核心速递
Multilayer Network Analysis of the Drug Pipeline in the Global Pharmaceutical Industry
http://arxiv.org/abs/2003.04620
Hiromitsu Goto, Wataru Souma, Mari Jibu, Yuichi Ikeda
摘要：一般情况下，开放式创新是行业内靠创新，如医药行业，这也被称为知识密集型产业利润丰厚的研究课题。然而，药物管线在全球经济中小型企业级内的动态仍令人担忧。为了揭示医药创新的实际情况，研究知识的功能基于与药物产品线，全球供应链，并拥有数据所作出的多层网络上药管道许可人和被许可人之间流动。因此，我们的研究结果表明成熟的相似之处之间在药物管道供应链之间，一般同意医药创新与其他行业，如人工智能产业合作情况的知识流动。
一个开源的面向API的
无监督图学习Python框架
An API Oriented Open-source Python Framework for Unsupervised Learning on Graphs
http://arxiv.org/abs/2003.04819
Benedek Rozemberczki, Oliver Kiss, Rik Sarkar
摘要：我们提出空手道俱乐部一个Python框架相结合，可以解决无监督的机器学习任务30余国家的最先进的图挖掘算法。封装的主要目的是让社区发现，节点和全图嵌入提供给广大受众的机器学习研究者和实践者。我们设计空手道俱乐部有一个一致的应用程序接口，可扩展性，易用性上强调，盒模型的行为合理的，标准化的数据集摄入和输出产生。本文讨论了实际的例子此框架背后的设计原则。我们发现相对于上广泛的现实世界中的聚类问题，分类任务，并与问候竞争速度的支持证据学习表演空手道俱乐部的工作效率。
Space-time dependence of corona virus (COVID-19) outbreak
http://arxiv.org/abs/2003.03149
Kathakali Biswas, Parongama Sen
摘要：我们使用已有研究中欧几里德网络上易感-感染-移除（SIR）疾病传播模型，分析了全球冠状病毒（COVID-19）爆发的数据。我们也直接研究了距离传染病中心距离和案例数量的相关性。数据大致存在一个平方反比定律。研究分别针对中国和其他国家进行分析。
Effects of the body force on the pedestrian and the evacuation dynamics
http://arxiv.org/abs/2003.02890
Ignacio Sticco, Guillermo Frank, Claudio Dorso
摘要：社会力模型（SFM）是情绪压力下描述人群行为一个合适的模型。这项研究分析了全身力量的原SFM的作用。我们专注于与车身刚度（KN）及其对行人动态两种不同的几何形状影响相关的参数：瓶颈和走廊。增加KN产生的挤动力学每个几何相反的效果：增大瓶颈人群的速度，以及用于走廊的降低。前者反映了一个事实，即增加了刚度降低行人之间的重叠和作为结果，滑动摩擦力减小。该现象减少了阻塞靠近出口门的簇的数目。在走廊的情况，相反，由于限制壁，行人得紧张成格子状结构由于空间限制。与壁的摩擦相互作用决定沿着走廊的整个人群的速度。此外，该走廊几何产生磁通减缓对于非常拥挤的环境中，如在许多现实生活情况观察到的。我们还探讨，从所述减小在单元方程运动的出现和它们调谐重现经验基本图的定性行为的无标度参数。
A model for the competition between political mono-polarization and bi-polarization
http://arxiv.org/abs/2003.02904
Nicolas Saintier, Juan Pablo Pinasco, Federico Vazquez
