大众生产者选择行为及其重加权引导机制研究

发布时间：2017-10-21 23:29

  本文关键词：大众生产者选择行为及其重加权引导机制研究

  更多相关文章： 大众生产 大众生产者 科研社区项目博弈 Kleinberg重加权机制 生产者选择行为引导机制

【摘要】：利用“马太效应”的积极作用，Kleinberg提出了针对科研社区项目博弈的两种特殊情形的重加权机制，在新的分配机制下，能够使得社区收益最优化。本文重点研究Kleinberg重加权机制在大众生产社区的机制拓展，并给出生产者选择行为的重加权机制引导模型。 对于科研社区项目博弈的一般模型，单纯对参与者重加权或者对项目重加权不一定能够使得最优指派恰是非合作博弈的纳什均衡。本文提出了广义指派项目博弈模型，该模型是Kleinberg重加权机制在科研社区项目博弈一般模型的拓展模型，其目标函数是社区收益最大化，约束条件是要求广义指派是参与者非合作博弈的一个纳什均衡。广义指派项目博弈模型的求解问题是一个NP难题，因此本文主要讨论该模型的求解问题，提出了模型求解的贪婪算法和改进贪婪算法。 通过仿真实验发现，贪婪算法能够求得广义指派项目博弈模型较优的解，而且与模拟退火算法相比贪婪算法能够求得模型更优的解，与贪婪算法相比基于后悔值改进贪婪算法能够求得模型更优的解。 大众生产是互联网用户通过在线合作，共同生产知识产品的一种新型生产模式。这些互联网用户称为大众生产者。开源社区和在线百科都是典型大众生产社区。要研究大众生产社区的Kleinberg重加权机制拓展以及生产者选择行为引导模型等问题，，首先需要研究大众生产者的选择行为特征。本文以百度百科大众生产社区为例，研究了词条生产者的选择行为特征。 首先，将百科词条按词条领域、词条类型和词条编辑类型进行分类。建立了从词条集合分别到词条领域集合、词条类型集合和词条编辑类型集合的映射。对于生产者词条选择序列做了如下两方面分析和研究工作：（1）分析了生产者基于词条领域、词条类型和词条编辑类型的选择频率随编辑次数的变化情况；（2）利用L-Z复杂度和信息熵分析了三类序列的复杂性。发现词条生产者针对词条的每一种分类都有个体偏好，信息熵和L-Z复杂度得到的生产者选择行为复杂性非常一致。 其次，基于词条的三种分类，进一步定义了生产者针对同一词条领域、同一词条类型或者同一词条编辑类型的间隔次数时间序列和间隔时间时间序列。对两类时间序列做了以下分析和研究工作：（1）利用L-Z复杂度和样本熵对两类时间序列的复杂性进行了研究，发现间隔时间时间序列的复杂度小于对应间隔次数时间序列的复杂度；（2）分析了两类时间序列的幂律分布特征，发现序列长度在1000以上时，词条领域、词条类型和词条编辑类型的两类时间序列均服从幂律分布，但幂指数的范围不同；（3）利用MF-DFA方法分析了两类时间序列长程相关和多重分形特征，发现绝大大部分间隔次数时间序列具有“持久性”长期记忆，间隔时间时间序列具有“持久性”或“反持久性”的长期记忆；当序列长度在1000以上时，两类时间序列都不是一个单重分形结构，而是一个多重分形过程。 最后，根据大众生产社区生产者选择行为特征，提出了两类Kleinberg重加权机制拓展及其引导模型：基于期望收益r次重加权机制及其引导模型和基于引导量指数重加权机制及其引导模型。利用百度百科词条生产者针对词条类型的选择行为特征对引导模型进行了仿真验证，验证了基于引导量引导模型能够很好地描述词条生产者选择行为的引导机制。
【关键词】：大众生产 大众生产者 科研社区项目博弈 Kleinberg重加权机制 生产者选择行为引导机制
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F49;F224
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 插图13-16
• 表格16-19
• 第一章 绪论19-27
• 1.1 研究背景19-20
• 1.2 研究问题20-23
• 1.3 研究的意义23-24
• 1.4 研究方法和流程24-25
• 1.5 研究内容和框架25-27
• 第二章 文献综述27-42
• 2.1 大众生产文献综述27-31
• 2.1.1 大众生产和大众生产者的定义27-29
• 2.1.1.1 大众生产的定义27-28
• 2.1.1.2 大众生产者的定义和分类28-29
• 2.1.2 大众生产模式的基本特征29-30
• 2.1.3 大众生产者的参与动机30-31
• 2.2 统计力学和人类行为动力学文献综述31-36
• 2.2.1 统计力学文献综述31-33
• 2.2.2 人类行为动力学文献综述33-36
• 2.3 引导和激励机制文献综述36-40
• 2.3.1 最差情形协调比率36-39
• 2.3.2 引导机制文献综述39-40
• 2.4 本章小结40-42
• 第三章 大众生产者项目选择行为定义及复杂性分析42-70
• 3.1 百度公司和百度百科概述42-45
• 3.1.1 百度公司概述42-43
• 3.1.2 百度百科概述43-44
• 3.1.3 数据收集和信息处理44-45
