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Enregistrement W2318012511 · doi:10.1109/tsipn.2016.2519766

Detection of Homophilic Communities and Coordination of Interacting Meta-Agents: A Game-Theoretic Viewpoint

2016· article· en· W2318012511 sur OpenAlex
Omid Namvar Gharehshiran, William Hoiles, Vikram Krishnamurthy

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOpinion Dynamics and Social Influence
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésRegretNonparametric statisticsBest responseComputer scienceNash equilibriumMatching (statistics)Fictitious playGame theoryMathematical optimizationArtificial intelligenceMathematical economicsMachine learningMathematicsEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · 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