Jul, 2012

社交网络中的多数动态和信息聚合

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TL;DR研究了社交网络上的多数决策问题，在形成初步决策后，考虑交互作用对决策的影响，并探讨在不同的社交网络条件下，少数服从多数的情况是否成立以及信息聚合是否有效。
发现论文，激发创造
  • 带有限信息和多个备选方案的投票

    本文探讨了私有信号对多数人投票的影响，研究发现使用多数投票制可以达到正确结果，但需要大量投票人才能确保正确率。

    Oct, 2011

  • 社交网络中的多数意见扩散：一种对抗性方法

    本文探讨一种新型的基于多数派观点扩散模型，研究在社交网络中基于营销活动的产品质量和技术创新做出大众观点的多数派观点的攻击和防御等问题。

    Dec, 2020

  • 共同约定：通过多数动态针对不完全偏好实现一致性

    探讨了一种存在不完全偏好的代理人进行集体决策的过程，并聚焦于多数动态的过程，研究了这一过程对共识概念，如孔多塞胜者的影响，并表明在最坏情况下，盲目遵循多数意见会损害现有的共识。同时探讨了决策过程的主席通过决定讨论议题的顺序来控制共识的存在的情景。

    Apr, 2022

  • 关于记忆在稳健舆论动态中的作用

    研究了一个完全连接的系统中的意见动态，在没有记忆的情况下，考虑了包括选民模型和最佳 - k 多数规则在内的非常流行的意见动态，结果表明缺乏记忆会防止有效收敛，而使用随机意见动态快速收敛于正确的意见为信息传播过程所必需的。

    Feb, 2023

  • 流言模型中的多数共识

    研究了匿名代理网络中 Plurality Consensus 在 Gossip 模型中的运作，定义了新的度量 —— 单色距离来描述初始状态色彩的差距并证明了其关于收敛时间的紧确界性质，最终设计了基于随机游走的快速协议用于在正则扩展图上完成多数派表决。

    Jul, 2014

  • 选民联盟对大选结果的影响可能性有多大？

    研究扩展了先前的研究，提出一种更一般的半随机模型来考虑多数决原则下的联合影响问题。主要结论确定了在各种投票规则下，存在可以成功影响选举的大小为 B 的联合体的半随机的可能性。技术上的贡献是对于泊松多项式变量的性质进行了进一步的表征。

    Feb, 2022

  • 社交网络中本地信息的力量

    本文研究了局部信息算法在社交网络上的优化问题的能力，重点探讨了顺序算法，其中网络拓扑初始状态未知，并且仅在已不可逆地添加到输出集合的顶点的本地邻域内显示。我们研究了各种问题，并解决了拓扑网络中的一个开放问题，同时还研究了在线网络招聘过程中的最小支配集的问题，并且发现网络提供商的决策会影响用户的战略互动。

    Feb, 2012

  • 度量投票中的通信、失真和随机性

    研究了基于歪曲的社会选择规则和基于度量空间的投票机制，在确定性社会选择规则和随机化社会选择规则中探讨畸变和沟通量之间的比较，并构建了一种新的随机化社会选择规则，达到了期望畸变的下界。

    Nov, 2019

  • 多类别分类中多数投票准确性的新界限

    绝对多数投票函数（Majority Voting Function）在多类别分类问题中的精度存在上界，并且在某些条件下随着独立投票者的数量增加，错误率指数级地趋近于零，否则错误率也指数级地增加，同时提到了整合算法的精度和真实发现算法的问题。

    Sep, 2023

  • 投票均衡的局部优势理论

    本文提出了一种考虑选民有限理性和可靠信息获取的策略性投票模型，该模型基于局部优势的行为启发式方法，建立了投票均衡，证明了其在广泛的局部优势关系中存在，经过大量的仿真实验证明，该模型的这种策略性投票的行为模式模拟了常见的人类投票模式，如杜弗格定律。

    Apr, 2014