摘要：我们通过在PREë101，012101（2020）对投票意向的动态介绍了模型的通用版本手段研究政治双偏振的交互主体的群体现象。每个主体在倾向 P [0,1] 投票给两个政治候选人之一。在迭代步骤中，两种药剂 I 和与相应的倾向Ĵ P_I 和 p_j 相互作用，然后 P_I 或者通过一个量 H增大> 0 的概率是的非线性函数 P_I和 p_j或通过 H 与互补的概率减小。我们下一个参数 Q GE 0 的变化研究系统的行为措施的倾向更新规则的非线性。我们专注于两个不同的固定状态的稳定性能：单偏振，其中所有主体共享相同的极端倾向（ 0 或 1 ），和双偏振那里的人口与对面和极端倾向分为两组。我们发现，双极化状态是稳定 Qq_c ，其中 q_c 是降低为 H 下降的过渡值。我们开发了一个速率方程的方法，其稳定性分析表明， q_c 当 H 变为无穷小消失。这个结果是在连续 H 0 极限得出的输运方程的分析支持。我们还通过Monte Carlo模拟表明，该平均时间 tau蛋白在尺寸 N 秤作为的系统达到单偏振 tau蛋白 SIM N R个阿尔法 为 q_c ，其中 阿尔法（H）是一个非通用指数。
S-APIR: News-based Business Sentiment Index
http://arxiv.org/abs/2003.02973
Kazuhiro Seki, Yusuke Ikuta
摘要：本文介绍了我们在使用日报的文章制定新的企业情绪指数的工作。我们采用带门复发单位经常性的神经网络（RNN）来预测一个给定文本的商业情绪。一个RNN最初的培训对经济观察家调查和域适应新闻文本，然后微调。此外，一类支持向量机适用于过滤掉文本视为无关的商业情绪。此外，我们提出了一个简单的方法来暂时分析时，任何给定的因素影响预计商业景气多少和。所提出的方法的有效性和实用性进行了实证通过日经报纸文章的一系列实验公布2013至2018年证明。
Designing for Employee Voice
http://arxiv.org/abs/2003.02976
Dinislam Abdulgalimov, Reuben Kirkham, James Nicholson, Vasilis Vlachokyriakos, Pam Briggs, Patrick Olivier
摘要：员工的声音和工作场所民主对员工健康成长具有积极的影响和组织的绩效。在本文中，我们与员工面谈，以确定主持人及其抑制剂在工作场所内的发言权和适当的品质相应集：文明礼貌，有效性，安全性和平均主义。然后，我们开始运作这些素质作为一组的设计目标 – 确保的一位不愿透露姓名的，建设性的适度，充足的缓慢和受控访问 – 在一个安全的匿名员工语音系统的设计与开发。我们的新的作为在企业社会网络旨在培养良好的公民，同时也促进了坦率又富有建设性的讨论。我们反思我们的制度，即各地出现的工作场所的重要问题和主机组织内部变革的潜力坦率的讨论的各种各样的为期两周的部署。最后，我们将反映在我们的方法塑造了话语和支持员工的声音可信环境的创建方式。
Novel Edge and Density Metrics for Link Cohesion
http://arxiv.org/abs/2003.02999
Cetin Savkli, Catherine Schwartz, Amanda Galante, Jonathan Cohen
摘要：我们提出了一个新的度量链路凝聚力用于测量复杂，高度连接图的边的强度。链路凝聚力占地方小跳连接和相关联的节点和度可以被用来支撑边得分和图简化。我们还提出了一种新图密度测量来估计跨节点的平均凝聚。链路凝聚力和密度测量中采用通过最大化图密度来证明通过图稀疏化社区检测。还示出链接的凝聚力与边中介中心被松散地相关。
Membranes for spontaneous separation of pedestrian counter flows
http://arxiv.org/abs/2003.03017
Shihori Koyama, Daisuke Inoue, Akihisa Okada, Hiroaki Yoshida
摘要：设计高效的车道行人是城市规划的一个重要方面如散步仍然交通日益多样化的方法中流动性的最常见形式。在此，我们研究行人计数器在一条直线走廊，其中两组人都走在相反的方向流动。我们证明，利用分子动力学方法运用社会力量的模式，即障碍物的简单阵列提高了，即使在拥挤的情况下，产生边界层分离流量。我们还描述了关于障碍物阵列行人组的膜和诱导自发分离分离行为的展开模型报告。当适当地设计，这些障碍完全有能力控制该滤波方向的，使得行人倾向于保持（或右）自发移动到其左边。这些结果提供了旨在改善无处不在的人口流动工业设计有效的指导方针的潜力。
Modeling Spontaneous Exit Choices in Intercity Expressway Traffic with Quantum Walk
