我们探索一种影响甚至控制极化社会群体内意见多样性的方法。我们利用了用户持有二进制意见的选民模式，并根据他们连接的其他人反复更新他们的信仰。从不改变他们的思想（“狂热”）的顽固代理也通过网络传播，由连接的图表建模。建立早期的结果，我们为均衡时的平均意见提供了封闭式表达。这使我们能够将狂热者注入极化网络的策略，以便将平均意见转移到任何目标值。我们考虑了可能存在的反馈效果，这可能导致该组产生负面反应并加强其响应的极化水平。我们的结果得到了合成数据的数值实验支持。

我们研究了一种新颖的方法，用于在网络控制系统中使用二次成本进行弹性分布式优化的方法，容易出现使代理行为不良的外源性攻击。与普遍采用的过滤策略相反，我们从共识问题的游戏理论表述中汲取灵感，并认为在恶意药物的存在下增加竞争可以提高韧性。分析和数值结果证实了我们的直觉，表明（i）我们的策略揭示了完全协作和全面竞争之间的非平凡性能权衡，（ii）基于竞争的方法可以超越基于平均值的最先进算法子序列减少。最后，我们研究了通信拓扑和连接性对性能的影响，并指出了对强大的网络设计的见解。

我们提出了一种建模大规模多机构动力学系统的方法，该系统不仅可以使用平均场游戏理论和超图像的概念在成对的代理之间进行相互作用，而且这些概念是大型超透明仪的限制。据我们所知，我们的工作是HyperGraphs平均野外游戏的第一部作品。加上扩展到多层设置，我们获得了非线性，弱相互作用的动力学剂的大型系统的限制描述。从理论方面来说，我们证明了由此产生的超图平均野外游戏的良好基础，显示出存在和近似NASH属性。在应用方面，我们扩展了数值和学习算法以计算超图平均场平衡。为了从经验上验证我们的方法，我们考虑了一个流行病控制问题和社会谣言传播模型，我们为代理人提供了将谣言传播到不知情的代理人的内在动机。

当今许多大型系统的设计，从交通路由环境到智能电网，都依赖游戏理论平衡概念。但是，随着$ n $玩家游戏的大小通常会随着$ n $而成倍增长，标准游戏理论分析实际上是不可行的。最近的方法通过考虑平均场游戏，匿名$ n $玩家游戏的近似值，在这种限制中，玩家的数量是无限的，而人口的状态分布，而不是每个单独的球员的状态，是兴趣。然而，迄今为止研究最多的平均场平衡的平均场nash平衡的实际可计算性通常取决于有益的非一般结构特性，例如单调性或收缩性能，这是已知的算法收敛所必需的。在这项工作中，我们通过开发均值相关和与粗相关的平衡的概念来研究平均场比赛的替代途径。我们证明，可以使用三种经典算法在\ emph {ash All Games}中有效地学习它们，而无需对游戏结构进行任何其他假设。此外，我们在文献中已经建立了对应关系，从而获得了平均场 - $ n $玩家过渡的最佳范围，并经验证明了这些算法在简单游戏中的收敛性。

对网络中的用户如何根据邻居的意见更新他们的意见的理解吸引了网络科学领域的极大兴趣，并且越来越多的文献认识到了这个问题的重要性。在这篇研究论文中，我们提出了有指导网络中意见形成的新动态模型。在此模型中，每个节点的意见被更新为邻居意见的加权平均值，而权重代表社会影响力。我们将一种新的中心度度量定义为基于影响和整合性的社会影响度量。我们使用两个意见形成模型来衡量这种新方法：（i）degroot模型和（ii）我们自己提出的模型。先前发表的研究没有考虑合格，并且仅考虑计算社会影响时节点的影响。在我们的定义中，与高度和较低程度的节点相关的较低度和高度的节点具有较高的中心性。作为这项研究的主要贡献，我们提出了一种算法，用于在社交网络中找到一小部分节点，该节点可能会对其他节点的观点产生重大影响。关于现实世界数据的实验表明，所提出的算法显着优于先前发布的最新方法。

Models for the processes by which ideas and influence propagate through a social network have been studied in a number of domains, including the diffusion of medical and technological innovations, the sudden and widespread adoption of various strategies in game-theoretic settings, and the effects of "word of mouth" in the promotion of new products. Motivated by the design of viral marketing strategies, Domingos and Richardson posed a fundamental algorithmic problem for such social network processes: if we can try to convince a subset of individuals to adopt a new product or innovation, and the goal is to trigger a large cascade of further adoptions, which set of individuals should we target?We consider this problem in several of the most widely studied models in social network analysis. The optimization problem of selecting the most influential nodes is NP-hard here. The two conference papers upon which this article is based (KDD 2003 and ICALP 2005) provide the first provable approximation guarantees for efficient algorithms. Using an The present article is an expanded version of two conference papers [51,52], which appeared in KDD 2003 and ICALP 2005, respectively.

