核心速递

解开狗行为中的语言模式;
大规模公用设施网络的多尺度最短路径算法;
模拟古代帝国的动态与冲突;
具有幂律衰减键强度的随机网络中的多重分形;
大图上完全个性化PageRank的分布式算法;
用于复杂网络鲁棒社区检测的正则化随机块模型;
使用模式S数据的跑道偏移预警的定量评估;
关于欧足联2020欧洲杯预选赛附加赛的说明;
基于社会网络的旅游推荐系统：综述;

解开狗行为中的语言模式

原文标题：

Unraveling linguistic patterns in dog behaviour

地址：

http://arxiv.org/abs/1903.11946

作者：

Arunita Banerjee, Nandan Das, Rajib Dey, Shouvik Majumder, Piuli Shit, Ayan Banerjee, Nirmalya Ghosh, Anindita Bhadra

摘要： 显然，随机事件通常会在使用多样化且强大的统计工具进行分析时揭示隐藏的模式。例如，幂律分布将不同的自然现象（从地震1到心跳动态2）投射到统计自相似性的共同平台上。众所周知，大量的人类语言遵循幂律分布的特定制度，即Zipf-Mandelbrot定律，此外还显示出像帕累托原则和香农熵3,4这样的属性。特定背景下的动物行为已被证明遵循幂律分布5,6。然而，物种的整个行为特征从未被分析过潜在模式的存在。

在这里，我们表明，在自由放养的狗群体水平上随机视觉行为的频率等级数据遵循规模不变的幂律行为。虽然数据不显示Zipfian趋势，但它遵循帕累托原则和香农熵规则类似于语言。有趣的是，数据还表现出不同尺度的稳健自相似模式，我们使用多重分形去趋势波动分析7进行提取。观察到的多重分形趋势表明，相邻等级行为连续发生的概率远高于等级中广泛分离的行为。由于我们在随机数据集中观察到这种强大的趋势，我们假设一个物种的一般行为曲目是通过类似于语言的语法来形成的。这开启了未来多重分形和其他统计研究的前景，可以探测行为数据的真实时间序列，以探测可能的长期和短期相关性的存在，从而开发行为的预测模型。

大规模公用设施网络的

多尺度最短路径算法

原文标题：

Multiscale shortest path algorithm for big-size utility networks

地址：

http://arxiv.org/abs/1903.11710

作者：

Carlo Giudicianni, Armando di Nardo, Antonio Scala, Manuel Herrera

摘要： 本文提出了一种在复杂网络中计算Dijkstra最短路径算法的降维过程。这是通过新的多尺度（MS）网络分解成基本元素：链接和地标节点来完成的。所有这些对于保持所有网络连接信息和加速Dijkstra最短路径的精确计算至关重要。与其他最短路径算法相比，多尺度最短路径（MS-SP）算法在处理大型公用事业网络时显示出优势：传统方法的维度诅咒不可行或在其他情况下提供近似解决方案。这种新方法在城市公用事业网络上进行计算时具有很高的兴趣，因为它爆炸了几种固有属性。但是，该提案直接扩展到另一种网络。 MS-SP已成功应用于2个水务公用事业网络（中型和大型）。在这两种情况下，MS-SP提供了通过应用Dijkstra的最短路径获得的精确解决方案，同时在计算时间方面显示其效率。

