超图超边的局部几何 及其在社会网络中的应用
A local geometry of hyperedges in hypergraphs, and its applications to social networks
作者：
Causal coupling inference from multivariate time series based on ordinal pattern transition networks
摘要：在许多由社会网络发生的现实数据集中数据点之间存在隐藏的高阶关系这些高阶关系无法用图形建模方法捕捉。
超图超边的局部几何及其在社会网络中的应用； MADRaS :多主体驾驶模拟器； 社会图表上的舆论流传与宣传； 广义网络上动力学历程的统一处置惩罚: 高阶、多层和时间相互作用； 基于序列模式转换网络的多变量时间序列因果耦合推断； 揭破网络谣言； 追随向导者: 语义变化前沿的文档获得更多引用； 掩护盛行病中的弱势群体: 一种数值方法； 停止大盛行病: 非药物干预和”第二波”；
超图超边的局部几何 及其在社会网络中的应用
A local geometry of hyperedges in hypergraphs, and its applications to social networks
作者：
Causal coupling inference from multivariate time series based on ordinal pattern transition networks
摘要：在许多由社会网络发生的现实数据集中数据点之间存在隐藏的高阶关系这些高阶关系无法用图形建模方法捕捉。很自然地我们会使用超图这一更为普遍的观点来为这样的社交网络建模。在本文中我们引入了一种新的超图的局部几何它允许捕捉数据点之间的高阶关系。此外基于这种新的几何我们还引入了新的方法——超图中的最近邻方法——来分析来自社会学的数据集。
MADRaS :多主体驾驶模拟器
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作者：
Guus Balkema
摘要：在这项事情中我们提出了 MADRaS一个开源的多智能体驾驶模拟器用于设计和评估自主驾驶的运动计划算法。MADRaS 提供了一个平台来构建种种各样的高速公路和轨道驾驶场景在这些场景中多个驾驶署理可以使用强化学习和其他机械学习算法来训练运动计划任务。MADRaS 是建设在 TORCS 上的TORCS 是一个开源的赛车模拟器。
TORCS 提供了种种差别的汽车具有差别的动态性能和驾驶轨道与差别的几何和外貌性能。MADRaS 继续了 TORCS 的这些功效并引入了对多智能体训练、车间通信、噪声观察、随机行动和定制交通车辆的支持这些车辆的行为可以编程来模拟现实世界中遇到的具有挑战性的交通条件。可以使用 MADRaS 建立驱动任务这些任务的庞大性可以沿着八个轴通过界说良好的步骤举行调整。这使得它特别适合于课程和连续学习。
MADRaS 是轻量级的它为每辆车的独立控制提供了一个利便的 OpenAI Gym 界面。除了原始的转向-加速度-刹车控制模式的 TORCSMADRaS 提供了一个分层的轨道-位置-速度控制可能用于实现更好的推广。MADRaS 使用多历程来运行每个署理作为一个并行历程以提高效率而且很好地集成到像 RLLib 这样的盛行的强化学习库中。
社会图表上的舆论流传与宣传
Sandeep Soni,Kristina Lerman,Jacob Eisenstein
作者：
Michael te Vrugt,Jens Bickmann,Raphael Wittkowski
摘要：我们研究竞选运动的影响社会被划分为选民群体在一个毗连群体的网络中流传意见的历程。
我们的模型是很是强大的可以联合许多竞选运动种种分区的社会集群和很是普遍的流传历程。也许令人惊讶的是我们讲明盘算最自制的竞选利用一个给定的选举通常可以有效地举行纵然任意-许多选民。
此外我们陈诉了某些盘算模拟。
广义网络上动力学历程的统一处置惩罚: 高阶、多层和时间相互作用
泉源：集智斑图
作者：
Debunking Rumors in Networks
摘要：当形貌庞大的互联系统时人们经常需要逾越传统的网络形貌来解释广义的交互。在这里我们建设了一个统一的框架来优化分析广义网络的集群同步模式包罗超图、多层网络和时态网络。该框架的基础是寻找编码同步模式和交互模式的矩阵的最佳同时块对角化(SBD)。
作为一个应用我们使用 SB。
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