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基于时间序列热门新词挖掘的COVID-19公众观点和情感监测系统;
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Covid-19：对扩展SEIR模型的分析以及不同干预策略的比较;
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使用调整后的时变SIRD模型对意大利省级Covid-19的流行病数据进行建模;
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COVID-19：使用有偏案例检测数据实时预测再生因子;
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通过广义SEIR模型分析巴西的COVID-19流行病;
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同质树上k窒的Maki-Thompson谣言模型;
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英国2017年和2019年大选民意测验的随机微分方程方法;
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代理竞争社会中的自我诱导的阶级分层：存在嫉妒时的纳什稳定性;
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原文标题：
Epidemic spreading model of COVID-19
地址：
http://arxiv.org/abs/2005.11815
作者：
Lasko Basnarkov
摘要：我们研究了受COVID-19传染性的两个特征启发的易感暴露无症状传染恢复（SEAIR）流行病传播模型：延迟开始及其在症状发作之前的出现，甚至完全没有症状。理论上在随机正则图和复杂网络上以连续时间间隔版本和离散时间版本分析该模型。我们通过分析表明，在所有三种版本中，流行阈值与易感种群在地方均衡时的方程之间都有关系，当流行较弱时，这种关系成立。我们提供理论上的论点，即节点的特征向量中心性大约决定了其被感染的风险。
基于时间序列热门新词挖掘的
COVID-19公众观点和情感监测系统
COVID-19 Public Opinion and Emotion Monitoring System Based on Time Series Thermal New Word Mining
http://arxiv.org/abs/2005.11458
Yixian Zhang, Jieren Chen, Boyi Liu, Yifan Yang, Haocheng Li, Xinyi Zheng, Xi Chen, Tenglong Ren, Naixue Xiong
摘要：随着新流行病的传播和发展，在公众情绪中识别流行病的变化趋势具有重要的参考价值。我们设计并实现了基于时间序列新热词挖掘的COVID-19民意监测系统。提出了一种基于网络话题时间爆炸的新词结构发现方案和一种针对COVID-19舆论环境的中文情感分析方法。建立一个“ Scrapy-Redis-Bloomfilter”分布式爬虫框架来收集数据。该系统可以根据评论判断评论者的正面和负面情绪，还可以反映出希望，快乐和沮丧等七种情绪的深度。最后，我们改进了该系统的情感判别模型，并将COVID-19相关评论的情感判别错误与Jiagu深度学习模型进行了比较。结果表明，该模型具有较好的泛化能力和较小的判别误差。我们设计了一个大型的数据可视化屏幕，可以清晰地显示公众情绪的趋势，各种情绪类别，关键字，热门话题等的比例，并充分直观地反映舆论的发展。
Covid-19：对扩展SEIR模型
的分析以及不同干预策略的比较
原文标题：
Covid-19: an analysis of an extended SEIR model and a comparison of different intervention strategies
http://arxiv.org/abs/2005.11511
