BOPIM: Bayesian Optimization for influence maximization on temporal networks
本文提出了 BOPIM，一种针对时序网络影响力最大化问题的贝叶斯优化算法，通过设计基于汉明距离或杰卡德系数的核函数及改进的采集函数，在显著降低计算成本的同时实现了与黄金标准贪婪算法相当的影响力传播效果，并首次实现了对最优种子集不确定性的量化。
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56 篇论文
Uncovering Social Network Activity Using Joint User and Topic Interaction
本文提出了一种名为“交互级联混合模型”（MIC）的标记多维霍克斯过程模型，通过联合刻画用户行为与多个信息级联间的复杂相互作用，在模拟信息传播及揭示社交网络活动方面展现出优于现有方法的性能。
A Decade of News Forum Interactions: Threaded Conversations, Signed Votes, and Topical Tags
该论文发布了一个涵盖 2013 至 2022 年十年间奥地利《标准报》（DerStandard）平台的大规模纵向数据集，包含超过 7500 万条评论、4 亿多张投票及丰富的元数据，通过提供匿名化标识符和预计算的向量表示而非原始文本，在严格保护用户隐私的同时，为德语在线话语的动态、网络结构及语义分析研究提供了宝贵资源。
Debiasing International Attitudes: LLM Agents for Simulating US-China Perception Changes
该研究提出了一种结合新闻数据与社交媒体画像的 LLM 智能体框架，通过事实提取、魔鬼代言人模拟及反事实暴露三种去偏机制，探究了媒体对中美态度的影响，发现“魔鬼代言人”机制在模拟人类认知和缓解偏见方面最为有效，同时揭示了不同大模型因地理起源而存在的固有偏见差异。
From Verification to Amplification: Auditing Reverse Image Search as Algorithmic Gatekeeping in Visual Misinformation Fact-checking
该研究通过对谷歌反向图片搜索的系统审计发现，在视觉虚假信息核查中，辟谣内容在搜索结果中的占比不足 30%，且常因无关信息和重复谣言的干扰而面临可见性挑战，揭示了算法作为信息守门人在视觉领域可能加剧而非缓解虚假信息传播的机制。
Modeling Trend Dynamics with Variational Neural ODEs for Information Popularity Prediction
本文提出了基于变分神经常微分方程的 VNOIP 方法，通过引入带注意力机制的双向跳跃 ODE 来显式建模信息流行度的连续时间动态趋势，从而显著提升了社交网络中信息流行度预测的准确性与效率。
PixelConfig: Longitudinal Measurement and Reverse-Engineering of Meta Pixel Configurations
该论文提出了名为 PixelConfig 的差分分析框架，通过逆向工程揭示了 Meta Pixel 在健康类网站等场景中默认启用高比例的活动与身份追踪功能，且即便启用了限制追踪的配置，其实际保护效果也极为有限。
Stable Boundaries of Opinion Dynamics in Heterogeneous Spatial Complex Networks
该论文通过在几何非均匀随机图模型上研究多数派投票动力学，结合模拟与平均场理论分析，揭示了复杂网络的空间异质性能够阻止意见凝聚，使局部意见域稳定共存并维持社会观点的多样性。
Learning from Viral Content
该论文通过均衡模型分析了社交媒体中用户基于私人和公共信号分享新闻的决策机制，揭示了算法优先展示高传播度内容虽能提升信息聚合效率，但也可能引发错误信息自我强化的稳态，从而为平台设计提供了重要启示。
An Efficient Local Search Approach for Polarized Community Discovery in Signed Networks
本文提出了一种针对带符号网络中极化社区发现的高效局部搜索算法，通过引入新颖的优化目标解决社区规模失衡问题，并首次将局部搜索扩展至允许中性顶点的大规模网络场景，同时证明了其线性收敛性并在实验中展现出优于现有方法的性能。
Cold-Start Active Correlation Clustering
该论文针对缺乏初始成对相似性信息的冷启动场景，提出了一种通过鼓励多样性来实现成本高效查询的覆盖感知主动关联聚类方法，并通过实验验证了其有效性。
Masked Unfairness: Hiding Causality within Zero ATE
该论文揭示了仅基于平均处理效应（ATE）为零的监管标准存在“因果掩盖”漏洞，即优化算法可在满足该统计指标的同时通过混淆因素实施严重的不公平对待，且此类隐蔽的不公难以被检测，因此主张应将公平性监管从决策层面提升至模型层面。
Transition State Theory for Network Dynamics
该论文提出了一种结合结构变迁路径与动态网络建模的过渡态理论框架，旨在刻画并预测网络结构变化，并证明在有限假设下可利用横截面模型近似预测小群体派系重组等过程。
Brexit Means Brexit: Selection Bias, Echo Chambers, and Entrenched Opinion on Reddit
该研究通过分析 Reddit 上 r/Brexit 子版块的数据，揭示了政治极化主要源于用户自我选择导致的立场固化与回声室效应，而非跨阵营观点的融合。
The Theory and Practice of Computing the Bus-Factor
本文提出了一种基于二分图建模和组合优化理论的统一框架，通过形式化“冗余”与“关键性”两种视角并引入一种能同时捕捉覆盖度丧失与项目碎片化的新型鲁棒性指标，解决了现有巴士因子（Bus-Factor）度量方法缺乏通用性、可比性及稳定性的问题，并提供了高效的近似算法与实证验证。
Detecting Fake Reviewer Groups in Dynamic Networks: An Adaptive Graph Learning Method
本文提出了一种名为 DS-DGA-GCN 的新型自适应图学习模型，通过整合网络特征评分系统与动态图注意力机制，有效解决了冷启动场景下复杂网络中虚假评论团伙的检测难题，并在真实数据集上取得了显著优于现有方法的检测精度。
Community Notes undermoderate polarizing content by design creating risks in electoral processes
该论文通过分析全球 13 个国家共 190 万条社区笔记数据，指出 X 平台的社区笔记系统因依赖跨党派共识的设计机制，虽然能捕捉主要极化维度，却会系统性低估并放任针对美国、英国、法国和德国选举的极化内容，从而对公民话语和选举进程构成潜在风险。
Maximum entropy temporal networks
本文提出了一种基于最大熵原理的连续时间动态网络建模框架，通过推导非齐次泊松过程强度与静态边概率的因子分解形式，实现了可解释的模块化表示，并提供了闭式解以生成有效模型及计算网络统计量。
Importance of Overlapping Network Nodes in Influence Spreading
该研究通过概率传播模型分析发现，在复杂网络的圈结构中，属于多个子群的节点在简单和复杂传播过程中始终表现出比非重叠节点更强的影响力，且圈的定义方式会显著影响这种重叠效应，从而揭示了重叠节点在传播动力学中的战略重要性。
Intuition First or Reflection Before Judgment? The Impact of Evaluation Sequence on Consumer Ratings
该研究通过实验与大数据分析发现，评价顺序（先评分后写评 vs. 先写评后评分）会通过情感启发式与认知努力的双重中介机制显著影响消费者评分，导致高服务质量情境下评分更高、低服务质量情境下评分更低，且该效应在享乐型产品中更为强烈，从而揭示了界面设计对在线评分真实性与分布形态的关键影响。