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核心速递

交互网络对于信息寻求口碑效应的动态的影响;
信息采集能力增强可能加剧组内分歧;
利用MANET为灾区强化支付系统安全;
地理分析：从基于距离的空间到基于维度的空间;
无标度网络的对抗性攻击：测试物理标准的健壮性;
提取网络对齐的双网中的密集和连通子图;
中世纪历史叙述中的性别网络和沟通能力;
来自合作伙伴和人群的意义概化：分层推理支持网络上惯例的形成;
MAGNN：元路径汇总图神经网络用于异构图嵌入;
我知道你来自哪里：社交媒体源对人工智能模型性能的影响;
利用社交媒体帖子的自动定位类型分类;
FastGAE：快速、可扩展和有效的带随机子图解码的图自动编码器;
有外部源的时间延迟动力系统用于2019-nCoV的局部爆发;
用于控制疫情传播的基于自我意识的资源分配策略;
客流与频率;
高速公路换道的重复博弈模型;
区块链系统的稳定性和可扩展性;
通过社区检测方法识别基于共享提交的相关Git仓库完整集合;
漏网：数据科学方法是否能帮助确定清洁烹调政策干预目标？;
抑郁的个体在社交媒体上表达更扭曲的思维;
闪电网络：迈向比特币经济中心化的第二路径;
目标显示广告：优先连接的情况;

交互网络对于信息寻求

口碑效应的动态的影响

原文标题：

Impact of the Interaction Network on the Dynamics of Word-of-Mouth with Information Seeking

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.02728

作者：

Samuel Thiriot

摘要： 字口的指创新（新颖做法，想法或产品）的扩散过程中发生的人际沟通的动态。据现场研究，口碑字由两个信息搜索和主动通讯方式：个人首次意识到创新的存在，然后开始积极寻求对专业知识来评估创新需要;当他们持有的专业知识，他们可能会开始推动它积极主动。创新的成功扩散需要个人持有两种意识和专业知识，使他们能够评估创新和正确地使用它。计算模型“USA / IPK”最近提出要研究在字的口碑的动力作用和信息搜索的影响。我们在这里提出的交互网络的这个模型的动态性的影响进行分析。我们比较了模型的动态比与原来不同的动态算法生成的网络。结果证明了该模型的动态特性是在所测试的网络相似，与具有类似密度和规模的网络之间变化的扩散的效率的显著异常。

信息采集能力增强

可能加剧组内分歧

原文标题：

Enhanced Ability of Information Gathering May Intensify Disagreement Among Groups

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.01049

作者：

Hiroki Sayama

摘要： 当今社会面临着拉大了与不相容的意见成员间的分歧和冲突。升级的看法和意见被认为不仅是在激进的意识形态和极端主义，而且在我们的日常生活中的许多其他场景。在这里，我们表明，群体之间的分歧日益扩大，可以链接到信息通信技术的进步，在一个连续的舆论空间分析人口动态的数学模型。我们采取的相互作用核方法的人的信息收集能力模型的增强，并引入了广义的非本地梯度个人看法内核。我们发现，人口峰值之间的特征距离变大作2为更广泛的意见，也可供个人或更大的注意力吸引到的意见远离他们。这些发现可能提供了分歧的原因是在当今日益互联的社会成长，而不归咎于其原因只对特定个人或事件，一个可能的解释。

