抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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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】