2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[3Xin2] ポスターセッション1

2024年5月30日(木) 11:00 〜 12:40 X会場 (イベントホール1)

[3Xin2-112] ソーシャルネットワーク上での両方向マッチングにおける公平性の緩和

〇竹島 遼太1、木村 慧1、横尾 真1 (1.九州大学)

キーワード:メカニズムデザイン、両方向マッチング、公平性の緩和

行動経済学において,人は自分に近い人との比較で幸福度が決定するという仮説が提唱されている.この仮説に従い,本研究では,ソーシャルネットワーク上で直接つながっている相手に対してのみ嫉妬が発生する状況での両方向マッチングを考え,公平性と効率性の関係について検証する.特に,前述のような嫉妬を隣人への嫉妬として,また,隣人への嫉妬が存在しないという性質を局所公平性として定義し,これを従来の公平性の緩和として採用する.そして,マッチング市場における片側の選好を制限することで,隣人への嫉妬がなく(つまり,局所的に公平であり),かつパレート効率的であるマッチングの存在性およびそのようなマッチングを出力するメカニズムについて議論する.

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