中國可能需要支持更小的科研團隊
原文標題： China may need to support more small teams in scientific research
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01108
作者： Linlin Liu, Jianfei Yu, Junming Huang, Feng Xia, Tao Jia
摘要： 現代科學是從科學團隊製作為主。大型團隊已經證明，在具有高抗衝擊申請科研經費，進行復雜的科研任務和生產的研究工作在小團隊具有明顯的優勢。最近的研究結果則顯示，大型和小型團隊都各有所長。小團隊往往通過創建突破性研究成果，擴大知識的前沿，而大型團隊更傾向於在既定領域的工作和發展存在的問題。鑑於在研究大和小團隊的不同角色，以一個國家的科學工作是由大/小團隊進行的程度是非常重要的。在這裡，我們分析來自Web of Science超過26萬篇論文從2000年到2017年我們發現中國的研究成果更受大牌球隊比世界其他地區占主導地位。這確實是一個全球性的趨勢，更多的論文被大隊伍來完成。然而，在小隊裡產量的下降是在中國更加陡峭。更重要的是，研究團隊從小到大尺寸中國轉移，團隊的多樣性，對創新的作品是必不可少不增加儘可能在其他國家。通過大車隊論文往往得到更多的引用，但僅此不足以解釋中國大車隊的統治地位，因為引文提升大約是在每個國家都一樣。然而，使用全國平均水平為基準，我們發現，中國的國家自然科學基金委員會（NSFC）支持小團隊的作品比美國國家科學基金會（NSF）少做，這意味著大團隊更受資助機構首選在中國。我們的發現提供了新的見解的原創性和創新在中國的關注，這促使需要平衡小和大隊伍。
網絡PEV局部化的輪圖戰略
原文標題： Wheel graph strategy for PEV localization of networks
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01151
作者： Sarika Jalan, Priodyuti Pradhan
摘要： 複雜網絡的特徵向量的定位性能的研究不僅對深入瞭解基本的網絡問題，如網絡中心度量，譜劃分的近似算法的發展，重要的，但也是至關重要的理解許多真實世界現象，如疾病傳播，危險在腦網絡的動態。對於網絡，特徵向量是說，當其大部分部件採取接近零值進行本地化，以採取非常高的值幾個組件。在這篇文章中，我們設計了一種方法來構造從給定輸入網絡的主要特徵向量（PEV）局部網絡。該方法依賴於加入具有輪圖給定的輸入網絡中的小部件。通過廣泛的數值模擬和基於所述輸入網絡的最大特徵值的分析製劑，我們計算車輪圖的大小所需的本地化網絡組合的PEV。使用易受感染的易感模型，我們證明了該方法的各種模型和真實世界的網絡的成功認為是輸入網絡。我們發現，在這樣的PEV局部網絡，病情得到了網絡結構的小區域內爆發之前本地化。這項研究是在控制上通過網絡為代表的複雜系統傳播過程有關。
半監督圖注意力網絡用於金融欺詐檢測
原文標題： A Semi-supervised Graph Attentive Network for Financial Fraud Detection
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01171
作者： Daixin Wang, Jianbin Lin, Peng Cui, Quanhui Jia, Zhen Wang, Yanming Fang, Quan Yu, Jun Zhou, Shuang Yang, Yuan Qi
摘要： 隨著金融服務的迅速增長，欺詐檢測一直是一個非常重要的問題，以保證為用戶和提供商一個健康的環境。對於欺詐檢測傳統的解決方案主要是使用一些基於規則的方法或分散手動某些功能進行預測。然而，在金融服務，用戶有豐富的互動和他們自己總是表現出多方面的信息。這些數據形成一個大的多視點網絡，這是不充分通過常規方法利用。此外，在網絡中，只有極少數用戶的標記，這也造成了只利用標記數據，實現對欺詐檢測滿意的性能有很大的挑戰。為了解決這個問題，我們通過自己的社會關係展開標記的數據，以獲得無標籤的數據，提出了一種半監督周到的圖神經網絡，namedSemiGNN利用標記的多視圖和未標記數據，欺詐檢測。此外，我們提出了一種層次注意機制，以更好地歸屬關係不同的鄰居和不同的看法。同時，注意機制可以使模型解釋，並告訴什麼是欺詐行為的重要因素，為什麼用戶被預測為欺詐行為。在實驗中，我們對支付寶最大的第三方的一個在線和在中國為超過4個上百萬名用戶的離線非現金支付平臺的用戶進行預測任務。通過利用社會關係和用戶屬性，我們的方法可以與兩個任務的國家的最先進的方法相比，實現了更高的精度。此外，可解釋的結果也給有關的任務有趣的直覺。
