隐性知识的文化传播;测量网络中相似性和互补性驱动的关系;什么是复杂性科学，以及为什么;具有互惠性的优先连接：属性和估计;使用双引力模型探索城际客流的空间格局;微分描述图组;VGAER：基于图神经网络重建的社区检测;追溯重建。建立对极端事件后城市变异的理解和系统化的分析方法;隐性知识的文化传播原文标题： The Cultural Transmission of Tacit Knowledge地址： http://arxiv.org/abs/2201.03582作者： Helena Miton, Simon DeDeo摘要： 各种各样的文化实践采取“隐性”知识的形式，其中的规则和原则对观察者来说既不明显，也不为实践者明确知晓。这给文化演化带来了一个问题：如果初学者不能简单地模仿专家，专家不能简单地说出或展示他们在做什么，那么隐性知识如何代代相传？我们提出了一个“隐性教学”的领域通用模型，展示了隐性知识的高保真传输是如何可能的。它适用于实践的基本特征受到相互作用和竞争约束的情况，正如在具体实践和社会实践中所预期的那样。我们的模型对教学过程的关键特征进行了预测。它预测了教学成果的一个明显分布：一些学生将成为近乎完美的表演者，而其他接受相同指导的学生将是灾难性的糟糕。这与大多数以高保真传输和最小复制错误为中心的主流文化演化模型不同，这导致分布范围更窄，学生大多同样平庸。该模型还预测了隐性知识文化演变的一般特征。隐性知识的演变预计将是爆发性的，长期稳定中穿插着短暂的剧烈变化，隐性知识一旦丢失，基本上就无法恢复。测量网络中相似性和互补性驱动的关系原文标题： Measuring similarity- and complementarity-driven relations in networks地址： http://arxiv.org/abs/2201.03664作者： Szymon Talaga, Andrzej Nowak摘要： 现实世界网络的结构通常由相似性决定，这意味着如果两个节点相似，则它们更有可能被链接。然而，诸如分工之类的某些过程是由互补性或差异和协同作用驱动的。虽然众所周知相似性与高丰度的三角形（3 个循环）有关，但互补性没有这样的结果。我们认为四边形（4-cycles）是互补驱动关系的特征主题。从非常一般的几何参数开始，我们引入了两个系数族，测量关系由相似性或互补性塑造的程度。我们研究了它们的主要特性，并通过几个案例研究表明，它们可用于区分来自不同领域的不同类型的社会关系或网络，以及检测相似或互补节点组。我们的结果表明，相似性和互补性都是塑造现实世界网络的重要过程。什么是复杂性科学，以及为什么原文标题： What complexity science is, and why地址： http://arxiv.org/abs/2201.03762作者： Petter Holme摘要： 这是一篇关于理解复杂性科学的文章，通过该领域的一些特点，作为一种特殊科学家的聚会场所。它源于我阅读科普复杂系统书籍的爱好，并建立在近十年来尘封已久的笔记之上。具有互惠性的优先连接：属性和估计原文标题： Preferential Attachment with Reciprocity: Properties and Estimation地址： http://arxiv.org/abs/2201.03769作者： Daniel Cirkovic, Tiandong Wang, Sidney Resnick摘要： 社会网络中的互惠有助于理解两个人之间的信息交换，并指示成对用户之间的交互模式。最近的一项研究表明，经典的有向优先依恋 (PA) 模型的互惠系数与经验证据不匹配。在本文中，我们通过添加一个额外的参数来扩展经典的 3 场景有向 PA 模型，该参数控制创建互惠边的概率。我们提出的模型还允许在两个现有节点之间创建边，使其成为拟合真实数据集的更现实的选择。除了分析这种具有互易性的 PA 模型的理论特性外，我们还提供并比较了两个估计程序，用于将扩展模型拟合到模拟数据集和真实数据集。拟合模型很好地匹配了入度和出度的经验尾分布。其他不匹配的诊断表明该模型的进一步推广是必要的。使用双引力模型探索城际客流的空间格局原文标题： Exploring Spatial Patterns of Interurban Passenger Flows Using Dual Gravity Models地址： http://arxiv.org/abs/2201.04013作者： Zihan Wang, Yanguang Chen摘要： 交通网络中的客流反映了城市系统中的空间交互模式。