异质邻域存在下的图神经网络公平性;
活动网络决定项目绩效;
加权单纯复形及其对高阶网络数据和拓扑的表示能力;
使用世界贸易网络分析风险传播;
跨学科研究的延迟影响;
社会不平等度量在预测某些模型物理系统的关键或故障点方面的成功;
异质邻域存在下的图神经网络公平性
原文标题： On Graph Neural Network Fairness in the Presence of Heterophilous Neighborhoods
地址： http://arxiv.org/abs/2207.04376
作者： Donald Loveland, Jiong Zhu, Mark Heimann, Ben Fish, Michael T. Schaub, Danai Koutra
摘要： 我们研究了图神经网络 (GNN) 的节点分类任务，并在通过统计奇偶性和机会均等衡量的组公平性与局部分类性（即链接节点具有相似属性的趋势）之间建立了联系。这种分类性通常是由同质性引起的，即具有相似属性的节点连接的趋势。同质性在社会网络中很常见，其中系统性因素迫使个人进入共享敏感属性的社区。通过合成图，我们研究了局部发生的同质性和公平预测之间的相互作用，发现并非所有节点邻域在这方面都是平等的——由一类敏感属性主导的邻域通常难以获得公平对待，尤其是在发散的本地类和敏感属性同质。在确定局部同质性和公平性之间存在关系后，我们调查是否可以将不公平性问题与应用的 GNN 模型的设计相关联。我们表明，通过采用能够处理不分类组标签的异类 GNN 设计，与真实和合成数据集中的同源设计相比，局部异类邻域中的组公平性可以提高多达 25%。
活动网络决定项目绩效
原文标题： Activity networks determine project performance
地址： http://arxiv.org/abs/2207.04688
作者： Alexei Vazquez, Iacopo Pozzana, Georgios Kalogridis, Christos Ellinas
摘要： 项目的特点是具有关键路径的活动网络，即从开始到结束的一系列活动，必须按时完成才能按时完成项目。监视关键路径是项目经理确保及时完成项目的策略。这种对单一路径的强烈关注与活动网络更广泛的复杂结构形成鲜明对比，这是由于我们对该结构如何影响这条关键路径的理解不足。在这里，我们使用生成模型和来自 77 个现实世界项目的详细数据（加上 100 亿美元的总预算）来展示这种网络结构如何迫使我们超越关键路径。我们引入了项目进度的重复拆分模型，该模型产生（i）相同的幂律进出度分布和（ii）具有进度大小的关键路径活动的消失部分。这些预测在实际项目中得到证实。我们证明了实际项目中延迟活动的发生率与复杂网络中渗透理论的预期一致。我们得出结论，项目进度表中的延迟传播是一种网络属性，它并不局限于关键路径。
加权单纯复形及其对高阶网络数据和拓扑的表示能力
原文标题： Weighted simplicial complexes and their representation power of higher-order network data and topology
地址： http://arxiv.org/abs/2207.04710
作者： Federica Baccini, Filippo Geraci, Ginestra Bianconi
摘要： 超图和简单复形都刻画了复杂系统的高阶交互，从高阶协作网络到大脑网络。该领域的一个悬而未决的问题是什么应该推动选择采用的数学框架来描述从高阶交互数据开始的高阶网络。未加权单纯复形通常涉及数据信息的丢失，尽管有利于刻画数据的高阶拓扑。在这项工作中，我们展示了加权单纯复形允许规避未加权单纯复形的所有限制来表示高阶相互作用。特别是，加权单纯复形可以表示高阶网络而不会丢失信息，同时允许刻画数据的加权拓扑。通过研究显示归一化谱的适当定义的加权霍奇拉普拉斯算子的谱特性来探索高阶拓扑。本文结合上同调理论和信息论研究了（加权）归一化霍奇拉普拉斯算子的高阶谱。在所提出的框架中，我们使用高阶谱熵和谱相对熵来量化和比较不同维度的高阶谱的信息内容。所提出的方法在真实的高阶协作网络和单纯复数模型“带有风味的网络几何”的加权版本上进行了测试。
使用世界贸易网络分析风险传播
原文标题： Analysis of risk propagation using the world trade network
地址： http://arxiv.org/abs/2207.04717
作者： Sungyong Kim, Jinhyuk Yun
摘要： 经济系统是所有主体同时相互作用的复杂系统的典范。通常使用跨不同贸易网络的资源流动来研究国家之间的互动，其中通常根据贸易量来衡量两国之间的依赖程度。但是，间接影响可能不会立即显现。在这里，我们将直接贸易网络与使用包含间接影响的个性化 PageRank (PPR) 构建的贸易网络进行了比较。通过分析国家间GDP的相关性，我们发现PPR贸易网络对经济事件的传播比直接贸易具有更大的解释力，通过分析国家间的GDP相关性。为了进一步验证我们的观察结果，我们针对 2022 年的俄乌战争实施了基于主体的经济危机蔓延模型。该模型还表明，PPR 比直接贸易网络更有效地解释了实际影响。我们的研究强调了经常被忽视的间接和长期关系的重要性
跨学科研究的延迟影响
原文标题： Delayed Impact of Interdisciplinary Research
地址： http://arxiv.org/abs/2207.04244
作者： Yang Zhang, Yang Wang, Haifeng Du, Shlomo Havlin
摘要： 跨学科研究越来越多地推动创新，并被认为是未来突破的关键。然而，对于跨学科研究是否表现出延迟影响，我们知之甚少。在这里，我们使用达到引用峰值的时间来量化最高影响时间和引用动态，并检查其与跨学科性的关系。使用大规模出版数据集，我们的结果表明，跨学科论文在每篇论文的微观和宏观上都显示出显著的延迟影响，因为跨学科论文需要更长的时间才能达到其引用峰值。此外，我们研究了这种延迟影响的潜在力量，发现这种影响超出了马太效应（即富人越富效应）。最后，我们发现团队规模和内容传统只是部分解释了这种影响。总的来说，我们的研究结果表明，政府、研究管理者、资助机构应该意识到跨学科科学的这一普遍特征，这可能具有广泛的政策含义。
社会不平等度量在预测某些模型物理系统的关键或故障点方面的成功
原文标题： Success of Social Inequality Measures in Predicting Critical or Failure Points of Some Model Physical Systems
地址： http://arxiv.org/abs/2207.04276
作者： Asim Ghosh, Soumyajyoti Biswas, Bikas K. Chakrabarti
摘要： 统计物理学家和社会科学家都广泛研究了粒子（或地点）和人口之间能量、集群或雪崩大小以及收入、财富等分布不均的一些特征。物理学家专注于最大（渗透）星团或雪崩的自相似（分形）结构（和特征指数），而社会科学家则研究由洛伦兹函数的非线性给出的不平等指数，如 Gini 和 Kolkata 等不同部分人口拥有的财富的累积部分。我们在这里讨论，使用早期出版物的结果和一些新的数值以及分析研究，当从能量的不平等分布（在动力学交换模型中）、集群大小（在渗透模型中）中提取时，上述社会不平等指数如何或雪崩尺寸（在自组织的临界或纤维束模型中）可以在很大程度上帮助为接近临界点或即将发生的故障点提供先兆信号。将讨论广泛的数值和一些数值结果。
转自： 网络科学研究速递
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