Arghya Das, Abhishek Dhar, Srashti Goyal, Anupam Kundu
摘要：准确建模Covid-19大流行的演变和干预策略，现在已经影响到世界上几乎每个国家，这是一个具有挑战性的问题。我们在这里介绍了对扩展的易感暴露-感染-恢复（SEIR）模型的分析，该模型考虑了无症状携带者的存在，并探讨了诸如社会疏离（SD）和检测隔离等不同干预策略的效果（ TQ）。两种干预策略（SD和TQ）试图将疾病的生殖数量（ R_0> 1 ）降低到目标值（ R_0 ^ rm target <1 ），但是我们采用了不同的方式—我们的模型方程式。我们发现，对于相同的目标值 R_0 ^ rm target <1 ，TQ在控制大流行方面比仅实施SD的锁定更为有效。但是，要想使TQ发挥作用，就必须基于接触者追踪，并且每天/每天的测试量与新病例数/每天的比率必须根据感染者的平均接触量来衡量，在人口密度高，社会隔离度低的地区，这一比例会很高。我们指出，除 R_0 外，重要的数量是线性化动力学的最大特征值，它可以更全面地了解干预前后的疾病进展并解释观察到的数据。弱化的扩展干预策略（将 R_0 减少到 1 以下）可以降低感染和渐近感染人群的峰值。我们根据疾病参数提供了简单的表达式，并在印度语环境中应用它们以获得大流行过程的启发式预测。查看真实数据，我们发现对于许多国家，该模型可以很好地捕获几个广泛的定性特征。
原文标题：
Quantifying the Immediate Effects of the COVID-19 Pandemic on Scientists
http://arxiv.org/abs/2005.11358
Kyle R. Myers, Wei Yang Tham, Yian Yin, Nina Cohodes, Jerry G. Thursby, Marie C. Thursby, Peter E. Schiffer, Joseph T. Wals, Karim R. Lakhani, Dashun Wang
摘要：毫无疑问，COVID-19大流行已经破坏了科学事业，但是我们缺乏关于这些破坏的性质和严重程度的经验证据。在这里，我们报告了位于美国和欧洲的研究机构对大约4,500名主要研究人员（PI）进行调查的结果。该调查于2020年4月中旬分发，征集了有关信息，说明科学家的工作从大流行开始就发生了怎样的变化，他们的研究成果在不久的将来可能受到的影响以及个人的广泛特征。科学家报告说，平均花费在研究上的时间急剧减少，但是存在很大的异质性，很大一部分报告没有变化甚至增加。这种异质性的某些原因是特定领域的差异，其中以实验室为基础的领域受到的负面影响最大，而另一部分原因是性别，女性科学家报告的下降幅度更大。但是，在所检查的个人特征中，最大的干扰与通常无法观察的维度有关：育儿。报告年轻受抚养者的下降幅度与实验室领域报告的下降幅度相似，并且可以解释性别差异的很大一部分。在关于养育子女在科学家工作中的作用的证据很少的情况下，这些结果凸显了这一大流行影响科学工作人员的根本和不同的方式，并且可能对塑造对大流行对科学及其以外影响的反应具有广泛的相关性。
使用调整后的时变
SIRD模型对意大利省级
Covid-19的流行病数据进行建模
原文标题：
Modelling provincial Covid-19 epidemic data in Italy using an adjusted time-dependent SIRD model
http://arxiv.org/abs/2005.12170
Luisa Ferrari, Giuseppe Gerardi, Giancarlo Manzi, Alessandra Micheletti, Federica Nicolussi, Silvia Salini
摘要：在本文中，我们将意大利卫生部的官方数据与区域主管部门和各州政府的每日官方新闻发布会的数据相结合，对意大利省级（即EU NUTS-3）级别的COVID-19感染的传播进行建模和预测。从当地报纸网站。这种集成主要涉及死亡数据，而官方数据渠道无法在NUTS-3级别获得死亡数据。调整后的时间依赖性SIRD模型用于预测流行病的行为，特别是易感，感染，死者和康复者的数量。通过与实际数据进行比较来评估模型性能。
COVID-19：使用有偏案例
检测数据实时预测再生因子