模拟古代帝国的动态与冲突

原文标题：

Simulating Imperial Dynamics and Conflict in the Ancient World

地址：

http://arxiv.org/abs/1903.11729

作者：

Jim Madge, Giovanni Colavizza, James Hetherington, Weisi Guo, Alan Wilson

摘要： 开发捕捉人类历史上大规模动力学的模型是气候动力学领域的核心贡献之一。至关重要且最常见的是，与手动策划的历史数据相比，这些模型通过其在某些宏观尺度和汇总度量上的预测能力进行评估。我们认为该模型预测了Turchin等人的大规模复杂社会。（2013），其中评估“帝国密度”的预测：地理区域在某个时间窗口内属于大规模政体的相对频率。我们实现模型并发布代码和数据以实现再现性。此外，我们根据三个历史数据集评估其行为：模拟政体与历史数据的相对大小;模拟英密度与历史人口密度的空间相关性;模拟冲突与历史冲突的空间相关性。在全球层面，我们与人口密度（R2 <0.75）表现出良好的一致性，并且与欧洲的历史冲突达成一致（R2 <0.42，可能由于历史数据偏差而导致较低的结果）。尽管总体上擅长捕捉这些重要影响，但该模型目前无法重现各个帝国政体的形态。尽管如此，我们通过将模拟中的概率帝国力量与推断的网络社区与真实的定居数据进行匹配来讨论前进的方法。

具有幂律衰减键强度的

随机网络中的多重分形

原文标题：

Multifractality in random networks with power-law decaying bond strengths

地址：

http://arxiv.org/abs/1903.11733

作者：

Didier A. Vega-Oliveros, J. A. Méndez-Bermúdez, Francisco A. Rodrigues

摘要： 在本文中，我们用数值证明了其邻接矩阵 bf A 由幂律法随机矩阵（PBRM）模型的稀释版本表示的随机网络具有多重分形本征函数。 PBRM模型描述了具有随机长程键的一维样本。模型的债券强度，作为幂律衰减，由参数 mu 调整为 A_ mn propto | m-n | ^ – mu ;稀疏性由平均网络连接驱动 alpha ：对于 alpha = 0 ，网络中的顶点是隔离的，对于 alpha = 1 ，网络完全连接并且PBRM模型被恢复。虽然众所周知，PBRM模型在临界值 mu = mu_c = 1 时具有多重分形特征函数，但我们清楚地显示[从参与数 I_2 的相对波动的尺度以及概率分布函数 P（ ln I_2）] alpha <1 存在临界值 mu_c equiv mu_c（ alpha）。此外，我们通过使用相应的多重分形维数 D_q 来表征我们的随机网络模型的本征函数的多重性，我们根据典型特征函数参与数 exp left langle 的有限网络尺度尺度计算在I_q right rangle 。

大图上完全个性化PageRank的

分布式算法

原文标题：

Distributed Algorithms for Fully Personalized PageRank on Large Graphs

地址：

http://arxiv.org/abs/1903.11749

作者：

Wenqing Lin

摘要： 个性化PageRank（PPR）具有巨大的应用，例如社会网络的链路预测和推荐系统，这些应用通常需要知道完全PPR。此外，大多数现实生活图是边加权的，例如Facebook网络上的用户之间的交互。然而，计算完全PPR在计算上是困难的，特别是在大图上，更不用说大多数现有方法不考虑边的权重。特别是，现有方法无法处理中等规模群集上具有十亿边的图。为了解决这个问题，本文提出了一种利用分布式计算框架在大图上计算全边加权PPR的新方法。具体来说，我们采用蒙特卡罗近似，从图的每个节点执行大量随机游走，并利用并行流水线框架来减少完全PPR的总体运行时间。基于此，我们开发了几种优化技术，它们（i）缓解了可能爆炸存储空间的大型节点的问题，（ii）预先计算小节点的短步行，大大加速了随机游走的计算，以及（iii）优化每个管道中计算的随机游走量，从而显著降低开销。通过对各种真实图数据集的大量实验，我们证明了我们的解决方案比现有技术快了几个数量级，同时，在准确性方面基本上优于基线算法。

用于复杂网络鲁棒社区检测的

正则化随机块模型

原文标题：

Regularized Stochastic Block Model for robust community detection in complex networks