http://arxiv.org/abs/2003.03032
Zhaoyuan Yu, Xinxin Zhou, Xu Hu, Wen Luo, Linwang Yuan, A-Xing Zhu
摘要：在城际高速公路交通，司机经常做决定根据时间，位置和交通条件，进而影响何时何驾驶员从高速公路交通告辞而去来调整驾驶行为。由司机自发退出的选择是难以观察，因此它是模型的城际高速公路交通挑战足够。在本文中，我们开发了一个自发的量子流量模型（SQTM），随机流量波动引起的自发退出的选择，并与量子游走，并分别自回归移动平均模型（ARMA），剩余的规律性波动哪些车型。SQTM认为自发出口选择一个驱动程序作为一个量子随机过程的具有动态概率函数按照时间，位置和交通条件而变化。一个量子游走被应用到更新的概率函数，它模拟的时间和地点驾驶者会留下受自然选择退出的流量。我们验证我们的模型与来自中国东部的南京，常州高速公路出口7小时交通数据。对于7退出，判定SQTM的系数范围从0.5到0.85。与经典的随机游走和ARMA模型相比，测定的系数分别增加了21.28％至104.98％，相对均方误差减少11.61％至32.92％。我们的结论是SQTM与考虑不可观测的自发司机的决策模型交通动态提供了新的可能。
Detecting and Characterizing Bots that Commit Code
http://arxiv.org/abs/2003.03172
Tapajit Dey, Sara Mousavi, Eduardo Ponce, Tanner Fry, Bogdan Vasilescu, Anna Filippova, Audris Mockus
摘要：背景：一些开发活动传统手工进行，如使代码的提交，开放，管理，或者关闭问题正日益受到自动化许多OSS项目。具体而言，这样的活性通常是由在特定的时间事件或运行反应的工具进行的。我们将这样的自动化工具，机器人，并在相关的开发人员的生产力和代码质量许多软件挖掘方案，这一点是需要鉴定，以便从个人行为分开他们的行动的机器人。目的：寻找识别机器人和代码通过这些机器人犯下的自动方法，以及表征根据他们的活动模式的类型的僵尸。方法和结果：我们提出了孟加拉，系统化的方法来检测使用作者姓名机器人，提交信息，通过修改后的文件提交，并与相关ommits项目。对于我们的测试数据，AUC-ROC值是0.9。我们还有一个特点基于他们的代码提交的时间模式和类型修改文件的这些机器人，并发现，他们主要的文档文件和网页，而这些文件的工作是在HTML和JavaScript的生态系统最为多见。我们已编制约含461个机器人，我们发现的详细信息（所有的人都超过1000个提交）和他们创造14678222个提交一个共享数据集。
How to organize an online conference
http://arxiv.org/abs/2003.03219
Orad Reshef, Igor Aharonovich, Andrea Armani, Sylvain Gigan, Rachel Grange, Mikhail A. Kats, Riccardo Sapienza
摘要：在2020年1月13日，首届光电子在线聚会（POM）汇集了超过1100名研究者讨论光子学的最新进展。或者说，它没有，因为这次会议是完全与发言者，组织者，参与者和分散在六大洲数百个地点，通过视频会议工具和社交媒体连接的离域。尽管这个“离域”会议上保留了传统会议的许多特点：与后续问题和讨论，和海报会议邀请并促成会谈。然而，与传统的会议，所有与会者避免空中旅行，高额的注册费用（这是完全免费的），CO2排放量，或签证问题。当然对家庭的影响减少到最低限度为好，虽然参加不方便时区不得不早起或熬夜。在此评论，我们强调的是启用该事件，提供提示和建议，以帮助类似的在线聚会的组织的关键步骤。
A Longitudinal Analysis of YouTube’s Promotion of Conspiracy Videos
http://arxiv.org/abs/2003.03318
Marc Faddoul, Guillaume Chaslot, Hany Farid
