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核心速递

疫情缓解措施对新冠肺炎在重灾区扩散的影响;
由于COVID-19封城，欧洲的电力需求模式发生了变化;
COVID-19锁定后恢复运动竞赛：以西班牙足球联赛为例;
生产网络上的风险传播：链接的粗粒化和模块性;
EER：使用员工声誉的企业专家排名;
自然灾害Twitter数据集;
意见动态模型中的极端主义定义;
基于共现的统计显著性的二部数据集的层次聚类;
简化多层网络：路径，模型和方法;
开发社会网络。技术趋势（适应性论文）;
通过网络理论理解复杂性：简要介绍;
在主持人和非主持人的在线社交平台上拆除策略的有效性;
演化Kuramoto动力学;
云杉芽虫和石油价格：生物物理类比;
用于SIR系统和病毒株选择的确定性关键群落大小;
基于创新扩散的城市演化模型;

疫情缓解措施对新冠肺炎

在重灾区扩散的影响

原文标题：

Effect of Mitigation Measures on the Spreading of COVID-19 in Hard-Hit States

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.14621

作者：

Ka-Ming Tam, Nicholas Walker, Juana Moreno

摘要：州政府强制性的社会隔离措施已帮助减缓了美国COVID-19大流行的增长速度。当前对COVID-19发展的预测模型，尤其是在缓解措施后，主要基于对其他国家数据的推断。由于大多数州在3月底之前强制执行居家命令，因此其影响应体现在4月底的死亡和感染人数中。使用截至4月25日的可用数据，我们调查了受灾最严重的州：纽约，新泽西州，密歇根州，马萨诸塞州，伊利诺伊州和路易斯安那州。我们发现，通过当前的缓解努力，这六个州中的五个州将其再生数减少到小于一的值，从而停止了大流行的指数增长。缓解措施缓解后，我们还计划了不同的方案。其他状态的分析可以在https://covid19projection.org/上找到。

由于COVID-19封城，

欧洲的电力需求模式发生了变化

原文标题：

Changes in electricity demand pattern in Europe due to COVID-19 shutdowns

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.14864

作者：

Michał Narajewski, Florian Ziel

摘要：本文介绍了由于欧洲各个国家/地区关闭COVID-19而导致的电力需求转移效应。由于停机，我们利用高维回归技术来开发需求概况中的结构性中断。我们讨论有关冠状病毒大流行进展和所考虑国家的监管措施的调查结果。

COVID-19锁定后恢复运动竞赛：

以西班牙足球联赛为例

原文标题：

The resumption of sports competitions after COVID-19 lockdown: The case of the Spanish football league

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.14940

作者：

Javier M. Buldú, Daniel R. Antequera, Jacobo Aguirre

摘要：在这项工作中，我们使用了随机的 SEIR 易感性-暴露-传染性恢复“模型，并对其进行了适当的调整，以描述在足球比赛中COVID-19的传播。具体来说，我们担心西班牙国家足球联赛（ it“ La Liga”）的重启，该联赛目前因比赛费用而停止。我们的模型包括一个人的另外两个状态，即密闭状态和隔离状态，当一个人经过COVID-19测试并获得阳性结果时可以达到此状态。该模型还考虑了球员的互动动态，考虑了三种不同的感染源：（i）球员社交圈，（ii）在训练期间与他/她的团队同事的互动，以及（iii）在比赛期间与对手的互动。比赛。首先，我们调查了比赛之间的时间如何影响赛季末可能被感染的球员人数。其次，我们模拟了增加测试频率的影响，并分析了其敏感性。最后，我们讨论了不同的策略，以在当前锁定后重新开始“西甲”赛季的情况下，最大程度地降低COVID-19传播的可能性。

生产网络上的风险传播：

链接的粗粒化和模块性

原文标题：

Distress propagation on production networks: Coarse-graining and modularity of linkages

