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J-GLOBAL ID：201702277715901092   整理番号：17A0911169

知人友人に向けて:ネットワークにおける同類性と学習【Powered by NICT】

From Acquaintances to Friends: Homophily and Learning in Networks

著者 (2件)： Zhang Simpson (University of California at Los Angeles, Los Angeles, CA, USA) ,  van der Schaar Mihaela (University of California at Los Angeles, Los Angeles, CA, USA)
資料名： IEEE Journal on Selected Areas in Communications  (IEEE Journal on Selected Areas in Communications)
巻： 35  号： 3  ページ： 680-690  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0908B  ISSN： 0733-8716  CODEN： ISACEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,離散時間におけるネットワークの進化においては,エージェントは,反復相互作用を通して互いに約学習と彼らの学ぶものに基づいてリンクを維持/破壊確率的設定を考察した。エージェントは同類性を示し,自身に類似した他の人達に結びつける選好,リンクのための限られた能力を持っている。はそれ自身に類似していることを学んだ他のリンクとそれ自身と同じではないことを学んだものに切断リンクを維持している。「マッチング対安定平衡」と呼ぶ新しい平衡概念を導入し,このような平衡が著者らのモデルにおけるユニークなことを証明した。高レベルhomophilyのは,エージェントが形成するリンクの(平均)数を減少させることを示した。しかし,同類性の影響は異常:学習は完了し,それによりスパースネットワークと完全な情報下よりもクラスタ化は結果的に減る前に相互に有益なリンクが低下することが懸念される。同類性も不完全情報の存在をもつ興味ある相互作用を示した:最初に,より大きなレベルhomophilyの完全および不完全情報ネットワークとの間の差を増加させるが,homophilyの十分に高いレベルは最終的に差を減少させた。homophilyの程度は中間であるとき,完全なおよび不完全情報ネットワークが最も異なっていた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： エージェント ,  マッチング ,  相互作用 ,  クラスタ化 ,  *ネットワーク ,  *学習 ,  破壊確率
準シソーラス用語： 不完全情報 ,  ネットワーク進化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 友人 ,  学習