Detection of Homophilic Communities and Coordination of Interacting Meta-Agents: A Game-Theoretic Viewpoint
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies two important signal processing aspects of homophilic behavior namely, detection of homophilic communities and the distributed coordination of meta-agents, which interact with the detected homophilic communities. First, the theory of revealed preferences from microeconomics is used to construct a nonparametric decision test for homophilic behavior using only the time series of external influences and associated agents' responses. These tests rely on rationalizing the dataset of agents' actions as the play from the Nash equilibrium of a concave potential game. A stochastic gradient algorithm is given to optimize the external influence signal in real time to minimize the Type-II error probabilities of the detection test subject to specified Type-I error probability. Using the decision test, methods are provided to detect for homophilic communities. Subsequently, a nonparametric algorithm is presented that uses the constructed potential function for the potential game to predict the preferences of the detected homophilic communities. Second, we present a non-cooperative game model for interaction of meta-agents that interact with the communities and propose an algorithm that prescribes meta-agents how to take actions based on the preference of the communities and past interaction information with other meta-agents. The proposed algorithm has two timescales: the slow timescale is the nonparametric preference learning presented in the first part, and the fast timescale is a regret-matching stochastic approximation algorithm. It is shown that, if all meta-agents follow the proposed algorithm, their collective behavior is attracted to the correlated equilibria set of the game. This means that meta-agents can co-ordinate their strategies in a distributed fashion as if there exists a centralized coordinating device that they all trust to follow. We provide a real-world example using the energy market, and a numerical example to detect malicious agents in an online social network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».