基于社会影响模型的观点演化规律研究

通过建立观点演化模型,以计算机仿真为主要手段,发现网络中观点传播的一些新特性.分别从同步和抗毁性的角度分析了不同拓扑结构下的复杂网络观点演化规律.仿真结果表明无标度网络在此社会影响模型下依然显示出其"强壮且脆弱"的双重特性.网络紧密程度的上升能够提高随机网络的抗毁性,却会显著降低无标度网络的抗毁性能.此外侵入策略与噪音在演化过程中也起到重要作用.     

基于系统动力学的危化品水污染突发事件中网络舆情危机应急策略研究

鉴于危化品强腐蚀性、剧毒等特性,其突发泄露事件,特别是水污染突发事件,将对人民生命安全和财产安全造成严重威胁,从而引发网络舆情危机.本文基于系统动力学,深入分析危化品水污染突发事件中网络舆情的扩散演化规律,以探索有效的危机应急策略.新模型包括网民子块、网媒子块和政府子块三个子模块,受到危化品水污染突发事件的直接影响,并影响着突发事件的发展演化.以五个危化品水污染突发事件为案例,实证研究验证并分析了仿真模型的有效性和实用性;在此基础上,对不同危机应急策略进行了模拟.政策仿真结果表明:提高官方新闻透明度、政府危机处理力度、政府响应效率能有效控制并引导网络舆情的扩散与传播.     

国际贸易网络拓扑结构的演化

应用复杂网络方法,研究了1950～2000年间国际贸易网络度分布,群聚性,度相关性和互惠性等拓扑结构特征的演化规律.研究结果表明国际贸易网络不是典型的无标度网络,拓扑结构的异质性在演化过程中不断下降.随着更多国家参与到国际贸易体系中,各国在全球贸易格局中的分工合作日益有序,贸易全球化和区域经济一体化并存的趋势不断加强.     

BBS在线复杂网络及其成员交互特性研究

针对BBS论坛成员信息简单,连接关系随机和成员关系模糊的特点,提出基于阈值的BBS回复关系和共同回复关系的两种方法来构建BBS成员交互特性网络,并对这两种方法构建的复杂网络特性展开分析与讨论.同时为了讨论与分析成员的行为特征和交互模式,还讨论了BBS成员相似度和关联度模型.实验结果表明基于阈值的BBS成员在线网络满足小世界特性和无尺度特性.     

局部世界网络的统计特性和抗攻击性仿真研究

复杂网络的抗攻击性已经成为复杂网络研究中的一个热点问题。采用局部世界演化模型来研究大规模复杂网络的统计特性以及网络对不同类型的攻击的抵抗能力。通过计算机仿真探讨统计特性和模型参数的关系,同时在仿真网络攻击时,随着网络被破坏程度的增加,记录表征网络拓扑结构变化的几个重要参数的变化。仿真结果表明,局部世界演化网络在网络连接特性和抗攻击性方面都表现出介于指数分布网络和幂律分布网络之间的过渡特性。     

具有高簇系数的权重演化无标度网络模型

提出了一个演化的权重无标度网络模型.在传统的加权网络模型的强度优先连接机制基础上,考虑了网络按照模块结构和三角结构进行演化的特性.研究了模块结构和三角结构的演化机制对无标度模型结构特性的影响.仿真结果表明该权重网络的度、强度和权值都服从幂率分布,网络的平均强度与度之间具有高相关特性,网络的平均簇系数与度的函数关系服从幂率分布,模块结构和三角结构的演化机制能够显著提高网络的簇系数.     

尾矿库风险演化复杂网络模型及关键隐患分析

针对尾矿库隐患及事故风险演化问题,面向尾矿库生命周期阶段,对事故影响因素包括技术,人为,环境与管理等因素和尾矿库隐患进行了辨识,进而构建了尾矿库事故风险演化的复杂网络模型.通过分析尾矿库复杂网络模型的特征参数和指数,得到了有关尾矿库隐患及风险演化的整体网络和事故子网的一些特性和规律;通过进行网络干扰和测试全网效率指数,找出了尾矿库风险演化复杂网络的关键节点(隐患),对预防和控制尾矿库隐患及事故风险演化具有指导意义.研究结果表明,尾矿库风险演化网络具有小世界网络特征,体现为局部空间或特定时间上的因素变化或干扰即可引发尾矿库系统的灾变,中间中心度较高的节点(隐患)是尾矿库风险演化过程中的关键节点(隐患),优先处置关键节点(隐患)有助于预防尾矿库事故的发生.     

