本文摘要：社会网络的潜在空间模型综述;从噪声图结构中学习节点表现;重构网络;轨迹的无监视嵌入描画了移动性的潜在结构;强调机械学习观点的漂移展现了COVID-19大盛行期间疫苗情绪下降;制作FAIR词表的十条简朴规则;Birdspotter：一种用于分析和标志Twitter用户的工具;中国COVID-19盛行期间在线谣言的流传机理及影响怀抱。

社会网络的潜在空间模型综述;从噪声图结构中学习节点表现;重构网络;轨迹的无监视嵌入描画了移动性的潜在结构;强调机械学习观点的漂移展现了COVID-19大盛行期间疫苗情绪下降;制作FAIR词表的十条简朴规则;Birdspotter：一种用于分析和标志Twitter用户的工具;中国COVID-19盛行期间在线谣言的流传机理及影响怀抱。;纠缠和量子计谋降低了量子Pigou网络中的拥塞成本;社会网络控制引发的盛行病振荡：不一连情况;TrollHunter2020：在2020年美国大选期间在Twitter上实时检测Trolling叙事;社会网络的潜在空间模型综述原文标题： A Review of Latent Space Models for Social Networks地址： http://arxiv.org/abs/2012.02307作者： Juan Sosa, Lina Buitrago摘要： 在本文中，我们对社会网络和潜在空间建模的基础知识举行了回首。

前者讨论了与网络形貌有关的重要主题，包罗极点特征和网络结构。后者阐明晰网络建模的相关希望，包罗随机图模型，广义随机图模型，指数随机图模型和社交空间模型。我们详细讨论了文献中提供的几种潜在空间模型，并特别关注了无向二进制网络中的距离，类和本征模型。

此外，我们还使用网络文献的20多个盛行数据集，凭据预测和拟合优度从履历上磨练了这些模型的行为。从噪声图结构中学习节点表现原文标题： Learning Node Representations from Noisy Graph Structures地址： http://arxiv.org/abs/2012.02434作者： Junshan Wang, Ziyao Li, Qingqing Long, Weiyu Zhang, Guojie Song, Chuan Shi摘要： 在图上学习低维表现已被证明在种种下游任务中都是有效的。可是，在现实世界的网络中普遍存在噪声，这在很大水平上损害了网络，因为网络中的边会通过整个网络而不是仅通过节点自己流传噪声。

虽然现有方法倾向于集中于保留结构特性，可是通常会忽略学习的表现形式对噪声的鲁棒性。在本文中，我们提出了一个新颖的框架来学习无噪声节点表现并同时消除噪声。由于噪声通常在真实图上是未知的，因此我们设计了两个生成器，即图生成器和噪声生成器，以识别无监视设置下的正常结构和噪声。

一方面，图生成器用作统一方案，以合并任何有用的图先验知识以生成正常结构。我们以社区结构和权力法度漫衍为例来说明发生历程。另一方面，噪声发生器不仅发生满足一些基本特性的图噪声，而且还以自适应方式生成图噪声。因此，可以乐成处置惩罚具有任意漫衍的真实噪声。

最后，为了消除噪声并获得无噪声的节点表现，需要配合优化两个生成器，而且通过最大似然预计，我们等效地将模型转换为划分对真实图和噪声施加差别的正则化约束。我们的模型是凭据实际数据和综合数据举行评估的。在结点分类和图重建任务方面，它的性能优于其他强大的基线，证明晰其消除图噪声的能力。

重构网络原文标题： Reconstructing networks地址： http://arxiv.org/abs/2012.02677作者： Giulio Cimini, Rossana Mastrandrea, Tiziano Squartini摘要： 庞大的网络数据集通常会泛起信息丢失的问题：尚未丈量或发现的交互数据可能会受到错误的影响，或者由于隐私问题而被隐藏。本元素概述明白决此问题的思想，方法和技术，并配合界说了网络重建领域。

思量到主题的规模，我们将集中于统计物理和信息论中的推理方法。将凭据重建任务的差别规模来组织讨论，即目的是重建网络的宏观结构，推断网络的中尺度特性还是预测单个微观毗连。轨迹的无监视嵌入描画了移动性的潜在结构原文标题： Unsupervised embedding of trajectories captures the latent structure of mobility地址： http://arxiv.org/abs/2012.02785作者： Dakota Murray, Jisung Yoon, Sadamori Kojaku, Rodrigo Costas, Woo-Sung Jung, Staša Milojević, Yong-Yeol Ahn摘要： 人口流动和迁移推动了主要的社会现象，例如都会的增长和演变，盛行病，经济和创新。

从历史上看，人们的流动性受到物理距离（地理距离）的强烈限制。可是，地理距离在日益全球化的世界中变得越来越不重要，在这个世界中，物理障碍正在缩小，而语言，文化和历史关系变得越来越重要。随着对灵活性的明白对于今世社会变得至关重要，寻找能够捕捉这种庞大性的框架至关重要。

在这里，我们使用三个差别的人类轨迹数据集，证明晰神经嵌入模型可以将位置之间的细微关系编码到向量空间中，从而提供了一种有效的距离怀抱，可以反映人类运动能力的多面结构。着眼于科学流动性的案例，我们发现科学组织的嵌入在多个粒度条理上展现了文化和语言关系，甚至是学术威望。此外，嵌入向量展现了组织特征与其在全球科学流动性中的职位之间的普遍关系。

直接从数据中学习可伸缩性，麋集性和有意义的移动性表现的能力可以开发研究跨域移动性的新途径。强调机械学习观点的漂移展现了COVID-19大盛行期间疫苗情绪下降。

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