原文标题：
COVID-19: Nowcasting Reproduction Factors Using Biased Case Testing Data
http://arxiv.org/abs/2005.12252
摘要：及时估计COVID-19繁殖因子R 的当前值已成为努力为管理策略提供信息的主要目标。R 是决策者在设定缓解水平时使用的重要指标，对于准确模拟流行病的进展也很重要。本文简要介绍了一种从有偏见的案例测试数据中估算 R 的方法。使用测试数据而不是住院或死亡数据，可以在症状进展量表上提供更早的指标。当与流行的指数性质作斗争时，这可能非常重要。我们开发了一种实用的估算器，并将其应用于苏格兰的案例测试数据以推断当前（2020年5月20日）的 R 值为 0.74 ，置信区间为 95 ％ [0.48-0.86] 。
通过广义SEIR模型分析
巴西的COVID-19流行病
原文标题：
Epidemic analysis of COVID-19 in Brazil by a generalized SEIR model
http://arxiv.org/abs/2005.11420
Suzete Afonso, Juarez Azevedo, Mariana Pinheiro
摘要：我们将应用广义的SEIR模型来研究COVID-19在巴西的暴发。特别是，我们想解释一下长期以来感染水平上升的预测，而该国人口最多的州在当地的大规模暴发重叠。根据以前在中国爆发期间使用的模型得出的时变动态SEIR模型用于分析感染，康复和死亡的时间轨迹。该模型具有随时间变化的参数，并考虑了非线性最小二乘法进行拟合。从2020年4月8日开始的模拟得出的结论是，在巴西达到高峰的时间将是2020年7月21日，累计感染病例总数约为982,000人。此外，估计最终死亡总人数将达到192K。除此之外，在7月中旬左右，巴西的每日新增感染病例和死亡病例将达到高峰，有5万例感染病例和近6000例每日死亡病例。
原文标题：
Towards the Heider balance with a cellular automaton
http://arxiv.org/abs/2005.11402
Krzysztof Malarz, Maciej Wołoszyn, Krzysztof Kułakowski
摘要：社会网络的结构平衡状态（也称为“ Heider平衡”）经常在社会心理学和社会物理学中讨论。在这种状态下，网络节点上的参与者将其他人归类为敌人或朋友。因此，网络包含两种链接：正向和负向。在这里，设计并研究了一种新的元胞自动机，它模仿了时间向结构平衡的演变。自动机是确定性的和同步的。介质是三角形网格，其中删除了部分链接 。我们分析了不平衡三合会的数量（参数化为“能量”），平衡三合会的频率以及它们之间的相关性。时间的演变增强了平衡三合会的局部相关性。发现不平衡三合会的本地配置，它们以两个时间步长的周期闪烁。
同质树上k窒的
Maki-Thompson谣言模型
原文标题：
The Maki-Thompson rumor model with k-stifling on homogeneous trees
http://arxiv.org/abs/2005.11440
Valdivino V. Junior, Pablo M. Rodriguez, Adalto Speroto
摘要：在本文中，我们研究了同质树上的Maki-Thompson谣言模型。该模型的基本版本可以通过假设将由图表示的总体细分为三类个体来定义：无知者，传播者和混杂者。散布者将谣言告诉其任何（最近的）无知邻居，比率为1。以相同的速率，在与其他（最邻近的）传播者或细脚毡接触后，传播者成为一个窒器。在这项工作中，我们在均质树上研究了该模型，该树被构造为连续时间的马尔可夫链，并且将我们的分析扩展到泛化，在这种泛化中，每个传播者在涉及给定数量的窒息经历后都停止传播谣言。我们研究了谣言灭绝或以正概率幸存的充分条件。
原文标题：
Token-curated registry (TCR) in a scholarly journal: blockchain meets invisible colleges
http://arxiv.org/abs/2005.11534
Artyom Kosmarski, Nikolay Gordiychuk
