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计算机科学 > 计算机与社会

arXiv:2510.16366 (cs)
[提交于 2025年10月18日 ]

标题: 将大语言模型和基于扩散的智能体整合用于社会模拟

标题: Integrating LLM and Diffusion-Based Agents for Social Simulation

Authors:Xinyi Li, Zhiqiang Guo, Qinglang Guo, Hao Jin, Weizhi Ma, Min Zhang
摘要: 基于代理的社会模拟为预测社会信息扩散提供了一种有价值的方法论,但现有方法面临两个主要限制。传统的代理模型通常依赖于刚性的行为规则,并缺乏对文本内容的语义理解,而新兴的大语言模型(LLM)驱动的代理在大规模情况下会带来高昂的计算成本。为解决这些挑战,我们提出了一种混合模拟框架,该框架战略性地将LLM驱动的代理与基于扩散模型的代理相结合。该框架使用基于LLM的代理来模拟具有丰富语义推理的核心用户子集,而扩散模型则高效地处理剩余人群。尽管这两种代理类型在不同的用户群体上运行,但它们都包含了包括用户个性化、社交影响和内容意识在内的关键因素,并通过协调的模拟过程进行交互。在三个真实数据集上的广泛实验表明,我们的框架在预测准确性方面优于现有方法,验证了其模块化设计的有效性。
摘要: Agent-based social simulation provides a valuable methodology for predicting social information diffusion, yet existing approaches face two primary limitations. Traditional agent models often rely on rigid behavioral rules and lack semantic understanding of textual content, while emerging large language model (LLM)-based agents incur prohibitive computational costs at scale. To address these challenges, we propose a hybrid simulation framework that strategically integrates LLM-driven agents with diffusion model-based agents. The framework employs LLM-based agents to simulate a core subset of users with rich semantic reasoning, while a diffusion model handles the remaining population efficiently. Although the two agent types operate on disjoint user groups, both incorporate key factors including user personalization, social influence, and content awareness, and interact through a coordinated simulation process. Extensive experiments on three real-world datasets demonstrate that our framework outperforms existing methods in prediction accuracy, validating the effectiveness of its modular design.
评论: 10页,3图,4表
主题: 计算机与社会 (cs.CY)
引用方式: arXiv:2510.16366 [cs.CY]
  (或者 arXiv:2510.16366v1 [cs.CY] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.16366
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Xinyi Li [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2025 年 10 月 18 日 06:23:22 UTC (806 KB)
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