論文の概要: Detecting Evidence of Organization in groups by Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00172v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 23:57:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-04 15:02:20.189620
• Title: Detecting Evidence of Organization in groups by Trajectories
• Title（参考訳）: 軌道によるグループ内の組織証拠の検出
• Authors: T. F. Silva and J. E. B. Maia
• Abstract要約: 本稿では,エージェント・トラジェクトリに基づくネットワーク構造推定のための2つの新しい手法を提案する。 新たなアプローチの有効性を評価するため,動物界における4つのシナリオシミュレーションを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective detection of organizations is essential for fighting crime and maintaining public safety, especially considering the limited human resources and tools to deal with each group that exhibits co-movement patterns. This paper focuses on solving the Network Structure Inference (NSI) challenge. Thus, we introduce two new approaches to detect network structure inferences based on agent trajectories. The first approach is based on the evaluation of graph entropy, while the second considers the quality of clustering indices. To evaluate the effectiveness of the new approaches, we conducted experiments using four scenario simulations based on the animal kingdom, available on the NetLogo platform: Ants, Wolf Sheep Predation, Flocking, and Ant Adaptation. Furthermore, we compare the results obtained with those of an approach previously proposed in the literature, applying all methods to simulations of the NetLogo platform. The results demonstrate that our new detection approaches can more clearly identify the inferences of organizations or networks in the simulated scenarios.
• Abstract（参考訳）: 組織を効果的に検出することは、犯罪と闘い、公共の安全を維持するために不可欠である。 本稿ではネットワーク構造推論(NSI)の課題を解決することに焦点を当てる。 そこで本研究では,エージェント軌跡に基づくネットワーク構造推定手法を2つ導入する。 第1のアプローチはグラフエントロピーの評価に基づいており,第2のアプローチはクラスタリング指標の品質を検討する。 新たなアプローチの有効性を評価するため,NetLogoプラットフォーム上で利用可能な動物界に基づく4つのシナリオシミュレーション(Ants, Wolf Sheep Predation, Flocking, Ant Adaptation)を用いて実験を行った。 さらに,本論文で提案した手法と比較し,NetLogoプラットフォームのシミュレーションに全手法を適用した。 その結果、新しい検出手法により、シミュレーションシナリオにおける組織やネットワークの推測をより明確に特定できることがわかった。

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