摘要：在本文中，我们为学术期刊提出了一种新颖的框架，即令牌管理的注册（TCR）。该模型起源于区块链和加密经济学领域，本质上是一个分散的系统，其中使用令牌（数字货币）来激励信息的质量管理。TCR是一种自动方式，可以创建任何种类的列表，在这些列表中，通过投票做出决定（无论是否包含N），都会给选民带来利益或损失。在学术期刊中，TCR可以作为一种工具，在要发表的论文上引入社区主导的决定，从而鼓励作者和审稿人更积极地参与编辑政策，并阐明将期刊作为俱乐部的想法。TCR还可以提供一种新颖的解决方案，以解决编辑偏见和审稿人缺乏奖励/激励的问题。在本文中，我们讨论了TCR的核心原则，其技术和文化基础，最后分析了它可能给学术出版带来的风险和挑战。
原文标题：
Evolution of Cooperative Hunting in Artificial Multi-layered Societies
http://arxiv.org/abs/2005.11580
Honglin Bao, Wolfgang Banzhaf
摘要：合作行为的复杂性是基于多主体的社会模拟中的关键问题。本文提出了一种基于主体的模型来研究人工社会中合作狩猎行为的演变。在该模型中，将雄鹿的标准狩猎博弈修改为具有社会等级和惩罚的新情况。主体商社会分为上级和下级多个层次。在每一层中，社会被分为多个集群。主管在本地控制集群中的所有下属。集群中的下属通过强化学习彼此互动，并将学习信息报告给其相应的主管。主管通过基于关联的重复聚合以及与其他主管的信息交换来处理所报告的信息，然后将经过重新处理的信息传递给下级作为指导。下属依次根据指导更新学习信息，遵循获胜，失败，转移策略。进行了实验，以测试这种具有不同参数的闭环半监督紧急情况系统中协作的演变。我们还将研究此博弈设置中的变化和相变。
原文标题：
Exploring the Level of Urbanization Based on Zipf’s Scaling Exponent
http://arxiv.org/abs/2005.11719
摘要：城市的等级规模分布遵循齐普夫定律，齐普夫尺度指数通常趋于恒定1。这似乎是一个普遍规则。但是，最近的数值实验表明，接近1的Zipf指数与人口大国的城市化水平之间存在矛盾。基于逻辑推理，计算分析和经验证据，本文致力于探讨城市化水平与Zipf规模指数之间的关系。使用欧拉公式和惠更斯级数进行数学变换。对旧问题的研究产生了新发现。（1）如果Zipf尺度指数等于1，则城市化水平是城市数量的对数函数。对于人口大国，城市化率不能超过50％。（2）如果Zipf尺度指数小于1，则城市化水平与城市数量之间存在近似的尺度关系。假设顶级城市足够大，人口大国的城市化水平可以超过80％。可以得出以下结论。首先，由于人口大国的城市化水平与城市数量之间的竞争，等级规模的尺度指数将小于1，或者尺度范围分为两部分。其次，由于城市数量与最大城市的城市规模之间的竞争，中小国家中城市的等级规模分布可能会变为灵长类动物分布。这项研究显示了查看齐普夫城市规模分布和城市化动态规律的新方法。
原文标题：
A constraint-satisfaction agent-based model for the macroeconomy
http://arxiv.org/abs/2005.11748
Dhruv Sharma, Jean-Philippe Bouchaud, Marco Tarzia, Francesco Zamponi
摘要：我们引入了一个基于主体的原型宏观经济模型，其核心是预算约束。该模型与一类约束满足问题有关，已在计算机科学中进行了深入研究。通过改变每个主体商在违约之前可以累积的债务数量，我们确定了玩具经济的三种不同制度。在对债务的约束非常宽松的情况下，存在导致同步破产浪潮的内生性危机。在债务紧缩的相反制度下，破产率极高，经济仍然缺乏结构。在中间体制下，经济稳定，破产率极低，没有总体危机。第三种机制表现出丰富的现象学：系统以一组廉价和昂贵的商品（即某种“物种”）自发且动态地自我组织，其开关由随机波动和反馈回路触发。我们的分析证实了债务水平在经济稳定中的核心作用。
原文标题：
An Approximate Marginal Spread Computation Approach for the Budgeted Influence Maximization with Delay
