Mining social and cryptocurrency networks

A gráfadatokkal kapcsolatos egyik fő probléma az, hogy a klasszikus gépi tanuló módszerekbe történő betáplálásuk nem egyértelmű feladat. Az olyan algoritmusok, mint a logisztikus regresszió vagy döntési fák csak táblázatos adatokkal működnek jól. A csúcs szomszédságok eltérő mérete miatt a nyers hálózati adatok nem tekinthetők táblázatosnak. A közelmúltban számos statikus csomópont-beágyazási módszert javasoltak a hálózati csúcsok vektortér-reprezentációjának megtanulására a downstream gépi tanulási feladatokhoz. Számos adatintenzív feladatnál, ahol a hálózati résztvevők közötti interakciók az idő múlásával folyamatosan érkeznek, elengedhetetlen a kiszolgálást végző hálózatelemző eljárások újratanítása. A statikus algoritmusok újratanítása nagyméretű gráf pillanatképek esetén jelentős késéshez vezethet az előrejelzésben. Ezekben a feladatokban éppen ezért az online gráfelemző eljárásokat részesítik előnyben. Kutatásom során közösségi és kriptopénz hálózatok felhasználói interakcióit elemeztem, valamint a kapcsolódó metaadatok segítségével felügyelt módon értékeltem ki a vizsgált gráfelemző eljárásokat. Disszertációm célja többek között az alábbi kérdések megválaszolása: (1) Melyek az online hálózatelemzési technikák fő előnyei a nagyméretű közösségi hálózatok statikus modelljeivel szemben, és hogyan lehet a legjobban összehasonlítani teljesítményüket? Kutatásunkban a gráfközpontiság és a csomópont-beágyazó technikákra koncentrálunk és három online algoritmust dolgozunk ki a kapcsolódó problémák megoldására. (2) Az újszerű gráfelemző eljárások milyen formában nyújtanak segítségek a kriptoökonómia és az adatvédelem területén felmerülő nyitott kérdéseket megválaszolásában? Különféle új Twitter-és kriptovaluta adathalmazok gyűjtésével, számos hálózati alkalmazásban az elsők között elemeztük a csúcs-beágyazó módszerek teljesítményét, például az oltásszkeptikus tartalmak felismerésében vagy az Ethereum-címek deanonimizálásában

Temporal walk based centrality metric for graph streams

Abstract A plethora of centrality measures or rankings have been proposed to account for the importance of the nodes of a network. In the seminal study of Boldi and Vigna (2014), the comparative evaluation of centrality measures was termed a difficult, arduous task. In networks with fast dynamics, such as the Twitter mention or retweet graphs, predicting emerging centrality is even more challenging. Our main result is a new, temporal walk based dynamic centrality measure that models temporal information propagation by considering the order of edge creation. Dynamic centrality measures have already started to emerge in publications; however, their empirical evaluation is limited. One of our main contributions is creating a quantitative experiment to assess temporal centrality metrics. In this experiment, our new measure outperforms graph snapshot based static and other recently proposed dynamic centrality measures in assigning the highest time-aware centrality to the actually relevant nodes of the network. Additional experiments over different data sets show that our method perform well for detecting concept drift in the process that generates the graphs

Korszerű lemezanyagok mechanikai vizsgálatai = Mechanical Tests of Modern Sheetmetals

A cikk három különböző lemezanyag szilárdsági és alakíthatósági vizsgálatait mutatja be szabványos próbák alkalmazásán keresztül. Munkánk során a járműipar számára egyre nagyobb fontossággal bíró növelt szilárdságú DP600-as acél és 6061-es típusú nemesített alumínium, illetve a karosszériagyártásban egyre inkább háttérbe szoruló DCO4 lágyacél lemezanyagok szakító- és mélyítővizsgálatainak eredményeit foglaltuk össze. Ezek alapján arra lehet következtetni, hogy míg az r képlékenységi anizotrópia tényező és az n keményedési kitevő tekintetében a három teljesen különböző előélet és vegyi összetétel láthatóan kiütközik, addig a mélyíthetőségi jellemzők terén felfedezhető némi kapcsolat a vizsgált anyagok között

ethp2psim: Evaluating and deploying privacy-enhanced peer-to-peer routing protocols for the Ethereum network

Network-level privacy is the Achilles heel of financial privacy in cryptocurrencies. Financial privacy amounts to achieving and maintaining blockchain- and network-level privacy. Blockchain-level privacy recently received substantial attention. Specifically, several privacy-enhancing technologies were proposed and deployed to enhance blockchain-level privacy. On the other hand, network-level privacy, i.e., privacy on the peer-to-peer layer, has seen far less attention and development. In this work, we aim to provide a peer-to-peer network simulator, ethp2psim, that allows researchers to evaluate the privacy guarantees of privacy-enhanced broadcast and message routing algorithms. Our goal is two-fold. First, we want to enable researchers to implement their proposed protocols in our modular simulator framework. Second, our simulator allows researchers to evaluate the privacy guarantees of privacy-enhanced routing algorithms. Finally, ethp2psim can help choose the right protocol parameters for efficient, robust, and private deployment