推斷高分辨率的人類混合模式用於疾病建模
原文標題： Inferring high-resolution human mixing patterns for disease modeling
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01214
作者： Dina Mistry (1), Maria Litvinova (2 and 3), Ana Pastore y Piontti (2), Matteo Chinazzi (2), Laura Fumanelli (4), Marcelo F. C. Gomes (5), Syed A. Haque (2), Quan-Hui Liu (6), Kunpeng Mu (2), Xinyue Xiong (2), M. Elizabeth Halloran (7 and 8), Ira M. Longini Jr. (9), Stefano Merler (4), Marco Ajelli (4), Alessandro Vespignani (2 and 3) ((1) Institute for Disease Modeling, Bellevue, WA, USA, (2) Northeastern University, Boston, MA, USA, (3) Institute for Scientific Interchange Foundation, Turin, Italy, (4) Bruno Kessler Foundation, Trento, Italy, (5) Fundação Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, Brazil, (6) College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China, (7) Fred Hutchinson Cancer Research Center, Seattle, WA, USA, (8) Department of Biostatistics, University of Washington, Seattle, WA, USA, (9) Department of Biostatistics, College of Public Health and Health Professions, University of Florida, Gainesville, FL, USA)
摘要： 數學和計算建模方法正越來越多地用作傳染病疫情的分析和預測數量型工具。然而，越來越需要現實主義在解決複雜的公共衛生問題，呼籲支配疾病傳播過程中的人體接觸模式的精確模型。這裡，我們提出一個數據驅動的方法，通過使用非常詳細的宏（人口普查）和微（調查）數據上鍵社會人口特徵，以生成的人口級觸點模體有效的描述。我們生產用於覆蓋約3.5十億人，體現了高度的重點國家的文化和社會多樣性的國家的277次國家行政區年齡分層接觸矩陣。我們使用派生接觸矩陣空降傳染病的傳播模型和展示人類混合模式，次國家級非均質性對流行指標產生顯著影響，如再生數和相同的病因的流行病的總體發病率。這裡獲得的觸點模體公之於眾作為建模工具來研究對傳染病的流行病學社會經濟差異和人口異質性不同人群的影響。
能源模型的自動化——自動生成任意世界地區的可再生能源的供給曲線、小時產能因子和小時綜合用電需求
原文標題： An autopilot for energy models — automatic generation of renewable supply curves, hourly capacity factors and hourly synthetic electricity demand for arbitrary world regions
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01233
作者： Niclas Mattsson, Vilhelm Verendel, Fredrik Hedenus, Lina Reichenberg
