论社交网络中多数错觉的复杂性
多智能体系统
2022-05-05 v1
摘要
当社交网络中大多数节点属于某一类型，但每个节点的邻居大多属于另一不同类型，从而产生错误的感知，即认为多数类型与实际不符的错觉时，便发生了多数错觉。从系统工程的角度看，我们希望设计算法来检测并关键地纠正这一不良现象。本文开启了社交网络中多数错觉的计算研究，为其发生与避免提供了复杂性结果。具体而言，我们证明：判断一个网络是否可被标记以产生多数错觉的问题，以及通过添加或删除网络边来消除错觉的问题，均为NP完全问题。
引用
@article{arxiv.2205.02056,
title = {On the Complexity of Majority Illusion in Social Networks},
author = {Umberto Grandi and Grzegorz Lisowski and M. S. Ramanujan and Paolo Turrini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.02056},
year = {2022}
}