Social Knowledge for Cross-Domain User Preference Modeling
该论文提出了一种基于大规模社交网络嵌入的跨领域用户偏好建模方法，通过将用户和实体映射到同一社交空间并利用余弦相似度进行零样本预测，不仅显著超越了基于流行度的基线模型，还揭示了社会人口因素与跨领域偏好的相关性，并展示了其与大语言模型结合以进行用户社交建模的潜力。
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54 篇论文
The propensity for disobedience: Rule-breaking, compliance and social phase transitions
该论文通过建立结合个体收益、制度惩罚与社会制裁的数学模型，揭示了社会规则遵守行为在正反馈下呈现类似一级相变的双稳态特征，而在负反馈下则表现为连续相变，从而解释了社会秩序在制度薄弱时的脆弱性并提出了促进合规的路径。
Two-Path Operators, Triadic Decompositions, and Safe Quotients for Ego-Centered Network Compression
本文基于两路径形式化方法，提出了一种将楔形关联诱导为规范“两步行”矩阵的算子视角，通过三角分解与商图构造实现了以节点为中心的 ego 网络压缩，并证明了在特定划分下两步行质量转移的安全不等式定理。
Planning for isolation? The role of urban form and function in shaping mobility in Brasília
该研究结合人类流动性数据与城市形态指标，揭示巴西利亚的隔离程度随空间尺度细化而加剧，表明其现代主义规划虽在宏观上呈现整合假象，却在微观层面通过封闭的居住单元和单一功能分区加剧了社会隔离，而真正的融合更依赖于共享目的地与开放连接而非单纯的居住设计。
Chasing RATs: Tracing Reading for and as Creative Activity
该论文提出了“阅读活动痕迹”（RATs）概念，将阅读重新定义为一种创造性活动，并通过 WikiRAT 等实例展示了如何通过追踪阅读轨迹来使被算法压缩的人类解释性工作可视化，从而为反思性实践和智能工具设计开辟新路径。
Symbolic Higher-Order Analysis of Multivariate Time Series
该论文提出了一种结合符号化转换、贝叶斯显著性字符串提取及超图建模的新方法，用于从多元时间序列中检测任意阶的依赖关系，并在神经和社会系统中揭示了高阶相互作用的重要性。
Online Minimization of Polarization and Disagreement via Low-Rank Matrix Bandits
本文针对弗里德金 - 约翰森模型中意见内禀值未知的在线场景，提出了一种基于低秩矩阵 bandit 的两阶段算法，通过子空间估计与线性 bandit 相结合，在仅观测标量反馈的情况下有效最小化了极化与分歧，并实现了理论保证的累积遗憾界。
Why Human Guidance Matters in Collaborative Vibe Coding
这项基于 737 名参与者的研究通过对比实验发现，在“氛围编程”（vibe coding）协作中，人类主导指令而 AI 负责评估的混合模式表现最佳，且人类提供的高层指令能有效避免 AI 主导指令导致的性能崩溃，凸显了人类指导在构建未来人机协作社会中的关键作用。
The DSA's Blind Spot: Algorithmic Audit of Advertising and Minor Profiling on TikTok
该论文通过算法审计揭示，《数字服务法》因对“广告”定义过窄，导致 TikTok 虽在形式上遵守禁止向未成年人投放基于画像广告的规定，却未能有效规制未标注的网红营销等实质商业内容，致使未成年人仍遭受严重的个性化商业诱导，因此呼吁扩大监管定义以填补这一漏洞。
From Line Knowledge Digraphs to Sheaf Semantics: A Categorical Framework for Knowledge Graphs
该论文提出了一种将知识图谱的图结构、自由范畴与格罗滕迪克拓扑下的层语义相结合的统一范畴框架，以支持上下文相关的关系推理。
The Architects of Narrative Evolution: Actor Interventions Across the SAGES Framework in Information Campaigns
本文通过引入行动者干预视角扩展了 SAGES 叙事演化框架，并结合缅甸政变与俄乌冲突的案例，揭示了数字叙事从萌芽到固化的五阶段演变机制及针对性干预策略。
Stochastic Event Prediction via Temporal Motif Transitions
本文提出了名为 STEP 的随机事件预测框架，通过将时序链接预测重构为连续时间下的序列预测问题，利用泊松过程建模离散时序模式转换，从而在无需修改现有架构的情况下显著提升了事件预测精度并降低了运行时间。
Rethinking Thematic Evolution in Science Mapping: An Integrated Framework for Longitudinal Analysis
该研究提出了一种整合框架，通过将谱系重构嵌入与横截面检测相同的加权关系架构中，解决了现有纵向科学映射中主题检测与时间连接建模之间的结构性不一致问题，从而将科学演进概念化为关系结构的重组而非简单的词汇延续。
Mapping the long-term trajectories of political violence in Africa
该研究利用非洲 1997 至 2024 年的事件数据，通过空间显式纵向序列分析识别出六种政治暴力长期轨迹，揭示了冲突在时间演变与空间邻域间的相互依赖关系，从而超越了传统仅关注离散转型的研究局限。
LLY Ricci Reweighting in Stochastic Block Models: Uniform Curvature Concentration and Finite-Horizon Tracking
该论文研究了平衡二块随机块模型中基于 Lin-Lu-Yau 里奇曲率的边重加权方法，证明了在中等密度下曲率的均匀集中性，表明单次重加权即可增强社区内连接并扩大谱聚类的特征间隙，同时给出了有限步迭代重加权过程的确定性追踪理论及非渐近聚类误差界。
LLMs Can Infer Political Alignment from Online Conversations
该研究利用在线辩论和社交媒体数据表明，大语言模型能够通过分析看似无关的细微偏好（如音乐喜好或特定俚语）来准确推断用户的隐藏政治立场，其表现优于传统机器学习模型，从而揭示了利用 LLM 挖掘社会文化关联所带来的重大隐私风险。
How Vulnerable is India's Economy to Foreign Sanctions?
该论文利用 OECD 跨国投入产出表构建全球供应链模型，通过模拟外国对印度实施输入限制的情景，评估发现沙特阿拉伯是印度经济面临的最大制裁风险来源，其次是阿联酋、中国、新加坡、美国和俄罗斯。
Increasing intelligence in AI agents can worsen collective outcomes
该研究指出，在资源稀缺环境下，提升 AI 智能体的多样性与强化学习能力反而可能加剧系统过载并导致集体混乱，而这一风险完全取决于可预先计算的“容量与人口比率”。
Interdisciplinary Papers Supported by Disciplinary Grants Garner Deep and Broad Scientific Impact
该研究通过分析海量资助与论文数据揭示了一个悖论：尽管跨学科资助旨在推动跨学科研究，但真正产生高影响力的跨学科成果往往更多源自深度学科资助，这表明跨学科创新离不开深厚的学科专长与投入。
An Extensive Study of Two-Node McCulloch-Pitts Networks
本文在引入自环并将连接权重限制为的条件下，系统研究了39种双节点McCulloch-Pitts网络模型在不同布尔变量取值及模型变体下的完整动力学行为，并深入分析了其在规则、状态及初值扰动下的三种鲁棒性特征，从而为理解最小复杂系统奠定了基础。