Characterizing Community Formation in Response to Extreme Weather Events through Human Mobility Networks
本文研究2021年冬季风暴Uri引发的有序停电背景下德克萨斯州哈里斯县人类移动网络的社区形成，分析其灾害暴露异质性等特征，发现社区空间共存等规律，为电力公司停电管理提供参考。
2025-08-19 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Finding Overlapping Communities in Social Networks: Toward a Rigorous Approach
社交网络中的“社区”通常被理解为一组节点，它们之间的连接比网络的其他部分更紧密。这是一个重要的概念，在大多数领域的网络出现：社会，技术，生物，等多年来，算法寻找社区隐含假设社区是不重叠的（导致使用基于聚类的方法），但有越来越多的兴趣在寻找重叠的社区。寻找社区的一个障碍是解决方案的概念通常是根据NP完全问题定义的，如集团或层次聚类。本文旨在启动一个严格的方法来寻找重叠社区的问题，其中“严格”意味着我们清楚地说明以下内容：（a）我们的算法所寻求的对象（b）关于底层网络的假设（c）（最坏情况下）运行时间。我们对网络的假设介于最坏情况和平均情况之间。平均情况分析需要网络的精确概率模型，目前还没有达成共识。然而，从社会学界长达50年的研究中，可以收集到一些关于网络参数的合理假设，这些研究集中在个体社区和以自我为中心的网络的研究上。因此，我们的假设在本质上有点“局部”。然而，他们足以允许严格的分析，恢复全局结构的算法的运行时间。我们的算法使用随机抽样类似的属性测试和算法的稠密图。然而，我们的网络不一定是稠密图，甚至在局部邻域中也不一定。我们的算法探索了以自我为中心和以社会为中心的网络之间的局部-全局关系，我们希望这将为计算机科学和社会学的未来工作提供一个富有成效的框架。
2011-12-08 cs.DS cs.SI physics.soc-ph
How different age groups responded to the COVID-19 pandemic in terms of mobility behaviors: a case study of the United States
COVID-19的迅速传播影响了全国各地不同社会人口群体的数千人。预防或减缓疫情的决定性步骤是采取行动干预措施，如政府的居家令。然而，不同的社会人口群体可能对这些命令和条例有不同的反应。在本文中，我们试图通过研究不同年龄组的不同社区如何按照3月13日的国家紧急状态宣言等命令执行社交距离，以及在实施规定后他们开始改变行为的速度，来填补目前文献中的空白。为此，我们通过使用匿名和隐私保护的移动终端数据，计算了不同年龄组人群在不同流动性指标下的行为变化，例如与大流行前几天（2020年1月和2月）相比，研究期间（2020年3月、4月和5月）待在家里的人的百分比。我们的研究表明，老年社区在行为改变方面优于年轻社区。与年轻社区相比，老年社区不仅对疫情的反应更快，而且在大流行期间表现更稳定。
2020-07-22 cs.CY physics.soc-ph
A Model for Social Networks
社交网络被组织成具有密集内部连接的社区，从而产生高的聚类系数值。此外，这些网络已经被观察到是互补的，即高度连接的顶点倾向于连接到其他高度连接的顶点，并且具有宽的度分布。我们提出了一个无向增长的网络，再现这些特征的模型，其目的是有效地产生非常大的网络作为研究社会动力学现象的平台。社区是随机依恋和内隐偏好依恋的混合体。该模型的结构特性进行了研究分析和数值，使用$k$ -团的方法来量化的社区。
2006-03-03 physics.soc-ph
Communities in Affiliation Networks with Attitudunal Actors
我们在这里的目的是恳求的意义，重叠的跨态度模式的文化考虑的权利旁边的良好建立的结构性考虑的组织间网络的基础上重叠的成员模式。特别是，我们研究如何分析社会学方法纳入文化属性或态度可能会提高我们的理解，结构社区分类在组织间网络。为此，我们分析了2003年2月15日世界范围内的和平抗议的国际和平抗议调查（IPPS）的数据，以体现参与研究的文化结构的二重性的考虑所提供的附加值。
2012-07-16 cs.SI physics.soc-ph
Sustained changes to urban mobility after COVID-19 amplified socio-economic inequalities in Latin America
本研究利用拉美三国超1.7亿条匿名手机记录，发现新冠疫情后不同社会经济及城乡群体的流动性出现持续差异，高密度低剥夺区流动性长期低于疫情前，城市核心功能转变，加剧了相关不平等，为构建包容韧性的出行系统提供依据。
2025-06-12 physics.soc-ph
How networks shape diversity for better or worse
