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Asynchronous Majority Dynamics on Binomial Random Graphs
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AI
DOI：10.1145/3771091.png)
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摘要
En 中文
我们研究网络中的信息聚合，当代理人交互以学习世界的一个二元状态时。初始时，每个代理人独立观测到一个信号，该信号以概率1/2 + delta（其中delta > 0）为正确。在每一轮中，一个节点被均匀随机选择，更新其公共意见以匹配其邻居的多数意见（在平局情况下偏向其初始私有信号）。我们的主要结果表明，对于稀疏且连通的二项式随机图G(n, p)，该过程以高概率在O(n log(2) n / log log n)步内稳定于正确的共识。事实上，当log n/n << p = o(1)时，该过程在时间T = (1 + o(1))n log n终止，其中T是所有节点至少被选择一次的首次时间。然而，在稠密二项式随机图中，当p = Omega(1)时，存在信息级联，该过程以非零概率终止于错误的共识。
Keyword:
Opinion dynamics
social learning
stochastic processes
random graphs
consensus
期刊
A
IF:
0.9
论文数:
8
被引数:
0
机构
引用论文
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