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Arxiv网络科学论文摘要4篇(2017-05-04)

  • 网络中元数据和社区检测的基本事实;
  • 高效，密集，有成效的城市Kaya关系的见解;
  • 随机规则图的Lovasz Theta函数和硬制度中的社区检测;
  • 雅虎网络搜索引擎查询日志的社交网络分析;
网络中元数据和社区检测的基本事实
地址： http://arxiv.org/abs/1608.05878
作者： Leto Peel, Daniel B. Larremore, Aaron Clauset
摘要： 在许多科学领域中，通常需要自动提取复杂系统组件交互的简化视图或粗略的粗糙度。这个一般任务称为网络中的社区检测，类似于在独立向量数据中搜索群集。通过他们找到所谓的“地面真相”社区的能力来评估社区检测算法的性能是很常见的。这在与增长社区的合成网络中运行良好，因为这些网络的联系是基于已知社区明确形成的。然而，现实世界网络中没有种植的社区。相反，将一些观察到的离散值节点属性或元数据作为基本实例来处理是标准做法。在这里，我们显示元数据与地面实况不一样，对待它们会导致严重的理论和实践问题。我们证明没有算法可以唯一地解决社区检测，我们证明了一个没有免费午餐定义，用于社区检测，这意味着对于所有可能的社区检测任务，没有一种算法是最佳的。然而，社区检测仍然是一个强大的工具，节点元数据仍然具有价值，所以仔细探索他们与网络结构的关系可以产生真实价值的见解。我们通过引入两种可以量化广泛类型的元数据和社区结构之间的关系的统计技术来说明这一点。我们演示了使用合成和现实世界网络以及多种类型的元数据和社区结构的这些技术。
高效，密集，有成效的城市Kaya关系的见解
地址： http://arxiv.org/abs/1705.01153
作者： Ramana Gudipudi, Diego Rybski, Matthias K. B. Lüdeke, Bin Zhou, Zhu Liu, Jürgen P. Kropp
摘要： 考虑到全球目前的二氧化碳排放量，城市在减缓气候变化中的作用是前所未有的。鉴于全球城镇化趋势强劲，了解大城市与小城市相比，排放效率是否更高，这一点至关重要。最近关于排放量随城市人口规模变化的城市扩张性质的文献导致了相互矛盾的结果，更重要的是缺乏深入调查导致这种扩展性质的因素。因此，类似于已建立的Kaya Identity，我们开发了一个城市Kaya关系，以研究61个城市的全球数据集中的Kaya Identity内各项指标的不同缩放特性。与使用普通最小二乘回归的传统城市规模研究相反，我们表明，要调查缩放指数之间的复杂关系时，正交回归是必要的。我们的研究结果表明，发达国家的大城市的排放效率通常比较小，因为它们的能源消耗不及其比例排放。相比之下，发展中国家的大城市的排放效率通常较低，原因是人均和能源消耗分别超过GDP的比例和排放量。从气候变化缓解的角度来看，我们的研究结果表明，发达地区的大城市应优先采取行动提高能源效率，而发展中地区的城市则应着重采取改进技术，减少能源转换排放。
随机规则图的Lovasz Theta函数和硬制度中的社区检测
地址： http://arxiv.org/abs/1705.01194
作者： Jess Banks, Robert Kleinberg, Cristopher Moore
摘要： 我们得出上下限，其中Lovasz theta函数的程度$ d $，或者等级为二等式的平方和证明可以反驳随机存在一个$ k $ -coloring常规图$ G_ {n，d} $。我们表明，这种类型的反驳失败远远高于$ k $ -colorability转换，特别是在Kesten-Stigum阈值以下的地方。这与推测$ k $ -colorability或区分植物着色模型的$ G_ {n，d} $的猜想是一致的，在这个地区很难。我们的结果也适用于随机块模型的分解情况，增加了推测，即使在信息理论上有可能的社区检测计算困难的制度。使用正交多项式，我们还为$ \ vartheta（\ overline {G}）$提供了给定周长的常规图的显式上限，这可能是独立的。
雅虎网络搜索引擎查询日志的社交网络分析
地址： http://arxiv.org/abs/1705.01410
作者： Mohamed Aboeleinen, A H M Forhadul Islam
摘要： Web现在是无可争议的信息仓库。现在可以为现代问题提供大部分答案。搜索引擎在用户尝试搜索任何特定信息时，通过组合和排名最佳结果，做得很好。但是，由于我们知道“用大权力来承担巨大的责任”，数据分析师找到查询最相关的信息并不容易。一个主要的挑战是，网络搜索引擎在识别用户的初始查询的特定搜索兴趣方面面临困难。在这个项目中，我们尝试从Web搜索引擎查询日志构建查询网络，节点表示查询，边缘表现出查询之间的语义相关性。
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