基于动态演化博弈论的舆论传播羊群效应

建立了动态舆论演化博弈模型,研究了羊群效应在舆论演化过程中的产生机理及其动态发展.提出了动态舆论演化博弈树和收益矩阵,各类型代理人根据不同的收益采取不同的策略.其次引入了代理人的记忆长度,通过相互交互更新代理人的记忆列表.最后仿真分析了上述博弈模型,结果表明代理人的记忆长度、参与成本、代理人类型比例都会影响羊群效应产生的时间,同时羊群效应可以加速信息的扩散,是信息公开化的途径之一,有利于社会效率的提高.     

Internet 的一种新的动态演化模型

提出了Internet网络的一个新的演化模型,新模型允许新增节点引向已有节点的连接数随时间变化.仿真结果及理论分析表明,新模型所演化出的网络具备上述所有特点,较好地符合Internet网络的形成特征.     

一种灵活的加权复杂网络演化模型及其仿真

对实际加权网络的网络特征进行了统计,分析了在网络演化过程中应考虑的演化机制.在此基础上,提出了一种灵活的加权复杂网络演化模型.该模型可以灵活的调整网络演化过程中各种演化机制影响作用的大小,网络规模和平均节点强度可控,节点和连接的状态能够动态变化.对模型进行仿真验证后发现其能够较好的拟合实际加权网络的拓扑结构特征.最后,对网络模型中幂律分布的成因进行了分析.     

基于决策偏移的舆论演化动力学模型

随着社会计算的飞速发展,网络数据日益向大数据方向演进,网络群体呈现出多样性特征. 针对传统舆论演化动力学模型忽略大规模群体一致性压力和个体决策内驱力的相互作用,以及社会网络节点多、规模大等问题,提出了基于决策偏移概念的舆论演化动力学模型. 模型将内在偏移牵引力、外在群体一致性压力相结合,并引入社会心理学从众效应理论,建立依从、趋同和内化的节点状态及状态转移策略和观点演化策略. 仿真结果表明,模型能够有效模拟观点的收敛和分化,与经典有限信任模型相比,更加符合大型社会网络中群体舆论演进和个体交互的行为特征,揭示了群体层面观点演化的内在规律,为大数据时代分析现实舆论形成的内在机理提供理论模型和参考.     

基于超网络的线上线下舆情演化模型研究

舆情交互存在于现实空间与虚拟空间,为具体研究两空间中舆情的演化,首先分析了舆情在不同空间中传播演化的特点及演化过程中相互间的联系.随后,结合改进的有界信任机制构建基于超网络的线上线下舆情演化模型,并针对该模型提出了包括模型初始化模块、信息传播与交互影响模块与双空间同步模块三部分的仿真系统框架.根据同步方向,提出"现实空间-虚拟空间"和"虚拟空间-现实空间"两种同步率,并通过对比仿真实验研究了同步率与空间速度比对舆情演化的影响.     

基于超网络演化模型的社区知识发现与分析

知识作为最重要的无形资源在学界受到了广泛关注,尤其是利用知识网络对社区知识进行表达与挖掘.然而这些同质,静态的网络往往难以充分地描述社区中的知识资源要素及变化.为解决异质性表达问题,本文针对大众协同创新社区中知识的增长和消退机制,构建了一种超网络动态演化模型.同时,应用该模型的拓扑特性指标对社区中的知识分布特性进行分析,提出了基于动态超图的新的知识分类,并以此识别高价值的社区知识.最后,本文对该模型进行了实例验证,对实例中不同类型的知识点进行分析,并提出相应的管理策略.本文的研究对于发现社区中的创新知识,实现社区知识的精确管理提供了方法指导,对于提高社区管理水平和启发企业创新趋势具有重要意义.     

基于复杂网络与随机动态稀释机制的演化博弈分析

借助复杂网络的理论与方法，以演化博弈理论为基础，提出了随机动态稀释机制，并探讨了该机制对复杂网络上演化博弈的影响。对无标度网络、小世界网络和规则网络这三种典型网络上的博弈过程进行了模拟，并分析了结果。通过同质性网络与异质性网络上合作行为的比较研究，发现随机动态稀释机制能使同质性网络产生局部异质性，从而促进合作。并且当随机概率P=P^＊时，会出现最佳合作行为。     

点权有限的加权网络演化模型

在BBV(Barrat-Barthélemy-Vespignani)模型的基础上加入节点强度有限限制,即节点强度不允许超过某一定值S,构造了节点强度有限的加权网络演化模型--LBBV模型.理论分析与仿真试验表明,对于3节点的全耦合网络,当S《2mw0时,网络经有限步后演化结束,其结构为同质网络;当S≥2mw0时,LBBV模型的节点强度分布与网络的度分布都呈现幂律分布,并且幂律指数与BBV模型的幂律指数一致,只是相比BBV模型平移了某一常数;当S→∞时,LBBV模型退化为BBV模型.同时通过数值仿真还得到了在不同的S值下、不同规模网络演化后的节点强度分布与度分布都表现出幂律特征,而且幂律指数不随S变化.     

基于超图的超网络:结构及演化机制

为刻画真实数据集的多维关系,以综合视角研究复杂的现实系统,学者将研究重点逐渐从复杂网络转向超网络的研究.超网络分为两类,基于网络的超网络和基于超图的超网络.基于超图的超网络,结构简单,更适合刻画现实世界的多元结构,这种独特优势使其获得越来越多的重视.本文综述并讨论这类超网络的研究进展.首先,界定超网络的概念;其次,归纳用于刻画超网络结构的静态拓扑指标;再次,总结刻画超网络动力学过程的演化模型;并梳理其主要应用领域,最后展望超网络的若干发展方向,旨在推进超网络领域的理论和应用研究.     

