Defensive Alliances in Signed Networks

要約

(ソーシャル) ネットワークとマルチエージェント システムの分析は、人工知能の中心的なテーマです。
研究の中には、特定の目標を達成するために協力できるエージェントのグループを見つけることを扱うものもあります。
この目的を達成するために、いわゆるクラスターやコミュニティのさまざまな概念がグラフやネットワークの文献に導入されてきました。
このうち、防衛同盟は一種の量的グループ構造である。
しかし、同盟に関するすべての研究は、エージェントが他のエージェントに対する態度に関して前提条件を与えられていると仮定して、非常に直観的なレベルでの同盟形成の中心となるある側面を無視している。つまり、彼らはあるグループ（同盟）に所属することを好むということである。
好きなエージェントと一緒に行動することで、共通の目的に向かって喜んで助け合い、場合によっては嫌いなグループ外のエージェントに対抗することもあります。
署名付きネットワークは、エージェント間の好き嫌いをモデル化し、自然な方法でグラフを一般化するために心理学の文献に導入されました。
したがって、署名されたネットワークの文脈における防御同盟という新しい概念を提案します。
次に、この概念に関連するいくつかの自然なアルゴリズムの問​​題を調査します。
これらと組み合わせの発見は、私たちの概念を相関クラスタリングの概念に結び付けます。相関クラスタリングは、署名されたネットワーク内でエージェントのグループを見つけるという確立された概念です。
また、符号付きグラフの新しい構造パラメータである符号付き近傍多様性 snd を導入し、符号付きグラフ内で最小の防御同盟を見つけるパラメータ化されたアルゴリズムを示します。

要約(オリジナル)

The analysis of (social) networks and multi-agent systems is a central theme in Artificial Intelligence. Some line of research deals with finding groups of agents that could work together to achieve a certain goal. To this end, different notions of so-called clusters or communities have been introduced in the literature of graphs and networks. Among these, defensive alliance is a kind of quantitative group structure. However, all studies on the alliance so for have ignored one aspect that is central to the formation of alliances on a very intuitive level, assuming that the agents are preconditioned concerning their attitude towards other agents: they prefer to be in some group (alliance) together with the agents they like, so that they are happy to help each other towards their common aim, possibly then working against the agents outside of their group that they dislike. Signed networks were introduced in the psychology literature to model liking and disliking between agents, generalizing graphs in a natural way. Hence, we propose the novel notion of a defensive alliance in the context of signed networks. We then investigate several natural algorithmic questions related to this notion. These, and also combinatorial findings, connect our notion to that of correlation clustering, which is a well-established idea of finding groups of agents within a signed network. Also, we introduce a new structural parameter for signed graphs, signed neighborhood diversity snd, and exhibit a parameterized algorithm that finds a smallest defensive alliance in a signed graph.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google