文章主题:关键词:文化传承,隐性知识,教学模型

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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

标题: tacit knowledge 的文化传承

地址: http://arxiv.org/abs/2201.03582

作者: Helena Miton, Simon DeDeo

隐性知识的传播与教学模型

文化实践中,“隐性”知识的存在形式使得其规则和原则并不显眼,甚至对于实践者来说也难以理解。这种现象给文化演化带来了挑战:若初学者无法轻易模仿专家,专家也无法直接阐述或展示他们的行为,那么隐性知识如何得以传承?为此,我们构建了一个适用于各种实践场景的“隐性教学”领域通用模型,揭示了隐性知识的高保真传承可能性。该模型适用于实践的基本特征受相互作用与竞争约束的情况,正如我们在具体实践和社会实践中所期待的。我们的模型也对教学过程的关键特征进行了预测。它揭示了教学成果的明显分布规律:部分学生将表现出色,成为近乎完美的实践者,而另一部分接受相同指导的学生则可能表现不佳。这一预测与以高保真传输和最小复制错误为核心的主流文化演化模型存在差异,从而使分布范围变窄,学生的表现大多平庸。此外,该模型还预测了隐性知识文化演变的一般特征。预计隐性知识的演变将呈现出爆发性,长期稳定中伴随短暂剧变,一旦隐性知识丢失,便基本无法恢复。

测量网络中相似性和互补性驱动的关系

在现代社会中,网络已经成为了一个不可或缺的部分。在这个虚拟世界中,人们、事物以及思想之间的联系被紧密地交织在一起。为了更好地理解这些联系,我们需要研究网络中相似性和互补性驱动的关系。通过对这些关系的深入测量,我们可以更好地了解网络的特性,从而为网络分析和优化提供有力的支持。在这个过程中,采用各种先进的分析方法和技术是至关重要的。通过不断地探索和研究,我们有望发现更多有关网络中相似性和互补性驱动关系的有意义发现,进而推动我国在这一领域的发展和进步。

地址: http://arxiv.org/abs/2201.03664

作者: Szymon Talaga, Andrzej Nowak

隐性知识的传播与教学模型

在现实世界的网络结构中,节点的连接往往取决于其间的相似性。这种现象在一些特定的过程中也可能会受到互补性、差异和协同作用的影响。尽管相似性常常与高丰度的三角形(即三个循环)联系在一起,但互补性并未产生类似的后果。相反,四边形(也就是4-cycles)被认为是互补驱动关系的一种特征。为了深入理解这一问题,我们从最基本的 geometric 参数出发,引入了两个系数族,用于衡量相似性或互补性在塑造关系程度上的影响力。通过对这两个系数族的主要特性进行研究,我们发现它们可以被应用于区分不同领域中的不同类型社会关系或网络,以及识别出相似或互补节点组。通过一系列案例的研究,我们证实了相似性和互补性都是对现实世界网络结构产生重要影响的过程。这不仅揭示了它们各自在网络构建中的独特作用,也为我们提供了一种新的视角,以便更好地理解和分析复杂的社会网络。

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

隐性知识的传播与教学模型

这篇文章旨在探讨复杂性科学的内涵及其在现代社会中的特殊地位。作为一个独特领域的聚会场所,复杂性科学源于作者对科普复杂系统书籍的浓厚兴趣,并经过了近十年沉睡笔记的累积与整理。

具有互惠性的优先连接:属性和估计

在这篇文章中,我们将探讨偏好连接与互惠性之间的关系,深入分析其特性并尝试对其进行估计。偏好连接是一种心理现象,指的是人们对于某些事物或人物的喜好程度高于其他事物或人物,这种偏好的形成往往基于之前的交往经验。而互惠性则是指在社交互动中,人们倾向于回报他人所给予的好处,这种行为在一定程度上有助于维持社会关系的稳定。首先,我们将讨论偏好连接的性质。这种现象可以分为两种类型:持续性和非持续性。持续性的偏好连接意味着一个人对某个事物或人物的喜好会持续一段时间,而非持续性偏好连接则表示这种喜好可能会随着时间而发生变化。此外,我们还将探讨不同类型的偏好连接如何受到个体特征的影响,如年龄、性别、教育等。接下来,我们将关注偏好连接与互惠性之间的联系。研究表明,互惠性可以强化偏好连接,即当一个人意识到他人对他有所付出时,他会更愿意回报对方,从而加强彼此间的偏好连接。反之,如果一个人感知到他人对他的忽视或轻视,他可能会减少对对方的偏好连接,甚至产生负面的情感体验。为了更好地理解偏好连接与互惠性之间的关系,我们可以通过实证研究来进行估计。通过对大量数据进行分析,我们可以得出这些关系的具体数值,进一步揭示它们在人类社会中的重要性。同时,我们还可以根据研究结果,提出一些建议和改进措施,以便在实际生活中更好地利用偏好连接与互惠性来维护人际关系和社会和谐。总之,本文将系统地分析偏好连接与互惠性之间的关系,探讨它们的性质、影响因素以及实际应用价值。通过这一研究,我们希望为读者提供一个全面了解这一心理现象的视角,并为现实生活中的社交互动提供有益的启示。

地址: http://arxiv.org/abs/2201.03769

作者: Daniel Cirkovic, Tiandong Wang, Sidney Resnick

隐性知识的传播与教学模型

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

隐性知识的传播与教学模型

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

隐性知识的传播与教学模型

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

隐性知识的传播与教学模型

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

隐性知识的传播与教学模型

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。

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