論文の概要: GA-S$^3$: Comprehensive Social Network Simulation with Group Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03532v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 03:27:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.133141
• Title: GA-S$^3$: Comprehensive Social Network Simulation with Group Agents
• Title（参考訳）: GA-S$^3$:グループエージェントを用いた総合ソーシャルネットワークシミュレーション
• Authors: Yunyao Zhang, Zikai Song, Hang Zhou, Wenfeng Ren, Yi-Ping Phoebe Chen, Junqing Yu, Wei Yang,
• Abstract要約: 新たに設計されたグループエージェントを活用した総合ソーシャルネットワークシミュレーションシステム(GA-S3)を提案する。 個人を代表する他の知的エージェントとは異なり、私たちのグループエージェントは、同じような行動を示す個人のコレクションをモデル化します。 我々は、インターネットトラフィックの詳細な情報を含む2024年の人気のオンラインイベントから、ソーシャルネットワークのベンチマークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.44572534952312
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social network simulation is developed to provide a comprehensive understanding of social networks in the real world, which can be leveraged for a wide range of applications such as group behavior emergence, policy optimization, and business strategy development. However, billions of individuals and their evolving interactions involved in social networks pose challenges in accurately reflecting real-world complexities. In this study, we propose a comprehensive Social Network Simulation System (GA-S3) that leverages newly designed Group Agents to make intelligent decisions regarding various online events. Unlike other intelligent agents that represent an individual entity, our group agents model a collection of individuals exhibiting similar behaviors, facilitating the simulation of large-scale network phenomena with complex interactions at a manageable computational cost. Additionally, we have constructed a social network benchmark from 2024 popular online events that contains fine-grained information on Internet traffic variations. The experiment demonstrates that our approach is capable of achieving accurate and highly realistic prediction results. Code is open at https://github.com/AI4SS/GAS-3.
• Abstract（参考訳）: ソーシャル・ネットワーク・シミュレーションは,グループ行動の出現,政策最適化,ビジネス戦略開発といった幅広い応用に活用可能な,現実世界におけるソーシャルネットワークの包括的理解を提供するために開発された。 しかし、数十億人の個人と、ソーシャルネットワークに関わるその進化する相互作用は、現実世界の複雑さを正確に反映する上で困難を生んでいる。 本研究では,新たに設計されたグループエージェントを利用して,様々なオンラインイベントに関するインテリジェントな意思決定を行う総合ソーシャルネットワークシミュレーションシステム(GA-S3)を提案する。 我々のグループエージェントは、個々の実体を表す他のインテリジェントエージェントとは異なり、同じような行動を示す個人の集合をモデル化し、管理可能な計算コストで複雑な相互作用を持つ大規模ネットワーク現象のシミュレーションを容易にする。 さらに,インターネットトラフィックの詳細な情報を含む2024年人気のオンラインイベントから,ソーシャルネットワークのベンチマークを構築した。 本実験は,本手法が高精度かつ現実的な予測結果を達成できることを実証する。 コードはhttps://github.com/AI4SS/GAS-3.comで公開されている。

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