摘要： 能源系統模型越來越多地被用來探索與大型股可變可再生能源的方案。這需要高時空分辨率的輸入數據，並將在建模團隊相當預處理負擔。在這裡，我們提出一個新的代碼集與自動生成的大型能源系統模型，為世界的任意區域，包括亞國家地區輸入數據的開源許可證，與電力系統的相關通用的產能擴張模型一起。我們使用ECMWF ERA5全球再分析數據與其他公共地理空間數據集一起生成詳細的供給曲線和每小時能力因素太陽能光伏發電，聚光太陽能發電，陸上和海上風力發電，以及現有的和未來的水電。此外，我們用機器學習的方法來生成描述當前的需求，這是我們利用區域SSP場景，未來幾年擴大合成每小時用電需求系列。最後，我們的代碼集自動生成鄰近地區之間的HVDC互連費用和損失。我們的方法的有效性受到基於我們的代碼生成的輸入數據的幾種不同的案例證明。我們表明，我們的模型未來歐洲的電力系統，可再生能源的高份額的運行是從更詳細的模型結果一致，儘管我們使用的全球數據和合成的需求。
含時相關性對獨立和合作SIR動態高風險爆發的影響
原文標題： Impact of temporal correlations on high risk outbreaks of independent and cooperative SIR dynamics
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01268
作者： Sina Sajjadi, Mohammad Reza Ejtehadi, Fakhteh Ghanbarnejad
摘要： 我們首先提出了一個定量的方法來檢測三個實驗網絡獨立coinfective SIR動態的高風險爆發：一所學校，一個會議室和醫院聯繫網絡。這種測量是基於K-means聚類方法及識別用於計算的平均爆發大小和爆發概率適當樣本。然後，我們系統地研究不同時間相關的高風險爆發在每個網絡的原件和不同打亂同行的影響。我們觀察到，在一方面，在合併感染過程中，事件序列的隨機化增加了高風險的情況下，平均爆發規模。在另一方面，這些相關性沒有對獨立感染動力學一致的效果，並且可以減少或增加這意味著。雖然日常模式的相關性的隨機化對爆發無論是在共感染或獨立擴頻箱子的尺寸沒有顯著效果。我們還觀測認為增加的平均規模爆發並不總是與增加爆發概率一致;因此，我們認為，僅僅考慮到所有的實現的平均規模爆發可能會導致我們進入misestimating爆發的風險。我們的研究結果表明，某種在學校，事件或醫院組織級別隨機接觸可能有助於抑制傳播動力學而爆發的風險是很高的。
近似的只是SLaQ：網絡級圖的精確譜距離
原文標題： Just SLaQ When You Approximate: Accurate Spectral Distances for Web-Scale Graphs
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01282
作者： Anton Tsitsulin, Marina Munkhoeva, Bryan Perozzi
摘要： 圖對比是數據挖掘和信息檢索的基本操作。由於圖的組合性質，這是很難平衡的相似性措施，其可擴展性的表現。譜分析提供了典型的工具，用於研究圖的多尺度結構，是推理圖之間的差異非常適合基礎。然而，計算大圖的全譜在計算上是令人望而卻步;因此，譜圖比較方法通常依賴於具有弱錯誤保證粗略近似技術。在這項工作中，我們提出SLaQ，用於計算圖之間譜距離數十億節點和邊的高效和有效的近似技術。我們推導出相應的誤差範圍，並證明精確計算是可能的時間線性中曲線圖的邊的數目。在徹底的實驗評估，我們表明，SLaQ性能優於現有方法，常常在近似精度幾個數量級，並維持相當的性能，允許在短短的幾分鐘內一臺機器上比較萬人規模的圖表。
揭開白頭盔造謠背後的協調組
原文標題： Unveiling Coordinated Groups Behind White Helmets Disinformation
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01313
作者： Diogo Pacheco, Alessandro Flammini, Filippo Menczer
摘要： 宣傳，造謠，操作和極化是一個社會的現代疾病越來越依賴於社交媒體的新聞源。在本文中，我們探討了造謠活動，由俄羅斯和盟友發起的，針對敘利亞民防（又名白盔）。我們推出了使用自動銳推和內容重複，以促進敘事和/或帳戶協調組。研究結果還顯示不同的促銷策略，從該小組反覆共享完全相同的文字，複雜的“新聞網站工廠”數十帳戶同步來自多個站點傳播相同新聞。
異構圖變換器
原文標題： Heterogeneous Graph Transformer
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01332
作者： Ziniu Hu, Yuxiao Dong, Kuansan Wang, Yizhou Sun
