流行病傳播的可求解延遲模型：以意大利Covid-19為例
原文標題： Solvable delay model for epidemic spreading: the case of Covid-19 in Italy
地址： http://arxiv.org/abs/2003.13571
作者： Luca Dell’Anna
摘要： 我們提出了一個簡單的模型來描述傳染病在個體人群中的擴散。動力學由單個函數延遲微分方程控制，在人口眾多的情況下，可以精確求解。可以將這種延遲模型與流行病學中常用的所謂SIR模型聯繫起來，根據一組三個常微分方程來表示。考慮到政府為減輕病毒傳播和居民的社會成本而採取的遏制措施，我們運用我們的模型描述了新病毒COVID-19在意大利的爆發。
依賴距離連通性的空間網絡上的流行病傳播
原文標題： Epidemic spreading on spatial networks with distance-dependent connectivity
地址： http://arxiv.org/abs/2003.13160
摘要： 我們研究了空間網絡上的流行病傳播，其中兩個節點連接的概率以距離為冪律而衰減。隨著距離依賴性指數的增長，所得網絡會從隨機網絡限制平穩過渡到規則晶格限制。我們表明，儘管保持平均接觸數不變，但指數的增長卻阻礙了流行病的傳播，因為它使長途連接的頻率降低了。感染數量的增長也受到指數值的影響，並且從指數增長變為冪律增長。由此產生的增長與最近對大多數國家中傳播的COVID-19的分析相吻合。
全球集體注意力如何關注大流行：Twitter上COVID-19相關的24種語言1-gram時間序列
原文標題： How the world’s collective attention is being paid to a pandemic: COVID-19 related 1-gram time series for 24 languages on Twitter
地址： http://arxiv.org/abs/2003.12614
作者： T. Alshaabi, J. R. Minot, M. V. Arnold, J. L. Adams, D. R. Dewhurst, A. J. Reagan, R. Muhamad, C. M. Danforth, P. S. Dodds
摘要： 面對冠狀病毒疾病COVID-19大流行的全球蔓延，我們必須協調醫療，運營和政治應對措施。在所有努力中，數據至關重要。從根本上講，如果可能在沒有疫苗的情況下維持12到18個月，我們需要對該疾病的存在以及通過抗體的血清學檢測確認的康復進行通用且有據可查的測試，並且我們需要跟蹤主要的社會經濟指標。但是，我們還需要各種輔助數據，包括與人們如何通過新聞和故事談論正在蔓延的大流行有關的數據。為了部分地在社交媒體方面提供幫助，我們在Twitter上整理了一套1000個1-gram為單位的24種語言日級時間序列，時間跨度為2020年3月（相對於2019年3月）最為重要。在我們的Twitter上，我們利用等速指標，等級湍流發散確定重要性。我們對某些時間序列進行了一些基本觀察，包括與一段時間內因COVID-19確診的死亡人數進行比較。我們廣泛地觀察到，所有語言在1月份針對特定語言的“病毒”單詞均達到峰值，然後到2月份有所下降，而到3月份則有所上升。當病毒從中國傳播出去時，世界的集體注意力逐漸消失。我們將時間序列託管在Gitlab上，並在相關時每天進行更新。我們的主要目的是讓其他研究人員使用這些時間序列來增強在大流行期間以及回顧性研究中可能使用的任何分析。
關於意大利Covid-19的演變：後續說明
原文標題： On the Evolution of Covid-19 in Italy: a Follow up Note
地址： http://arxiv.org/abs/2003.12667
作者： Giuseppe Dattoli, Emanuele Di Palma, Silvia Licciardi, Elio Sabia