利用MANET为灾区

强化支付系统安全

原文标题：

Secure Payment System Utilizing MANET for Disaster Areas

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.01081

作者：

Babatunde Ojetunde, Naoki Shibata, Juntao Gao

摘要： 移动支付系统在灾区需要的人购买商品回收食品一样，衣服和药品提供电子交易的可能性。相反，以使在灾区的交易，目前的支付系统需要可能这类灾难的大规模地震和洪水中被毁坏，因此通信基础设施（例如有线网络和蜂窝网络）无法在灾区可信赖。在本文中，我们将介绍利用基础设施的无线自组网，使允许用户在灾区店交易一个新的移动支付系统。具体来说，我们引入一个基于代言机制，为客户对商户的交易和基于布隆过滤器和梅克尔树，以减少通信开销的轻量级方案的多级签注机构提供支付担保。我们的移动支付系统通过采用各种方案，如基于位置的相互监督机制和盲签名，而我们新推出的事件链条机制，防止双重消费的攻击实现安全交易。如通过模拟验证，所提出的移动支付系统是在灾区有用，实现高交易完成率，65％ – 90％对于所有测试的情况下，并且是存储高效的用于移动设备与7MB商家消息大小的整体平均。

地理分析：从基于距离

的空间到基于维度的空间

原文标题：

Geographical Analysis: from Distance-based Space to Dimension-based Space

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.01172

作者：

Yanguang Chen

摘要： 在地理空间的传统概念是基于距离的概念。那里有一个空间分析，有一个距离测量。然而，对于有效的基于距离的空间中的前提条件是，地理系统具有特征尺度。对于无标度地理系统，空间结构不能被有效地用纯距离所描述的，并且因此基于距离的空间是无效的地理建模。在现实世界的地域，无标度模式和进程的到处都是。我们需要的地理空间的新概念。使用从分形和比例关系的想法，我提出的免费空间尺度地理分析基于维度的概念。如果一个地理现象熊特征尺度，我们可以使用距离测量建模它;如果一个地理现象没有特征尺度，我们将使用分形维数，这是基于距离变量和相应的测量结果之间的关系的尺度描述它。总之，地理空间上分为两类：scaleful空间和自由的尺度空间。这项研究显示空间建模和无特征尺度地理系统定量分析的新方法。

无标度网络的对抗性攻击：

测试物理标准的健壮性

原文标题：

Adversarial Attacks to Scale-Free Networks: Testing the Robustness of Physical Criteria

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.01249

作者：

Qi Xuan, Yalu Shan, Jinhuan Wang, Zhongyuan Ruan, Guanrong Chen

摘要： 对抗性攻击最近已提醒人工智能界，因为很多机器学习算法被发现容易受到恶意攻击。本文研究以无标度网络对抗攻击，以测试他们的鲁棒性的统计措施方面。除了众所周知的随机链接重连（RLR）攻击，两名启发式攻击制定和模拟：基于度加成链接重连（DALR）和程度的间隔，基于链接重连（DILR）。这三个策略应用到攻击数量从巴拉布’ASI-阿尔伯特模型生成各种大小的强无标度网络。研究发现，DALR和DILR均大于RLR更有效，在这个意义上，重连的环节较小的数字可以在同一个攻击成功。然而，DILR是，它们都通过引入在几个典型的结构特性如平均最短路径长度，平均聚集系数，和平均对角线距离相对小数量的变化构成的感隐蔽作为RLR。本文的研究结果表明，对网络进行分类是无标度必须从敌对攻击效果的观点来看非常小心。

提取网络对齐的双网

中的密集和连通子图

原文标题：

Extracting Dense and Connected Subgraphs in Dual Networks by Network Alignment

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.01289

作者：

Pietro Hiram Guzzi, Emanuel Salerno, Giuseppe Tradigo, Pierangelo Veltri

摘要： 使用基于网络的方法进行建模和分析大数据集是目前越来越多的研究领域。例如，在生物学和医学，网络用于生物分子以及患者之间的关系模型之间的相互作用。同样，来自社会网络未来的数据都可以很简单，通过使用图建模。最近，使用双网络获得了研究人员的注意。一种双网络模型使用一对图，而另一种是边加权（表示节点之间的概念关联的网络），其中所述两个曲线图中的一个通常是未加权的场景（表示节点之间的物理关联的网络）进行建模。在本文中，我们集中在寻找具有概念网络也被连接在物理网络中在最大密度最密集的连接的子图（DCS）的问题。问题是相关的，但在计算上也硬，因而需要对的新颖算法引入产生。我们形式化问题，然后我们DCS映射到图对准问题。然后，我们提出了一个可能的解决方案。一组实验也提出支持我们的做法。

