論文の概要: Community Membership Hiding as Counterfactual Graph Search via Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08909v1
• Date: Fri, 13 Oct 2023 07:30:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 14:03:24.702353
• Title: Community Membership Hiding as Counterfactual Graph Search via Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習による対実グラフ検索としてのコミュニティメンバーシップ
• Authors: Andrea Bernini, Fabrizio Silvestri, Gabriele Tolomei
• Abstract要約: コミュニティ検出は、ソーシャルメディアプラットフォームが共通の関心を共有しているユーザーの密接な結び付きのあるグループを見つけるのに有用である。 一部のユーザーは、政治的、宗教的な組織との連携など、様々な理由で、匿名性を守り、コミュニティの検出をオプトアウトしたいと考えるかもしれない。 ネットワークグラフの構造的特性を戦略的に変更して1つ以上のノードが特定されないようにする,コミュニティメンバシップの隠蔽という課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.352249504899735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Community detection techniques are useful tools for social media platforms to discover tightly connected groups of users who share common interests. However, this functionality often comes at the expense of potentially exposing individuals to privacy breaches by inadvertently revealing their tastes or preferences. Therefore, some users may wish to safeguard their anonymity and opt out of community detection for various reasons, such as affiliation with political or religious organizations. In this study, we address the challenge of community membership hiding, which involves strategically altering the structural properties of a network graph to prevent one or more nodes from being identified by a given community detection algorithm. We tackle this problem by formulating it as a constrained counterfactual graph objective, and we solve it via deep reinforcement learning. We validate the effectiveness of our method through two distinct tasks: node and community deception. Extensive experiments show that our approach overall outperforms existing baselines in both tasks.
• Abstract（参考訳）: コミュニティ検出技術は、ソーシャルメディアプラットフォームが共通の関心を共有しているユーザーの密接なつながりを見つけるのに役立つツールである。 しかし、この機能は、自分の好みや好みを不注意に明らかにすることで、個人をプライバシー侵害に晒す恐れがある。 それゆえ、一部のユーザーは匿名性を保護し、政治的・宗教的な組織との協力など様々な理由でコミュニティ検出を除外したいと考える。 本研究では,ネットワークグラフの構造的特性を戦略的に変更して,与えられたコミュニティ検出アルゴリズムによって1つ以上のノードが識別されるのを防ぐ,コミュニティメンバシップ隠蔽の課題に対処する。 制約付き反事実グラフの目的として定式化することでこの問題に取り組み,深層強化学習によって解決する。 提案手法の有効性を検証するために,nodeとcommunity deceptionの2つのタスクを行った。 広範な実験によって、我々のアプローチは両方のタスクで既存のベースラインを全体的に上回っています。

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