Overlapping Community Detection to Generate a Maximum Proximity-Driven Feedback Method for Group Consensus Under Social Network
Notice bibliographique
Résumé
With the rise of social network group decision-making (SN-GDM), research on trust relationships has aided in achieving group consensus. However, as network structures grow more complex, there is a growing focus on studying overlapping communities. Most existing methods do not take into account the overlap between communities, thereby not fully revealing the interactive consensus within groups where many users are involved. Additionally, the role of overlapping nodes, which belong to multiple communities, in information exchange and promoting cooperation deserves further investigation. To address these issues, this research provides a maximum proximity-based feedback mechanism, utilizing overlapping structures, which offers effective and acceptable recommendations to guide subgroup interactions. First, higher order structural importance-based method (HoSIM) is used to detect overlapping communities, followed by the concept of proximity degree (PD) for the first time to identify high-quality overlapping nodes within them. Second, a feedback mechanism driven by overlapping communities based on proximity is proposed. By using PDs as weights, it participates in the formation of recommendations and the determination of interaction willingness, thereby improving the group consensus to the desired level. Finally, through numerical experiments and comparative analysis, the superiority of this study is demonstrated not only in consensus rounds but also in adjusting costs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».