中世纪历史叙述中

的性别网络和沟通能力

原文标题：

Gendered Networks and Communicability in Medieval Historical Narratives

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.01396

作者：

S. D. Prado, S. R. Dahmen, A. L. C. Bazzan, M. MacCarron, J. Hillner

摘要： 一个女人从中世纪时代的定义表示的是在和平的织工，也就是说，女人预计交战男人之间的“编织”和平的作用。在关于这一主题奖学金的基本假设是，女性的调解减轻男性暴力。这一表态可以然而受到质疑，因为它可能是基于性别的和平与外交的模型结果贬谪妇女的作用，以男人之间的管路。通过分析传染性和复杂网络中的某些节点相关的概念，我们显示我们的消息来源如何负担得起的妇女更复杂，更微妙的社会角色。作为一个案例研究中，我们考虑一个历史叙述，即Bede的，这是英国从第一到第八世纪广告的历史，是非常流行的全欧洲中世纪“英吉利教会史”。

来自合作伙伴和人群的意义概化：

分层推理支持网络上惯例的形成

原文标题：

Generalizing meanings from partners to populations: Hierarchical inference supports convention formation on networks

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.01510

作者：

Robert D. Hawkins, Noah D. Goodman, Adele E. Goldberg, Thomas L. Griffiths

摘要：语言习惯的一个关键特性是它们持有超过音箱的整个社会，让我们即使我们以前从来没有见过的人有效的沟通。与此同时，我们的很多语言使用的是合作伙伴特定的：我们知道的话，可以通过基于本地共同点，不同的人不同的理解。这给的约定账户形成了挑战。究竟怎么做主体使推理飞跃，社会各界广泛预期，同时保持合作伙伴的具体知识？我们建议会议的分层贝叶斯模型来解释如何扬声器和听众似乎抽象掉含义跨合作伙伴共享。为了评估我们的模型预测，我们进行了一项实验，参与者起到了扩展的自然语言交流的博弈，在一个小社区不同的合作伙伴。我们研究整个合作伙伴推广的若干措施，并找到当地适应的关键签名以及集体收敛。这些结果表明，当地的合作伙伴，具体的学习不仅与全球公约的形成兼容，但是当与一个强大的分层电感耦合机制可以方便吧。

MAGNN：元路径汇总

图神经网络用于异构图嵌入

原文标题：

MAGNN: Metapath Aggregated Graph Neural Network for Heterogeneous Graph Embedding

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.01680

作者：

Xinyu Fu, Jiani Zhang, Ziqiao Meng, Irwin King

摘要：大量真实世界的图或网络本质上是异质的，包括节点类型和关系类型的多样性。异质图嵌入是异构图表的嵌入丰富的结构和语义信息到低维节点表示。现有的模型通常在异构图表定义多个metapaths捕获复合关系和导引邻居选择。然而，这些模型将其省略节点内容的特点，沿Meta路丢弃的中间节点，或只考虑一个Meta路。为了解决这三个限制，我们提出了一个名为Meta路汇总图表神经网络（MAGNN）的新模式，以提高最终性能。具体而言，采用MAGNN三个主要部件，即，该节点的内容转换到包封输入节点属性，帧内Meta路聚集掺入中间语义节点和-Meta路间聚集到消息从多个metapaths结合。在三个节点分类，节点群集，和链路预测表明MAGNN实现比状态的最先进的基线更准确的预测结果的真实世界异构图数据集了广泛的实验。

我知道你来自哪里：社交媒体

源对人工智能模型性能的影响

原文标题：

I Know Where You Are Coming From: On the Impact of Social Media Sources on AI Model Performance