摘要： 在先前的說明中，我們分析了COVID疾病在意大利的傳播情況。我們使用了基於logistic和Hubbert函數的模型，我們利用的分析在預測方面顯示出有限的用途，並且未能固定基本指標（如疾病增長的拐點）。在本說明中，我們將使用多邏輯模型詳細說明先前的模型，並嘗試進行更現實的分析。
基於主體的動態洪水-人互動模擬器
原文標題： Agent-based simulator of dynamic flood-people interactions
地址： http://arxiv.org/abs/1908.05232
作者： Mohammad Shirvani, Georges Kesserwani, Paul Richmond
摘要： 本文提出了一種新的模擬器，用於對擁擠地區的洪水與人之間的相互作用進行動態建模。該模擬器是在FLAMEGPU（用於GPU的靈活的基於大規模主體的建模環境）中開發的，該模型可以對多個主體交互進行建模，同時受益於GPU的加速。包含地形數據的洪水變量由基於水動力基於主體的模型（ABM）表示，該模型基於淺水方程式（SWE）的魯棒有限體積（FV）求解器的非順序實現。人民運動由採用基於力的步行規則的行人ABM代表。根據英國環境署（EA）報告的生命危險閾值，將流體動力ABM耦合到行人ABM。提出了一個擁擠的購物中心的假設案例研究，並將其用於評估模擬器的動態耦合能力。根據實際的流入條件，引發湧入購物中心的洪水，並在考慮以下兩種情況的情況下應用模擬器：無高級預警的疏散和具有12小時高級預警的干預。結果表明，該模擬器可以生成疏散過程中時空人員狀態的詳細統計信息，對於規劃安全有效的人員干預以部署基於沙袋的臨時障礙物很有用。
化身工作：使用化身機器人“ OriHime-D”及其驗證讓無法出門的殘疾人遠程工作
原文標題： Avatar Work: Telework for Disabled People Unable to Go Outside by Using Avatar Robots “OriHime-D” and Its Verification
地址： http://arxiv.org/abs/2003.12569
作者： Kazuaki Takeuchi, Yoichi Yamazaki, Kentaro Yoshifuji
摘要： 在這項研究中，我們提出了一種遠程工作“化身工作”，使殘疾人能夠從事諸如客戶服務之類的有形工作，以實現一個包容性社會，即使我們臥床不起，只要有自由思想，我們也可以做任何事情。在化身工作中，殘疾人可以根據自己的殘疾情況，使用鼠標或注視輸入來操作擬議的機器人“ OriHime-D”來遠程從事體力勞動。作為化身工作的一項社會實施舉措，我們開設了為期兩週的有限化身機器人咖啡館，並評估了使用OriHime-D進行的殘疾人的遠程就業。根據10位殘疾人的調查結果，我們已經確認，擬議的化身工作可為殘障人士帶來精神滿足，並且可以在工作量適應性強的情況下進行設計。此外，我們已經確認，實驗性咖啡館的工作內容適合尋求社會參與的各種殘疾人。這項研究有助於終身畢生的成就感，並同時解決了就業不足的問題。
低秩表示法不適用於三角形豐富的複雜網絡
原文標題： The impossibility of low rank representations for triangle-rich complex networks
地址： http://arxiv.org/abs/2003.12635
作者： C. Seshadhri, Aneesh Sharma, Andrew Stolman, Ashish Goel
