Network-Based Models for Social Recommender Systems

With the overwhelming online products available in recent years, there is an increasing need to filter and deliver relevant personalized advice for users. Recommender systems solve this problem by modelling and predicting individual preferences for a great variety of items such as movies, books or research articles. In this chapter, we explore rigorous network-based models that outperform leading approaches for recommendation. The network models we consider are based on the explicit assumption that there are groups of individuals and of items, and that the preferences of an individual for an item are determined only by their group memberships. The accurate prediction of individual user preferences over items can be accomplished by different methodologies, such as Monte Carlo sampling or Expectation-Maximization methods, the latter resulting in a scalable algorithm which is suitable for large datasets

Micro-bias and macro-performance

We use agent-based modeling to investigate the effect of conservatism and partisanship on the efficiency with which large populations solve the density classification task--a paradigmatic problem for information aggregation and consensus building. We find that conservative agents enhance the populations' ability to efficiently solve the density classification task despite large levels of noise in the system. In contrast, we find that the presence of even a small fraction of partisans holding the minority position will result in deadlock or a consensus on an incorrect answer. Our results provide a possible explanation for the emergence of conservatism and suggest that even low levels of partisanship can lead to significant social costs.Comment: 11 pages, 5 figure

Xarxes complexes en biologia cel·lular

A les cèl·lules, una mul�� tud de biomolècules canvien i interaccionen dinàmicament formant un entramat extraordinàriament complex que lliga metabolisme, proteoma i genoma entre si i amb l'entorn. Entendre com el conjunt de funcionalitats i comportaments cel·lulars emergeixen de tota aquesta complexitat d'interaccions en constant canvi i evolució és un dels grans reptes per al coneixement en el segle ������. La ciència de les xarxes complexes ens permet abordar l'estudi de la biologia cel·lular a gran escala més enllà dels cons�� tuents individuals. Des d'aquest enfocament, en aquest ar�� cle repassarem breument alguns dels resultats més recents en la inves�� gació dels sistemes cel·lulars, incloent-hi la redundància i plas�� citat del metabolisme, mètodes capaços de detectar errors en la determinació experimental d'interaccions entre proteïnes, i l'explicació de fenòmens evolu�� us en termes del mapa geno�� p-feno�� p

Xarxes complexes en biologia cel·lular

A les cèl·lules, una mul�� tud de biomolècules canvien i interaccionen dinàmicament formant un entramat extraordinàriament complex que lliga metabolisme, proteoma i genoma entre si i amb l'entorn. Entendre com el conjunt de funcionalitats i comportaments cel·lulars emergeixen de tota aquesta complexitat d'interaccions en constant canvi i evolució és un dels grans reptes per al coneixement en el segle ������. La ciència de les xarxes complexes ens permet abordar l'estudi de la biologia cel·lular a gran escala més enllà dels cons�� tuents individuals. Des d'aquest enfocament, en aquest ar�� cle repassarem breument alguns dels resultats més recents en la inves�� gació dels sistemes cel·lulars, incloent-hi la redundància i plas�� citat del metabolisme, mètodes capaços de detectar errors en la determinació experimental d'interaccions entre proteïnes, i l'explicació de fenòmens evolu�� us en termes del mapa geno�� p-feno�� p

Extracting the hierarchical organization of complex systems

Extracting understanding from the growing ``sea'' of biological and socio-economic data is one of the most pressing scientific challenges facing us. Here, we introduce and validate an unsupervised method that is able to accurately extract the hierarchical organization of complex biological, social, and technological networks. We define an ensemble of hierarchically nested random graphs, which we use to validate the method. We then apply our method to real-world networks, including the air-transportation network, an electronic circuit, an email exchange network, and metabolic networks. We find that our method enables us to obtain an accurate multi-scale descriptions of a complex system.Comment: Figures in screen resolution. Version with full resolution figures available at http://amaral.chem-eng.northwestern.edu/Publications/Papers/sales-pardo-2007.pd

Size reduction of complex networks preserving modularity

The ubiquity of modular structure in real-world complex networks is being the focus of attention in many trials to understand the interplay between network topology and functionality. The best approaches to the identification of modular structure are based on the optimization of a quality function known as modularity. However this optimization is a hard task provided that the computational complexity of the problem is in the NP-hard class. Here we propose an exact method for reducing the size of weighted (directed and undirected) complex networks while maintaining invariant its modularity. This size reduction allows the heuristic algorithms that optimize modularity for a better exploration of the modularity landscape. We compare the modularity obtained in several real complex-networks by using the Extremal Optimization algorithm, before and after the size reduction, showing the improvement obtained. We speculate that the proposed analytical size reduction could be extended to an exact coarse graining of the network in the scope of real-space renormalization.Comment: 14 pages, 2 figure

Xarxes complexes en biologia cel·lular

A les cèl·lules, una mul tud de biomolècules canvien i interaccionen dinàmicament formant un entramat extraordinàriament complex que lliga metabolisme, proteoma i genoma entre si i amb l'entorn. Entendre com el conjunt de funcionalitats i comportaments cel·lulars emergeixen de tota aquesta complexitat d'interaccions en constant canvi i evolució és un dels grans reptes per al coneixement en el segle. La ciència de les xarxes complexes ens permet abordar l'estudi de la biologia cel·lular a gran escala més enllà dels constituents individuals. Des d'aquest enfocament, en aquest article repassarem breument alguns dels resultats més recents en la investigació dels sistemes cel·lulars, incloent-hi la redundància i plasticitat del metabolisme, mètodes capaços de detectar errors en la determinació experimental d'interaccions entre proteïnes, i l'explicació de fenòmens evolutius en termes del mapa genotip-fenotip