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.01726

作者：

Qi Yang, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov

摘要：如今，社会网络在人类的日常生活至关重要的作用，而不再单纯用业余时间支出有关。事实上，与朋友和同事即时沟通已经成为我们的日常交往中给人的多个新的社会网络类型出现加薪的重要组成部分。通过参加这样的网络中，个人产生从不同的角度描述了他们的活动，例如数据点的群众，可以进一步用于应用程序，如个性化推荐或用户分析。然而，在机器学习模型的性能不同的社交媒体网络的影响还没有全面的研究尚。特别是，从多个社会网络模型的多模态数据的文献相对比较少，这也启发我们，深入了解进入正题在这个初步研究。具体而言，在这项工作中，我们会从不同社会网络的多模态数据被学习时，学习不同的机器学习模型的性能。我们的初步实验结果表明，社会网络的选择会影响性能和数据源的正确选择是至关重要的。

利用社交媒体帖子

的自动定位类型分类

原文标题：

Automatic Location Type Classification From Social-Media Posts

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.01846

作者：

Elad Kravi, Benny Kimelfeld, Yaron Kanza, Roi Reichart

摘要：我们从社交媒体文章介绍了自动定位类型划分的问题。我们的目标是正确的一组贴在小半径围绕给定的位置，其对应的位置类型，例如，学校，教堂，餐馆或博物馆的消息联系起来。我们提供的与贴在缘相近微博相关联的位置的数据集。我们探索两种方法的问题：（1）管线方法，其中每个消息首先分类，然后与消息集相关联的位置被从单独的消息标签推断;和（b）在各个消息被同时处理的联合方法，得到所需的位置类型。我们的研究结果表明共同方法的优越性。此外，我们表明，由于问题，在弱相关的消息被联合处理，以产生一个最终标签的独特结构，简单的线性分类跑赢大盘已显示出在以前的文本分类任务优良的深神经网络的替代品。

FastGAE：快速、可扩展和有效

的带随机子图解码的图自动编码器

原文标题：

FastGAE: Fast, Scalable and Effective Graph Autoencoders with Stochastic Subgraph Decoding

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.01910

作者：

Guillaume Salha, Romain Hennequin, Jean-Baptiste Remy, Manuel Moussallam, Michalis Vazirgiannis

摘要：图自动编码（AE）和变分自动编码（VAE）是强大的节点嵌入方法，但是从可扩展性问题的影响。在本文中，我们介绍FastGAE，一个总体框架，以规模图AE和VAE到大图以百万计的节点和边。我们的策略，基于节点采样和子解码，同时保持甚至提高性能显著加速图AE和VAE的培训。我们证明FastGAE的众多真实世界的图效能，大幅跑赢现有的几个方案，以规模图AE和VAE。

有外部源的时间延迟动力系统

用于2019-nCoV的局部爆发

原文标题：

A Time Delay Dynamic System with External Source for the Local Outbreak of 2019-nCoV

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.02590

作者：

Yu Chen, Jin Cheng, Yu Jiang, Keji Liu

摘要： 2019新型冠状病毒（2019-nCov）如何在中国传播的模型是应用数学中最紧迫最有趣的问题之一。在本文中，我们提出了有外部源的新颖时间延迟动力系统来刻画2019-nCov的局部爆发趋势。新提出的动态系统引入了外部源，它可以视作前往不同地区的疑似感染人员。数值模拟显示出有外部源的动态系统比没有外部源的系统更可靠，隔离率对于控制2019-nCoV的累计确认人数的增加极为重要。根据我们的数值模拟结果与公开数据，我们建议当地政府应该有一些更严格的措施，以维持隔离的速度。否则，2019-nCov当地累计确诊的人数可能会失控。

用于控制疫情传播的

基于自我意识的资源分配策略

原文标题：

Self-awareness based resource allocation strategy for containment of epidemic spreading