基于小世界网络的舆论传播模型研究

人际关系网络是舆论人际传播的载体,利用小世界模型构建人际关系网络拓扑,以此为基础,通过设计个体的局部相互作用规则,引入个体心理因素和外界媒体影响,提出了利用计算机仿真建立舆论传播演化模型的基本思路。初步实现了我国某特定地区舆论传播模型,对该模型的构建过程进行了分析,为量化研究舆论传播这一复杂社会现象提供了有益的探索和思路。     

时序网络视角下网络舆情的演化模型研究

随着对社交媒体的研究深入,平台用户之间的社会关系网络为动态的时序网络逐步得到认同。为了对比并分析时序网络下舆情扩散的过程和结果,采用计算机仿真的分析方法,通过构建时序网络,并采用SIR模型作为舆情扩散的信息扩散模型。多智能体仿真结果表明,舆情扩散结果的不确定性一方面来自于时序网络的复杂网络结构和信息扩散模型,而另一方面则是源于将用户之间的社会关系网络看作是静态网络。通过参数分析确定了提高舆情扩散的思路和方向。     

基于多层耦合网络的舆情传播控制研究

为研究平台间信息交互对舆情传播以及舆情控制的影响,以微信和微博平台为例,利用多智能体建模方法和改进的SEIR模型,构建了包含“微信层-微博层-控制层”的多层耦合网络舆情传播和舆情控制模型。在Anylogic平台选取“湖北省红十字会物资使用情况引发质疑”舆情事件进行了仿真实验,分析了单/双平台、控制范围、控制力度、控制时间、平台间交互等因素的影响,研究了多平台互动传播下的媒体引导和政府干预策略。仿真实验表明,模型很好地刻画了微信、微博平台的信息传播特性,反映了舆情的跨平台传播效应。     

战争系统多Agent民意模型的研究

从战争系统中一具体复杂模型——特定民意模型入手，研究战争系统复杂模型构建新方法——基于Agent的建模仿真技术。在研究过程中，我们提出了“政治倾向性(民意走势）^n进化的观点，从研究民众个体微观行为着手，通过环境对微观个体的不断刺激、个体自身进化以及个体问的相互作用，使系统涌现出宏观行为，即民众政治倾向性走势。     

基于BERT-LDA模型的新冠肺炎疫情网络舆情演化仿真

构建大规模网络舆情演化仿真模型,对新冠疫情武汉重灾区与全国其他地区采取差异化的应急管理和舆情疏导具有指导价值.为实现主题细粒度的舆情情感演化仿真,将LDA(LatentDirichlet Allocation)主题模型与BERT(Bidirectional Encoder Representations from Tr...     

战争舆情演化建模研究

在分析媒体传播效果、人际传播效果为影响战争舆情演化主体(个体)立场演变的主因基础上,采用自底向上的基于Agent的建模理论与方法对战争舆情演化复杂系统进行建模研究,详细描述了媒体Agent影响力以及个体Agent立场演化致因两类模型,给出了个体Agent立场演化依据以及规则,初步实现了某地区战争舆情演化模型原型系统,并进行了仿真实验与分析。结果表明,模型的建立为量化研究舆情演化问题提供了一种思路。     

基于改进SIR模型的反转事件舆情传播控制研究

为识别恶性新闻反转事件中谣言的传播规律和更有针对性地制定引导决策,提出了一种模拟病毒信息传播的短期预测模型。改进了传统SIR(susceptible infected removed)模型,解决了以往与SD(systems dynamics)模型结合时受限于马尔可夫链而导致转化率固定单一的问题,且以“哮喘女童”事件为例,进行了数据验证。结果表明,模型不仅能有效模拟单次反转事件中的舆情传播危机,分析往期事件处理满意度、官方信息透明度和政府响应时间等控制因素对事件走向的影响,并且能够复现出传统模型中不易看到的传播特征。     

多层同步网络在舆情仿真研究中的应用

为统筹考虑线上社交网络与线下社交网络在舆情传播中的作用,首次提出了一种包含"媒体层-线上层-线下层"的多层同步网络模型,并在此基础上搭建了舆情仿真系统框架.基于对人类社交网络拓扑结构的已有研究成果,给出了多层同步网络的缺省设定.通过案例仿真,分析了线上网络与线下网络之间的相互影响,对比了舆情事件目击者数量在多媒体传播、自媒体传播这两种舆论传播模式中的作用差异.最后,讨论了多层同步网络模型的兼容性与可扩展性,并指出了该模型改进的方向.     

战争系统中民意走势预测分析模型框架研究

将目前最具活力的方法之一——基于Agent的复杂模型构建技术引入战争系统的民意问题中,提出了“政治倾向性(民意走向)进化”的观点,设计了我国某地区特定民意走势的预测分析模型,并详细分析了模型实现框架和运行流程,为民意走势预测分析进一步的研究奠定基础.     

基于信息熵的复杂作战网络动态演化研究

网络中心战、分布式和分散式指挥控制逐渐替代传统的以平台为中心的作战形态和集中式指挥控制,信息成为一种作战能力。结合新型信息化武器装备体系作战环,构建了基于信息熵的复杂作战网络模型,提出了信息化武器装备体系作战能力的度量方法。以提高作战能力作为网络演化动力,设计了复杂作战网络的动态演化规则,构建了择优演化和随机演化2种作战网络演化模型。结合典型信息化武器装备体系作战案例,对其作战网络动态演化进行分析,揭示了复杂武器装备体系整体作战能力与武器装备单元微观变化之间的规律,为信息化武器装备体系作战效能设计与优化提供理论依据。