摘要： 近年來，兩國圖表神經網絡（GNNS）的出現成功的造型結構化數據。然而，大多數GNNS被設計為同質的曲線圖，其中所有的節點和邊屬於同一類型，使得它們是不可行的代表異質結構。在本文中，我們提出了一個模擬網絡規模的異構圖中的異構圖變壓器（HGT）架構。為了模型的異質性，我們設計節點 - 和邊型相關的參數表徵異構注意在每個邊，授權HGT以保持不同類型的節點和邊的專用表示。來處理動態異構圖，我們引入了相對時間編碼技術進HGT，其能夠捕捉動態結構依賴性具有任意的持續時間。為了處理網絡規模的圖數據，我們設計了異構小批量圖採樣算法—- HGSampling —-高效，可擴展的培訓。在179萬個節點和2個十億邊不限學歷圖大量實驗表明，該模型HGT持續了9％，優於所有的國家的最先進的GNN基線 - 在各種下游任務的21％。
用生成性對抗網絡學習生成時間條件圖
原文標題： Learn to Generate Time Series Conditioned Graphs with Generative Adversarial Nets
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01436
作者： Shanchao Yang, Jing Liu, Kai Wu, Mingming Li
摘要： 基於深度學習方法已被用來模型，並生成受到不同分佈圖最近。然而，他們通常是無監督的學習基礎和無條件的生成模型或只是有條件地圖級環境中，這是不是與豐富的語義節點級上下文相關。不同的是，在本文中，我們感興趣的是命名為時間序列空調圖生成的新的問題：給定的輸入多變量的時間序列，我們的目標是推斷出目標關係曲線圖與對應於每個時間序列的每個節點建模時間序列之間的潛在相互關係。例如，我們可以研究基因之間的相互關係在一定的條件的疾病記錄為時間序列的基因表達數據的基因調控網絡。為了實現這一目標，我們提出了一個新的時間序列條件圖生成，生成性對抗性網絡（TSGG-GAN）來處理豐富的節點級上下文結構調整和圖表和時間序列之間的直接測量相似的挑戰。對合成和真實字的基因調控網絡的數據集大量的實驗證明了該TSGG-GaN的有效性和普遍性。
足夠快速排放循環路徑獨立性帶來的溫室氣體累積排放核算
原文標題： Cumulative emissions accounting of greenhouse gases due to path independence for a sufficiently rapid emissions cycle
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01443
作者： Ashwin K Seshadri
摘要： 累計排放佔二氧化碳（CO2）是建立在認識到，在地球系統模型（ESM的）全球變暖是大致成正比累積的二氧化碳排放量，無論排放途徑。然而，累積排放量僅佔要求全球變暖和累積排放量之間的圖是近似獨立的排放途徑（“路徑獨立”），無論這些變量之間的函數關係。這個概念和路徑獨立的數學被認為是一個能量平衡氣候模式（EBM），這將產生全球變暖的封閉形式表達，具有以下排放大氣週期所作的分析。路徑獨立取決於排放循環的週期和大氣中的壽命之間的比值，是一個有效的近似，如果所述排放循環期間具有相當或比大氣壽命短。這使得累計排放佔潛在相關的二氧化碳之外，對其他溫室氣體（GHG）具有幾十年，其排放量最近開始的壽命。
無標度流行性是否塑造了無標度地理社會網絡？
原文標題： Will Scale-free Popularity Develop Scale-free Geo-social Networks?
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01489
作者： Dong Liu, Viktoria Fodor, Lars K. Rasmussen
摘要： 實證結果表明，空間因素，如距離，人口密度和通信範圍影響我們的社會活動，也通過社會網絡關係的發展體現。這促使該把這些空間因素考慮在內的社會網絡模型的需要。因此，在本文中，我們提出了一個基於重力低的地理社會網絡模型，其中連接根據個人的普及發展，而是通過自己的地理距離和周圍人口密度的限制。具體而言，我們認為冪律分佈的普及，並通過泊松點過程管轄隨機節點位置。我們評估了新興網絡的特點，考慮到度分佈，鄰居的平均程度和當地的聚類係數。這些局部度量反映了網絡的魯棒性，所述信息傳播速度和通信局部性。我們發現，除非通信範圍被嚴格限制，新興的網絡是無標度與受空間因素的等級指數。即使是平均鄰近程度和非地理無標度網絡稱為局部聚集係數顯示的傾向，考慮到與低流行個人時至少。在高人氣值，但是，空間限制導致人氣無關平均鄰近度和集聚係數。