社区检测是网络科学中最重要的方法领域之一，在过去的几十年里引起了大量关注的方法之一。该区域处理网络的自动部门到基础构建块中，目的是提供其大规模结构的概要。尽管它的重要性和广泛的采用普及，所谓的最先进和实际在各种领域实际使用的方法之间存在明显的差距。在这里，我们试图通过根据是否具有“描述性”或“推论”目标来划分现有方法来解决这种差异。虽然描述性方法在基于社区结构的直观概念的网络中找到模式的模式，但是推理方法阐述了精确的生成模型，并尝试将其符合数据。通过这种方式，他们能够为网络形成机制提供见解，并以统计证据支持的方式与随机性的单独结构。我们审查如何使用推论目标采用描述性方法被陷入困境和误导性答案，因此应该一般而言。我们认为推理方法更通常与更清晰的科学问题一致，产生更强大的结果，并且应该是一般的首选。我们试图消除一些神话和半真半假在实践中使用社区检测时，努力改善这些方法的使用以及对结果的解释。

This work studies networked agents cooperating to track a dynamical state of nature under partial information. The proposed algorithm is a distributed Bayesian filtering algorithm for finite-state hidden Markov models (HMMs). It can be used for sequential state estimation tasks, as well as for modeling opinion formation over social networks under dynamic environments. We show that the disagreement with the optimal centralized solution is asymptotically bounded for the class of geometrically ergodic state transition models, which includes rapidly changing models. We also derive recursions for calculating the probability of error and establish convergence under Gaussian observation models. Simulations are provided to illustrate the theory and to compare against alternative approaches.

The stochastic block model (SBM) is a random graph model with planted clusters. It is widely employed as a canonical model to study clustering and community detection, and provides generally a fertile ground to study the statistical and computational tradeoffs that arise in network and data sciences.This note surveys the recent developments that establish the fundamental limits for community detection in the SBM, both with respect to information-theoretic and computational thresholds, and for various recovery requirements such as exact, partial and weak recovery (a.k.a., detection). The main results discussed are the phase transitions for exact recovery at the Chernoff-Hellinger threshold, the phase transition for weak recovery at the Kesten-Stigum threshold, the optimal distortion-SNR tradeoff for partial recovery, the learning of the SBM parameters and the gap between information-theoretic and computational thresholds.The note also covers some of the algorithms developed in the quest of achieving the limits, in particular two-round algorithms via graph-splitting, semi-definite programming, linearized belief propagation, classical and nonbacktracking spectral methods. A few open problems are also discussed.

社交媒体广泛用于当今世界。它有助于快速简便地分享信息，使其成为广告产品的良好媒介。由于其巨大的普及，社交媒体网络的影响因素提供了巨大的潜在客户群。但是，决定应该选择哪些影响因素，以便为能够产生低投资的高回报而选择哪些影响因素并不简单。在这项工作中，我们提出了一个基于代理的模型（ABM），可以模拟影响者在各种情景中广告活动的动态，并可以帮助发现最佳的影响者营销策略。我们的系统是一种基于概率的图形的模型，提供了额外的优势，可以将现实世界因素（如顾客对产品，客户行为，愿意支付，品牌的投资盖，影响因素扩散）的兴趣提供额外的优势。产品的性质被广告viz。奢侈品和非奢侈品。利用客户收购成本和转换率作为一个单位经济，我们通过改变产品的性质和客户兴趣来评估不同类型的影响因素的性能。我们的结果举例说明了影响者营销的环境依赖性，并提供了在各种情况下更好地策略的洞察力。例如，我们表明，随着产品的性质因奢侈品而异，名人的表现下降而纳米影响者的性能提高。在客户的兴趣方面，我们发现纳米影响者的表现随着客户利益的减少而下降，而名人的表现则改善。

A common approach to modeling networks assigns each node to a position on a low-dimensional manifold where distance is inversely proportional to connection likelihood. More positive manifold curvature encourages more and tighter communities; negative curvature induces repulsion. We consistently estimate manifold type, dimension, and curvature from simply connected, complete Riemannian manifolds of constant curvature. We represent the graph as a noisy distance matrix based on the ties between cliques, then develop hypothesis tests to determine whether the observed distances could plausibly be embedded isometrically in each of the candidate geometries. We apply our approach to data-sets from economics and neuroscience.