Járműkarosszéria vázszerkezeti elemek képlékenyalakítása

A fejlett járműkarosszéria megoldásoknak köszönhetően valós cél, a komoly energia elnyelő képességgel rendelkező, csökkentett súlyú járművek megalkotása. A célnak megfelelően úttörő szereppel bírnak, az egyre nagyobb szilárdságú acélok kifejlesztésére törekvő anyag-, és a szerkezeti elemek keresztmetszeti tényezőjének növelését célzó alapkutatások. Ennek felismerése tette lehetővé a vázszerkezet teherhordó elemeinek, csőszerű, zárt profilú termékekből történő gyártását. A hossztengelyük mentén, akár folyamatosan változó keresztmetszetű csövek különböző alakra, illetve méretre való kényszerítése sok esetben különleges technológiát igényel. A modern csőformázásnak több módszere ismert, melyek közötti fő különbséget az energia-átadó közeg adja. Kutatásunk során, csövek képlékenyalakítását végeztük nagy belső nyomással, és különböző mechanikai tulajdonságokkal rendelkező energia-átadó közegek felhasználásával

Nagyszilárdságú autóipari lemezek hajlítása, visszarugózási problémaköre

A járműipari anyagok fejlesztésének és alkalmazásuknak a célja a járművek tömegének csökkentése. A kisebb tömegű járművek üzemanyag fogyasztása kisebb, és kisebb az általuk kibocsátott mérgező gáz mennyisége is. A kisebb járműtömeg vékonyabb, de nagyobb szilárdságú anyagok, pl. lemezek alkalmazásával érhető el. Az új, nagyszilárdságú lemezek alakíthatósága viszont kisebb, mint a lágy anyagoké, ezért használatuk technológiai problémákat vet fel. Ilyen például az alakításnál bekövetkező visszarugózás. Gyakran alkalmazzák, az un. tailored, azaz hegesztett lemezeket. Ezeknél, az alakítandó darab terítéke különböző szilárdságú lemezek összehegesztésével készül. Ez esetben a hajlításnál jelentkező visszarugózás különösen nagy gondot okoz

Növelt szilárdságú alumínium és acéllemezek alakíthatóságának vizsgálata = Experimental Investigation of Formability of Enhanced Strength Aluminum and Steel Sheets

A nagy szériában végezett lemezalakításoknál, mint a járműkarosszéria gyártásnál, a jól optimalizált folyamatok teszik lehetővé a termelékeny és minőségi alkatrész előállítást. Az utóbbi pár évtizedben megjelentek a karosszériagyártásban az új szerkezeti anyagok, az új tervezési és gyártási filozófiának köszönhetően. Egyre több gyártó alkalmaz növelt szilárdságú acél. és aluminium ötvözeteket egyaránt. Munkánk során, a járműipar által jelentős mennyiségben feldolgozott alumínium és acélötvözetek terhelésre adott reakcióit vizsgáltuk szabványos körülmények között. A 6061-es alumínium ötvözet szakító- és Nakajima vizsgálatainak eredményeit, a nagyszilárdságú, mégis jól alakítható DPGO0 jelölésű acél próbatestek, megegyező körülmények között adott visszajelzéseivel hasonlítottuk össze. Eredményeink szerint bár az alumínium lemez szakadási nyúlása meghaladja a DP acélét, az egyenletes alakváltozás tartományában értelmezhető alakíthatóság, az acél esetében jobbnak mondható. A két anyag mélyítési értékei bár több különböző geometriájú próbatestnél is hasonlóan alakultak, de ugyancsak a DP acél egyértelműen jobb alakíthatóságáról tanúskodnak

Nagy szilárdságú acéllemezek és hegesztett terítékek alakítási jellegzetességei

Az utóbbi években rendkívüli módon megnőtt a járművek tömegének, üzemanyag-fogyasztásának és károsanyag- kibocsátásának csökkentési igénye a járműiparban. E törekvések többek között az újonnan kifejlesztett nagy és különlegesen nagy szilárdságú acéllemezeknek a járműkarosszéria-építésben történő alkalmazása révén jutnak érvényre. Ezeknek az anyagoknak a felhasználásával ugyanis a jármű vezetőjének és utasainak biztonsága csökkentett keresztmetszetek (lemezvastagságok) mellett is megfelelő szintű maradhat. A cikkben három különböző, DP600, DP800 és DP1000 típusú, nagy szilárdságú lemezanyag mélyhúzhatóságának és alakítás utáni visszarugózásának kísérleti vizsgálati eredményeire világítunk rá. A vizsgálatainkat különböző terítékekből méretre szabott, hegesztett lemezekre (Tailor Welded Blanks) is kiterjesztettük, hogy ezen újszerű terítéktípusok viselkedéséről is képet kapjunk. Eredményeinkből az látható, hogy a mélyhúzhatóság, a terítékek szilárdságának növekedésével, továbbá méretre szabott lemezek esetén a terítéket alkotó lemezszegmensek közötti szilárdságkülönbség növekedésével csökken. A hajlítás utáni viselkedés terén a nagyobb szilárdságú lemezanyagok nagyobb visszarugózást is mutattak, míg a hegesztett terítékeknél egy átmeneti visszarugózási szög érték volt tapasztalható a hegesztési varrat környezetében