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Social and Information Networks
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新模型探讨意识形态如何影响社交网络中的错误信息传播
本研究论文介绍了一个基于代理的模型，用于探讨个人的意识形态如何影响其在紧密联系的社交网络中对错误信息的易感性。该模型结合了个人意识形态偏见的强度以及虚假声明与这些偏见的契合度。研究表明，社会影响会改变这些因素，邻居意识形态对信念形成的影响会受到这些邻居互联程度的显著影响。研究结果强调，在模拟错误信息传播时，必须同时考虑网络结构和个人意识形态倾向。
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AI进化的算法在链接预测方面超越人类方法 · 跟踪到1个来源
研究人员利用包含大型语言模型和遗传算法的自动化代码演化系统，为复杂网络中的链接预测开发了新颖的方法。这些机器设计的方法在580个网络上取得了0.915的平均曲线下面积（AUC）得分，而人类设计的方法为0.783，表现优于人类设计的方法。进化的算法还表现出更高的计算效率，使其能够应用于具有数百万链接的网络，并采用了创新的特征选择和组合策略。