論文の概要: Towards Effective Planning Strategies for Dynamic Opinion Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14091v2
• Date: Sun, 03 Nov 2024 01:13:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:42:42.346004
• Title: Towards Effective Planning Strategies for Dynamic Opinion Networks
• Title（参考訳）: 動的オピニオンネットワークのための効果的な計画戦略に向けて
• Authors: Bharath Muppasani, Protik Nag, Vignesh Narayanan, Biplav Srivastava, Michael N. Huhns,
• Abstract要約: 介入計画には、キーノードの特定と制御の実行が含まれる。 ネットワークサイズが大きくなると、この問題は計算的に難解になる。 正確な情報を伝達するためのキーノードを識別するためのランキングアルゴリズムを導入する。 我々は強化学習に基づく集中型動的計画フレームワークを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.004258622952781
• License:
• Abstract: In this study, we investigate the under-explored intervention planning aimed at disseminating accurate information within dynamic opinion networks by leveraging learning strategies. Intervention planning involves identifying key nodes (search) and exerting control (e.g., disseminating accurate or official information through the nodes) to mitigate the influence of misinformation. However, as the network size increases, the problem becomes computationally intractable. To address this, we first introduce a ranking algorithm to identify key nodes for disseminating accurate information, which facilitates the training of neural network classifiers that provide generalized solutions for the search and planning problems. Second, we mitigate the complexity of label generation, which becomes challenging as the network grows, by developing a reinforcement learning-based centralized dynamic planning framework. We analyze these NN-based planners for opinion networks governed by two dynamic propagation models. Each model incorporates both binary and continuous opinion and trust representations. Our experimental results demonstrate that the ranking algorithm-based classifiers provide plans that enhance infection rate control, especially with increased action budgets for small networks. Further, we observe that the reward strategies focusing on key metrics, such as the number of susceptible nodes and infection rates, outperform those prioritizing faster blocking strategies. Additionally, our findings reveal that graph convolutional network-based planners facilitate scalable centralized plans that achieve lower infection rates (higher control) across various network configurations, including Watts-Strogatz topology, varying action budgets, varying initial infected nodes, and varying degrees of infected nodes.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,学習戦略を活用することにより,動的意見ネットワーク内での正確な情報伝達を目的とした未探索介入計画について検討する。 介入計画には、キーノード(探索)を特定し、誤った情報の影響を軽減するための制御(例えば、ノードを介して正確な情報や公式情報を拡散する)を実行することが含まれる。 しかし、ネットワークサイズが大きくなるにつれて、この問題は計算的に難解になる。 これを解決するために,我々はまず,正確な情報を伝達するためのキーノードを識別するランキングアルゴリズムを導入し,探索と計画の問題を一般化した解を提供するニューラルネットワーク分類器の訓練を容易にする。 第2に、強化学習に基づく集中型動的計画フレームワークを開発することにより、ネットワークの成長に伴って困難になるラベル生成の複雑さを軽減する。 2つの動的伝搬モデルによって制御される意見ネットワークに対するこれらのNNベースのプランナを解析する。 各モデルは、バイナリと連続的な意見と信頼表現の両方を包含する。 実験の結果, ランキングアルゴリズムを用いた分類器は感染率制御の強化, 特に小規模ネットワークにおける行動予算の増大を図っている。 さらに,感受性ノード数や感染率などの主要な指標に着目した報奨戦略が,より高速なブロッキング戦略を優先する手法よりも優れていることも確認した。 さらに, グラフ畳み込みネットワークをベースとしたプランナは, Watts-Strogatzトポロジ, アクション予算, 初期感染ノード, 感染ノードの度合いなど, 様々なネットワーク構成において, 感染率(高いコントロール)を低くする, スケーラブルな集中型プランニングを容易にすることを明らかにした。

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