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DYNAMIC SOCIAL NETWORK MODELS INCORPORATING STOCHASTICITY AND DELAYS

机译：包含随机性和延迟的动态社交网络模型

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Networks are typically studied via computational models, and often investigations are restricted to the static case. Here we extend the work in Banks, Karr, Nguyen and Samuels (2008), which demonstrated a simple dynamical system framework in which to study social network behavior, to include a discrete delay. This delay represents the time lag that is likely required for an agent to change his/her own characteristics (e.g., opinions, viewpoints or behavior) after interacting with an agent possessing different characteristics. Thus this modification adds significantly to the relevance of the model in many potential applications. We have shown that the delays can be incorporated into a stochastic differential equations (SDE) framework in an efficient and computationally tractable way. Through numerical studies, we see novel outcomes when stochasticity, delay, or both are considered, demonstrating the need to include these features should they be present in the network application.
机译：通常通过计算模型来研究网络，并且通常将研究限于静态情况。在这里，我们扩展了Banks，Karr，Nguyen和Samuels（2008）的工作，这些工作展示了一个简单的动力学系统框架，该框架用于研究社交网络行为，包括离散的延迟。该延迟表示代理在与具有不同特征的代理交互之后改变其自身特征（例如，观点，观点或行为）可能需要的时间延迟。因此，这种修改大大增加了模型在许多潜在应用中的相关性。我们已经表明，可以将延迟以一种有效且计算上容易处理的方式合并到随机微分方程（SDE）框架中。通过数值研究，当我们考虑随机性，延迟或同时考虑两者时，我们会看到新颖的结果，这表明如果网络应用程序中包含这些功能，则需要包括这些功能。

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