圖表示學習用於移動支付市場商戶激勵優化
原文標題： Graph Representation Learning for Merchant Incentive Optimization in Mobile Payment Marketing
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01515
作者： Ziqi Liu, Dong Wang, Qianyu Yu, Zhiqiang Zhang, Yue Shen, Jian Ma, Wenliang Zhong, Jinjie Gu, Jun Zhou, Shuang Yang, Yuan Qi
摘要： 移動支付，如支付寶已經被廣泛應用於我們的日常生活。為進一步推進移動支付業務，通過提供獎勵，如優惠券，佣金商人運行在有限的預算下營銷活動是很重要的。其結果是，激勵優化的關鍵是最大限度地提高營銷活動的商業目標。隨著網絡實驗的分析，我們發現，交易網絡可以巧妙地描述商家的響應不同的激勵相似，這是在激勵優化問題大用場。在本文中，我們提出頂上在移動支付市場商戶激勵優化交易網絡的圖表示學習方法。從網上收集實驗的樣本有限，基於一個貢獻的交易網絡，我們的終端到終端的方法首先獲悉商家交涉，然後有效地款商業目標每個商家可以達到和在變化治療的激勵機制之間的關係。因此，我們能夠將靈敏度模型來激勵每個銷售商，花了大多數預算上那些顯示在營銷活動較強的敏感性商人。全面的離線和在線支付寶的實驗結果表明，我們提出的方法的有效性。
打破婦女與科學壁壘
原文標題： Breaking barriers for women in science
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01642
作者： Demetris Avraam, Vasiliki Bitsouni, Katerina Kaouri, Alessandra Micheletti, Rosario Oliveira, Margarita Zachariou
摘要： 這份報告總結了第146位的歐洲研究小組與社會上的挑戰 textit 打破壁壘婦女在科學行業/共同創造活動所產生的工作和成果。這一挑戰，由塞浦路斯的非營利歐洲AIPFE塞浦路斯婦女提出的目標，是量化的障礙婦女面臨的科學，最終使政策變化可能發生在塞浦路斯和其他地方。兩個不同但相關的挑戰進行了審議。第一個挑戰是量化在28個歐洲國家的男女之間的工資差距。在這方面，我們分析了歐盟統計局的數據，並開發了一個數學模型，量化它是如何可能為國家減少他們的工資差距。其次，我們分析了塞浦路斯大學提供的數據，並確定男女在STEM部門的百分比（科學，技術，工程和數學），因為它們走高的學術階梯，從本科階段開始。學習後者的挑戰是研究在所有塞浦路斯大學工資差距和國外其他大學的第一步。這項工作是由歐盟項目SciShops.eu，歐盟數學產業網（MI-NET）和其他一些組織資助。
玩家化學：努力保持完美平衡的足球隊
原文標題： Player Chemistry: Striving for a Perfectly Balanced Soccer Team
地址： http://arxiv.org/abs/2003.01712
作者： Lotte Bransen, Jan Van Haaren
摘要： 他們的團隊評估潛在的引援當足球球探通常會忽略球隊的平衡和球隊的化學反應。相反，他們重點關注的孤立球員的個人素質。為了克服他們的招聘過程中的這一侷限性，本文以對客觀洞察問題的第一步：如何以及是否一隊足球運動員凝膠？我們解決雙方的觀察和預測設定這個問題。在之前的設定，我們觀察的球員究竟是誰一起玩之間的化學反應，選擇最好的陣容比賽時，這是相關的。在後一種設置中，我們預測球員之間的化學反應之前從來沒有誰一起玩，這是評估與誰已經是隊中的球員潛在的簽名的配合尤為重要。我們介紹，衡量攻守化學的一對選手兩個分別化學指標。進攻化學指標的措施對公司在進球方面共同演出，而防禦性化學指標的措施，防止他們的對手從進球聯合演出。我們計算我們的指標在106場不同的比賽361個季節，提出一些具體的使用情況。舉例來說，我們表明，在利物浦的二千零十八分之二千零十七征戰歐冠穆罕默德·薩拉赫·羅伯託FIRMINO之間的夥伴關係呈現出兩個玩家之間的相互最高的化學反應。此外，我們表明，梅蘇特“厄齊爾的化學反應已經開始迅速下降，在2018以下亞歷克西斯小號’anchez的離開曼聯。
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