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[问答] Arxiv收集科学论文摘要4篇(2022-08-03)

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12589 发表于 2022-8-6 06:02:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
 

  • 嵌入帮助收集拆解;
  • 大型构造条理结构中的通讯收集静态;
  • God (Elohim),第一个小天下收集;
  • 在 YouTube 上描写美国巴西的疫苗接种活动;
嵌入帮助收集拆解

原文题目: Embedding-aided network dismantling
地址: http://arxiv.org/abs/2208.01087
作者: Saeed Osat, Fragkiskos Papadopoulos, Andreia Sofia Teixeira, Filippo Radicchi


摘要: 最好渗流触及肯定破坏收集合任何普遍毗连组件的最低本钱战略。这类解体题目标处理计划对于设想基于免疫或社会间隔的疾病控制的最好战略很是重要。按照所斟酌题目标具体变体,收集撤除是经过移除节点或边来履行的,而且分歧的本钱函数与这些微观元素的移除相关联。在本文中,我们展现了多少空间中的收集暗示可用于以联贯的方式处理收集分化题目标几种变体。一旦嵌入了收集,便可以利用直观的多少战略来实现拆卸。我们证实该方式很是合适欧几里得和双曲线收集嵌入。我们对分解收集和实在收集的系统分析表白,嵌入帮助技术的性能与今朝市场上最好的分化算法之一相当,甚至更好。
大型构造条理结构中的通讯收集静态

原文题目: Communication network dynamics in a large organizational hierarchy
地址: http://arxiv.org/abs/2208.01208
作者: Nathaniel Josephs, Sida Peng, Forrest W. Crawford


摘要: 大大都企业对员工施加监视层级,以促进治理、决议和合作。相比之下,由于监视关系和构造的需求,工作场所内的平常员工间相同形式常常更自然地出现。构造治理学者提出了将构造树与相同静态和营业绩效权衡相关的理论。别的,收集科学家研讨了分歧范例构造中通讯形式的拓扑结构。但是,正式的构造结构与员工之间的告急相同之间的关系的性质仍不清楚。在本文中,我们研讨了 2019 年 5 月一家大型软件公司的大约 200,000 名员工之间的构造条理结构和相同静态之间的关联。我们提出了新的相同互惠办法和新的树最长途径间隔来表征传递消息的频次,向下,并跨越构造条理结构。经过将构造分别为 88 个团队(植根于高级带领层的构造树),我们肯定了团队内部和团队之间分歧的通讯收集结构。这些结构与公司内这些团队的职能相关,包括销售、营销、工程和研讨。我们会商了该公司平常员工相同形式与监管层级的关系,并实证评价了构造治理和绩效的几种理论。
God (Elohim),第一个小天下收集

原文题目: God (Elohim), the first small world network
地址: http://arxiv.org/abs/2208.01449
作者: Marcel Ausloos

Arxiv收集科学论文摘要4篇(2022-08-03) 第1张图片

摘要: 本文将文学文本中词的收集映照方式扩大到“文本身分”:收集节点被界说为“概念”;这些链接是“社区联系”。尔后,沿着现代收集统计物理方式研讨文本收集属性,从而将收集拓扑和代数属性与文学文本内容联系起来。作为一个现实的例子,圣经中创世记的第一章被映照到一个 10 个节点的收集合,就像在卡巴拉方式中一样,提到了天主 (Elohim)。从其邻接矩阵和响应的拉普拉斯矩阵起头研讨收集的特征。经过所谓的聚类系数和堆叠指数,出格检查了节点的三元组,以夸大每个主体“散发”的“文本(社区)毗连”,从而丈量分歧之间的“语义流”节点。可以得出结论,该图是一个小天下收集,弱解构,由于它的均匀部分聚类系数明显高于在不异极点集上构建的随机图。
在 YouTube 上描写美国巴西的疫苗接种活动

原文题目: Characterizing Vaccination Movements on YouTube in the United States and Brazil
地址: http://arxiv.org/abs/2208.01509
作者: Marcelo Sartori Locatelli, Josemar Caetano, Wagner Meira Jr., Virgilio Almeida

Arxiv收集科学论文摘要4篇(2022-08-03) 第2张图片

摘要: 在 COVID-19 大风行的布景下,Twitter 和 YouTube 等社会收集成为重要的信息来历。 YouTube 作为最大、最具吸引力的在线媒体消耗平台,对信息和毛病信息的传布有很大的影响,这使得研讨它若何处置由子虚信息引发的题目以及用户若何与分歧范例的内容。斟酌到美国 (USA) 和巴西 (BR) 是 COVID-19 灭亡人数最高的两个国家,我们提出了以下题目:这两个国家的疫苗接种活动有何纤细不同?斟酌到这一点,我们在 YouTube 上对赞成和否决疫苗的活动停止了比力分析。我们还观察了 YouTube 在美国和巴西冲击在线疫苗毛病信息方面的感化。为此,我们监控了平台上疫苗相关内容的删除情况,并利用了各类技术来分析支持和否决疫苗“批评部分”的话语和介入度差别。我们发现,与支持疫苗的同业相比,美国的反疫苗内容常常会致使更多的有毒和负面会商,同时也致利用户与用户的介入度进步 18%,而巴西的反疫苗内容的介入度则明显下降。我们还发现,赞成疫苗和否决疫苗的谈吐有很大分歧,由于前者与诡计论(例如 ccp)、毛病信息和替换医学(例如羟氯喹)有关,尔后者与庇护办法有关。最初,观察到 YouTube 内容删除仍然不敷,在研讨期竣事时仅删除了大约 16% 的反疫苗内容,其中美国的反疫苗内容删除百分比最高(34% ) 和 BR 最低(9.8%)。
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