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Arxiv网络科学论文摘要6篇(2021-01-13)

发布日期:2021-07-05 00:43

本文摘要:混淆随机网络混淆了优先毗连和匀称毗连机制;后处置惩罚分层社区结构:质量革新和多尺度视图;关于网络庞大性的预计:图元的维数;统计物理学启发的模型,用于驱动市场供需的内在颠簸;描画阿根廷COVID-19大盛行期间的社交媒体表达并预测心理康健和情绪; 使用HyperLogLog计数器在大型网络中查找高度毗连的群集;混淆随机网络混淆了优先毗连和匀称毗连机制原文标题: Hybrid Random Networks Mixing Preferential Attachment with

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混淆随机网络混淆了优先毗连和匀称毗连机制;后处置惩罚分层社区结构:质量革新和多尺度视图;关于网络庞大性的预计:图元的维数;统计物理学启发的模型,用于驱动市场供需的内在颠簸;描画阿根廷COVID-19大盛行期间的社交媒体表达并预测心理康健和情绪; 使用HyperLogLog计数器在大型网络中查找高度毗连的群集;混淆随机网络混淆了优先毗连和匀称毗连机制原文标题: Hybrid Random Networks Mixing Preferential Attachment with Uniform Attachment Mechanisms地址: http://arxiv.org/abs/2101.04611作者: Tiandong Wang, Panpan Zhang摘要: 由于网络数据的庞大性,我们提出了一种有向混淆随机网络,该网络将优先毗连(PA)规则与统一附件(UA)规则混淆在一起。当建立新边缘时,概率为 p in [0,1] ,它遵循PA规则。否则,此新边将添加到两个匀称选择的节点之间。与纯PA情况相比,这种混淆使得牢固节点的入度和出度以较慢的速率增长,从而导致漫衍尾部更轻。

然后提供了针对所提出的混淆模型的有用推理方法,并将其应用于合成数据集和实际数据集。我们看到,通过参数 p 提供了分外的灵活性,混淆随机网络提供了更好的适合实际情况的方案,在该方案中,视察到了来自度数和度数的较轻尾部。

后处置惩罚分层社区结构:质量革新和多尺度视图原文标题: Post-Processing Hierarchical Community Structures: Quality Improvements and Multi-scale View地址: http://arxiv.org/abs/cs/0608050作者: Pascal Pons, Matthieu Latapy摘要: 稀疏图(社区)的麋集子图泛起在大多数现实世界的庞大网络中,在许多情况下都发挥着重要作用。大多数现有的社区检测算法会生成社区的条理结构,并寻求对社区的划分,以优化给定的质量函数。我们提出了新的方法来改善任何这些算法的效果。首先,我们展示了如何在比传统方法更大的分区集上优化通用种别的加性质量函数(包罗模块化,性能和我们提出的基于相似度的新质量函数)。

此外,我们界说了新的多尺度质量函数,该函数可以检测有意义的社区结构泛起的差别尺度,而经典方法只能找到一个分区。关于网络庞大性的预计:图元的维数原文标题: On the Estimation of Network Complexity: Dimension of Graphons地址: http://arxiv.org/abs/1909.02900作者: Yann Issartel摘要: 对网络的庞大性举行了半个多世纪的研究,并发现了广泛的应用。

已经开发出许多方法来表征和预计网络的庞大性。可是,很少有关于统计保证的研究。在本文中,我们在随机图的一般模型(即所谓的graphon模型)中生长了图庞大度的统计理论。给定一个graphon,我们赋予节点的潜在空间以邻域距离,该邻域距离丈量两个节点与相似节点毗连的倾向。

然后,我们的庞大度指标是基于该怀抱空间的笼罩数和Minkowski维(该怀抱空间的纯版本)的。只管潜在空间无法识别,可是这些索引却是可识此外。

这种庞大性的观点对随机图的盛行示例具有简朴的解释:它与随机块模型中的社区数量相匹配;随机几何图中欧几里得空间的维数; H “较旧的graphon模型中的链接函数的规则性。通过对图的单次视察,我们结构了邻域距离的预计量,并显示了其风险的通用非渐近界线,与minimax下界线匹配。估算距离,我们盘算相应的笼罩数和Minkowski尺寸,并为这两个插件估算器提供最佳的非渐近误差规模。

统计物理学启发的模型,用于驱动市场供需的内在颠簸原文标题: Statistical-physics-inspired model for intrinsic fluctuations driving supply and demand in markets地址: http://arxiv.org/abs/2101.04361作者: J.R. Mulder, René van Roij, R.A. Duine摘要: 对于内在颠簸对市场供求的影响,我们提出了一个简朴的统计物理启发模型。该模型由从事两种类型商品的主体商组成,它们的总数离开生存。

单个主体商对两种商品的相对偏好由对所有主体商都相同的效用确定。盘算市场供求曲线,并比力主体之间商品分配的种种念头选择。特别是,我们将所有主体商具有相同数量的商品且类似于经济学教科书的“平均域”案例与Boltzmann-Gibbs漫衍式商品的案例举行了比力,其中主体商的数量具有颠簸性。

商品。我们发现,这两种方法所发生的平衡价钱是不相等的,尤其是当很大一部门主体商既不能买也不能卖时。描画阿根廷COVID-19大盛行期间的社交媒体表达并预测心理康健和情绪原文标题: Capturing social media expressions during the COVID-19 pandemic in Argentina and forecasting mental health and emotions地址: http://arxiv.org/abs/2101.04540作者: Antonela。


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