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.02607

作者：

Xiaolong Chen, Quanhui Liu, Ruijie Wang, Qing Li, Wei Wang

摘要： 个体间的资源支持是特别重要的控制或减轻疾病传播手段，特别是在疾病大流行时期。尽管其中存在着：我们如何能保护自己，同时通过在对阵疫情战斗捐献资源帮助他人被传染的问题。要回答这个问题，我们考虑个人的自我保护意识提出了一种新的资源分配模式。在模型中引入了一个可调节参数，以量化这种疾病的个体的反应强度。然后提出了资源分配和疾病传播的耦合模型，研究自我意识在资源分配及其对疾病传播的动态影响的冲击。通过理论分析和大量的蒙特卡罗模拟，我们发现，系统将收敛于两种稳定状态：整体健康或完全感染，这表明在患病率急剧增加时，有资源的短缺。更重要的是，我们发现一种流行病爆发期间的人太谨慎，太无私的都是不适合用于疾病控制。通过广泛的模拟，我们找到了最佳点，在其中有流行阈值的最大值，并且爆发可延迟到最大程度。最后，我们进一步研究网络结构对耦合动力学的影响。我们发现，度的异质性促进疾病的爆发，以及网络结构不会改变行为反应的最佳现象。

客流与频率

原文标题：

On Ridership and Frequency

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.02493

作者：

Simon Berrebi, Taylor Gibbs, Sanskruti Joshi, Kari E Watkins

摘要： 在2018年，公交车的乘客达到1973年以来的最低水平，如果公交公司希望扭转这一趋势，就必须了解他们的服务分配政策如何影响客流量。本文是第一个模型乘客趋势在一段时间内超地方之一。泊松固定效应模型开发利用从波特兰，迈阿密，明尼阿波利斯/圣保罗和亚特兰大2012年和2018年在每一个机构之间的乘客计数数据，以评估乘客弹性频率，乘客被发现是弹性的频率时，观察单个路线段之间的变化在一个时间点。换句话说，最常见的路线已经是最有成效的。当观察每一路线段随时间内的变化，然而，乘客是无弹性;每个额外的车辆行程预计将产生较少的乘客比平均总线已经在路径上。在四分之三的机构，弹性现有频率的递减函数，意味着低频航线到频率变化最敏感。本文可以帮助运输机构预测整个网络转移服务的边际效应。至于乘客计数数据的质量和可用性的提高，本文可以作为方法论基础，探索公交车乘客的动态。

高速公路换道的重复博弈模型

原文标题：

A Repeated Game Freeway Lane Changing Model

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.02529

作者：

Kyungwon Kang, Hesham A Rakha

摘要： 车道变化是复杂的安全性和吞吐量的关键驱动力的行动。大多数车道变换模型处理单从合并司机的角度来看车道变换动作，从而忽略了驱动程序交互。为了克服这个缺点，我们开发了一个博弈理论的决策模型，并在上匝道高速公路验证使用经验并道机动动作数据模型。具体来说，本文采用更新的支付函数增强了我们在以前的论文重复博弈模型。使用NGSIM经验数据验证结果表明，开发的博弈理论模式相比以前的工作提供了较好的预测精度，具有正确预测的时间大约为86％。此外，灵敏度分析表明了合理性和模型的灵敏度在各种因素的变化。为了提供重复博弈的方法，其中考虑到先前的决策结果的好处证据的情况下，研究使用基于主体的仿真模型进行。所提出的重复博弈模型产生优异的性能一次性的博弈模型，模拟实际的高速公路合并行为时。最后，车道变化模型，捕捉人类驱动器之间的集体决策，可用于开发自动驾驶汽车的战略。

区块链系统的稳定性和可扩展性

原文标题：

Stability and Scalability of Blockchain Systems

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.02567

作者：

Aditya Gopalan, Abishek Sankararaman, Anwar Walid, Sriram Vishwanath

摘要： 所述blockchain范例提供了一种用于内容分发和对等网络（P2P）网络分布式共识的机制。虽然这种模式已经在业界被广泛采用，它并没有被认真分析其网络尺度方面相对于同行的数目。申请blockchain系统，如cryptocurrencies和物联网，需要这种形式的网络尺度。在本文中，我们提出了一个blockchain系统的新的随机网络模型。我们确定称为结构特性 EMPH 一无限制性，这是在任何blockchain系统合乎需要的。我们证明了只要blockchain网络模型是随机稳定的，那么blockchain是一个结束。我们进一步建立我们的模型是单调可分离，并使用这个结果上建立和下限的稳定区域。在稳定的范围取决于P2P网络的电导，让我们来分析大型P2P网络blockchain系统的可扩展性。我们验证我们使用来自Bitcoin的网络模拟数据和实际数据的理论见解。