本文通过文化演化模型与数值模拟研究社交网络特征对社会多样性的影响，发现连接不平等阻碍多样性，而紧密社区、长程连接稀缺和高连接密度则促进多样性。
2024-02-16 cs.SI physics.soc-ph
Leveraging local network communities to predict academic performance
20多年来，学生协作网络的社会网络分析一直关注学生的中心性，以预测学习成绩。尽管越来越多的社会学文献支持学业成功具有传染性，但仅仅识别网络中的核心学生并不能捕捉到同伴互动如何促进学业成功在整个网络中的传播。因此，我们提出了新的预测，治疗学术成功的传染病，通过识别学生的学习社区，包括最有可能影响学生的表现在一门课程的同行。我们评估这些学习社区的重要性，预测学术成果在介绍大学统计课程与103名学生。特别是，我们观察到，通过包括这些学习社区预测器，所得到的模型是正确模型的可能性是文献中当前最先进的中心网络模型的68倍。
2018-10-10 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
Communities and Hierarchical Structures in Dynamic Social Networks: Analysis and Visualization
社交网络中社团结构的检测是社会学和行为科学领域的研究热点。社交网络也表现出动态的性质，因为这些网络随着时间的推移而不断变化。社交网络也可能呈现由在社会中扮演重要角色的个人（如管理者和决策者）领导的层级结构。这些网络的检测和可视化随着时间的推移而变化是一个具有挑战性的问题，社区的变化作为一个功能的事件发生在社会和人在其中发挥的作用，在本文中，我们解决这些问题，提出了一个系统来分析动态社交网络。该系统是基于动态图离散化和图聚类。该系统允许检测随着时间的推移在社会社区中发生的主要结构变化，并通过识别社交网络中有影响力的人来揭示等级。我们使用两个不同的数据集进行实证评估，并观察到我们的系统有助于发现有关这些社交网络中存在的社交和分层结构的有趣事实。
2014-09-17 cs.SI physics.soc-ph
Sustainable, Local Socio-Economic Development Through Astronomy
International Astronomical Union’s Office of Astronomy for Development（国际天文学联合会天文发展办公室）；South African Astronomical Observatory（南非天文台）
本文提出通过天文学促进可持续本地社会经济发展，通过教育、旅游和技术转让等手段创造经济价值，并提出基于参与式方法的实施框架。
2026-01-23 astro-ph.IM physics.soc-ph
Spatial correlations in attribute communities
社区发现是探索和分类大型复杂网络特性的重要工具，对空间网络有很大的帮助。事实上，除了它们的位置之外，空间网络中的节点还可以具有诸如个人语言或我们希望在社区中识别的任何其他社会经济特征等属性。在本文中，我们讨论了一个重要的方面，这是没有考虑在以前的研究，这是可能存在的空间和属性之间的相关性。引入一个简单的玩具模型，其中空间和节点属性都被认为是，我们讨论了空间属性的相关性的各种社区检测方法的结果，提出了空间网络在本文和以前的研究。当空间无关时，我们的模型等价于随机块模型，该模型已被证明显示可检测性-不可检测性转变。在空间主导链接形成过程的制度中，大多数方法都无法恢复社区，当空间属性相关性很强时，这种效果特别明显。在后一种情况下，移除网络的空间分量的社区检测方法可能会错过社区结构的很大一部分，并可能导致不正确的结果。
2012-05-31 cs.SI physics.soc-ph
Identifying network communities with a high resolution
社团结构是复杂网络的一个重要性质。这种结构的自动发现是许多学科的基本任务，包括社会学，生物学，工程学和计算机科学。最近，已经提出了几个社区发现算法的基础上优化的数量称为模块度（Q）。然而，模块化优化问题是NP-难的，现有的方法往往具有运行时间长或质量差的缺点。此外，最近已经指出，基于优化Q的算法将具有分辨率限制，即，低于一定规模的社区可能检测不到。在本研究中，我们首先提出一个有效的启发式演算法Qcut，结合频谱图分割与局部搜寻来优化Q。使用合成和真实的网络，我们表明，Qcut可以找到更高的模块性，比现有的算法更具可扩展性。此外，使用Qcut作为一个必要的组成部分，我们提出了一个递归算法，HQcut，解决分辨率限制问题。我们表明，HQcut可以成功地检测社区在一个更精细的规模和更高的精度比现有的算法。最后，我们应用Qcut和HQcut来研究蛋白质-蛋白质相互作用网络，并表明这两种算法的组合可以揭示有趣的生物学结果，否则可能无法检测到。
2007-04-27 physics.comp-ph physics.soc-ph
Egomunities, Exploring Socially Cohesive Person-based Communities