摘要： 複雜網絡的研究是現代科學的重大發展，它豐富了社會科學，生物學，物理學和計算機科學。此類網絡的模型和算法在我們的社會中很普遍，並通過社會網絡，搜索引擎和推薦系統等影響人類行為。用於建模此類複雜網絡的廣泛使用的算法技術是構造網絡頂點的低維歐幾里德嵌入，其中頂點的接近度被解釋為邊的可能性。與普遍觀點相反，我們認為這種圖嵌入不能捕獲複雜網絡的顯著特性。我們關注的兩個屬性是低度聚類係數和大聚類係數，這些屬性已被廣泛建立，以根據經驗在現實世界中是正確的。我們從數學上證明，可以成功創建這兩個屬性的任何嵌入（使用點積測量相似度）必須在頂點數量上的排列幾乎是線性的。除其他含義外，這還確定了流行的嵌入技術（例如奇異值分解和node2vec）無法捕獲現實世界中複雜網絡的重要結構方面。此外，我們對基於點積的多種嵌入技術進行了經驗研究，結果表明它們都無法捕獲三角形結構。
拓撲和內容協同圖卷積學習
原文標題： Topology and Content Co-Alignment Graph Convolutional Learning
地址： http://arxiv.org/abs/2003.12806
作者： Min Shi, Yufei Tang, Xingquan Zhu
摘要： 在傳統的圖神經網絡（GNN）中，圖卷積學習是通過拓撲驅動的遞歸節點內容聚合來進行的，用於網絡表示學習。實際上，由於節點之間不相關或缺少鏈接，網絡拓撲和節點內容並不總是一致的。在不對齊鄰域之間使用純拓撲驅動的特徵聚合方法會使結構-內容一致性較差的節點的學習變差，結果，不正確的消息可能會在整個網絡上傳播。在本文中，我們主張通過對齊拓撲和內容網絡以最大程度地提高一致性，從而實現共對齊圖卷積學習（CoGL）。我們的主題是強制拓撲網絡尊重底層的內容網絡，同時優化內容網絡以尊重拓撲以優化表示學習。在給定網絡的情況下，CoGL首先通過統一的優化目標以節點特徵為基礎，重新構建內容網絡，然後將內容網絡與原始網絡對齊，以（1）減少內容損失，（2）減少分類損失，以及（3）減少對抗失利。在六個基準測試上的實驗表明，CoGL的性能明顯優於現有的最新GNN模型。
使用稀疏控制輸入的Erdos-Renyi圖中網絡意見的可控性
原文標題： Controllability of Network Opinion in Erdos-Renyi Graphs using Sparse Control Inputs
地址： http://arxiv.org/abs/2003.12817
作者： Geethu Joseph, Buddhika Nettasinghe, Vikram Krishnamurthy, Pramod Varshney
摘要： 本文考慮了以Erdos Renyi隨機圖建模的社會網絡。網絡中的每個人都使用鄰居的意見的加權平均值來更新其意見。我們探討了外部操縱劑如何將這些人的意見驅動到所需狀態，而對其先天意見的附加影響有限。我們證明了操縱者幾乎可以肯定地在不受其影響的情況下將網絡意見在有限時間內引導到任意值（即系統是可控制的）。但是，當控制輸入受到稀疏約束時，網絡意見就可以以一定的可能性進行控制。我們使用基於Levy集中函數和小球概率的隨機向量的集中屬性來降低此概率的下界。此外，通過數值模擬，我們比較了鄂爾多斯Renyi圖和冪律圖的可控性概率，以說明兩種模型在可控性方面的關鍵差異。我們的理論和數值結果揭示了網絡意見的可控性如何取決於參數，例如網絡的大小和連通性以及操縱主體面臨的稀疏性約束。
時間序列中的時間相關性，反問題和球形模型之間的對應關係
原文標題： A correspondence between temporal correlations in time series, inverse problems, and the Spherical Model
地址： http://arxiv.org/abs/2003.12818
作者： Riccardo Marcaccioli, Giacomo Livan
摘要： 在本文中，我們採用統計力學方法對時間序列中的時間相關性進行建模。我們提出了一種基於最大熵原理的方法來生成時間序列集合，這些集合被約束為保留感興趣的經驗時間序列的部分時間結構。我們表明，滯後一個自相關的約束可以完全解析地處理，並且對應於眾所周知的鐵磁體的球形模型。然後，我們通過擾動理論擴展這種模型，使其包含對更復雜的時間相關性的約束，這表明在捕獲方差中的自相關的滯後方面，這將帶來實質性的改進。我們展示了我們在綜合數據上的方法，並說明了如何將其用於對數據生成過程的未來價值制定期望。
