Zusammenfassung - Effiziente Algorithmen für relevante Quantitäten des Friedkin-Johnsen-Modells der Meinungsdynamik

Effiziente Algorithmen für relevante Quantitäten des Friedkin-Johnsen-Modells der Meinungsdynamik

2025-07-20 08:21:02

{"Gengyu Wang","Runze Zhang","Zhongzhi Zhang"}

{cs.SI,cs.CC}

Dieses Papier behandelt die rechnerische Herausforderung, den Gleichgewichtsatopinionsvektor und damit verbundene Metriken im Friedkin-Johnsen (FJ)-Modell effizient zu bestimmen, das sowohl für gerichtete als auch für ungerichtete soziale Netzwerke anwendbar ist. Die Autoren argumentieren, dass traditionelle Matrixinversionsmethoden aufgrund ihrer hohen Zeitkomplexität für groß angelegte Netzwerke rechnerisch nicht praktikabel sind. Sie schlagen ein neues lokal iteratives Algorithmus vor, der den Gleichgewichtsatopinionsvektor effizient annähert und dabei relative Fehlergrenzen gewährleistet. Der Algorithmus nutzt die lokalen Eigenschaften der Knoten, um asynchrone Updates durchzuführen und verwendet eine first-in-first-out (FIFO)-Queue, um Knoten zu verwalten, die den Update-Bedingungen entsprechen. Dieses Ansatz verbessert die Effizienz und Skalierbarkeit erheblich im Vergleich zu traditionellen Methoden wie dem Laplace-Löser. Die Autoren stellen ebenfalls eine Methode vor, um die Robustheit des Algorithmus zu verbessern, wenn Knoten Nullinnere Meinungen haben, und integrieren sukzessive Überrelaxation (SOR)-Techniken, um die Konvergenz zu beschleunigen und die rechnerische Effizienz zu verbessern. Experimente auf realen Netzwerkdatensätzen demonstrieren die praktische Effektivität der vorgeschlagenen Algorithmen und zeigen erhebliche Verbesserungen in der rechnerischen Effizienz und Skalierbarkeit im Vergleich zu konventionellen Methoden. Die wichtigsten Beiträge des Papiers umfassen: - Ein robuster lokaler Iterationsalgorithmus, der den Gleichgewichtsatopinionsvektor effizient annähert und dabei relative Fehlergrenzen gewährleistet. - Die Integration von SOR-Techniken zur Optimierung der Konvergenz und zur Verbesserung der rechnerischen Effizienz. - Ausgiebige Experimente auf realen Netzwerkdatensätzen, die die Vorteile der vorgeschlagenen Algorithmen in Bezug auf Effizienz und Skalierbarkeit bestätigen. Das Papier leistet einen wertvollen Beitrag zum Bereich der Meinungsökonomie durch die Vorschläge effizienter und skalierbarer Algorithmen zur Berechnung von Gleichgewichtsmeinungen in groß angelegten sozialen Netzwerken.