分析，并且正面反对者根据目标社区采用多种策略。仇恨账户表达了更多的负面情绪，更亵渎。
我们还发现，与未经验证的帐户的推文相比，经过验证的帐户的仇恨推文具有更大的病毒性。虽然讨厌的用户似乎更多地使用关于嫉妒，仇恨，负面情绪，咒骂术语，丑陋的词语，但是反击用户使用更多与政府，法律，领导者相关的词汇。
我们还建立了一个监督模型，用于在Twitter上对仇恨和反向帐户进行分类，并获得0.77的F分数。我们还公开我们的数据集，以帮助推进仇恨言论的研究。
来源：网络科学研究速递
编辑：杨清怡
声明：Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有，由ComplexLY进行翻译整理，未经同意请勿随意转载。本系列在微信公众号“网络科学研究速递”（微信号netsci）和个人博客 https://www.complexly.me （提供RSS订阅）进行同步更新。
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