帶有非對角線收益擾動的兩難博弈中的策略均衡
原文標題： Strategy equilibrium in dilemma games with off-diagonal payoff perturbations
地址： http://arxiv.org/abs/2003.12823
作者： Marco A. Amaral, Marco A. Javarone
摘要： 考慮到非對角線上的隨機小擾動的回報矩陣，我們分析了兩難博弈的策略平衡。值得注意的是，最近的一項工作報道[1]，儘管通過對主對角線上的擾動來維持合作，但是當擾動作用於非對角線上時，出現的情況就不太清楚了。因此，第二種情況代表了本研究的核心，目的是完成對收益微擾對演化博弈動力學的影響的描述。通過分析作為不同更新規則的各種配置下的擬議模型而獲得的結果表明，對角線的擾動實際上構成了噪聲的非平凡形式。尤其是，在相變附近會檢測到最有趣的效果，因為擾動會使策略分佈趨向於無序的平衡狀態，在叛亂蔓延到整個人口時支持合作，而在相反情況下則支持叛逃。總而言之，我們確定了一種在受控條件下可以用來增強合作並大大延遲其滅絕的噪音形式。
使用多種分類技術的標題釣魚檢測
原文標題： Clickbait Detection using Multiple Categorization Techniques
地址： http://arxiv.org/abs/2003.12961
作者： Abinash Pujahari, Dilip Singh Sisodia
摘要： Clickbaits是具有故意設計的誤導性標題的在線文章，旨在吸引越來越多的讀者打開預期的網頁。 Clickbaits用於誘使訪問者單擊特定鏈接以通過目標網頁獲利或傳播虛假新聞以引起轟動。任何新聞彙總門戶上都存在clickbaits，這可能會給讀者帶來不愉快的體驗。從新聞頭條中自動檢測clickbait頭條一直是機器學習社區面臨的難題。最近，已經提出了許多防止點擊誘餌文章的方法。但是，可用於檢測點擊誘餌的最新技術不是很可靠。本文提出了一種混合分類技術，通過集成不同的特徵，句子結構和聚類來分離點擊誘餌和非點擊誘餌。在初步分類過程中，使用十一個功能來分隔標題。之後，使用句子形式，句法相似性度量對標題進行重新分類。在最後階段，通過使用基於t-隨機鄰域嵌入（t-SNE）方法的詞向量相似度進行聚類，對標題進行重新分類。在對這些標題進行分類之後，將機器學習模型應用於數據集以評估機器學習算法。獲得的實驗結果表明，對於我們使用的真實數據集，所提出的混合模型比任何單獨的分類技術都更加健壯，可靠和高效。
基於Roy適應模型的文獻計量研究分析：對護理的貢獻
原文標題： A bibliometric analysis of research based on the Roy Adaptation Model: a contribution to Nursing
地址： http://arxiv.org/abs/2003.13030
作者： Paulina Hurtado-Arenas, Miguel R. Guevara
摘要： 目的。為了基於Roy適應模型對研究進行現代文獻計量分析，該模型是Sor Callista Roy在1970年代提出的創始護理模型。方法。描述性和縱向研究。我們使用了來自兩個主要科學數據庫Web Of Science和SCOPUS的信息。我們從WoS核心收藏中獲得了137種出版物，從SCOPUS獲得了338種出版物。我們使用軟件Bibliometrix進行了分析，該軟件是R-package，專門用於從描述性統計和網絡分析的角度創建書目分析，包括共引文，共關鍵字出現和協作網絡。結果。我們的定量結果顯示了基於模型的研究主要參與者，以及該研究所基於的基礎文獻或參考文獻。我們分析主要關鍵字及其鏈接方式。此外，無論是在出版物數量上還是在共同作者網絡中的核心地位，我們都代表了最多產的作者。我們介紹了全球協作網絡中最核心的機構。結論我們強調了這一理論模型在護理中的相關性，並詳細介紹了它的發展。美國是製作該主題文件的主導國家，馬薩諸塞州大學波士頓分校和波士頓學院是最具影響力的機構。合作網絡還描述了墨西哥，土耳其和西班牙的集群。我們的發現對於獲得該領域的總體看法很有幫助。