http://arxiv.org/abs/2005.11763
Suman Banerjee, Mamata Jenamani, Dilip Kumar Pratihar
摘要：在本文中，我们研究了带有时滞问题的预算影响最大化问题，该文献的数量有限。我们提出了一种基于近似边际扩展计算 mbox -的方法来解决此问题。所提出的方法已经用三个基准社会网络数据集实施，并将获得的结果与文献中的现有方法进行了比较。实验结果表明，该方法能够选择种子节点，从而在合理的计算时间下产生更多的影响节点。
原文标题：
Temporal Network Motifs: Models, Limitations, Evaluation
http://arxiv.org/abs/2005.11817
Penghang Liu (1), Valerio Guarrasi (2), A. Erdem Sarıyüce (1) ((1) University at Buffalo, (2) Sapienza University of Rome)
摘要：研究带有少量节点/边（即模体）的小子图的频率和分布是一种有效的静态网络分析方法。母题驱动的分析对于时间网络也很有用，在该时间网络中，由于边上的其他时间信息，模体的数量明显更大。这种多样性使得设计可以考虑时间性的所有方面的时间主题模型具有挑战性。在文献中，先前的作品已经介绍了处理不同特征的各种模型。在这项工作中，我们比较了现有的时间主题模型，并评估了在文献中被忽略的时间网络的各个方面。我们首先调查四个时间主题模型，并强调它们之间的差异。然后，我们评估这些模型相对于时间感应和时序约束的优势和局限性。此外，我们建议使用一种新的镜头，即事件对，来研究时态模体以研究因果关系。我们相信，我们的比较调查和广泛的评估将促进对时态网络主题模型的研究。
英国2017年和2019年大选
民意测验的随机微分方程方法
原文标题：
A stochastic differential equation approach to the analysis of the UK 2017 and 2019 general election polls
http://arxiv.org/abs/2005.11953
Mark Levene, Trevor Fenner
摘要：人类动力学和社会物理学建立在统计模型的基础上，可以揭示并加深我们对社会现象的理解。我们提出了一个基于随机微分方程的生成模型，该模型使我们能够为2017年和2019年英国大选之前的民意测验建模，并做出与选举实际结果相关的预测。在对民意调查结果的时间序列进行简要分析之后，我们提供了经验证据，即金融建模中经常使用的伽马分布适合该时间序列的边际分布。通过使用Euler-Maruyama方法模拟时间序列，测量具有平均绝对误差和均方根误差的预测误差，我们证明了该模型对实际选举结果具有良好的预测能力。
代理竞争社会中的
自我诱导的阶级分层：
存在嫉妒时的纳什稳定性
原文标题：
Self induced class stratification in competitive societies of agents: Nash stability in the presence of envy
http://arxiv.org/abs/2005.11966
摘要：当在竞争社会中产生支付回报差异方面的不平等时，可以羡慕比较奖励的倾向。结果表明，嫉妒程度的提高不可避免地导致了自我诱导的下层阶级和上层阶级的分离。班级分层是Nash稳定且严格的，同一班级的成员获得相同的奖励。上层阶级的主体人只玩纯粹的策略，所有下层阶级的主体人则是同一混合策略。上等特工的比例随着嫉妒程度的增加而逐渐降低，直到只剩下一个上等特工。提出了数值模拟和基本参考模型（购物麻烦模型）的完整分析处理。阶级分层社会的特性是普遍的，只能通过基本效用函数间接控制，这意味着阶级分层社会本质上是抵抗政治控制的。讨论了对人类社会的影响。需要指出的是，当社会竞争日趋激烈时，嫉妒的影响就会放大。
原文标题：
Random matrices applications to soft spectra
http://arxiv.org/abs/2005.11968
Rongrong Xie, Weibing Deng, Mauricio P. Pato
