最近新型冠状病毒成为了万众瞩目的观点。如果我们能预知疾病在未来传播的轨迹将会让我们的疾病防控工作更好的有的放矢。不过，疾病的传播因素异常复杂，它跟病毒携带者的身体条件，所处环境的情况，天气的情况，接触者的条件等都密切相关。

然而，如果我们跳出这个微观的尺度来看，把一个城市抽象为一个单点，那么我们完全有可能对城市间的疾病传播情况作出一定意义上合理的推断。当我们聚焦在城市这个尺度的时候，就会发现城市间的交通流量决定了城市间的病毒传播，这是因为交通流量越大的两个城市，病毒携带者也越可能来往。 

2013年Dirk Brockman等人在Science上发表的The Hidden Geometry of Complex, Network-Driven Contagion Phenomena一文就指出疾病的传播其实与城市间的地理距离没啥关系，而与城市间的“等效”距离密切相关。这里的等效距离就是指根据城市间交通流量数据而折合以后的距离。 

换句话说，我们的交通输运网络其实已经重新定义了两个城市的距离，并将我们的世界进行了扭曲变形。那么，站在这个全新的世界中，我们应该怎样推断病毒的传播呢？本解读活动将给您解读Science的经典文献：The Hidden Geometry of Complex, Network-Driven Contagion Phenomena

论文题目：

The Hidden Geometry of Complex, Network-Driven Contagion Phenomena

论文地址：

https://science.sciencemag.org/content/342/6164/1337.full

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编辑：张爽

• 第四十五期图网络论文解读

• 时间：1月13日 周一

• 主讲人：张章

• 论文题目：

  Deep Iterative and Adaptive Learning for Graph Neural Networks

• 论文地址：

  http://arxiv.org/abs/1912.07832
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• 第四十四期图网络论文解读

• 时间：1月6日 周一

• 主讲人：高飞

• 论文题目：

  Adversarial Training Methods for Network Embedding

• 论文地址：

  https://dl.acm.org/doi/10.1145/3308558.3313445
• 视频回放：
http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11110

• 第四十三期图网络论文解读

• 时间：12月30日 周一

• 主讲人：刘晶

• 论文题目：

  Model-free prediction of spatiotemporal dynamical systems with recurrent neural networks

• 论文地址：

  https://journals.aps.org/prresearch/pdf/10.1103/PhysRevResearch.1.033056

• 视频回放：

http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11102

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