Analyzing the parallelization and structural impact of machine learning algorithms in social networks: a simulation-based approach
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Analyzing social media networks is crucial for understanding and uncovering common interests and characteristics among users within human societies. In this context, we simulated a simple application of human interaction in social networks, which involves users following others based on text similarity. We then investigated the effects of various machine learning (ML) algorithms employed in the applications to be used as recommendations to decision-making users. A novel agent-based social network simulator called distributed system and multinode processing is developed to assess the parallelization of the ML algorithms (i.e., K-means clustering, cosine similarity, support vector machine, multilayer perceptron) using bag of words (BoW) term frequency-inverse document frequency vectorization by evaluating their performance when executed in parallel across distributed heterogeneous resources. In addition, this simulator compares the effects of BoW with the Doc2Vec model on network structure by observing the differences in detected communities and resulting network graphs when a selected user follows the recommendations produced by an employed algorithm. Three real datasets were used in the experiments: Twitter, Scientific Research Papers, and Retail. This work's contribution is a unique in-house agent-based simulator developed to analyze the impact of common ML algorithms, including supervised and unsupervised learning, on social networks.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle