本文摘要：深度学习用于人类流动：数据和模型观察;最大化影响力：分析激活概率盘算方法;回溯降权游走理论;带有攻击的分支历程：竞争猛烈的市场;Covid-19大盛行期间Twitter上的民众风险感知和情绪;阿根廷马德普拉塔市COVID-19流传的盛行模型：交替检疫和大规模检测计谋的探索;在COVID-19大盛行期间，自行车共享是否应该继续运行？

深度学习用于人类流动：数据和模型观察;最大化影响力：分析激活概率盘算方法;回溯降权游走理论;带有攻击的分支历程：竞争猛烈的市场;Covid-19大盛行期间Twitter上的民众风险感知和情绪;阿根廷马德普拉塔市COVID-19流传的盛行模型：交替检疫和大规模检测计谋的探索;在COVID-19大盛行期间，自行车共享是否应该继续运行？来自中国南京的履历发现;使用Twitter明白有关COVID-19的民众情绪，看法和主题;都会热岛：通过多模态空间分析击败热浪;杭州市都会生长和社会空间动态模型：1964-2000年;使用社交媒体举行都会人群感知：基于Transformer和递归神经网络的实证研究;从嘈杂的视察推论社会系统;社会网络中的多数意见扩散：一种反抗方法;凭据视察到的主干网构建替代性时态网络数据;使用移动性模式制定COVID-19锁定计谋;竞争扩散模型中的社会福利最大化;行人网络的流量分配问题;基于图神经网络的半监视土壤水分预测;STSIR：具有流动性数据的时空盛行模型;推断干预措施对COVID-19传输网络的影响;印度COVID-19大盛行期间消除不良空气质量的空间观察;用格兰杰因果关系检测气候遥相关;深度学习用于人类流动：数据和模型观察原文标题： Deep Learning for Human Mobility: a Survey on Data and Models地址： http://arxiv.org/abs/2012.02825作者： Massimiliano Luca, Gianni Barlacchi, Bruno Lepri, Luca Pappalardo摘要： 由于对人类流动性的研究对我们社会的各个方面都具有影响，例如疾病流传，都会计划，福祉，污染等，因此研究至关重要。电话记载，GPS轨迹和社交媒体帖子等数字移动性数据的激增，再加上人工智能的精彩预测能力，触发了深度学习在人类移动性中的应用。

特别地，文献集中在三个任务上：下一位置预测，即预测一小我私家的未来位置；人群流量预测，即预测地理区域的流量；和轨迹生成，即生成现实的小我私家轨迹。现有观察集中在单个任务，数据源，机械或传统机械学习方法上，而缺少对深度学习解决方案的全面形貌。

该观察提供：（i）关于流动性和深度学习的基本观点； （ii）审查数据泉源和公共数据集； （iii）深度学习模型的形貌，以及（iv）有关公然挑战的讨论。我们的观察是针对下一所在预测，人群流量预测和轨迹生成的领先深度学习解决方案的指南。

同时，它资助深度学习的科学家和从业人员明白人类流动性研究的基本观点和面临的挑战。最大化影响力：分析激活概率盘算方法原文标题： Maximizing the Influence: Analytic Activation Probability Computation Approach地址： http://arxiv.org/abs/2012.02837作者： Maryam Adineh, Mostafa Nouri-Baygi摘要： 影响力最大化是在网络中找到最具影响力的个体的子集的问题。

社会网络对信息流传和病毒式营销生长的影响已使这个问题成为许多研究的主题。影响最大化是 NP -hard，而且已经提出了许多贪婪算法来解决该问题。在本文中，我们提出了一种贪婪算法，该算法使用一种新颖的剖析激活概率盘算方法来近似影响。

我们提出了一个非线性方程组来盘算激活概率，该系统比最新技术更为准确。此外，我们提出了一种有效地盘算激活概率的方法，以淘汰算法的运行时间。我们在一些实际数据集上检查了我们提出的方法。我们的实验讲明，通过盘算更准确的激活概率，所提出的算法优于以前的事情。

此外，我们的有效方法在运行时间上有许多革新，因此可以轻松地在大型网络上扩展。回溯降权游走理论原文标题： A Theory for Backtrack-Downweighted Walks地址： http://arxiv.org/abs/2012.02999作者： Francesca Arrigo, Desmond J. Higham, Vanni Noferini摘要： 如果每个回溯步骤的权重降低了一个给定的因素，我们将为有向图上的走行计数的组合开发完整的理论。通过推导相关生成函数的表达式，我们还获得了用于在这种情况下盘算集中度怀抱的线性系统。

特别是，我们讲明可以以与尺度Katz相同的成本盘算回溯权重较低的Katz样式网络中心度。研究这种中心性测度在其收敛半径处的极限，还可以得出一种回溯加权本征向量中心度的新表达式，该表达式将先前的事情推广到存在有向边的情况。新理论使我们能够联合尺度案例和非溯源案例的优势，在思量树状结构的同时制止了当地化。我们说明晰综合网络和真实网络上回溯权重集中度怀抱的行为。

带有攻击的分支历程：竞争猛烈的市场原文标题： Branching Process with Attack: Viral Competing Markets地址： http://arxiv.org/abs/2012.03033作者： Khushboo Agarwal, Veeraruna Kavitha摘要： 在线社会网络（OSN）上广告的显著增加，有须要研究内容流传。我们分析了内容提供商竞争通过OSN流传类似帖子的病毒市场。为此，我们需要分支历程（BP）的新变种，我们将其命名为“带有攻击的分支历程”；实体在醒来后企图。

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