一种高聚类幂律可调网络异质配置模式下的公共品博弈研究

为了研究网络结构与演化博弈之间的关系,提出了一种基于网络内部"三角结构"与"内部演化"演化机制的高聚类幂律可调的网络模型。该网络模型具有无标度网络幂律分布的特性,且具有更高的聚类系数。在该网络模型的基础上,研究了异质配置模式的公共品博弈,即根据网络中的节点与其一层邻居和二层邻居中合作者数目的多少来决定公共品博弈中合作者的投入差异,并通过一个调节因子来调节投入差异的异质性程度。最后仿真证明,该异质配置模式演化博弈模型在高聚类幂律可调网络模型上可以快速达到纳什均衡,且存在一个调节因子的最佳范围能够促进合作的涌现。     

知识搜索行为与区域创新网络演化

基于知识流动的视角,将区域创新网络视为个体知识搜索行为驱动的知识扩散、转移和创造的复杂自适应系统,对其发展演化的规律和特点进行研究,并建立区域创新网络演化的多主体仿真模型,对不同知识搜索行为下区域创新网络的演化特征进行分析和探讨.研究表明,个体的知识搜索方式主要包括基于"中间人"的结构性搜索和基于"声誉"吸引的声誉搜索,而不同的类型知识搜索行为会使区域创新网络的绩效有所差别,并决定了区域创新网络的演化轨迹.     

在线社交网络资源评论关系超网络演化模型

采用超网络方法,基于用户在社交网络上的评分数据,构建模型,以分析在线社交网络的资源评论特点及其演化规律。将用户视为节点,将资源评论关系视为超边,构建了一个节点按泊松过程到达,允许老节点互连的非均齐超网络演化模型。使用泊松过程理论和连续化方法对模型进行分析,获得超度分布的解析表达式,结果表明,该网络具有"富者愈富"现象。并对豆瓣的图书评分数据集进行了数据分析,实证结果与理论分析结果相符合。模型揭示了社交网络中用户个体之间的微观相互作用而导致的资源评论关系的宏观特性和规律。文中提出的方法也可用于分析其他类似的网络。     

二维网格上经纪人模仿引起的策略再分布

为了考察演化的争当少数者博弈模型的经纪人分布在二维网格上时经纪人策略的可能分布图案,将演化的争当少数者博弈模型(EMG)建立在41x41的二维正方形网格上,考虑了单向网络和双向网络两种情况。数值模拟结果表明:无论是单向还是双向网络,节点的连接度(对于双向网络,指出度)以中等数值居多,经纪人的策略分布和连接网络结构经过演化都达到了有秩序有规律的稳态分布结构。单向的时候,一些节点组成了分块的社团类似结构,但是不会出现孤立点,度分布也比较均匀;双向的时候,社团结构并不明显,但是也会出现小的社团甚至孤立点,度分布区域大一些,但也还算是均匀。     

基于加权知识网络的企业社区用户创新知识建模及分析方法

用户创新知识对企业改进产品和服务有重要意义.本文提出一种基于加权知识网络(WKN)的企业社区用户创新知识建模及分析方法,对社区帖子进行文本挖掘,通过关注度算法依次计算帖子和知识点关注度,并以关注度和词频数为属性,构建节点具有两类属性的WKN模型,实现对用户创新知识整合及建模.利用模型的点、边、权等特性,进行核心创新知识识别、创新中心点及核心关联模式识别,以及基于点边权综合的WKN个体网分析、基于凝聚子群的创新知识类团分析等.从模型及实例可看出,模型的双重点权可以很好地适应用户创新知识的特点,基于模型提出的知识发现及分析方法,可对用户创新知识进行多种深入地定量分析,为企业获取和利用用户创新知识提供了更有效的工具.     