大多数在线平台都在努力从与用户的互动中学习，许多人从事探索：为了获取新信息而做出潜在的次优选择。我们研究探索与竞争之间的相互作用：这样的平台如何平衡学习探索和用户的竞争。在这里，用户扮演三个不同的角色：他们是产生收入的客户，他们是学习的数据来源，并且是自私的代理商，可以在竞争平台中进行选择。我们考虑了一种风格化的双重垄断模型，其中两家公司面临着相同的多军强盗问题。用户一一到达，并在两家公司之间进行选择，因此，只有在选择它的情况下，每个公司都在其强盗问题上取得进展。通过理论结果和数值模拟的混合，我们研究了竞争是否会激发更好的Bandit算法的采用，以及它是否导致用户增加福利。我们发现，Stark竞争会导致公司致力于导致低福利的“贪婪”强盗算法。但是，通过向公司提供一些“免费”用户来激励更好的探索策略并增加福利来削弱竞争。我们调查了削弱竞争的两个渠道：放松用户的理性并为一家公司带来首次推广优势。我们的发现与“竞争与创新”关系密切相关，并阐明了数字经济中的第一步优势。

随机块模型（SBM）是一个随机图模型，其连接不同的顶点组不同。它被广泛用作研究聚类和社区检测的规范模型，并提供了肥沃的基础来研究组合统计和更普遍的数据科学中出现的信息理论和计算权衡。该专着调查了最近在SBM中建立社区检测的基本限制的最新发展，无论是在信息理论和计算方案方面，以及各种恢复要求，例如精确，部分和弱恢复。讨论的主要结果是在Chernoff-Hellinger阈值中进行精确恢复的相转换，Kesten-Stigum阈值弱恢复的相变，最佳的SNR - 单位信息折衷的部分恢复以及信息理论和信息理论之间的差距计算阈值。该专着给出了在寻求限制时开发的主要算法的原则推导，特别是通过绘制绘制，半定义编程，（线性化）信念传播，经典/非背带频谱和图形供电。还讨论了其他块模型的扩展，例如几何模型和一些开放问题。

动态系统中的完美适应性是一个或多个变量具有对外部刺激的持续变化的初始短暂响应的现象，但随着系统收敛到平衡，其原始值还原为原始值。借助因果有序算法，可以构建代表变量之间的因果关系和平衡分布中条件独立性之间的因果关系的图形表示。我们应用这些工具来制定足够的图形条件，以识别一组一阶微分方程的完美适应。此外，我们提供了足够的条件来测试实验平衡数据中完美适应的情况。我们将此方法应用于蛋白质信号通路的简单模型，并在模拟和使用现实世界中的蛋白质表达数据中测试其预测。我们证明，完美的适应会导致因果发现算法输出中边缘的误导方向。

我们分析了一种方案，其中软件代理作为后悔最小化算法代表他们的用户参与重复拍卖。我们研究了第一个价格和第二次价格拍卖，以及他们的广义版本（例如，作为用于广告拍卖的版本）。利用理论分析和模拟，我们展示了，令人惊讶的是，在二次价格拍卖中，球员的激励措施将他们的真正估值释放到自己的学习代理，而在第一次价格拍卖中，这是所有球员如实的主要战略向他们的代理商报告他们的估值。

社交媒体的回声室是一个重要的问题，可以引起许多负面后果，最近影响对Covid-19的响应。回声室促进病毒的阴谋理论，发现与疫苗犹豫不决，较少遵守面具授权，以及社会疏散的实践。此外，回声室的问题与政治极化等其他相关问题相连，以及误导的传播。回声室被定义为用户网络，用户只与支持其预先存在的信仰和意见的意见相互作用，并且他们排除和诋毁其他观点。本调查旨在从社会计算的角度检查社交媒体上的回声室现象，并为可能的解决方案提供蓝图。我们调查了相关文献，了解回声室的属性以及它们如何影响个人和社会。此外，我们展示了算法和心理的机制，这导致了回声室的形成。这些机制可以以两种形式表现出：（1）社交媒体推荐系统的偏见和（2）内部偏见，如确认偏见和精梳性。虽然减轻内部偏见是非常挑战的，但努力消除推荐系统的偏见。这些推荐系统利用我们自己的偏见来个性化内容建议，以使我们参与其中才能观看更多广告。因此，我们进一步研究了回声室检测和预防的不同计算方法，主要基于推荐系统。

