Компьютерные науки > Социально-информационные сети [представлено 7 сентября 2026 года] Название: LLMS для моделирования социальных сетей: от поколения сетей к динамическим процессам, взгляд на HTML (экспериментальный) резюме: крупные языковые модели (LMM) быстро становятся новой парадигмой моделирования социальных систем путем представления пользователей и их взаимоотношений и взаимодействия с помощью естественного языка. В отличие от классических сетевых моделей или подходов, основанных на глубоком обучении, МЛМ могут имитировать социальное поведение с учетом контекста и языковое взаимодействие, что позволяет более реалистично моделировать формирование сетей и динамичные социальные процессы. Вместе с тем существующие исследования разбросаны по различным научно-исследовательским сообществам и не имеют единой перспективы. Это обследование представляет собой первый всеобъемлющий обзор МЛМ для моделирования социальных сетей путем организации литературы по двум широким категориям: сетевые модели регенерации и динамические модели процессов. Продуктивные модели сети далее классифицируются по подходам, основанным на отборе и взаимодействии, в то время как динамические модели процессов подразделяются на динамику мнений, распространение информации и распространение слухов с их основополагающими механизмами моделирования. МЛМ позволяют обеспечить насыщенное текстовое социальное взаимодействие и принятие решений, но они также имеют много ограничений, включая присущие им социальные…
МРМ для моделирования социальных сетей: от формирования сети к динамическим процессам
arXiv: 26009,08049v1 Annualce Type: кросс-бюллетень: Большие языковые модели (LMS) быстро появляются в качестве новой парадигмы моделирования социальных сетей путем представления пользователей и их взаимоотношений и взаимодействия с помощью естественного языка. В отличие от классических сетевых моделей или подходов, основанных на глубоком обучении, МЛМ могут имитировать социальное поведение с учетом контекста и языковое взаимодействие, что позволяет более реалистично моделировать формирование сетей и динамичные социальные процессы. Вместе с тем существующие исследования разбросаны по различным научно-исследовательским сообществам и не имеют единой перспективы. Это обследование представляет собой первый всеобъемлющий обзор МЛМ для моделирования социальных сетей путем организации литературы по двум широким категориям: сетевые модели регенерации и динамические модели процессов. В то же время динамические модели классифицируются в зависимости от динамики мнений, распространения информации и распространения слухов с помощью t