摘要：阴谋论蓬勃发展的社交媒体，令人担忧，这样的内容是助长虚假的传播，支持极端主义意识形态，并在某些情况下，可能导致暴力。在日益严格的审查和立法会议员和公众压力，YouTube上宣布的努力改变自己的推荐算法，使最严重的阴谋视频被降级和非货币化。为了验证这种说法，我们已经开发了用于自动确定影片是否阴谋分类（例如，登月是伪造的，吉萨金字塔是外星人，世界预言的结束，等建）。我们再加上千余流行的信息渠道这个分类YouTube的手表下一个算法的仿真，获得了一年之久的由YouTube积极推进视频画面。我们也获得了阴谋论的所谓的过滤器泡沫效应的趋势。
Reappraising the distribution of the number of edge crossings of graphs on a sphere
http://arxiv.org/abs/2003.03353
Lluís Alemany-Puig, Mercè Mora, Ramon Ferrer-i-Cancho
摘要：许多真正的交通和移动网络都放置在地球表面上的顶点。在这样的嵌入，奠定了该表面上的边可以交叉。在他的开创性研究，分析月球上完全图和完全二部图的顶点均匀散布在不同的球体假设顶点的展示位置的表面上是相互独立的交叉数的分布。在这里，我们修改了方差的推导中对口岸和计算机模拟的方差的最新理论发展的光。我们发现，月球的公式低估了真正的变化，并提供精确的公式。
Choosing among alternative histories of a tree
http://arxiv.org/abs/2003.04378
Gábor Timár, Rui A. da Costa, Sergey N. Dorogovtsev, José F. F. Mendes
摘要：一个不断发展的网络的结构包含了过去的信息。有效地提取这些信息，但是，在一般情况下，一个艰巨的挑战。我们制定一个快速，估计种植树木的最可能的历史，基于求根精确的结果有效的方法。我们证明了我们的算法产生精确的逐步最可能的历史在一大类的树木生长模型。我们的配方是能够处理非常大的树木，因此使我们能够做出关于根推理和历史重建中种植树木的可能性可靠的数值意见。我们得到通式 langle LN mathcal N rangle 聪Ñ LN N – CN 对于给定树的可能的历史的平均对数数的大小依赖性，其用量应在很大程度上决定了树历史的reconstructability。我们还揭示了一个不确定性原理：根的inferrability之间以及完整的历史的关系，表明在这两个任务之间的权衡;根和完整的历史不能同时在同一时间高精度地推断。
Neighborhood Information-based Probabilistic Algorithm for Network Disintegration
http://arxiv.org/abs/2003.04713
Qian Li, San-Yang Liu, Xin-She Yang
摘要：许多现实世界的应用程序可以模拟复杂的网络，而这种网络包括互联网，传染病网络，交通网络，电网，蛋白质折叠结构等。网络的完整性和耐用性是很重要的，以确保关键的网络保护，不需要有害的网络可以被拆除。网络结构和完整性可以由一组关键节点来控制，并且找到的节点的最优组合的网络中，以确保网络结构和完整性可以是一个NP完全问题。尽管进行了广泛的研究，现有的方法有很多局限性，仍有许多未解决的问题。本文提出了一种基于邻近地区的信息和节点重要性概率的方法，即，邻近地区的信息为基础的概率算法（NIPA）。我们还定义了一个新的基于核心地位，重要性度量（IM），它结合了每个目标节点和两跳节点信息的邻居节点的贡献率。我们提出的NIPA已经过测试，不同的网络标准和与其他三种方法比较：最佳攻击策略（OAS），高介第一（HBF）和高度第一（HDF）。实验表明，所提出的NIPA是所有四种方法中最有效的。在一般情况下，NIPA可以找出最关键的节点组合具有更高的效能，并设定最佳的关键节点发现我们提出的NIPA是启发式的中心性预测比小得多。此外，许多以前被忽视的弱连接的节点都认定，成为新发现的最佳节点的重要组成部分。因此，建议对修订后的保护战略，以确保网络完整性的保障。另一个关键问题和未来的研究课题进行了讨论。
Link Prediction using Graph Neural Networks for Master Data Management
http://arxiv.org/abs/2003.04732
Balaji Ganesan, Gayatri Mishra, Srinivas Parkala, Neeraj R Singh, Hima Patel, Somashekar Naganna