兩層動態多路網絡上的囚徒困境對稱性破缺
原文標題： Symmetry breaking in the prisoner’s dilemma on two-layer dynamic multiplex networks
地址： http://arxiv.org/abs/2003.13049
作者： Hirofumi Takesue
摘要： 理解網絡結構在合作發展中的作用是物理學和生物學之間交集的主要研究目標。鑑於多個社會領域是相互關聯的，並且不能由單層網絡表示，因此最近的研究特別關注於多重網絡。但是，當與另一個重要的網絡特徵：網絡動態性結合使用時，網絡多路的作用還沒有被完全理解。在本研究中，我們調查了在動態兩層多路網絡上玩的演化囚犯困境博弈，其中，跨越兩層的收益組合決定了策略的演變。此外，我們介紹了網絡動態，主體可以在其中切斷與有缺陷的鄰居的鏈接並構造新的鏈接。我們的仿真表明，鏈接更新可以增強合作，但最終的狀態與完全合作的狀態相去甚遠。協作的這種適度增強與對稱性破壞有關，對稱性破壞了一層中的協作頻率成比例增加，而另一層中的協作頻率則保持不變甚至降低。但是，這種中斷的對稱性隨著足夠快的鏈接更新而消失了。我們的結果表明，網絡動力學的引入增強了囚徒困境中的合作，如先前報道的那樣，但是一旦考慮到網絡的多重性，這種增強就會伴隨著明顯的不對稱性。
海事網絡科學中的模塊化網關連接性和結構性核心組織
原文標題： Modular gateway-ness connectivity and structural core organization in maritime network science
地址： http://arxiv.org/abs/2003.13099
作者： Mengqiao Xu, Qian Pan, Alessandro Muscoloni, Haoxiang Xia, Carlo Vittorio Cannistraci
摘要： 海上運輸佔全球貿易量的約80％，因此海上運輸系統對世界經濟至關重要。為了更好地利用新的國際運輸路線，我們需要了解當前的路線及其與國際貿易的複雜系統關聯。我們研究了全球班輪運輸網絡（GLSN）的結構，發現它是一個經濟的小世界網絡，需要在高運輸效率和低佈線成本之間進行權衡。為了增進對這種權衡的理解，我們研究了GLSN的模塊隔離。我們研究了省級，連接器集線器端口，並使用三種各自的結構性措施提出了網關集線器端口的定義。網關樞紐結構核心組織似乎是GLSN的顯著特徵，它被證明與網絡集成和實現國際貿易貨物運輸的功能密切相關。這一發現為GLSN的結構組織複雜性及其與國際貿易的相關性提供了新的見解。
圖博弈與分解
原文標題： Graphical Games and Decomposition
地址： http://arxiv.org/abs/2003.13123
作者： Laura Arditti, Giacomo Como, Fabio Fagnani
摘要： 我們考慮了Kearns等人介紹的圖博弈。 （2001）。首先，我們分析圖化與博弈策略等效概念的交互作用，為博弈提供最小的複雜性圖描述。然後，我們研究了Candogan等人提出的圖化與經典博弈分解之間的相互作用。 （2011年），表徵分解的每個部分的圖屬性。
可分離博弈
原文標題： Separable games
地址： http://arxiv.org/abs/2003.13128
作者： Laura Arditti, Giacomo Como, Fabio Fagnani