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.14485

作者：

Ashish Kumar, Anindya S. Chakrabarti, Anirban Chakraborti, Tushar Nandi

摘要：风险传播发生在连接的网络中，其速率和范围取决于网络拓扑。为了对此进行研究，我们选择经济生产网络作为范例。一个经济网络可以在多个层面上进行考察：单个主体之间的联系（微观），企业/部门之间的联系（微观）或国家之间的联系（宏观）。新的紧急动力学特性出现在每个级别，因此粒度很重要。对于病毒性流行病，即使是单个节点也可能成为困扰的中心，并可能影响整个网络。但是，众所周知，经济网络在微观层次上是免疫的，在中观/宏观层次上更容易失败。我们提出了一个动态交互模型来描述遇险传播的机制，该传播是在不同震中发起的，跨网络的不同模块传播。脆弱的模块通常会导致很大程度的不稳定。我们使用一个发展中经济体印度的一个行政州中的14万家公司的投入－产出联系的独特经验数据集来展示我们的方法。该网络具有多个轮辐结构，这些结构表现出适度的分散性，随粗粒度水平而变化。新奇之处在于，可以在不同的粒度或模块化级别上表征生产网络，并发现在遇险传播中，“太大到失败”模块会取代“太中心到失败”模块。

EER：使用员工声誉的企业专家排名

原文标题：

EER: Enterprise Expert Ranking using Employee Reputation

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.14439

作者：

Saba Mahmood, Anwar Ghani, Ali Daud, Syed Muhammad Saqlain

摘要：遍布各大洲的在线企业的出现引起了对该领域专家鉴定的需求。本文解决了一些方案，其中包括雇主有意寻找雇员的隐性专业知识和知识，而这些证据没有记录或自我披露。现有的基于信誉的企业专业知识排名方法利用PageRank，正态分布和隐马尔可夫模型进行专业知识排名。这些模型遭受负面推荐，串通，声誉膨胀和活力的问题。然而，作者提出了一种贝叶斯方法，该方法利用基于Beta概率分布的声誉模型对企业中的员工进行排名。实验结果表明，与以前的技术相比，在精度和平均平均误差（MAE）方面性能有所提高，三个数据集的精度平均提高了近7％。所提出的技术能够区分动态上下文中的交互类别。结果表明，该技术与评级模式和数据密度无关。

自然灾害Twitter数据集

原文标题：

The Natural Hazards Twitter Dataset

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.14456

作者：

Lingyu Meng, Zhijie Sasha Dong

摘要：随着互联网的发展，社交媒体已经成为发布灾害相关信息的重要渠道。分析这些文本中隐藏的态度，即所谓的情感分析，对于提高政府或救灾机构提高灾难响应效率至关重要，但尚未引起足够的重视。本文旨在通过重点调查人们对灾难响应的态度并分析灾难响应期间的目标救济物资来填补这一空白。本文的贡献有四个方面。首先，我们提出了几种机器学习模型，用于对与灾难相关的社交媒体数据的公众情绪进行分类。其次，我们创建带有情感标签的自然灾害数据集，其中包含将近50,00条有关美国不同自然灾害的Twitter数据（例如，2011年的龙卷风，2012年的飓风桑迪，2013年的一系列洪水， 2016年名为Matthew的飓风，2016年为暴雪的飓风，2017年为Harvey的飓风，2018年为Michael的飓风，2018年的一系列野火和2019年的Dorian飓风）。我们正在向研究社区提供数据集：https：//github.com/Dong-UTIL/Natural-Hazards-Twitter-Dataset。我们希望我们的贡献将有助于对灾害响应中的情感分析进行研究。第三，我们着重于提取公众态度并分析灾害响应期间公众的基本需求（例如食物，住房，交通和医疗用品），而不是仅仅研究公众对自然灾害的正面或负面态度。第四，由于不同类型的自然灾害会造成不同的危害，因此我们从两个不同的方面进行研究，以全面了解灾难响应的公众舆论。

意见动态模型中的极端主义定义

原文标题：

Extremism definitions in opinion dynamics models

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.14548

作者：

André C. R. Martins

摘要：在几种意见动态模型中，极端主义被定义为其特征的一部分。但是，在每个模型中实现极端主义的方式并不对应于等效定义。一些模型关注问题的一个方面，而其他模型关注不同的特征。本文展示了每个模型如何仅捕获问题的一部分，以及贝叶斯启发的意见模型如何可以帮助将这些差异视为正确的观点。该讨论提出了新的方法来引入变量，这些变量可以比我们今天更好地代表极端主义问题。关键字：极端主义，舆论动态，CODA，社会物理学

基于共现的统计显著性的

二部数据集的层次聚类

原文标题：

Hierarchical clustering of bipartite data sets based on the statistical significance of coincidences