通过社区检测方法识别基于共享

提交的相关Git仓库完整集合

原文标题：

A Complete Set of Related Git Repositories Identified via Community Detection Approaches Based on Shared Commits

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.02707

作者：

Audris Mockus, Diomidis Spinellis, Zoe Kotti, Gabriel John Dusing

摘要： 为了了解开源软件的整体状态和演变，我们需要得到的一套单独的软件项目的句柄。大多数开源项目目前使用的Git，这是一个分布式版本控制系统，允许轻松创建克隆并导致那些几乎完全基于从他们克隆的某些父库众多库。 Git修订是基于梅克尔树和两次提交高度不太可能独立制作。共享提交，因此，看起来像一个很好的方法，以组克隆库和获得精确的地图为这样的存储库。我们使用含有大约2B提交和100M存储库来创造和分享这样的地图代码架构的世界。我们发现，最大的群体中几乎含有14M的存储库，其中大部分是彼此无关。事实证明，开发者可以推动GIT中对象从库无关的任意的存储库或拉的物体，从而连接无关库。为了解决这个问题，我们采用鲁汶社区检测算法，这包括提交和项目之间的联系非常大的图。该方法成功地减少了与在100K的存储库包含高度关联项目的最大群体的megacluster的大小。我们预计工具所产生的相关项目，以及工具和方法的地图来处理非常大的图将作为挖掘软件项目和其他应用的参考集。需要进一步的工作来确定不同类型的共享提交和其他关系，例如，通过共享源代码或类似的文件名诱导项目之间的关系。

漏网：数据科学方法是否能帮助

确定清洁烹调政策干预目标？

原文标题：

Slipping through the net: can data science approaches help target clean cooking policy interventions?

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.02763

作者：

André Paul Neto-Bradley (1), Ruchi Choudhary (1 and 2), Amir Bazaz (3) ((1) University of Cambridge, (2) Alan Turing Institute, (3) Indian Institute for Human Settlements)

摘要： 依赖固体生物质在印度烹饪燃料具有负的健康和对家庭的社会经济后果，但旨在促进LPG的摄取做饭并不总是促进烹饪当中预期受益人持续过渡到更清洁有效的政策。本文采用两步法组合IHDS面板数据集的预测和描述性分析，以确定2004/5和2011/12之间切换炉户不同的组。基于树的合奏机器学习预测分析识别从生物质以非生物质炉具的开关的关键决定因素。的描述性聚类分析被用于识别遵循不同的过渡途径炉切换户组。有此研究的三个关键调查结果：对使用和家电拥有其提供家庭能源做法主体时首先灶具开关非收入因素不会对炉切换的线性效应，尤其是变量;其次地点具体因素包括地区，基础设施的可用性，以及居住质量被认为是关键因素，因此政策必须符合要考虑到当地的变化;三是清洁的烹调干预措施必须制定一系列的措施来解决所面临的不同的能量转换途径户的障碍。

抑郁的个体在社交媒体

上表达更扭曲的思维

原文标题：

Depressed individuals express more distorted thinking on social media

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.02800

作者：

Krishna C. Bathina, Marijn ten Thij, Lorenzo Lorenzo-Luaces, Lauren A. Rutter, Johan Bollen