引力模型可用于定量描述和预测空间流动。然而，在部分数据缺失的情况下，如何对客流进行建模，揭示城市和交通网络的深层结构，仍然是一个有待解决的问题。本文致力于利用双引力模型和腾讯位置大数据表征中国京津冀地区的城际客流。参数估计的方法是最小二乘回归。主要结果如下。首先，双引力模型可以有效地描述铁路和公路客流。一小部分缺失的空间数据可以由预测值弥补。其次，可以揭示交通流的分形特性。铁路客流比公路客流更遵循重力尺度规律。第三，预测残差表明了近年来研究区城际联系的变化趋势。空间动力学的重心似乎从京津唐三角转向了北京-保定-石家庄轴。可以得出结论，双引力模型是分析交通网络和流量的空间结构和动力学的有效工具。此外，这些模型为估计交通网络的分形维数和空间流模式提供了一种新方法。微分描述图组原文标题： Differentially Describing Groups of Graphs地址： http://arxiv.org/abs/2201.04064作者： Corinna Coupette, Sebastian Dalleiger, Jilles Vreeken摘要： 自闭症儿童的神经连接与健康儿童或自闭症青少年的神经连接有何不同？全球贸易网络中的哪些模式在商品类别之间共享，这些模式如何随时间变化？回答此类问题需要我们对图组进行差异化描述：给定一组图并将这些图划分为组，发现一组中的图有哪些共同点，它们与其他组中的图有何系统差异，以及图组是相关的。我们将此任务称为图组分析，它旨在通过具有统计意义的子图来描述图组之间的异同。为了执行图组分析，我们引入了 Gragra，它使用最大熵建模来识别一组非冗余子图，这些子图与一个或多个图组具有统计显著的关联。通过对各种合成和现实世界图组的大量实验，我们确认 Gragra 在实践中运行良好。VGAER：基于图神经网络重建的社区检测原文标题： VGAER: graph neural network reconstruction based community detection地址： http://arxiv.org/abs/2201.04066作者： Chenyang Qiu, Zhaoci Huang, Wenzhe Xu, Huijia Li摘要： 社区检测是网络科学中一个基础且重要的问题，但基于图神经网络的社区检测算法却很少，其中无监督算法几乎是空白。本文通过将高阶模块化信息与网络特征融合，首次提出了一种基于变分图自动编码器重构的社区检测VGAER，并给出了其非概率版本。他们不需要任何先验信息。我们根据社区检测任务精心设计了相应的输入特征、解码器和下游任务，这些设计简洁、自然、性能良好（我们设计下的NMI值提高了59.1% – 565.9%）。基于对广泛数据集和先进方法的一系列实验，VGAER 取得了卓越的性能，并以更简单的设计显示出强大的竞争力和潜力。最后，我们报告了算法收敛性分析和t-SNE可视化的结果，清楚地描绘了VGAER的稳定性能和强大的网络模块化能力。我们的代码可在 https://github.com/qcydm/VGAER 获得。追溯重建。建立对极端事件后城市变异的理解和系统化的分析方法原文标题： Retracing Reconstruction. Establishing an analytical method for the comprehension and systematisation of urban metamorphosis following extreme events地址： http://arxiv.org/abs/2201.04067作者： Mattia Bertin, Jacopo Galli, Francesco Rossi摘要： 确定灾后重建模型的问题是许多著作中深入探讨的问题，主要是针对个别案例或模型比较。还有一些作品试图在史学基础上进行系统化。然而，迄今为止，还没有旨在构建用于评估和比较重建经验的定量方法的总体工作。本文提出建立一种基于数据分析的灾后重建系统分类的科学方法。该方法包括四个阶段：用精确的可复制技术重新绘制案例；指标的选择；城市发展的测量；案件分类。该方法适用于在事件类型和时期方面相互可比的案例：鉴于有更多可用的文件，我们选择了欧洲的二战后重建。该论文将模型整合为有效和可复制的模型，并构建了应用程序，该应用程序修改了大多数已解决案例的定性分类。声明：Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有，机器翻译后由本人进行校正整理，未经同意请勿随意转载。本系列在公众号“网络科学研究速递”（netsci）和个人博客进行同步更新。