基于社会网络冲突信息传播的群体特征

当两种冲突信息在社会网络上同时传播时,社会群体呈现的特征值得研究. 依据复杂性科学和社会学研究的有关理论和方法,利用了网络传播的SIR模型,建立了信息的传播演化模型. 在传播过程中引入个体处理冲突信息的三种行为方式：先入为主、从众行为和领导意见,并在大规模社会网络上进行了不同行为方式传播模型的对比研究. 研究表明,社会网络的结构和个体行为的倾向对信息传播结果有显著影响. 由局域性相互作用发展为集体行为,整体特性比局部特性呈现出更多的变化趋势. 研究结果有助于解释大规模社会群体呈现出的某些特征,如群体极化和群体多样性等现象.     

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.     

网络群体事件信息传播的演化博弈分析

以政府部门处理网络群体事件信息传播为背景,建立了政府部门和网民在信息传播过程中的演化博弈模型,对不同规模网络群体事件下政府应采取的应对措施进行了复制动态分析和仿真分析研究。研究结果表明,对参与网络信息传播的人数较多、爆发时间已经较长的大规模网络群体事件,政府部门应及时、公开、透明地予以处理;对参与人数较少、距离爆发时间较短的小规模群体事件可以适当地采取屏蔽手段。政府部门要实现对有害社会秩序的网络群体事件的有效控制,应该建立有效的网络群体事件预警机制,把握处理信息传播的时机。     

面向网络论坛的谣言传播与抑制研究

基于网络论坛中用户行为的异质性和病毒传播的SEIR模型,提出了面向网络论坛的SEIR谣言传播模型。首先根据模型在非均匀网络中的平均场方程,推导网络论坛中谣言传播的临界阈值,表明在谣言传播率有限的情况下,增加用户间的信任机制可以有效抑制谣言在网络中的传播;然后通过仿真与数值分析,验证模型的有效性以及信任机制的引入能够有效降低谣言的影响力、传播速率和影响范围;最后结合仿真与数值分析的结论和网络论坛用户间的高影响力有限信任关系,给出了抑制谣言传播的高影响力用户免疫策略。实验结果表明,该策略与传统的免疫策略相比能够取得更好的谣言抑制效果。     

复杂网络上疫情与舆情的传播及其基于免疫的控制策略

较为全面的综述复杂网络的免疫问题,包括:真实疫情和舆情传播场景的抽象与建模、疾病传播模型、全局免疫策略和局域免疫策略等。在若干真实网络和模型网络上模拟免疫控制的结果表明,基于中心性、图划分、熟人免疫等策略的免疫效果比随机免疫好,这说明免疫策略的选择对传播控制具有实际指导意义。在选择免疫策略时,应考虑网络的拓扑结构特性和信息的完整程度,才能达到较佳控制效果。     

银行间流动性风险传染救助策略研究:多层网络与媒体情绪的交叉视角

从多层网络与媒体情绪的交叉视角构建内生性多层银行间流动性网络,进而构建银行间流动性风险传染救助策略模型,并仿真分析媒体情绪与救助策略交互作用下银行间流动性风险传染的演化特征.研究得到的主要结论有:在考虑媒体情绪的多层银行间流动性网络中,择优关联方式更有利于银行间流动性风险发生传染,而随机关联方式则有助于抑制银行间流动性风险大规模传染.但是,在单层银行间流动性网络中与之相反.相对于多层银行间流动性网络,单层银行间流动性网络可能高估实际流动性风险水平而非低估.在多层银行间流动性网络中,不仅能够通过综合调节媒体情绪因素达成大幅降低银行间流动性风险传染的目的,而且能够通过综合调节媒体情绪与救助策略因素实现快速抑制银行间流动性风险大幅传染的效果,同时通过综合调节救助策略因素能够更为有效实现银行间流动性风险快速消亡的目的.     

