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Enregistrement W2047115169 · doi:10.1109/cdc.2013.6759944

Strategic multi-layer network formation

2013· article· en· W2047115169 sur OpenAlexaff
Ebrahim Moradi Shahrivar, Shreyas Sundaram

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueGame Theory and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPairwise comparisonGeneralizationNode (physics)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionComputer scienceSet (abstract data type)Stability (learning theory)Function (biology)Layer (electronics)Mathematical optimizationMathematicsArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the problem of strategic network formation among a set of nodes where each node forms links with other nodes in the network to maximize some utility. While previous work in this area has considered the formation of a single edge set between the nodes, we consider the problem of the strategic formation of multiple edge sets between the nodes, corresponding to different types of relationships. We start by considering the case where one edge set is chosen to minimize distances between nodes that are neighbors in another edge set. This corresponds to a generalization of distance-based utility functions studied in the literature. In this setting, we characterize efficient networks (that are optimal with respect to a global utility function), and pairwise stable networks (where individual nodes cannot benefit from the addition or removal of incident edges).We then generalize existing concepts of pairwise stability and improving paths for network formation to the multi-layer setting with arbitrary utility functions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,024

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,350
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,068 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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