在过去的几年里，人们对复杂网络中的重叠社区检测产生了极大的兴趣，这被理解为具有低出站密度的密集节点组。到目前为止，大多数用于计算这样的社区的方法源于不相交的社区发现领域，通过将模块化的概念扩展到重叠的上下文中，或者通过尝试将整个节点集分解为几个可能重叠的子集。在这份报告中，我们采取了正交的方法，引入了一个度量，凝聚力，植根于社会学的考虑。内聚度量化了一组给定节点的社区性，基于三角形（连接节点的三元组）和弱联系的概念，而不是仅使用边缘密度的经典观点。如果一组节点具有高密度的三角形，并且与网络的其余部分相交的三角形很少，则该节点具有高凝聚力。因此，我们引入了社区的数值表征：具有高凝聚力的节点集。然后，我们提出了一种新的方法来解决重叠社区的问题，通过引入自我社区的概念，这是主观的社区围绕一个给定的节点，特别是在其邻域内。我们建立在凝聚力，构建一个启发式算法，输出一个节点的自我社区，试图最大限度地提高他们的凝聚力。我们说明了我们的方法的相关性与Facebook的朋友之间的一个人的自我社区的详细描述。最后，我们通过描述自我社区的有前途的应用，如信息推理和兴趣推荐，并提出了一个可能的扩展加权网络的情况下的凝聚力。
2011-02-19 cs.NI cs.SI physics.soc-ph
Generating online social networks based on socio-demographic attributes
近年来，许多在线社交网络如Facebook、LinkedIn和MySpace都有了巨大的增长。人们通过这些网络相互联系，形成大型社会社区，为研究人员提供丰富的数据集来理解，建模和预测社会互动和行为。这些网络中的新联系人可能是由于个人的人口统计属性（如年龄组、性别、地理位置）或由于网络的结构动态（如三元封闭和偏好依恋）或人口统计和结构特征的组合而形成的。在过去的十年中，已经提出了许多网络生成模型来解释不同类型的网络，特别是社交网络中发生的结构，演变和过程。在文献中研究的网络生成模型主要考虑结构特性，在某些情况下，一个人的人口概况，在形成新的社会联系。这些模式没有提出一种机制，将结构和人口特征结合起来，形成新的联系。在本文中，我们提出了一个新的网络生成算法，它结合了这两个特点，网络形成模型。我们使用不同的公开可用的Facebook数据集作为基准来证明所提出的网络生成模型的正确性。所提出的模型是灵活的，因此可以生成不同的人口和结构属性的网络。
2017-02-05 cs.SI physics.soc-ph
Organizational and dynamical aspects of a small network with two distinct communities : Neo creationists vs. Evolution Defenders
社会影响和组织程度固有的意见形成互动代理网络提出了有趣的问题，从物理学到社会学的普遍兴趣。我们提出了一个定量分析的情况下，意味着一个不断发展的小规模网络，即固有的现代神创论（大多数是智能设计（ID）的支持者（IDP））和达尔文的进化论捍卫者（DED）之间正在进行的辩论。本研究通过分析近几十年来两个社区成员发表的作品所展现的引文网络的结构特性来进行。为了捕捉IDP和DED群体之间互动的动态方面，我们重点关注$two$关键量，即每个群体的{ \it活动程度}以及相应的{ \it影响程度}对整个知识界。前者的代表性衡量标准是{ \it出版物生产率}（RPP），而后者可与{ \it引文增加率}（RIC）相类似。这些数量分别由每年累积的出版物数量的时间序列的斜率和相应引文的类似时间序列的斜率确定。结果表明，在这种情况下，动态可以被看作是由触发或阻尼竞争。该网络是社区内和社区之间信息交换活动的显著异质性的具体示例，特别是通过具有高连通度的节点（即意见领袖）来证明。
2008-05-19 physics.data-an physics.soc-ph
Hierarchical community structure in complex (social) networks
网络中社区结构的研究在许多学科中是一项非常重要的任务，即物理学，社会学，生物学和计算机科学，其中系统通常表示为图。其中一个挑战是在没有全局信息的图中从局部视点找到局部社区，以便再现每个顶点的主观层次视觉。本文提出了一种信息动力学算法的改进，其中节点的标签传播基于认知启发约束下网络中的马尔可夫信息流\cite{Massaro2012}。在这个框架中，我们引入了两个更复杂的算法，使算法能够从一个源顶点或社区采用固定值的模型的参数来检测网络的多分辨率层次社区结构。实验结果表明，所提出的方法是有效的和良好的行为在现实世界和合成网络。
2014-03-10 cs.SI physics.soc-ph
Multislice Modularity Optimization in Community Detection and Image Segmentation
University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校）；University of Oxford（牛津大学）