摘要：最近已经发现，谱统计理论的方法可以在远离哈密顿系统水平的谱分析中成为有用的工具。几个例子来自领域，例如定量语言学和聚合物。本研究的目的是通过执行测量本地和远程统计数据的更全面的谱分析来加深这种方法。我们发现，作为一种共同特征，这种谱可以表现出局部统计相对淬灭，而远距离统计则表现出较大波动的情况。通过结合标准随机矩阵理论（RMT）的扩展并考虑长谱，我们证明了当在RMT谱中引入弱无序或在Poisson体制中发生强无序时，会发生此现象。我们显示，长期统计遵循泰勒定律，这表明在这种谱中存在波动标度（FS）机制。
原文标题：
Spatiotemporal Network Evolution of Anthropogenic Night Light 1992-2015
http://arxiv.org/abs/2005.12197
摘要：夜灯的卫星成像提供了从1992年至今的全球照明发展记录。并非所有的定居点都可以用小夜灯探测到，但通常可以快速增长的大多数人口居住的建筑环境的连续体。将连续场分割为像素的离散的空间连续子集会产生一个空间网络，其中每个连续片段代表一个不同的网络组件。将照明发展的连续性表示为具有不同空间连通性的空间网络，可以在空间环境中应用幂律网络结构的生成条件，从而为在定居点和其他土地覆盖类型中观察到的相似比例提供一般解释。这项研究引入了一种新颖的方法，结合了来自卫星的夜灯观测的补充源，以量化1992年至2015年全球照明发展的全球空间网络结构的演化。网络组件的区域周长分布显示出多重分形尺度，随着越来越大的组件越来越多曲折。网络组件的秩大小分布是线性的，并且由幂定律很好地描述，对于所有27个地理子集，年份和连接程度，指数均在-1的0.08范围内-指示鲁棒的尺度属性。网络组件内亮度的区域分布显示出从较小组件的连续低偏斜到较大组件的不连续，近乎均匀的亮度分布的突然转变，这表明尽管大小和形状连续，网络结构也发生了根本变化。这些结果表明，对于行政定义的城市人口不一致地观察到的城市规模尺度，对于物理定义的定居网络区域而言更为一致，并且可以通过空间网络的增长过程来更简单地解释。
原文标题：
How Useful are Reviews for Recommendation? A Critical Review and Potential Improvements
http://arxiv.org/abs/2005.12210
Noveen Sachdeva, Julian McAuley
摘要：我们调查了越来越多的工作，这些工作旨在通过使用审阅文本来改进推荐系统。通常，这些论文认为，由于评论“解释了”用户的意见，因此它们应该有助于推断预测收视率或购买量的潜在维度。纳入评论的方案范围从简单的正则化器到神经网络方法。我们的初步发现揭示了报告结果中的一些差异，部分原因是（例如）尽管实验设置或数据预处理发生了变化，但仍在论文之间复制了结果。首先，我们尝试进行全面分析以解决这些歧义。进一步的调查要求讨论有关用户评论的“重要性”的更大问题。通过广泛的实验，我们观察到几种情况，其中最先进的方法无法胜过现有基准，尤其是当我们偏离了一些有用的狭义定义设置时。最后，我们为观察提供了假设，这些假设旨在刻画在何种条件下复查可能会有所帮助。通过这项工作，我们旨在评估该领域的发展方向，并鼓励进行有力的经验评估。
原文标题：
User behavior and token adoption on ERC20
http://arxiv.org/abs/2005.12218
Alfredo J. Morales, Shahar Somin, Yaniv Altshuler, Alex ‘Sandy’ Pentland
摘要：加密货币和基于区块链的技术正在扰乱所有市场。尽管此类技术的潜力尚待观察，但当前需要了解用户行为和令牌采用的新兴模式，以设计未来的产品。在本文中，我们分析了在ERC20平台上任意一天发生的社会动态。我们描述了主体商之间的代币交易网络。我们展示了用户行为，产品组合多样性和令牌采用的异类配置文件。尽管大多数用户都专门处理一些令牌，但是拥有多样化产品组合的用户却跨接在网络的大部分区域，可能会危害系统稳定性。我们认为这项工作将成为揭露加密货币网络使用动态的基础。
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