論文の概要: Emergent Behaviors from Folksonomy Driven Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00569v1
• Date: Tue, 31 Dec 2019 18:33:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 20:15:17.939654
• Title: Emergent Behaviors from Folksonomy Driven Interactions
• Title（参考訳）: フォークソノミー駆動相互作用からの創発的行動
• Authors: Massimiliano Dal Mas
• Abstract要約: 本稿では、フォークソ駆動の振る舞いにつながるフォークソ駆動のタグ相互作用を研究するための研究プログラムについて述べる。 本研究の目的は,Folksodriven tag 上での群挙動を複雑かつ純粋に生成する,単純な局所的相互作用のタイプを理解することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To reflect the evolving knowledge on the Web this paper considers ontologies based on folksonomies according to a new concept structure called "Folksodriven" to represent folksonomies. This paper describes a research program for studying Folksodriven tags interactions leading to Folksodriven cluster behavior. The goal of the research is to understand the type of simple local interactions which produce complex and purposive group behaviors on Folksodriven tags. We describe a synthetic, bottom-up approach to studying group behavior, consisting of designing and testing a variety of social interactions and cultural scenarios with Folksodriven tags. We propose a set of basic interactions which can be used to structure and simplify the process of both designing and analyzing emergent group behaviors. The presented behavior repertories was developed and tested on a folksonomy environment.
• Abstract（参考訳）: ウェブ上での知識の進化を反映するために,本論文では,人相を表現するための「Folksodriven」と呼ばれる新しい概念構造に基づき,人相に基づくオントロジーを考察する。 本稿では,集団行動に繋がる人為的タグインタラクションを研究するための研究プログラムについて述べる。 本研究の目的は,Folksodriven tag 上での群挙動を複雑かつ純粋に生成する,単純な局所的相互作用のタイプを理解することである。 様々な社会的相互作用や文化シナリオをFolksodriven Tatsを用いて設計・テストし,グループ行動を研究するための総合的ボトムアップアプローチについて述べる。 本稿では,創発的グループ行動の設計と解析の両方のプロセスの構築と簡略化に使用できる基本的な相互作用のセットを提案する。 提示した行動レパートリーを民謡環境で開発・テストした。

関連論文リスト

• Generative Agent Simulations of 1,000 People [56.82159813294894]
  本稿では,1,052人の実人の態度と行動をシミュレートする新しいエージェントアーキテクチャを提案する。 生成エージェントは一般社会調査の参加者の回答を85%の精度で再現する。 我々のアーキテクチャは、人種的およびイデオロギー的グループにおける正確さのバイアスを、人口統計学的記述のエージェントと比較して低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T11:14:34Z)
• Learning Spatial and Temporal Hierarchies: Hierarchical Active Inference for navigation in Multi-Room Maze Environments [8.301959009586861]
  本稿では,画素ベースの観測から世界の構造を推定する課題に対処する階層的アクティブ推論モデルを提案する。 本稿では,好奇心を駆使した探索と目標志向の行動を組み合わせた認知マップ,アロセントリック,エゴセントリックな世界モデルからなる3層階層モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T15:24:55Z)
• The flow of ideas in word embeddings [0.0]
  アイデアの流れは物理学者、心理学者、機械学習技術者によって広く研究されている。 本稿では, 類似性に基づくアイデアの流れを解明するために, マイクロレオロジーの具体的ツールを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T15:51:31Z)
• Group Activity Recognition in Computer Vision: A Comprehensive Review, Challenges, and Future Perspectives [0.0]
  グループ活動認識はコンピュータビジョンにおけるホットトピックである。 グループ関係を通じた活動の認識はグループ活動認識において重要な役割を担っている。 本研究は,グループ活動の認識における技術進歩について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T14:44:41Z)
• Interactive Natural Language Processing [67.87925315773924]
  対話型自然言語処理(iNLP)は,NLP分野における新しいパラダイムとして登場した。 本稿では,iNLPの概念の統一的定義と枠組みを提案することから,iNLPに関する包括的調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:18:29Z)
• Predicting the long-term collective behaviour of fish pairs with deep learning [52.83927369492564]
  本研究では,魚種Hemigrammus rhodostomusの社会的相互作用を評価するための深層学習モデルを提案する。 我々は、ディープラーニングのアプローチの結果と実験結果と、最先端の分析モデルの結果を比較した。 機械学習モデルにより、ソーシャルインタラクションは、微妙な実験的観測可能な解析的相互作用と直接競合できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-14T05:25:03Z)
• Variational Cross-Graph Reasoning and Adaptive Structured Semantics Learning for Compositional Temporal Grounding [143.5927158318524]
  テンポラルグラウンドティング(Temporal grounding)とは、クエリ文に従って、未編集のビデオから特定のセグメントを特定するタスクである。 新たに構成時間グラウンドタスクを導入し,2つの新しいデータセット分割を構築した。 ビデオや言語に内在する構造的意味論は、構成的一般化を実現する上で重要な要素である、と我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-22T08:02:23Z)
• Co-Located Human-Human Interaction Analysis using Nonverbal Cues: A Survey [71.43956423427397]
  本研究の目的は,非言語的キューと計算手法を同定し,効果的な性能を実現することである。 この調査は、最も広い範囲の社会現象と相互作用設定を巻き込むことによって、相手と異なる。 もっともよく使われる非言語キュー、計算方法、相互作用環境、センシングアプローチは、それぞれマイクとカメラを備えた3,4人で構成される会話活動、ベクターマシンのサポート、ミーティングである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T13:37:57Z)
• Deep reinforcement learning models the emergent dynamics of human cooperation [13.425401489679583]
  実験では、社会的認知メカニズムが集団行動の場所と時期にどのように貢献するかを明かすことができなかった。 我々は,多エージェントの深層強化学習を活用し,社会認知メカニズム,特に,評価の高い集団行動を達成するための本質的な動機をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T18:58:40Z)
• Connections between Relational Event Model and Inverse Reinforcement Learning for Characterizing Group Interaction Sequences [0.18275108630751835]
  我々は、リレーショナルイベントモデル(REM)と逆強化学習(IRL)の未同定接続について検討する。 REM はそのような問題に対処する従来の手法であるが、IRL の応用は未完成の手法である。 実験により,集団の社会的相互作用を特徴付けるためのIRLの特殊効果を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T19:40:29Z)
• Social Interactions Clustering MOOC Students: An Exploratory Study [57.822523354358665]
  コメントは、学生が学生とどのように交流したか、例えば学生のコメントが同僚から返信を受けたかに基づいて分類された。 統計的モデリングと機械学習はコメント分類の分析に用いられ、3つの強く安定したクラスタが生成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-10T09:32:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。