由于网络可以用来表示许多复杂的系统，因此在物理学、计算机科学、社会学和许多其他学科中引起了相当大的关注。网络科学最重要的领域之一是内聚群的算法检测（即，“社区”）的节点。在本文中，我们算法检测社区在社交网络和图像数据，通过优化多层模块化。模块化优化的一个主要优点是它不需要社区数量或大小的先验知识，并且能够找到由不同大小的社区组成的网络分区。通过优化多切片模块化并随后计算对所得到的网络分区的诊断，从而可以获得关于跨多个系统尺度的网络结构的信息。我们说明了这种方法的数据从社交网络和图像，我们发现，优化的多层模块化在这两个任务上表现良好，而不需要广泛的问题特定的适应。然而，提高这种方法的计算速度仍然是一个具有挑战性的开放问题。
2012-11-30 cs.CV cs.SI physics.data-an
Grand canonical validation of the bipartite International Trade Network
在全球竞争的环境中制定经济发展战略，需要对各国的技术进步和出口产品之间的相似性有扎实和公正的了解。这两个问题都可以通过国际贸易网的双边代表来解决。在本文中，我们应用最近提出的巨正则投影算法来发现国家和产品社区。与过去的努力相反，我们的方法，基于信息论，创造一个公正的和易于分析的方式monopartite预测。国家或产品之间的单一联系代表了统计上显著的信号，这些信号不被零模型（如二分配置模型）所考虑。我们发现稳定的国家社区反映了发达国家、新兴工业化国家和发展中国家的社会经济差异。此外，我们观察到基于上述国家组的产品集群。我们的分析揭示了双边国际贸易网络中存在的复杂结构：除了从最基本的产品到最独特的产品的出口篮子的多样化之外，我们观察到一个统计上显著的信号，即出口专业化机制向更复杂的产品发展。
2017-08-31 physics.soc-ph
Centrality properties of directed module members in social networks
最近的几项复杂网络研究提出了定位网络社区的算法，也称为模块或集群，它们大多被定义为具有密集内部连接的节点组。随着这些聚类技术的迅速发展，揭示群落之间重叠的能力也变得非常重要。团渗透法（CPM）及其扩展到有向图的CPMd算法提供了一种定位重叠模块的有效搜索技术。在这里，我们调查的中心属性的有向模块成员在社交网络从电子邮件交流和社会计量问卷。我们的研究结果表明，模块之间的重叠节点在所研究的系统中发挥着核心作用。此外，这两种不同类型的网络表现出有趣的差异之间的关系的中心性措施和节点的作用，在有向模块。
2008-09-03 physics.soc-ph
Joint community and anomaly tracking in dynamic networks
大多数真实世界的网络表现出社区结构，其特征在于存在节点簇，其边内连接性强于属于不同簇的节点之间的边连接性。除了有助于更好地理解网络行为，社区检测在不同的环境中发现了许多实际应用。在线社交网络中的社区表明共享的功能角色，或隶属于共同的社会经济地位，了解这一点对于有针对性的广告至关重要。在买方-卖方网络中，社区检测有助于更好地推荐产品。不幸的是，社区分配的可靠性受到异常用户行为的阻碍，这些异常用户行为通常被视为不公平的自我推销，或为促进欺诈而创建的“虚假”高连接帐户。本文提出了一种新的方法，用于联合跟踪社区，同时检测时变网络中的异常节点。通过假设边的产生是节点对共同参与社区的结果，提出了一种通过稀疏离群矩阵捕获异常成员关系的动态因子模型。有效的跟踪算法，适用于在线和分散操作。在合成和真实网络时间序列上进行的实验成功地揭示了潜在的社区和异常节点。
2015-06-25 cs.SI physics.soc-ph stat.ML
A Method Based on Total Variation for Network Modularity Optimization using the MBO Scheme
网络结构的研究在社会学、生物学、计算机科学和许多其他学科中很普遍。网络科学最重要的领域之一是算法检测称为“社区”的节点的内聚组。一个流行的方法来寻找社区是最大化称为{ \em模块化}的质量函数，以实现某种最佳的节点集群。在本文中，我们从一个新的角度来解释模块化函数：我们重新制定模块化优化作为一个能量泛函，其中包括一个总的变化项和$\ell_2$平衡项的最小化问题。通过采用图像处理和$\ell_1$压缩感知的数值技术-如凸分裂和Merriman-Bence-Osher（MBO）计划-我们开发了一个变分算法的最小化问题。我们提出了我们的计算结果使用合成基准网络和真实数据。
2013-04-17 cs.SI math.OC physics.soc-ph
Connectivity and Community Structure of Online and Register-based Social Networks
本文比较荷兰在线社交网络Hyves与基于登记册的社交网络，发现二者连通性在邻近市镇间高度相似，且社区结构均不遵循行政边界，而是围绕大都市或历史宗教文化社区形成，表明两类网络对理解人口社交结构均具价值。
2024-06-25 physics.soc-ph