地址：

http://arxiv.org/abs/1903.11751

作者：

Xiaoyan Lu, Boleslaw K. Szymanski

摘要： 随机块模型能够生成不同的网络分区，范围从传统的分类社区到不协调的结构。由于度校正的随机块模型没有指定期望哪种混合模式，因此发现网络节点的最可能分区的推理算法可能陷入对数似然的局部最优。在这里，我们引入一个新模型来约束目标函数中的节点内部度比，以稳定块模型从观察到的网络数据的推断。给定正则化模型，推理算法，例如马尔可夫链蒙特卡罗，可靠地找到由单个参数的值指示的分类或不成功的结构。我们通过实验证明，我们提出的模型的推断快速收敛到期望的分类或不协调分区，而当度传统的分类社区结构在观察到的不强时，经度校正的随机块模型的推断经常被困在下部局部最优分区。网络。

使用模式S数据的跑道偏移预警的定量评估

原文标题：

Quantitative Assessments of Runway Excursion Precursors using Mode S data

地址：

http://arxiv.org/abs/1903.11964

作者：

Xavier Olive, Pierre Bieber

摘要： 评估罕见飞机事故（例如，跑道偏离）的方法是识别促成因素（例如，晚制动，长着陆，不适当的闪光，不稳定的进近）以及建立依赖树（例如，长着陆可能是由于描述这些因素之间的因果关系的不稳定的方法，然后没有四处走动。然后将概率输入到这些模型中以评估评估的风险。在估计这些概率时，可能会感兴趣许多来源。航空公司可以访问其机队的综合飞行数据记录;制造商努力为他们建造的飞机收集数据;空中交通管制日志雷达轨道。尽管不像其他飞行数据记录那样完整，但模式S数据非常具有吸引力，尤其是对于学术界而言，由于数据是开放的，因此可以在不进行混淆的情况下发布，并为社区提供可重现的结果。模式S还提供不加选择的信息来源（不限于航空公司或飞机类型），这对于放置匹配异常模式的上下文航班非常有帮助。我们建议仅围绕模式S数据讨论分析的优势和局限性，并围绕跑道偏移风险评估进行案例研究。

关于欧足联2020欧洲杯预选赛附加赛的说明

原文标题：

A note on the UEFA Euro 2020 qualifying play-offs

地址：

http://arxiv.org/abs/1903.11965

作者：

László Csató

摘要： 2018-19联盟国家联盟是本次比赛的首个赛季，为参加欧洲足球锦标赛2020年资格赛的55名男子国家足球队提供了播种基础。此外，与之前的版本不同，球队考虑到他们在2018-19联盟国家联盟中的表现，也选择了附加赛。因此，16支队伍未能通过他们的小组获得资格，根据复杂的规则分为四个队伍，每队四个，因为20个直接合格队伍腾出的位置应该填补。我们对相关的欧足联规则进行了严格的审查，并表明这些条款可能相互矛盾，并可能导致不公平的附加赛路径。提出了针对这两个问题的直接解决方案。

基于社会网络的旅游推荐系统：综述

原文标题：

Recommendation Systems for Tourism Based on Social Networks: A Survey

地址：

http://arxiv.org/abs/1903.12099

作者：

Alan Menk, Laura Sebastia, Rebeca Ferreira

摘要： 如今，推荐系统出现在许多日常活动中，如网上购物，浏览社会网络等。鉴于旅游业通过信息技术重新焕发活力的需求不断增长，推荐人已被纳入旅游网站，如Expedia，Booking或Tripadvisor，等等。此外，自2004年以来，与旅游推荐系统相关的科学论文数量稳步持续增长。这种增长大部分是由于社会网络，除了为研究人员提供使用大量可用和不断更新的数据的可能性之外，它们还使推荐系统变得更加个性化，有效和自然。本文回顾和分析了许多研究出版物，这些出版物侧重于在项目中使用社会网络的旅游推荐系统。我们详细介绍了它们的主要特征，例如哪些社会网络被利用，哪些数据被提取，应用推荐技术，评估方法等。通过全面的文献回顾，我们的目标是与未来的推荐系统合作，通过给予一些明确的当前旅游推荐系统的分类和描述。