摘要：学习n元关系数据的图表示有许多现实世界的应用，如反洗钱，欺诈检测，风险评估等图神经网络已经被证明是有效的预测与很少或没有节点的功能链接。虽然链路预测存在许多数据集，其特点是从现实世界的应用相当大的不同。在实体和关系的时间信息往往是不可用的。我们引进了10子图，20912个节点，67564个联系，70个属性和9种关系类型的新数据集。我们还提出新的改进图模型，以适应他们的工业规模应用。
Persistence of hierarchical network organization and emergent topologies in models of functional connectivity
http://arxiv.org/abs/2003.04741
Ali Safari, Paolo Moretti, Ibai Diez, Jesus M. Cortes, Miguel Ángel Muñoz
摘要：功能网络提供在大脑的活动模式拓扑描述，因为它们从活动的突触连接，其具有一个分层组织的解剖或结构网络上的传播干。虽然假设结构网络塑造它们的功能的对应，还假设大脑活动的变化可能会与功能连接的转换，并且可能其偏离分级拓扑。在该计算研究中，我们介绍一种新颖的方法来监控分层顺序的在功能网络的持久性和击穿，从合成的和真正的结构connectomes扩频活动的模拟生成。我们表明，分层连接是具有最佳处理能力和正常脑功能（格里菲斯相）和向下的状态，从这个政权，往往与病理状况相关偏离断裂相关的准关键政权持久。我们的研究结果提供最佳的神经计算架构和流程，这是能够活动和信息流的调整模式的研究提供重要线索，并演示如何分层拓扑及其准关键的功能性对应提供本地专业加工和全球之间的有效平衡积分。
使用内容和活动特点基于
机器学习方法检测Twitter抑郁症
Machine Learning-based Approach for Depression Detection in Twitter Using Content and Activity Features
http://arxiv.org/abs/2003.04763
Hatoon S. AlSagri, Mourad Ykhlef
摘要：社会化媒体渠道，如Facebook，Twitter和Instagram的，已经永远地改变了我们的世界。现在，人们越来越多地连接比以往任何时候，揭示一种数字人的。尽管社交媒体确实有几个显著的特点，的弊端是不可否认的为好。近期的研究表明社交媒体网站和增加抑郁症的高使用量之间的相关性。本研究的目的是利用基于这两个，他/她的网络行为和鸣叫机器学习用于检测可能郁闷的Twitter用户的技术。为此，我们训练和测试的分类来区分用户是否被按下不使用从他/她在网络和微博活动中提取的特征。结果表明，更多的功能的使用，较高的是在检测用户按下的准确性和F值的分数。这种方法对于早期发现抑郁症或其他精神疾病的一个数据驱动的，可预测的方法。这项研究的主要贡献是特征的探索部分，其在检测到抑郁程度的影响。
网络上的采样：估计
谱中心性的度量及其对
评估其他相关网络度量的影响
Sampling on networks: estimating spectral centrality measures and their impact in evaluating other relevant network measures
http://arxiv.org/abs/2003.04823
Nicolò Ruggeri, Caterina De Bacco
摘要：我们如何进行抽检影响的几个相关的网络措施的估计的广泛分析。特别是，我们专注于抽样策略如何优化，以恢复特定的谱中间值的影响等拓扑量。我们的目标是一方面以延长TCEC [Ruggeri2019]中，特征向量中心估计理论上接地采样方法的行为的分析。在另一方面，更广泛地采样如何影响像比一个旨在优化，群落结构和节点属性分配不同的中心性措施相关的网络特性的评价论证。最后，我们适应TCEC背后的PageRank的核心地位的情况下，理论框架，并提出旨在优化其估计的采样算法。我们表明，虽然理论推导可以适当地适于覆盖这种情况下，相比于特征向量中心情况下，需要进一步的近似高的计算复杂度将所得算法受到影响。
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