复杂网络舆论动力学

发布时间：2017-11-05 05:01

  本文关键词：复杂网络舆论动力学

  更多相关文章： 复杂网络 舆论动力学 HK模型 幂律分布 层次化 一致性

【摘要】：现在的时代是一个互联网的时代,互联网时代科技的迅猛发展,把地球上的每个人都紧紧联系在一起。如果把每个人看做是一个节点的话,那么互联网本身就可以看做是一个巨大的网络,或许我们还可以称之为复杂网络,因为其内部结构是如此的复杂。人们对复杂网络研究的历史并不算长,但是近些年来,随着世界人口的不断增长,人与人之间的联系更加紧密,复杂网络又开始重新受到了广大学者的热切关注。复杂网络研究的对象可以是在地球上以任意形式存在的事物。作为一门交叉学科,复杂网络受到了许多学者的研究,许多学者甚至为之穷尽了毕生功力。随着大数据时代的到来,在现实生活中处处可见到复杂网络的影子,因此对它的研究将来会在人们的生活中发挥重大的作用。通常学者和专家们研究一个课题最大的出发点就是把他们研究出来的成果运用到实际生活当中。我们亦是如此,我们希望在对复杂网络进行研究的过程中,能够把复杂网络的相关理论和最终成果同人类社会结合起来,为人类生活中的难题提供解决之道,同时促进社会的发展。本文中,我们首先深入研究了复杂网络舆论动力学在社区网络中的演化情况,随后我们研究了异质置信界限下的多层次舆论动力学,最后我们研究了舆论动力学在复杂网络中的一致性和收敛问题。具体工作如下:(1)社区网络中的舆论动力学。社区网络由于其结构特性,有许多迷人的特性,结合这些特性,同时在经典的HK模型的基础之上,我们提出了自己的算法。在同一个社区内,如果两个个体直接相连,那么这两个个体直接互为邻居。在不同社区内,如果两个个体之间存在连边,并且它们之间舆论值的距离小于某一个特定的值,那么这两个个体也互为邻居。个体选择完邻居之后,按照一定的方式来更新自己的舆论值,我们就是以这样的方法来观察个体舆论值的演化过程。同时我们还忽略了社区网络的社区结构情况,继而研究并观察其网络的舆论动力学的演化过程。(2)异质置信界限下的多层次舆论动力学。随机给定一定规模的群体,给每个个体随机赋值一个舆论值,位于0~10之间。然后把该群体分为三个部分,每部分的比例是可以变化的。然后再给每一个个体分配一个置信界限,而这个置信界限是服从幂律分布的。我们通过改变三部分的比例,来观察种群最终的聚类数目和最大聚类规模以及其演化过程。(3)复杂网络中舆论动力学的一致性。传统的HK模型中,在个体的置信界限较小的情况下,通常来说整个网络不能达到完全的统一,也就是最后所有个体的舆论值并不是完全的相等。在HK模型的基础上,我们改进了该算法,并提出了自己的算法。一般来说,在舆论动力学一致性的研究上面,很少有人在复杂网络中进行研究。在本文中,我们选取了常见的复杂网络,BA无标度网络、WS小世界网络和ER随机网络,并在其中研究了一致性问题。简单来说就是,第一部分邻居的选择是建立在网络的拓扑结构上,这一点着重表现在网络的邻接矩阵上,其次根据HK模型的置信界限来选择第二部分邻居,最后在除了以上两部分之外,根据概率来选择第三部分邻居,同时个体的更新方式按照传统的求平均值的方法,结果可以使得网络收敛并达到一致。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O157.5

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本文编号：1142685