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。     

从众心理引起博弈策略的同步振荡

在著名的博弈模型"石头-布-剪刀"模型中加入从众心理的影响,考察从众心理对系统动力学的影响. 其中对利益的渴求和从众心理两个机制相互竞争.从复杂系统科学的角度来看,从众心理在网络中的个体之间起到了很好的耦合作用.当从众心理占据上风时,这种耦合作用可以引起个体之间博弈策略的同步振荡,进而形成宏观的振荡现象.在社会学的某些领域中,这种宏观振荡往往造成不良的后果.所以,如果期望一个稳定的多样策略共存的状态,就要尽力降低从众心理对策略选择的影响.     

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.     

面向社交网络的负面影响最小化算法

正面信息在社交网络中传播的同时,还存在着大量消极负面信息在网络中扩散传播.针对抑制负面信息传播扩散的研究还相对较少的现状,提出了面向社交网络的负面影响最小化算法,当社交网络中出现消极负面信息且部分初始节点已被感染时,节点传播信息的行为取决于它与邻居节点的协调博弈,算法借助影响力最小化目标函数来寻找K个最优阻塞节点,最终...     

Preventing rumor spreading on small-world networks

Since the spreading of harmful rumors can deeply endanger a society, it is valuable to investigate strategies that can efficiently prevent hazardous rumor propagation. To conduct this investigation, the authors modify the SIR model to describe rumor propagation on networks, and apply two major immunization strategies, namely, the random immunization and the targeted immunization to the rumor model on a small-world network. The authors find that when the average degree of the network is small, both two strategies are effective and when the average degree is large, neither strategy is efficient in preventing rumor propagation. In the latter case, the authors propose a new strategy by decreasing the credibility of the rumor and applying either the random or the targeted immunization at the same time. Numerical simulations indicate that this strategy is effective in preventing rumor spreading on the small-world network with large average degree.     

可变相关系数网络病毒传播仿真研究

针对复杂网络中相连节点之间的度相关性与病毒传播之间的关系,基于经典病毒传播模型SIS和SIR,研究了BA无尺度网络、ER随机网络及技术网络、社会网络等真实世界网络上的病毒传播行为。通过连续改变已知网络的度相关系数,来观察病毒传播的变化情况。仿真结果表明,异配网会络加速病毒的传播,而传播速度对同配网络具有更高的敏感性,且同配网络传播临界值较低。此外,目标免疫对异配网络具有更有效的免疫效果。     

基于客户细分的再制造价格歧视策略

在细分客户绿色偏好的基础上,研究了不同绿色消费者比例的多个市场再制造最优定价,研究发现在不同绿色消费者比例的市场中最优价格存在差异,这种价格歧视能够保证制造商获得比单一价格更高的利润;并分析了价格歧视策略适用的边界,然后根据这个边界条件,建议制造商在再制造成本较高时,实施再制造较高价策略,当消费者对再制造认可度较高时,实施再制造低价策略则可能更加有利,最后通过算例验证了上述的结论.     

基于多智能体模拟的流行病消息传播研究

设计了并实现了消息传播多智能体模拟模型(ENS),研究了个人的社会联系数量、对流行病消息的信任度和传播网络结构对流行病消息传播的影响。研究发现,随着社会联系数量的增加,流行病消息传播速度迅速增加,而直接听到消息的比例减少;随着信任度的增加,流行病消息的传播速度迅速增加,而直接听到消息的比例变化不显著;在小世界网络结构下,流行病消息的传播和遗忘速度比随机网络中慢。     

基于认知差异的恐怖主义袭击误对策分析

恐怖袭击事件中博弈双方高度不对称和存在认知差异,误对策方法提供了合适的分析框架.本文运用误对策分析方法剖析了恐怖袭击事件中政府反恐力量与恐怖分子的认知差异,并分析了不同情境下策略冲突的平衡结局.由于双方认知偏差可能导致不存在纯策略纳什均衡,而混合均衡进一步加大了策略的不确定性,安全策略采取"安全第一"的原则使决策者避免最大风险,相对于纳什均衡更合适作为存在认知差异的误对策问题的均衡分析方法.在实践操作角度上,恐怖袭击二阶误对策模型的平衡结局为恐怖分子发动的恐怖袭击行动将被挫败,因此提出提高反恐效能的政策建议,即发动社会民众提供反恐情报和预警线索,提高民众反恐意识.     