摘要： 我們介紹了可分離博弈的概念，該概念完善和概括了圖博弈的概念。我們證明存在一個最小的分裂，一個博弈是可以分離的。此外，我們證明，在每個戰略對等類別中，就類別中的最小分裂而言，都有一個可分離的博弈。相對於類中的最小圖，此博弈也是圖的，代表了博弈的最小複雜度圖描述。我們證明了潛在博弈最小分裂的對稱性質，並描述了該性質如何反映潛在功能的分解。特別是，這些最後的結果加強了最近針對圖化潛在博弈所證明的結果。最後，我們研究了[5]提出的可分離性與博弈經典分解之間的相互作用，表徵了分解各部分的可分離性。
基於信任的協同過濾圖嵌入的經驗比較
原文標題： Empirical Comparison of Graph Embeddings for Trust-Based Collaborative Filtering
地址： http://arxiv.org/abs/2003.13345
作者： Tomislav Duricic, Hussain Hussain, Emanuel Lacic, Dominik Kowald, Denis Helic, Elisabeth Lex
摘要： 在這項工作中，我們研究了圖嵌入的實用程序，以生成基於信任的協作過濾的潛在用戶表示。在冷啟動環境中，我們在三個公開可用的數據集上，評估了來自四個方法系列的方法：（i）基於因子分解，（ii）基於隨機遊走，（iii）基於深度學習和（iv）大型規模的信息網絡嵌入（LINE）方法。我們發現，在這四個系列中，基於隨機遊走的方法始終可以達到最佳準確性。此外，它們還產生了高度新穎和多樣化的建議。此外，我們的結果表明，在基於信任的協作過濾中使用圖嵌入可以顯著提高用戶覆蓋率。
基於空間句法和神經網絡的旅遊景點道路擁擠評價模型研究——以廈門鼓浪嶼為例
原文標題： Research on Evaluation Model of Road Congestion of Tourist Attraction Based on Spatial Syntax and Neural Network Method — A Case of Gulangyu Island,Xiamen,China
地址： http://arxiv.org/abs/2003.13406
作者： QingMu Su, JingJing Xiao, XuanHe Yu, iang Chen
摘要： 為了更準確地預測行人流量並瞭解遊客空間與行人之間的交互關係，本文采用空間句法和神經網絡方法構建了旅遊路擁擠評價模型。該模型充分利用了神經網絡方法和空間語法的優勢。例如，神經網絡方法可以客觀，動態地分配景點的權重，並且可以通過訓練來估計其他景點的權重。分析，我們可以清楚地瞭解道路之間的聯繫關係；然後我們使用數學公式將路網結構和景觀景點有效地結合起來，從而可以對應於路網結構，景點分佈和行人運動的能力。我們在廈門的鼓浪嶼進行了實驗。結果，我們發現1.鼓浪嶼的景點主要位於該島的邊，幾個賣票的景點的景點達到0.9以上； 2，空間句法拓撲模型可以較好地預測鼓浪嶼遊客的步行結果； 3，鼓浪嶼島的道路通達性與風景名勝區的分佈沒有很大的空間相關性，但是該模型可以預測道路的擁堵程度，使其更接近真實情況我們的研究結果可以作為未來旅遊空間管理的基礎，可以豐富旅遊空間的研究。
使用新聞文章和財務數據來預測破產的可能性
原文標題： Using News Articles and Financial Data to predict the likelihood of bankruptcy
地址： http://arxiv.org/abs/2003.13414
作者： Michael Filletti, Aaron Grech
摘要： 在過去的十年中，數百萬公司已申請破產。這是由多種原因引起的，即高利率，沉重的債務和政府法規。公司破產的後果可能是毀滅性的，不僅傷害工人和股東，而且傷害客戶，供應商和任何相關的外部公司。本文的目的之一是通過利用我們的外部數據集提供的財務數據，結合有關某些行業的新聞報道，為公司破產提供一個框架。新聞文章用於嘗試從外部角度量化公司及其部門的情緒，而不是簡單地使用內部數字。這項工作建立在多位研究人員先前進行的研究的基礎上，使我們更接近減輕此類事件的影響。
足球傳球網絡的致命弱點
