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核心速递

知识史的社会网络分析；
随机网络上的加速多智能体优化方法；
LynyrdSkynyrd，WNUT-2020任务2: 半监督学习识别2019冠状病毒疾病推文；
社会网络中个人资料匹配风险的有效量化；
德国的缩减模型: 空间分辨率如何影响线路拥挤；
连通性问题: 连通图的构造和精确随机抽样；
经济合作与发展组织城市地区的新加坡地铁；
无症状个体通过复杂网络在2019冠状病毒疾病流感大流行中的作用；
数据驱动的2019冠状病毒疾病流行病优化控制；

知识史的社会网络分析

原文标题：

A Longitudinal Analysis of a Social Network of Intellectual History

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=1620f5d0-f256-11ea-9ee7-0242ac1a000a&from=wechat

作者：

Cindarella Petz,Raji Ghawi,Jürgen Pfeffer

摘要：知识分子的历史由哲学家、科学家、作家、他们的作品和思想构成的复杂的影响网络和相互联系组成。这些影响是如何随着时间演变的？谁是一个时期最具影响力的学者？为了回答这些问题，我们挖掘了超过12500名知识分子的影响力网络，这些知识分子来自关联开放数据提供商 YAGO。我们用纵向的观点丰富了这个网络，并分析了区分时代内网络、时代间网络和累积时代网络的完整网络的时间片投影。因此，我们识别了知识分子和时代的各种模式，并研究了他们的时代发展。我们展示了哪些学者在不同时期最具影响力，以及哪些学者在知识经纪人方面发挥了突出作用。一个重要的发现是，一个时代的学者对其同时代人的影响最大，而且每个时期的跨时代影响力对其连续时期的影响最大。此外，我们看到的数量证据表明，在文艺复兴时期没有重新发现古物，而是一个持续的接受自中世纪。

随机网络上的

加速多智能体优化方法

原文标题：

Accelerated Multi-Agent Optimization Method over Stochastic Networks

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=cd82b074-f265-11ea-9ee7-0242ac1a000a&from=wechat

作者：

Wicak Ananduta,Carlos Ocampo-Martinez,Angelia Nedić

摘要：我们提出一种分布式方法来求解具有强凸代价函数和等式耦合约束的多智能体最佳化问题。该方法基于 Nesterov 的加速梯度算法，适用于随机时变的通信网络。我们考虑了 Nesterov 方法的标准假设，证明了期望对偶值序列收敛于最优值，其收敛速度为 o (1/k2)。此外，我们还对一个著名的基准案例进行了求解最优潮流问题的仿真研究。

LynyrdSkynyrd，

WNUT-2020任务2:

半监督学习

识别2019冠状病毒疾病推文

原文标题：

LynyrdSkynyrd at WNUT-2020 Task 2: Semi-Supervised Learning for Identification of Informative COVID-19 English Tweets

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=1dc1e3f8-f256-11ea-9ee7-0242ac1a000a&from=wechat

作者：

Abhilasha Sancheti,Kushal Chawla,Gaurav Verma

摘要：我们描述了我们的系统为 WNUT-2020共享任务的识别信息2019冠状病毒疾病/推特英语推特。我们的系统是各种机器学习方法的集合，既利用传统的基于特征的分类器，也利用最新的预训练语言模型的进展，这些模型有助于从 tweets 中捕捉句法、语义和上下文特征。我们还进一步采用伪标签，以纳入关于大流行病发布的未贴标签的 Twitter 数据。我们的最佳性能模型在所提供的验证集上达到了0.9179的 f1分数，在盲测试集上达到了0.8805分数

社会网络中

个人资料匹配风险的有效量化

原文标题：

Efficient Quantification of Profile Matching Risk in Social Networks

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=0e317ed0-f256-11ea-9ee7-0242ac1a000a&from=wechat

作者：

Anisa Halimi,Erman Ayday

摘要：在当今互联的数字世界中，匿名数据共享已经变得越来越具有挑战性，特别是对于那些同时拥有匿名和识别的在线活动的个人。当今这种数据共享平台最突出的例子是在线社交网络(osn)。许多个人在不同的 OSN 中有多个配置文件，包括匿名的和标识的配置文件(取决于 OSN 的性质)。在这里，隐私威胁是个人资料匹配: 如果攻击者将个人的匿名资料链接到他们的真实身份，它可以获得隐私敏感信息，这可能会产生严重后果，如歧视或勒索。因此，量化并向 OSN 用户显示这种隐私风险的程度是非常重要的。现有的在开放式网络中建立配置文件匹配模型的尝试不够充分，而且对于实时风险量化而言计算效率低下。因此，在这项工作中，我们开发的算法，以有效地模型和量化配置文件匹配攻击的 osn，作为一个步骤，以实时的隐私风险量化。为此，我们使用一个图来建模轮廓匹配问题，并开发了一个基于置信度传播(BP)的算法来解决这个问题，与现有的算法相比，该算法显著地提高了效率和准确度。我们在三个实际数据集(包括来自四个不同社交网络的数据)上评估了所提出的框架，并展示了如何有效地匹配不同 osn 中的用户配置文件，以及如何提高匹配的概率。我们表明，所提出的模型生成具有线性复杂度的用户对数量，这是显着更有效的状态(具有三次复杂度)。此外，与最新技术相比，它提供了可比较的准确性、精确性和召回率。

德国的缩减模型:

空间分辨率如何影响线路拥挤

原文标题：

Modeling Curtailment in Germany: How Spatial Resolution Impacts Line Congestion

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=e69d556c-f253-11ea-9ee7-0242ac1a000a&from=wechat