许多复杂网络的结构包括其拓扑顶部的边缘方向性和权重。可以无缝考虑这些属性组合的网络分析是可取的。在本文中，我们研究了两个重要的这样的网络分析技术，即中心和聚类。采用信息流基于集群的模型，该模型本身就是在计算中心的信息定理措施时构建。我们的主要捐款包括马尔可夫熵中心的广义模型，灵活地调整节点度，边缘权重和方向的重要性，具有闭合形式的渐近分析。它导致一种新颖的两级图形聚类算法。中心分析有助于推理我们对给定图形的方法的适用性，并确定探索当地社区结构的“查询”节点，从而导致群集聚类机制。熵中心计算由我们的聚类算法摊销，使其计算得高效：与使用马尔可夫熵中心为聚类的先前方法相比，我们的实验表明了多个速度的速度。我们的聚类算法自然地继承了适应边缘方向性的灵活性，以及​​边缘权重和节点度之间的不同解释和相互作用。总的来说，本文不仅具有显着的理论和概念贡献，还转化为实际相关性的文物，产生新的，有效和可扩展的中心计算和图形聚类算法，其有效通过广泛的基准测试进行了验证。

在随机抽样方法中，马尔可夫链蒙特卡洛算法是最重要的。在随机行走都市方案中，我们利用分析方法和数值方法的结合研究了它们的收敛性能。我们表明，偏离目标稳态分布的偏差特征是定位过渡的函数，这是定义随机步行的尝试跳跃的特征长度。该过渡大大改变了误差，而误差是通过不完整的收敛引入的，并区分了两个方案，其中弛豫机制分别受扩散和排斥分别受到限制。

Infomap是一种流行的方法，用于检测网络中节点的密度连接的“社区”。要检测此类社区，它建立在标准类型的马尔可夫链和信息理论中的想法。通过在网络上传播的疾病动态的动机，其节点可能具有异质疾病脱模速率，我们将Infomap扩展到吸收随机散步。为此，我们使用吸收缩放的图形，其中边缘权重根据吸收率缩放，以及马尔可夫时间扫描。我们的Infomap的一个扩展之一会聚到Infomap的标准版本，其中吸收率接近$ 0 $。我们发现，使用我们的Infomap扩展检测的社区结构可以从社区结构中显着不同，即一个使用不考虑节点吸收率的方法检测。此外，我们表明，局部动态引起的社区结构可以对环形格网络上的敏感感染恢复（SIR）动力学产生重要意义。例如，我们发现在适度数量的节点具有大的节点吸收率时，爆发持续时间最大化的情况。我们还使用我们的Infomap扩展来研究性接触网络中的社区结构。我们认为社区结构，与网络中无家可归者的不同吸收率相对应，以及对网络上的梅毒动力学的相关影响。我们观察到，当无家可归者人口中的治疗率低于其他人群时，当治疗率较低时，最终爆发规模可能会比其他人口相同。

分布式机器学习的传统方法是将学习算法调整到网络中，例如减少更新以遏制开销。相反，基于智能边缘的网络使得可以遵循相反的方法，即定义围绕要执行的学习任务的逻辑网络拓扑，以达到所需的学习表现。在本文中，我们提出了一个系统模型，该模型在监督机器学习的背景下捕获了此类方面，考虑了学习节点（执行计算）和信息节点（提供数据）。然后，我们制定了选择（i）的问题，哪些学习和信息节点应配合以完成学习任务，以及（ii）执行的迭代次数，以最大程度地减少学习成本，同时满足目标预测错误和执行时间。在证明了上述问题的重要属性之后，我们设计了一种名为DoubleClemb的算法，该算法可以找到1+1/| i | -competive解决方案（具有i是一组信息节点），具有分立最差的复杂性。我们的绩效评估，利用现实世界的网络拓扑并考虑分类和回归任务，还表明，双重攀登与最佳，优于最先进的替代方案非常匹配。