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.14764

作者：

Ignacio Tamarit, María Pereda, José A. Cuesta

摘要：当一组“实体”与“功能”相关联时，它们将共享为两方网络表示形式。植物传粉者生态社区，科学论文的共同作者，客户和购买或民意测验的答案，只是其中的几个例子。分析网络中此类实体的群集是一种有用的工具，可用于许多领域中的应用程序，例如互联网技术，推荐系统或疾病检测。在双向网络中查找簇最广泛使用的算法是模块化优化的变体。在这里，我们提供了一种基于实体之间差异的分层聚类算法，该算法可量化两个实体共享的特征仅是偶然的可能性。当将算法性能应用于一组 n 实体时，其性能为 O（n ^ 2），其结果是树状图展示了这些实体的联系。通过引入“敏感性”度量，我们可以为聚类提供“最佳”选择并量化其质量。树状图揭示了更多有用的结构信息，例如集群中子集群的存在。我们通过首先将算法应用于一组合成网络，然后应用于示例示例来说明该算法。我们还说明了如何将我们的算法也转换为单模态网络的有效替代方案，并表明它的性能至少与基于模块化的标准算法一样好-具有更高的数值性能。我们提供了可从GitHub免费访问的Python算法的实现。

简化多层网络：路径，模型和方法

原文标题：

Multilayer network simplification: approaches, models and methods

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.14808

作者：

Roberto Interdonato, Matteo Magnani, Diego Perna, Andrea Tagarelli, Davide Vega

摘要：多层网络已被广泛用于表示和分析互连实体的系统，其中实体及其连接都可以是不同类型。但是，由于不相关的信息（例如与分析目标不相关的层），其大小或定义用于分析简单网络的传统方法没有能够处理的简单扩展，因此，真正的多层网络可能难以分析多层。因此，在文献中已经设计了许多方法来简化多层网络，以提高我们的分析能力。在本文中，我们提供了现有简化方法的统一且实用的分类法，并确定了仍在开发中的多层网络简化方法的类别以及新兴趋势。

开发社会网络。

技术趋势（适应性论文）

原文标题：

Exploiting Social Networks. Technological Trends (Habilitation Thesis)

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.14386

作者：

Adrian Iftene

摘要：适应性论文提出了两个主要方向：1.利用来自社会网络（Twitter，Facebook，Flickr等）的数据-创建用于文本和图像处理的资源（分类，检索，信誉，多样化等）；2.使用新技术创建应用程序：增强现实（电子学习，博弈，智能博物馆，美食等），虚拟现实（电子学习和博弈），使用Amazon Alexa进行语音处理（电子学习，娱乐，物联网等）。这项工作在CLEF（问题回答，图像CLEF，LifeCLEF等），SemEval（文本中的情感和情感，厌食症等）等评估活动中均取得了良好的效果。

通过网络理论理解复杂性：简要介绍

原文标题：

Understanding complexity via network theory: a gentle introduction

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.14845

作者：

Vaiva Vasiliauskaite, Fernando E. Rosas

摘要：网络理论提供了特别适合评估现代互联世界特征的复杂相互依存关系的工具。本文以不需要强大的数学背景的方式介绍了网络理论。我们探索网络理论如何揭示生物，社会，艺术领域等各种系统相互依存关系中的共性。我们的目标是在传达复杂性科学的基本原理和目标的同时实现直观的理解。此外，讨论了各种网络理论工具，并提供了许多有关更高级材料的参考。

在主持人和非主持人的

在线社交平台上拆除策略的有效性

原文标题：

Effectiveness of dismantling strategies on moderated vs. unmoderated online social platforms

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.14879

作者：

Oriol Artime, Valeria d’Andrea, Riccardo Gallotti, Pier Luigi Sacco, Manlio De Domenico

摘要：在线社会网络是完善的测试平台，可以更好地理解交互环境中的大规模人类行为。尽管它们得到了广泛的使用和研究，但对其服务条款和发布规则如何影响用户交互和信息传播的方式知之甚少。认识到网络连接性和功能之间的关系，我们比较了两种不同的在线社交平台Twitter和Gab的鲁棒性，这些细分是基于以用户的社交特征（程度）或煽动性内容（情感）强度为特征的递归检查员的拆解策略）。我们发现，网络的温和（Twitter）与非温和（Gab）特性不是干预效果的歧视因素。但是，我们发现，基于拓扑和内容特征的组合的更复杂的策略对于网络拆除可能是有效的。我们的结果为设计更好的策略，以抵消在线社交平台中反社交内容的产生和传播提供了有用的指示。