摘要： 抑郁症是全世界残疾的主要原因，但往往没有得到诊断和治疗不足。一个认知行为疗法（CBT）的原则之一是，谁是抑郁个体表现出扭曲的思维方式，所谓的认知扭曲，可自己的情绪和动机产生负面影响。在这里，我们表明，抑郁对社交媒体的自我报告诊断的个体表达较高水平的扭曲的思维不是随机抽样的。发现某些类型的扭曲的思维方式是在我们的沮丧人群普遍两倍以上，尤其是个性化和情感推理。这种效果是特定于表达的失真内容，并且不能由特定的主题，情绪，或第一人称代词的存在来解释。我们的研究结果指向了检测，并可能减缓，那一般都认为depressogenic在线语言模式。他们还可以提供洞察到最近的观察，社交媒体的使用会对心理健康产生负面影响。

闪电网络：迈向比特币

经济中心化的第二路径

原文标题：

Lightning Network: a second path towards centralisation of the Bitcoin economy

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.02819

作者：

Jian-Hong Lin, Kevin Primicerio, Tiziano Squartini, Christian Decker, Claudio J.Tessone

摘要： 比特币闪电网络（BLN），所谓的“第二层”付款协议，在2018年推出以扩大比特币所有者之间的事务的数目。在本文中，我们分析了BLN的结构历时18个月，从2018年1月14日至2019年7月13日，在其网络已经达到8.216用户，122.517活动通道和2.732,5比特币交易结束。在这里，我们考虑BLN的三种表示：每日快照之一，每周的快照之一，每天块快照之一。通过对上述三种表示的二进制加权版本的拓扑性质，我们发现，比特币交易的总体积大约增长随着网络规模的平方;然而，尽管庞大的活性表征BLN，所述比特币分布非常不等：节点强度的平均值基尼系数是大约0.88引起10％（50％）的节点保持的80％（99％）在BLN股份比特币（平均起来，在整个周期）。像其他经济体系，我们假设节点的本地属性，如度，最终确定其特性的一部分。因此，我们已经在再现BLN的结构特征所测试的无向二进制配置模型（UBCM）的善良：所述UBCM恢复异配和BLN的分层字符，但低估节点的中心;这表明BLN正日益成为集中式网络，越来越多的兼容的具有核 – 边结构。的BLN示出了弹性的进一步检查，移除集线器通向网络的崩溃成许多部件，一个证据表明，该网络可以是用于所谓的分攻击的靶标。

目标显示广告：优先连接的情况

原文标题：

Targeted display advertising: the case of preferential attachment

地址：

http://arxiv.org/abs/2002.02879

作者：

Saurav Manchanda, Pranjul Yadav, Khoa Doan, S. Sathiya Keerthi

摘要： 成人平均暴露数百数字广告的日常

（https://www.mediadynamicsinc.com/uploads/files/PR092214-Note-only-150-Ads-2mk.pdf），使数字广告业的经典范例大数据驱动的平台。因此，广告科技产业依托历史订婚日志（点击或购买），以识别潜在的感兴趣的用户一个合作伙伴（谁愿意针对其产品的用户提供卖方）的广告活动。广告被显示为合作伙伴的历史活动数据提供给合作伙伴的数量，因而取决于合作伙伴的预算约束。因此，足够的数据可以被收集为高预算的合作伙伴做出准确的预测，而这是不符合低预算的合作伙伴的情况。这种不均衡的数据导线分布朝高预算的合作伙伴有针对性的显示广告平台“优先连接”。在本文中，我们开发了“域适应”办法，针对预测感兴趣的用户与数据不足，即尾伙伴的合作伙伴的挑战。具体来说，我们制定简单而有效的办法，充分利用以足够的数据合作伙伴的合作伙伴传递信息之间的相似性冷启动的合作伙伴，即没有任何活动数据的合作伙伴。我们的方法通过增量微调容易适应新的运动数据，因此工作在不同的竞选点，而不仅仅是冷启动。我们对主要的显示广告平台的历史日志介绍了实验分析（https://www.criteo.com/）。具体而言，我们评估我们在整个149个合作伙伴的办法，在他们的活动的不同点。实验结果表明，该方法优于其他“领域适应”的活动的不同时间点的方法。