• 3.2 百度百科词条分类45-52
• 3.2.1 词条领域分类45-48
• 3.2.2 词条类型分类48-51
• 3.2.3 词条编辑类型分类51-52
• 3.3 三种词条分类的选择频率统计分析52-61
• 3.3.1 词条领域选择频率统计分析52-55
• 3.3.2 词条类型选择频率统计分析55-58
• 3.3.3 词条编辑类型选择频率统计分析58-61
• 3.4 词条选择序列的复杂性分析61-68
• 3.4.1 词条选择序列的信息熵61-65
• 3.4.2 词条选择序列的 L-Z 复杂度65-68
• 3.5 本章小结68-70
• 第四章 大众生产者项目选择行为实证研究70-105
• 4.1 时间序列的相关定义70-71
• 4.2 两类时间序列的 L-Z 复杂度71-80
• 4.2.1 L-Z 复杂度的计算步骤71
• 4.2.2 序列长度对 L-Z 复杂度计算的影响分析71-75
• 4.2.3 词条领域的两类时间序列的 L-Z 复杂度75-77
• 4.2.4 词条类型的两类时间序列的 L-Z 复杂度77-78
• 4.2.5 词条编辑类型的两类时间序列的 L-Z 复杂度78-80
• 4.3 两类时间序列的样本熵80-90
• 4.3.1 样本熵的计算步骤80-82
• 4.3.2 样本熵的参数选取82-83
• 4.3.3 序列长度对样本熵计算的影响分析83-87
• 4.3.4 词条领域的两类时间序列的样本熵87-88
• 4.3.5 词条类型的两类时间序列的样本熵88-89
• 4.3.6 词条编辑类型的两类时间序列的样本熵89-90
• 4.4 两类时间序列的幂律分布特征90-95
• 4.4.1 词条领域的两类时间序列的幂律分布特征90-92
• 4.4.2 词条类型的两类时间序列的幂律分布特征92-94
• 4.4.3 词条编辑类型的两类时间序列的幂律分布特征94-95
• 4.5 两类时间序列的长程相关性95-98
• 4.5.1 长程相关分析95-97
• 4.5.2 两类时间序列的长程相关与胖尾分布的关系97-98
• 4.6 两类时间序列的多重分形特征98-103
• 4.7 本章小结103-105
• 第五章 Kleinberg 重加权机制建模和仿真研究105-150
• 5.1 科研社区 Kleinberg 重加权机制拓展模型105-110
• 5.1.1 马太效应105-106
• 5.1.2 科研社区项目博弈106-107
• 5.1.3 科研社区项目博弈的基本假设107
• 5.1.4 最优指派与非合作博弈纳什均衡的关系107-108
• 5.1.5 参与者重加权机制的相关定义108-109
• 5.1.6 广义指派&项目博弈模型109-110
• 5.2 求解广义指派&项目博弈模型的贪婪算法110-118
• 5.2.1 求解广义指派&项目博弈模型的贪婪算法110-111
• 5.2.2 求解广义指派&项目博弈模型的改进贪婪算法111-114
• 5.2.3 仿真实验114-118
• 5.3 科研社区与大众生产社区参与者项目博弈的异同118-119
• 5.4 大众生产社区 Kleinberg 重加权机制建模119-127
• 5.4.1 关于成功概率的模型假设119-121
• 5.4.2 关于个体偏好向量的模型假设121-123
• 5.4.3 基于项目引导量的生产者选择行为引导模型123-125
• 5.4.4 基于期望收益 r 次重加权机制125-126
• 5.4.5 基于引导量指数重加权机制126-127
• 5.5 仿真实验127-148
• 5.5.1 基于期望收益 r 次重加权机制引导模型仿真实验127-137
• 5.5.2 基于引导量指数重加权机制引导模型仿真实验137-144
• 5.5.3 Kleinberg 重加权机制模型验证144-148
• 5.6 本章小结148-150
• 结论150-154
• 参考文献154-163
• 攻读博士学位期间取得的研究成果163-164
• 致谢164-165
• 附件165

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 蒋学华;熵的两种关系式等价性的直接推证[J];大学物理;2003年09期

2 李鹤龄;信息熵、玻尔兹曼熵以及克劳修斯熵之间的关系——兼论玻尔兹曼熵和克劳修斯熵是否等价[J];大学物理;2004年12期

3 解幸幸;李舒;张春利;李建康;;Lempel-Ziv复杂度在非线性检测中的应用研究[J];复杂系统与复杂性科学;2005年03期

4 张永东;中国证券市场股票收益持久性的经验证据[J];管理工程学报;2003年04期

5 周涛;韩筱璞;闫小勇;杨紫陌;赵志丹;汪秉宏;;人类行为时空特性的统计力学[J];电子科技大学学报;2013年04期

6 赵庚升;张宁;周涛;;网页浏览中的标度行为研究[J];统计与决策;2009年01期

7 刘萌;刘东;;基于样本熵的地下水埋深序列复杂性分析[J];水利水电技术;2012年12期

本文编号：1075751