Arxiv网络科学论文摘要11篇(2020-09-03)

作者:乐鱼体育官网发布时间:2021-11-20 01:35

本文摘要:VeRNAl:用于挖掘RNA中模糊网络模体的工具;在网络中查找信息源:带预算的查询;异构图神经网络推荐;社会品级促进互助主导;将属性网络嵌入扩展至大型图;感性的LIAR:伪造索赔分类的扩展语料库和深度学习模型;社会接触和感染病的流传;k社区高斯混淆模型中社区检测的准确恢复;关于Twitter上关于羟氯喹治疗COVID-19功效的极化对话态度数据集;在线游戏中技术的识别:范特西足球司理的案例;COVID-19大盛行的最佳控制:葡萄牙的卫生控制措施;VeRNAl:用于挖掘RNA

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VeRNAl:用于挖掘RNA中模糊网络模体的工具;在网络中查找信息源:带预算的查询;异构图神经网络推荐;社会品级促进互助主导;将属性网络嵌入扩展至大型图;感性的LIAR:伪造索赔分类的扩展语料库和深度学习模型;社会接触和感染病的流传;k社区高斯混淆模型中社区检测的准确恢复;关于Twitter上关于羟氯喹治疗COVID-19功效的极化对话态度数据集;在线游戏中技术的识别:范特西足球司理的案例;COVID-19大盛行的最佳控制:葡萄牙的卫生控制措施;VeRNAl:用于挖掘RNA中模糊网络模体的工具原文标题: VeRNAl: A Tool for Mining Fuzzy Network Motifs in RNA地址: http://arxiv.org/abs/2009.00664作者: Carlos Oliver, Vincent Mallet, Pericles Philippopoulos, William L. Hamilton, Jerome Waldispuhl摘要: 念头:RNA是到场许多调治和催化历程的普遍存在的分子。它们形成庞大结构的能力通常是支持这些功效的关键。

值得注意的是,RNA 3D结构铰接在较小的3D子单元周围,这些较小的3D子单元可在无关分子中找到,称为RNA 3D模体。因此,这些3D模体的分类对于表征RNA结构至关重要,可是现在的方法只能检索具有相同碱基相互作用模式的模体。效果:在这里,我们通过将模体发现问题作为图表现学习和聚类任务来解决这个约束。

这种取景使用了图表现的一连性质来对RNA模体的灵活性举行建模,同时保留了将RNA利便地编码为图的功效。我们提出了一套节点相似性函数,聚类方法和基元构建算法来恢复灵活的RNA基元。我们证明晰我们的方法能够检索和扩展已知种别的模体,而且还能识别新的模体。

用户可以轻松定制我们的工具VeRNAl,以到达所需的模体灵活性,品貌和巨细水平。可用性和实施:可从vernal.cs.mcgill.ca获得源代码,数据和Web服务器。

在网络中查找信息源:带预算的查询原文标题: Information Source Finding in Networks: Querying with Budgets地址: http://arxiv.org/abs/2009.00795作者: Jaeyoung Choi, Sangwoo Moon, Jiin Woo, Kyunghwan Son, Jinwoo Shin, Yung Yi摘要: 在本文中,我们研究了在给定信息扩散图的样本快照的情况下,通过查询小我私家来检测扩散信息源的问题,其中询问了两个查询: em(i)响应者是否是源,以及 em(ii)(如果不是),哪个邻人将信息流传给受访者。我们思量的情况是,受访者可能并不总是真实的,而且每次查询都市花费一些用度。我们的目的是针对给定的 0 < delta <1。

量化须要和足够的预算,以实现检测概率 1- delta。为此,我们研究了两种算法:自适应算法和非自适应算法,每种其中对应于我们是否凭据先前受访者的谜底自适应地选择下一个受访者。我们首先提供两种算法类型中须要预算的信息论下限。对于足够的预算,我们提出了两种实用的预计算法,划分为非自适应和自适应类型,而且针对每种算法,我们对预算举行了定量分析,以确保 1- delta 检测精度。

这种理论分析不仅可以量化实用的预计算法所需的预算,这些算法可以在找到扩散源时实现给定的目的检测精度,而且还可以定量地形貌非自适应类型的预计所需的分外预算,这些预算称为 em适应性差距。我们验证关于合成和现实世界社会网络拓扑的理论发现。

异构图神经网络推荐原文标题: Heterogeneous Graph Neural Network for Recommendation地址: http://arxiv.org/abs/2009.00799作者: Jinghan Shi, Houye Ji, Chuan Shi, Xiao Wang, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou摘要: 电子商务的蓬勃生长催生了种种各样的推荐系统。实际上,在现实世界推荐系统中,种种类型的节点之间存在富厚而庞大的交互,可以将其结构为异构图。如何学习代表节点的嵌入是个性化推荐系统的基础和焦点。

元路径是一种广泛使用的结构,用于描画此类交互作用下的语义并显示出革新节点嵌入的潜在能力。在本文中,我们提出了用于建议的异构图神经网络(HGRec),该网络通过聚集基于多跳元路径的邻人将高阶语义注入节点嵌入,并基于注意力机制通过多个元路径融合富厚的语义以获得全面的信息。

