简介:用户声誉的研究对于互联网金融和电子商务的健康发展具有重要意义,是在线用户行为分析中一个重要的研究方向。在线用户评分系统中研究学者提出了许多声誉度量算法,然而不同方法度量用户声誉的思想和角度是不同的。为了在海量数据中对用户声誉有一个总体的认识,提出一种基于SkylineQuery的高声誉用户识别方法。将已有的几种声誉度量方法进行分类,综合选取代表性的算法得到的用户声誉用Skyline查询方法找到的集合Skyline中不被其他用户所支配的用户,即为高声誉用户。同时分析不同时间段上得到的集合Skyline中高声誉用户的规律。本文综合多种声誉度量方法从定性角度对声誉进行应用研究,拓宽了用户声誉研究的广度。
简介:为了研究群结构时空网络中的同步现象,运用线性稳定性分析方法和强耦合极限近似,得到时空网络中群同步的本征值关系、拓扑条件及比值条件,给出了判断时空网络是否能发生群同步的判据,并在具体的一般网络中得到验证。发现了小集团结构的重要性,它们可以决定如何在各个群之间加入连接才能达到群同步以及达到群同步的最好的连接方式。通过观察其中最大的小集团,可以判断群同步发生的临界耦合强度。给出了同步相图,整个时空网络存在5个状态:完全不同步状态(US)、群同步状态(GrS)、群内同步状态(IS)、完全同步状态(CS)和过渡状态。当把两个群构成的网络扩展到多个群,扩展到整个二维时空,可以看到不同的斑图转换,得到网络从完全不同步到完全同步的多种路径。
简介:新一代网络环境下,用户与信息之间的交互耦合及其动态演化更加突出,并基于此形成了多样及多变的用户群组和信息群组。为了提高网络信息共享、传输及获取的效率,需要揭示用户与信息间的耦合及演化机制。本研究主要探讨其耦合机制的研究范式,尝试基于社会网理论揭示用户与信息间的耦合影响机制;基于概率图模型及多主体仿真揭示用户与信息间的关联演化机制;基于社会网理论构建用户群组和信息群组的模式识别模型。用户与信息间的耦合及演化机制的揭示,可丰富行为经济学、复杂性科学以及图书情报档案学等领域的相关理论,用户群组与信息群组模式识别模型的构建,有助于提高网络信息的社会化获取及个性化服务的效率。
简介:以电子政务和移动政务环境下的城市群多政府博弈为例,基于多智能体系统的建模框架,展开系统运行机理分析、因果关系图设计和数学建模,基于进化博弈理论构建微观决策主体(即各城市政府决策者)的行为互动机制,并基于小世界网络模型构建宏观社会网络(即各决策者之间交互关系)的拓扑演化规则。且在模型构建中考虑了博弈主体之间的差异性和非对称性、收益受合作水平影响的动态性、以及设计了与惩罚措施配套的补偿机制。本文为基于智能体的城市群政府博弈模拟和政策实验研究奠定了模型基础。是复杂性科学理论和建模方法在政治学与公共行政领域的一次积极拓展,尝试了新的研究视角与方法集合。