演化Kuramoto动力学

原文标题：

Evolutionary Kuramoto Dynamics

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.14883

作者：

Elizabeth A. Tripp, Feng Fu, Scott D. Pauls

摘要：可同步振荡系统的常见模型包括一组由微分方程组控制的耦合振荡器。普遍存在的Kuramoto模型依赖于 em_priori固定连接模式，促进了振荡器之间的相互通信和影响。在生物可同步系统中，例如哺乳动物的超海核，要进行通讯就要付出一定的代价-生物体会消耗能量来创造和维持系统-将它们的发育与演化选择联系起来。在这里，我们介绍并分析了一种新的演化博弈理论框架，该框架对耦合振荡器的行为和演化进行了建模。我们模型中的每个振荡器都具有一对动态行为特征：一个振荡阶段以及它们是否与其他振荡器连接和通讯。系统的发展沿这些维度发生，从而允许振荡器改变其相位和/或通信策略。我们通过比较相位同步对生物体的好处与在振荡器之间建立和维护连接的成本之间的平衡来衡量突变的成功。尽管设置如此简单，但该系统仍表现出丰富的非平凡行为，模仿了不同的经典博弈-囚徒困境，雪堆博弈和协调博弈-随着振荡器的格局随时间而变化。尽管存在这种复杂性，我们还是发现了通过连接和通信进行同步的惊人简单的特征：如果同步 B（0）的收益大于成本 c 的两倍，而 B（0）> 2c ，有机体将向完整的通信和相位同步发展。两者合计，我们的模型证明了同步振荡系统及其整体连通性的可能发展约束。

云杉芽虫和石油价格：生物物理类比

原文标题：

Spruce budworm and oil price: a biophysical analogy

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.14898

作者：

Luciano Celi (1,2), Claudio Della Volpe (1), Luca Pardi (2), Stefano Siboni (1) ((1) Department of Civil, Environmental and Mechanical Engineering, University of Trento, Italy (2) Institute for Chemical and Physical Processes, National Research Council, Pisa, Italy)

摘要：复杂系统的行为是最新科学研究的最有趣的现象之一。自然和人工系统为此类分析提供了广泛的机会。能量转换既是基于重要物理定律的过程，也是最重要的经济部门之一。能源生产的这两个方面之间的相互作用表明可以应用动态系统分析的某些方法。特别是，相位图是检测复杂系统中数量之间相关性的方法之一，它是在生态系统和经济系统之间建立定性类比的好方法，并且可以阐明控制演化的过程。系统的。本文的目的是强调石油生产与价格的某些特殊特征之间的类比，并表明这些特征与自然界中的某些行为机制相似。

用于SIR系统和病毒株

选择的确定性关键群落大小

原文标题：

Deterministic Critical Community Size For The SIR System and Viral Strain Selection

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.14920

作者：

Marcilio Ferreira dos Santos, Cesar Castilho

摘要：本文介绍了用于确定性SIR模型的关键社区规模（CCS）概念，并强调了其对疾病动态的影响。爆发后疾病可以消失。竞争排斥原则也不再成立。这是两个竞争性病毒株的动力学的例证。具有较高R0的病毒可以从人群中消除。

基于创新扩散的城市演化模型

原文标题：

A model of urban evolution based on innovation diffusion

地址：

http://arxiv.org/abs/2004.15023

作者：

Juste Raimbault

摘要：可以从演化的角度来理解城市系统的动态，在某种意义上可以扩展生物和文化的演化。然而，实施基本演化过程的城市系统模型仍有待研究。我们在这里提出这样一个宏观尺度的城市动力学模型，其中城市之间的创新扩散使用两个耦合的空间相互作用模型来捕获转型过程（变异）和传播过程（扩散）。对城市综合系统模型的探索表明，空间相互作用和创新扩散范围对多样性和效用的作用，中间区间的存在产生了最优效用。多目标优化显示了模型如何在效用和多样性之间产生折衷。该模型为更详尽的城市演变形式化铺平了道路。