节点嵌入。实验效果证明晰富厚的高阶语义的重要性,而且还显示了HGRec潜在的良好解释性。社会品级促进互助主导原文标题: Social hierarchy promotes the cooperation prevalence地址: http://arxiv.org/abs/2009.01018作者: Rizhou Liang, Jiqiang Zhang, Guozhong Zheng, Li Chen摘要: 社会品级制度很重要,在人类的社会经济运动和动物世界中不容忽视。

在这里,我们将这个因素纳入演化博弈中,以相识它可能对互助结果发生什么影响。然后,两个到场者之间的概率计谋接纳不仅取决于他们的收益,还取决于他们的品级差异-高级此外到场者比低级此外同伴更有可能重现其计谋。通过模拟具有统一,指数和幂律三种差别品级漫衍的囚徒逆境博弈的演化,我们发现在所有情况下互助水平都获得了提高,而在统一情况下互助水平是最佳的。

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增强归因于以下事实:品级制度的存在促进了以高级到场者为焦点的互助集群的形成。我们还研究了两个条理的模型,其中展现了类似的互助促进,并提供了一些理论分析。我们的发现讲明,社会品级制度可能不会比以前认为的那样有害于互助。

将属性网络嵌入扩展至大型图原文标题: Scaling Attributed Network Embedding to Massive Graphs地址: http://arxiv.org/abs/2009.00826作者: Renchi Yang, Jieming Shi, Xiaokui Xiao, Yin Yang, Juncheng Liu, Sourav S. Bhowmick摘要: 给定一个图G,其中每个节点与一组属性关联,属性网络嵌入(ANE)将每个节点vin G映射到一个紧凑向量Xv,该向量可以用于下游机械学习任务。理想情况下,Xv应该描画节点v对每个属性的亲和力,这不仅要思量v自身的属性关联,而且还要思量其沿G边缘的毗连节点的关联。将有效的ANE盘算扩展到具有数百万个节点的大规模图,将问题的难度推向全新的高度。

现有的解决方案在此类图表上多数失败,从而导致成本过高,嵌入质量低下或两者兼而有之。本文提出了PANE,这是一种用于大规模图的ANE盘算的有效且可扩展的方法,该方法可在多个基准数据集上到达最先进的效果质量,该质量通过以下三个常见预测任务的准确性来权衡:属性推断,链路预测和节点分类。

PANE通过三种主要算法设计获得了高可扩展性和有效性。首先,它基于属性网络的新型随机游走模型,制定了学习目的。在大型图上,最终的优化任务仍然具有挑战性。其次,PANE包罗一个针对上述优化问题的高效求解器,其关键模块是经心设计的嵌入初始化,从而大大淘汰了收敛所需的迭代次数。

最后,PANE通过上述求解器的非平凡并行化使用多核CPU,从而在保持所生成嵌入的高质量的同时,实现了可伸缩性。大量的实验在8个真实的数据集上比力了10种现有方法,效果讲明PANE在效果质量方面始终优于所有现有方法,而速度要快几个数量级。感性的LIAR:伪造索赔分类的扩展语料库和深度学习模型原文标题: Sentimental LIAR: Extended Corpus and Deep Learning Models for Fake Claim Classification地址: http://arxiv.org/abs/2009.01047作者: Bibek Upadhayay, Vahid Behzadan摘要: 社交媒体在我们日常生活和文化中的广泛融合,使人类比以往任何时候都可以更快,更轻松地会见信息流。可是,社交媒体平台固有的无监视性质也使流传虚假信息和虚假新闻变得越发容易。

此外,在这样的平台中大量的信息流和高速度使得手动监视和控制信息流传是不行行的。本文旨在通过提出一种新颖的深度学习方法来自动检测社交媒体上的虚假漫笔本声明来解决此问题。

我们首先先容感性LIAR,它通过添加基于权利主张的情绪和情感分析的功效来扩展短期索赔的LIAR数据集。此外,我们提出了一种基于DistilBERT语言模型的新颖的深度学习架构,用于将索赔分类为真假。

我们的效果讲明,在Sentimental LIAR上训练的拟议体系结构可以到达70%的准确度,比以前陈诉的LIAR基准测试效果提高了约30%。社会接触和感染病的流传原文标题: Social contacts and the spread of infectious diseases地址: http://arxiv.org/abs/2009.01140作者: G. Dimarco, B. Perthame, G. Toscani, M. Zanella摘要: 受COVID-19大盛行的影响,我们通过将盛行病学动态与基于人口的接触者的动力学模型相联合,先容了社会性对感染病流传的影响的数学形貌。动力学形貌导致研究玻尔兹曼类型方程随时间的演变,该方程形貌了易感,熏染和康复个体的社会接触数量密度,其比例由盛行病学中的经典隔室模型驱动。明确的盘算讲明,疾病的流传与接触者的平均人数密切相关,因此证明晰政府为防止接触而接纳的封锁计谋是合理的。