作者：

Martha Frysztacki,Tom Brown

摘要：本文研究了传输层能源系统模型中网络约束对网络空间聚集时可再生能源发电和节约的影响。我们试图使用一个开放的传输系统模型 PyPSA-Eur 重现2013-2018年德国历史上测量到的削减量。我们的模拟包括空间和时间方面的考虑，包括每条线路的拥堵以及每个控制区和每个季度的削减。结果表明，由于电力需求和可再生能力分配不准确，对高网络分辨率的削减估计过高。然而，高拥塞率的传输网络减少，作为网络簇集到较少的节点，从而减少削减。定义了一种捕捉电力需求和发电厂分配误差的措施，并暗示了一个较好的空间分辨率。因此，我们能够平衡精确的节点分配和拥塞控制的影响，揭示了一个简化的模型可以捕获削减从最近的历史数据。这表明，可以减少网络的计算时间，同时捕捉网络约束对可变可再生能源馈入的最重要影响。

连通性问题:

连通图的构造和精确随机抽样

原文标题：

Connectivity matters: Construction and exact random sampling of connected graphs

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=e153aa5c-f253-11ea-9ee7-0242ac1a000a&from=wechat

作者：

Szabolcs Horvát,Carl D. Modes

摘要：本文给出了具有指定度序列的连通图的随机抽样的一种新方法。我们同时考虑了简单图和无环重图的情形。我们的方法建立在最近引入的一种新的采样方法的基础上，这种采样方法独立而有效地构造图(不像边切换/马尔科夫蒙特卡洛方法) ，并扩展它以包含连通性的约束。此外，我们提出了一个简单而优雅的算法，直接构造一个度序列的单连通实现，无论是作为一个简单图还是一个多重图。最后，我们在一个现实的无标度例子上，以及在连通的实际网络的度序列上演示了我们的抽样方法。

经济合作与发展

组织城市地区的新加坡地铁

原文标题：

Access to mass rapid transit in OECD urban areas

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=e0c21150-f253-11ea-9ee7-0242ac1a000a&from=wechat

作者：

Vincent Verbavatz,Marc Barthelemy

摘要：随着缓解城市汽车交通对于减轻气候变化的影响变得至关重要，促进城市公共交通似乎变得越来越有吸引力。这个目标的一个关键因素就是可以方便地进入新加坡地铁地铁系统。然而，到目前为止，我们对城市地区捷运覆盖率的经验估计很少，这是根据居住在捷运集水区的人口比例计算出来的，例如在步行距离之内。在这项工作中，我们澄清了这样一个度量标准的通用定义，即“交通附近的人(PNT)” ，并提出了经合组织国家85个城市地区这一数量的度量标准，这是迄今为止最大的数据集。通过建议一个标准化的协议，我们使我们的数据集健全和可扩展到世界上的其他国家和城市，这为我们的工作奠定了坚实的基础，在交通，环境或经济研究的多重再利用。

无症状个体通过复杂网络

在2019冠状病毒流感大流行中的作用

原文标题：

The Role of Asymptomatic Individuals in the COVID-19 Pandemic via Complex Networks

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=df84538e-f253-11ea-9ee7-0242ac1a000a&from=wechat

作者：

Leonardo Stella,Alejandro Pinel Martínez,Dario Bauso,Patrizio Colaneri

摘要：最近的血清流行病学研究试图估计受2019冠状病毒疾病影响的无症状病例的实际数量。了解这些感染的影响对于防止第二波感染至关重要。这项研究的目的是利用一个复杂的网络模拟人口之间的相互作用，并说明意大利就九月中旬开学而采取的地方化控制措施的成效。给出了流行病学预测模型的公式: 使用该模型的优点在于，它区分了2019冠状病毒疾病的无症状和有症状病例，因为与这两类感染者的相互作用被分别捕捉，从而允许对无症状病例的影响进行研究。通过 Watts-Strogatz 复杂网络，这个模型被扩展到一个结构化的非同质的版本，这个网络被广泛地用来模拟社会相互作用，因为它拥有小世界的特性。最后，对意大利的情况进行了个案研究: 首先使用同质模型将官方数据与伊斯塔特最近的血清流行病学研究数据进行比较; 其次，鉴于9月中旬返回学校，在区域一级进行了研究。这项研究的结果突出表明，必须协调部署适当的控制措施，其中考虑到无症状感染的作用，特别是在年轻人中的作用，以及意大利的区域间联系。

数据驱动的

2019冠状病毒流行病优化控制

原文标题：

Data-driven Optimized Control of the COVID-19 Epidemics

地址：

https://pattern.swarma.org/paper?id=c994f614-f253-11ea-9ee7-0242ac1a000a&from=wechat

作者：

Afroza Shirin,Yen Ting Lin,Francesco Sorrentino

摘要：旨在遏制2019冠状病毒疾病扩散的控制策略对经济的影响最优化是一个关键的挑战。我们使用来自美国不同大都市统计区的当地卫生管理部门报告的每日新增2019冠状病毒疾病病例计数来参数化一个模型，该模型能够很好地描述疾病在每个区域的传播。然后，我们引入一个时变控制输入，代表对某一地区的人口施加的社会距离水平，并解决一个最优控制问题，目标是在存在相关限制的情况下最大限度地减少社会距离对经济的影响，例如在最后时刻对流行病的预期抑制水平。我们发现，除了初始时间和最后时间之外，最佳控制输入很接近于一个常数，特定于每个区域，这与目前的分阶段重新开启系统形成了鲜明的对比。对于所有考虑的领域，这一最佳水平相应于更严格的社会距离比估计的水平从数据。适当选择适用控制措施的时间期限是很重要的: 根据特定的生活津贴，这个时间期限应该是短的或长的或中间的。最后，我们看到，从最佳解决方案的小偏差可以导致戏剧性的违反约束。

来源：集智斑图

编辑：王建萍

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