Agent-Based Simulation of Rumor Propagation on Social Network Based on Active Immune Mechanism

To simulate the rumor propagation process on online social network during emergency, a new rumor propagation model was built based on active immune mechanism. The rumor propagation mechanisms were analyzed and corresponding parameters were defined. BA scale free network and NW small world network that can be used for representing the online social network structure were constructed and their characteristics were compared. Agent-based simulations were conducted on both networks and results show that BA scale free network is more conductive to spreading rumors and it can facilitate the rumor refutation process at the same time. Rumors paid attention to by more people is likely to spread quicker and broader but for which the rumor refutation process will be more effective. The model provides a useful tool for understanding and predicting the rumor propagation process on online social network during emergency, providing useful instructions for rumor propagation intervention.     

A multi-period pricing and inventory control model

<正> The authors analyze a finite horizon,single product,period review model in which pricingand inventory decisions are made simultaneously.Demands in different periods are random variablesthat are independent of each other and their distributions depend on the product price.Pricing andordering decisions are made at the beginning of each period and all shortage are backlogged.Orderingcost is a convex function of the amount ordered.The objective is to find an inventory and pricing policymaximizing expected discounted profit over the finite horizon.The authors characterize the structure ofthe optimal combined pricing and inventory strategy for this model.Moreover,the authors demonstratehow the profit-to-go function,order up to level,reorder point and optimal price change with respectto state and time.     

基于随机查勘策略的夸大损失索赔欺诈博弈分析

运用不完全信息动态博弈的有关理论,建立了基于随机查勘策略的夸大损失索赔欺诈博弈模型,给出了保险双方的博弈策略选择及其可能达到的均衡,分析了满足保险人零期望利润约束的保险费率公式.研究表明,博弈模型存在某种形式的精炼贝叶斯纳什均衡,而且道德风险的存在会使保险单价格上升.最后,论证了保险标的损失额度为离散随机变量时夸大损失索赔欺诈博弈问题解的形式.     

保险欺诈博弈与基于最优博弈策略的保险契约

运用不完全信息动态博弈和机制设计的有关理论,以伪造风险损失的保险欺诈问题为例,建立了保险欺诈博弈模型,研究了伪造风险损失欺诈博弈问题的纳什均衡及其保险双方的最优博弈策略.在此基础上,得出了使保险人的期望利润为零的保险定价公式,讨论了基于保险双方最优博弈策略的最优保险合同形式,证明了基于保险双方最优博弈策略的保险合同是部分保险.     

基于弹复性的交通网络应急恢复阶段策略优化

重大灾难的灾后恢复一般分为应急恢复阶段和全面恢复阶段,前者面临时间、资金、资源有限等多重困难.传统交通网络灾后恢复研究缺乏结合应急恢复阶段特点的针对性研究.为此,提出一种基于弹复性的交通网络应急恢复阶段策略优化模型.首先,提出两个弹复性度量指标,分别从网络性能恢复速度和累计损失两方面度量弹复性.然后,针对应急恢复阶段,同时考虑上层系统弹复性和下层用户行为的交互,建立交通网络恢复策略双层优化模型.结合并行机调度问题算法和用户均衡配流问题算法,设计一种特殊的交互式双层算法.最后,通过案例验证了模型有效性,表明模型和算法能根据资源、资金、恢复目标、决策者偏好等因素,有效求解大规模交通网络应急恢复阶段的最优恢复策略.