ソーシャルネットワークにおけるEchoチェンバと分離:Markovブリッジモデルと推定【JST・京大機械翻訳】

Luo Rui; Nettasinghe Buddhika; Krishnamurthy Vikram

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205439370551 整理番号：22P0220809

ソーシャルネットワークにおけるEchoチェンバと分離:Markovブリッジモデルと推定【JST・京大機械翻訳】

Echo Chambers and Segregation in Social Networks: Markov Bridge Models and Estimation

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発行年： 2020年12月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文は,社会ネットワークにおけるエコー室と分離と呼ばれる社会学的現象のモデリングと推定を扱う。特に,Markovブリッジプロセスとして分離エコーチャンバの出現を表す新しいコミュニティベースグラフモデルを示した。Markovブリッジは,既知のタイムドイベントを持つソーシャルネットワークにおいて重要な決定論的時間でのコミュニティの形成と解離のモデリングを容易にする一次元Markov確率場である。6つの実世界事例で提案モデルを正当化し,最近のTwitterデータセットでその性能を調べた。最大尤度に基づくモデルパラメータ推定アルゴリズム,およびネットワークから得られた雑音のあるサンプルを用いて分離レベルを再帰的に推定するためのBayesフィルタリングアルゴリズムを提供した。数値結果は,提案したフィルタリングアルゴリズムが平均2乗誤差に関して従来の隠れMarkovモデリングより優れていることを示した。提案したフィルタリング法は,雑音の多いデータからの偏析レベルのデータ駆動推定を必要とする計算社会科学において有用である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

システム・制御理論一般 , 計算理論

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