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kgs是什么意思(kgs3)( 二 )


评估社会网络结构对冠状病毒疾病（COVID-19）扩散的影响：广义空间SEIRD模型_原题为:评估社会网络结构对冠状病毒疾病扩散的影响(新冠肺炎):一个广义的空间seird模型
地址:http://arxiv.org/abs/2010.11212
作者:乔治·法吉奥洛
摘要:本文研究了广义空之间SEIRD模型中的流行病扩散，其中个体最初通过社会或地理网络联系在一起 。随着病毒在网络中的传播，由于隔离措施和/或[/k0/]分离策略，人与人之间的相互作用结构可能随着时间的推移在内部发生变化 。通过模拟，我探索了将疾病传播与网络特征动态联系起来的共同进化过程的动态特征 。结果表明，仅仅是初始相互作用结构的性质不足以预测网络人群中疫情的演变 。事实上，网络结构的共同进化和隔离区域的共享强烈地影响着流行病传播的过程，尤其是在传播速度方面 。此外，我还证明了空之间的区间策略的时机和特征可能会极大地影响其有效性 。
社会泡沫和超级传播者：超树上传染过程的来源识别_原题为:社会泡沫和超级传播者:超级树上大陆过程的来源识别
地址:http://arxiv.org/abs/2010.11350
作者:萨姆·斯潘塞，拉夫·r·瓦什尼
前人的工作表明，扩展星形网络(树中一个节点的度刚好大于2)的传播过程有一个简单的封闭表达式，可以高精度地逼近最大似然传染源 。这里，我们将结果总结为一类超树，它们提供了空的更丰富的表示，尽管它们在结构上有些相似 。特别是，即使感染是通过大型群体聚集传播而不是人与人之间的传播，以及当它是通过具有不同程度重叠的相互关联的社会泡沫传播时，该方法也可以用于估计患者的零污染源 。在接触者追踪的情况下，该估计器可用于识别局部暴发的来源，然后可用于向前追踪或进一步向后追踪(通过类似或其他方式)上游来源 。
TeX-Graph：耦合张量矩阵知识图嵌入，用于COVID-19药物再利用_原题为:tex-graph:用于新冠肺炎药物表面重建的耦合张量矩阵知识图嵌入
地址:http://arxiv.org/abs/2010.11367
作者:Charilaos I. Kanatsoulis，Nicholas D. Sidiropoulos
摘要:知识图是一种强有力的工具，它可以理清知识库中实体之间的关系 。KG可以同时建模许多不同类型的主谓宾和更高阶的关系 。因此，他们提供了一个灵活的建模框架，该框架已被应用于许多领域，包括生物学和药理学——最近的应用是对抗新冠肺炎 。从学习的角度来说，KG建模的灵活性既是一种福气，也是一种挑战 。在本文中，我们提出了一个新的耦合张量矩阵框架用于KG嵌入 。我们使用张量分解工具来学习知识库中实体和关系的简明表示，并使用这些表示来重新定位新冠肺炎 。我们提出的框架是有原则的和优雅的，并且通过使用最近开发的生物KG，它在新冠肺炎药物再利用任务的最佳基准上实现了100%的改进 。
属性社会网络中系统性边不确定性及其对少数节点排名的影响_原题为:属性社会网络中的系统边缘不确定性及其对少数节点排名的影响
地址:http://arxiv.org/abs/2010.11546
作者:费利克斯·斯塔姆、列昂尼·纽胡尔、弗洛里安·莱美里奇、迈克尔·t·绍布、马库斯·施特罗迈尔
摘要:网络分析为理解各种社会系统提供了强有力的工具 。然而，大多数分析隐含地认为所考虑的数据是无误差的和可靠的 。特别是如果网络由多个组组成，这种假设与我们社区中偏差、测量误差和其他不准确性的大量有据可查的系统报告相冲突 。在本文中，我们对属性网络边缘的这种系统不确定性如何影响网络分析(尤其是节点的排序)进行建模 。我们讨论如何通过外部节点的属性和网络中的相对边缘位置来驱动错误的边缘观测，从而为系统地研究边缘不确定性对各种网络分析任务的影响开辟了道路 。为了显示从网络分析中得出的结论是如何由于这种不准确性而被扭曲的，我们将重点放在基于程度的排序中边不确定性对少数民族表示的影响上 。因此，我们分析具有不同同构和组大小的合成网络和真实网络 。我们发现，边不确定性的引入可以显著改变网络的相对密度，并导致少数群体排名的急剧上升或下降，这取决于边误差和同态类型 。我们的模型使研究人员能够在其分析中包括系统边缘不确定性，从而更好地解释少数民族在社会网络中的作用 。
税收与逃税：动态模型_原题为:税收与蒸发:一个动态模型
地址:http://arxiv.org/abs/2010.11589
作者:阿莱西奥·伊曼纽·比翁多，朱利奥·布尔吉奥，亚历山德罗·普卢奇诺，达米亚诺·普利西


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