社交网络与工作市场中的稳定匹配
摘要：社交联系对大多数人来说在找工作方面起着重要作用。Granovetter的开创性研究观察到，通过社交联系获得的工作比通过招聘或中介机构获得的工作比例通常较大。同时，工作市场是双边匹配市场的一个典型例子。在这样的市场中，一个重要的解概念是稳定匹配的概念，并且使用著名的Gale-Shapley算法来计算它们。到目前为止，文献研究一直是分开发展的，要么关注信息通过社交网络的影响，要么通过使用双边匹配技术来发展工作市场的数学理论。 本文提供了一个把工作市场的两个方面结合在一起的模型。为了模拟社会科学家的观察，我们假设工作者只通过社交联系了解到公司的职位信息。在给定信息结构的情况下，我们研究了我们称之为局部稳定匹配的静态属性（即受社交网络信息约束的稳定匹配）和动态属性（通过重新解释Gale-Shapley算法作为近视最佳响应动力学）。 我们证明，一般情况下，局部稳定匹配集严格包含稳定匹配集，并且确定它们是否相同实际上是NP完全问题。我们还表明，稳定匹配的格子结构通常不存在。最后，我们着重研究由Gale-Shapley算法启发的近视最佳响应动力学。我们研究了由信息约束引起的效率损失，并提供了下界和上界。
作者：Esteban Arcaute, Sergei Vassilvitskii
论文ID：0910.0916
分类：Computer Science and Game Theory
分类简称：cs.GT
提交时间：2009-10-07