一种复杂网络中社团划分的新算法

为了寻找复杂网络中的社团结构,本文基于社团的核的定义和一些定量条件,提出一种新的寻找复杂网络中社团结构的算法。该算法的基本思想是首先构建社团的核心,然后寻找它的邻居的集合,把满足定量条件的邻居节点添加到该核心中,直到没有节点满足定量条件。重复这个过程找出网络中其它所有的社团。最后,通过Zachary和Dolphin social network两个经典网络验证了该算法的有效性。     

TOWARD COLLECTIVE INTELLIGENCE OF ONLINE COMMUNITIES： A PRIMITIVE CONCEPTUAL MODEL

Inspired by the ideas of Swarm Intelligence and the "global brain", a concept of "community intelligence" is suggested in the present paper, reflecting that some "intelligent" features may emerge in a Web-mediated online community from interactions and knowledge-transmissions between the community members. This possible research field of community intelligence is then examined under the backgrounds of "community" and "intelligence" researches. Furthermore, a conceptual model of community intelligence is developed from two views. From the structural view, the community intelligent system is modeled as a knowledge supernetwork that is comprised of triple interwoven networks of the media network, the human network, and the knowledge network. Furthermore, based on a dyad of knowledge in two forms of "knowing" and "knoware", the dynamic view describes the basic mechanics of the formation and evolution of "community intelligence". A few relevant research issues are shortly discussed on the basis of the proposed conceptual model.     

一种混沌神经网络及其在优化计算中的应用

研究了一种具有混沌特性的神经网络 ,该网络具有瞬态混沌响应 ,类似于Hopfield网络的结构 ,但有比Hopfield网络更加丰富的动力学特征、更强的全局搜索能力。通过把混沌动力学与收敛动力学相结合 ,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡 ,达到控制混沌的目的 ,并且提供一个在全局最优解附近的初值 ,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题。该网络模型可以用来解决复杂的非线性优化问题。     

拓扑可调无标度网络上的雪堆博弈研究

复杂网络上博弈个体间合作行为的涌现具有重要的现实意义.为了研究无标度网络拓扑结构对合作涌现的影响,结合雪堆博弈模型和比例模仿策略,研究了拓扑结构可调的无标度网络上的博弈动力学演化,具体研究内容为网络的幂律指数、平均度和平均聚类系数与合作密度的关系.仿真结果表明,无标度网络的合作密度与网络度分布的均匀程度正相关,高聚类结构可以有效增强网络上的合作密度,即幂律指数越高,平均聚类系数越小时,合作水平越低;另外,平均度与合作密度呈现非单调关系,存在一个最佳平均度.     

二分网络社团结构的比较性定义

为了解决二分网络的聚类问题,借鉴单顶点网络社团结构的比较性定义,提出了直接基于原始二分网络社团结构的比较性定义,这个定义允许社团之间存在重叠,并定义了在二分网络中顶点与社团之间的作用力.在不引进额外参数的情况下,设计了基于此定义的二分网络的聚类算法,并将此算法应用于人工网和一些实际网络中,结果表明这个算法可以比较准确地对网络进行聚类,说明该定义是有效的.     

基于谱方法的复杂网络中社团结构的模块度

现实中的大量复杂网络表现出明显的社团结构, 模块度是衡量网络社团结构划分的重要指标函数, 但最常用的NG模块度存在分辨率限制问题, 不能识别出小于一定规模的社团. 文章在谱映射的基础上, 提出了复杂网络社团结构的两种模块度. 改进的表现模块度不仅能够应用于有权网络, 而且部分解决了NG模块度的局限性问题; 内聚模块度以社团内部的内聚度为衡量依据, 从根本上避免了NG模块度和表现模块度可能出现的不恰当划分情况. 最后通过计算机生成的测试网络和两个经典网络, 与NG模块度对比验证了表现模块度和内聚模块度的可行性和有效性.     

淮扬菜系的网络描述

从复杂网络的角度研究了淮扬莱系竹实证统计性质，包括平均路径长、集群系数、度分布律以及格子系数等，认为由于淮扬菜网具有“完全图集合”这个拓扑特征，建议把它归入“广义合作网络”一类，从而可以使用双粒子图做更好的描述。定义了顶点项目度和项目大小这两个更为重要的统计参量，研究其分布规律。所得到的实证结果与提出的广义合作网络演化模型的结论完全符合。