此外,动力学模型可以阐明如何通过仅淘汰履历大量日常接触的人员来实现选择性锁定计谋的假设。反过来,这可以使最多只能维持全面关闭政策的经济运动得以维持。

数值模拟证实了该模型形貌盛行病迅速流传的差别现象特征的能力。最后一部门致力于用来自差别欧洲国家的实验数据拟合拟议模型的数值解。k社区高斯混淆模型中社区检测的准确恢回复文标题: Exact Recovery of Community Detection in k-Community Gaussian Mixture Model地址: http://arxiv.org/abs/2009.01185作者: Zhongyang Li摘要: 我们在高斯混淆模型上研究了社区检测问题,该模型将极点划分为 k geq 2 个差别的社区。我们模型的主要区别在于,观察矩阵中差别条目的高斯扰动强度是差别的,而且我们不假定每个社区都有相同数量的极点。

我们明确找到最大似然预计准确恢复的阈值。应用包罗超图上的社区检测。

关于Twitter上关于羟氯喹治疗COVID-19功效的极化对话态度数据集原文标题: A Stance Data Set on Polarized Conversations on Twitter about the Efficacy of Hydroxychloroquine as a Treatment for COVID-19地址: http://arxiv.org/abs/2009.01188作者: Ece Çiğdem Mutlu, Toktam A. Oghaz, Jasser Jasser, Ege Tütüncüler, Amirarsalan Rajabi, Aida Tayebi, Ozlem Ozmen, Ivan Garibay摘要: 在举行本研究时,导致COVID-19大盛行的SARS-CoV-2病毒已在世界规模内广泛流传。思量到政策,康健风险,财政难题等方面的不确定性,在线媒体(特别是Twitter平台)正在履历与这种大盛行相关的大量运动。

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在热门话题中,有关未经证实的药物用于治疗和预防该疾病的南北极化辩说引起了在线媒体用户的极大关注。在这项事情中,我们在COVID-19的配景下在Twitter上提供了用户生成内容的姿态数据集COVID-CQ。

我们观察了14000多条推文,并手动注释了推文提倡者有关使用“氯喹”和“羟氯喹”治疗或预防COVID-19的意见。据我们所知,在COVID-19大盛行的配景下,COVID-CQ是Twitter用户态度的第一个数据集,而且是任何领域中关于用户对索赔的态度的最大Twitter数据集。

我们已通过GitHub将这些数据集提供应研究社区。我们希望该数据集可用于许多研究目的,包罗态度检测,关于此暴发的看法的演变和动态以及因应政策制定和事件等外来打击而引起的看法变化。

在线游戏中技术的识别:范特西足球司理的案例原文标题: Identification of skill in an online game: The case of Fantasy Premier League地址: http://arxiv.org/abs/2009.01206作者: Joseph D. O’Brien, James P. Gleeson, David J.P. O’Sullivan摘要: 在所有效果都取决于小我私家体现的角逐中,都市泛起效果是技巧还是运气的问题。我们通太过析约莫100万名到场理想的参赛者的大型数据集来探讨这个问题,理想是一种在线理想体育,治理人员从英式足球(足球)联赛中选择球员。我们证明晰司理在多个季节中的排名是相关的,而且我们分析了司理为提高乐成可能性而接纳的行动。

在这场角逐所基于的嘈杂角逐中,确定司理乐成的主要因素是恒久计划和始终如一的良好决议。随着时间的流逝,司理决议之间的相似性导致了“模板”团队的泛起,这讲明博弈中发生了某种形式的羊群效应。综上所述,这些发现讲明,乐成的治理人员在较长时期内对关键决议点具有配合的战略思量和共识。

COVID-19大盛行的最佳控制:葡萄牙的卫生控制措施原文标题: Optimal control of the COVID-19 pandemic: controlled sanitary deconfinement in Portugal地址: http://arxiv.org/abs/2009.00660作者: Cristiana J. Silva, Carla Cruz, Delfim F. M. Torres, Alberto P. Munuzuri, Alejandro Carballosa, Ivan Area, Juan J. Nieto, Rui Fonseca-Pinto, Rui Passadouro da Fonseca, Estevao Soares dos Santos, Wilson Abreu, Jorge Mira摘要: COVID-19大盛行迫使决议者下达紧迫禁闭令,以制止迅速大规模的伸张。然而,在此阶段之后,社会被迫在降低感染病率和重新开放经济之间寻求平衡。迄今为止的履历为盛行病的演变提供了数据,特别是由于制定了公共卫生措施而导致的人口动态。

这允许制定预测数学模型来预测政治决议的结果。在这里,我们提出了一个这样做的模型,并将其应用于葡萄牙的案例。

使用常微分方程组形貌的数学确定性模型,我们适合了该国COVID-19的实际演变。它是对葡萄牙社会网络的分析的增补,该分析允许检测民意的变化并提供反馈以更新模型参数。通过这种方式,我们运用控制理论以使返回“正常生活”的人数最大化,并以最小的经济成原来最小化运动熏染者的数量,同时保证较低的住院率。这项事情可以测试大盛行治理的种种情况(关闭经济部门,公民部门/全部遵守掩护措施,重症监护病房的床位数等),确守卫生系统的响应能力,因此公共卫生决议支持工具。

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