原文標題： Achilles’ heel of football passing networks
地址： http://arxiv.org/abs/2003.13465
作者： Genki Ichinose, Tomohiro Tsuchiya, Shunsuke Watanabe
摘要： 當我們在足球比賽中將球員視為節點，將傳球視為鏈接時，我們可以構建傳球網絡。因此，我們可以使用網絡科學中開發的工具來分析網絡。在表徵網絡的各種度量標準中，集中度度量標準通常用於標識經過網絡的關鍵參與者。但是，迄今為止，人們對通行網絡中的球員連續無能為力的容忍度（即網絡的健壯性）瞭解得很少。因為傳球網絡的健壯性可以與控球率的提高聯繫在一起，所以它與比賽的結果密切相關。在這裡，我們建立了由屬於日本職業足球聯賽的18支球隊進行45場比賽的基於位置的傳球網絡。然後，通過兩種刪除方法從不斷經過的網絡中連續刪除節點，以便我們可以評估這些網絡針對級聯故障的魯棒性。結果表明，這些傳遞網絡通常包含集線器（進行傳遞的關鍵參與者），並且網絡的魯棒性具有在無標度網絡中觀察到的相似屬性。然後，我們詳細分析了最健壯的網絡，發現它們的後背經常通過加大對攻擊的重視來提高健壯性。此外，我們證明了傳球網絡的健壯性與團隊績效之間存在正相關關係。
基於新的中心性指標和新的模塊性函數的複雜網絡社區檢測
原文標題： Community detection on complex networks based on a new centrality indicator and a new modularity function
地址： http://arxiv.org/abs/2003.13609
作者： Junfang Zhu, Xuezao Ren, Peijie Ma, Kun Gao
摘要： 社區檢測是網絡研究中一項重要且具有挑戰性的任務。如今，大量關注已集中在本地社區檢測方法上。其中，使用貪婪算法的社區檢測通常從識別稱為網絡中心節點的本地基本節點開始；社區隨後通過優化模塊化功能從這些中心節點擴展。在本文中，我們提出了新的中央節點指示器和新的模塊化功能。我們的中央節點指標，我們稱為局部中心度指標（LCI），與眾所周知的全局最大程度指標和局部最大程度指標一樣有效。在某些特殊的網絡結構上，LCI的性能甚至更好。另一方面，我們的模塊化函數F2克服了先前文獻中提出的模塊化函數的某些缺點，例如分辨率限制問題。結合貪心算法，LCI和F2使我們能夠為現實世界網絡和模擬基準網絡確定正確的社區結構。基於歸一化互信息（NMI）的評估表明，我們的基於LCI和F2的貪心算法的社區檢測方法的性能優於許多其他方法。因此，我們在本文中提出的方法可能值得關注。
通過習慣的力量：動態效用地形中的自我陷阱
原文標題： By Force of Habit: Self-Trapping in a Dynamical Utility Landscape
地址： http://arxiv.org/abs/2003.13660
作者： José Moran, Antoine Fosset, Davide Luzzati, Jean-Philippe Bouchaud, Michael Benzaquen
摘要： 從歷史上看，理性選擇理論一直關注效用最大化原則來描述個人如何做出選擇。實際上，與探索可用選擇的範圍有關，這需要一定的計算成本，而且通常不清楚我們是否真正在最大化底層效用函數。特別是，記憶效應和習慣養成可能會超過效用最大化。我們提出了一種具有歷史依賴效用函數的風格化模型，其中，當過去做出某項選擇時，與每個選擇相關聯的效用都會增加，並且具有一定的衰變內存內核。我們表明，自我增強效應會導致主體商因習慣的純粹性而陷入選擇的困境。我們討論了自由探索選擇空間和自我陷阱之間過渡的特殊性質。我們特別發現，捕獲時間分佈恰好是過渡時的Zipf定律，而自捕獲階段則表現出超時效行為。
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