多重社会网络中扩散过程建模与机制研究

发布时间：2017-12-15 20:15

  本文关键词：多重社会网络中扩散过程建模与机制研究

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【摘要】：近年来,多重社会网络中扩散过程的研究吸引了广泛的关注。由于个体之间存在多样的连接属性,使得社会网络表现为多个网络层依赖跨层路径相互耦合的特殊结构。大部分现有的相关研究,通过简单地设定不同网络层中边的影响权重或者扩散概率等方式,将传统的单一网络中的扩散模型扩展至多重网络中,没有考虑多重网络中特有的耦合结构和多个耦合网络层中扩散过程的相互作用等要素的影响,本质上将多重网络降维为单一的网络处理。本文关注多重耦合结构中特有的跨层扩散过程和多个网络层之间的耦合扩散关联,研究其中扩散过程的内在演化机制。主要采用Agent建模方法,针对特定的扩散过程,再现个体跨层与层内的交互模式,并考虑耦合扩散过程中网络层之间的限制条件,从而建立相应的扩散模型并构建不同类型的多重网络耦合结构,研究相应模型的扩散过程特征与控制机制。主要工作和贡献可以总结如下：(1)分析了多重网络中扩散过程的加速与减速现象,发现连接分散在多个网络层中最短路径的跨层路径阻塞是导致多重网络中扩散减速的主要原因,并指出通过跨层路径将不同结构的网络层耦合在一起构成的多重网络,比基于单一网络构建的多重网络,更加适用于扩散过程。(2)针对现有多重网络中扩散过程研究通常假设耦合个体同步参与扩散过程的问题,同时考虑个体的跨层扩散和层内扩散延迟,基于平均场理论,建立了多重网络中扩散过程的数值模型,较为准确地描述扩散过程的宏观过程,发现多重网络中的两种时序动态延迟可以极大地改变网络层在扩散过程中的作用。(3)针对以往病毒式营销研究中忽视观点演化结果对扩散效果影响的问题,以物理网络和在线社交网络耦合成的多重网络中创新产品扩散为背景,建立了基于个体观点跨层演化的扩散模型,发现观点演化过程中共识的形成与扩散结果紧密相关。(4)为了促进个体资源受限的合作行为扩散过程,指引Agent合理地跨层分配自身资源,首先将度多样性引入多重网络中,保证合作行为的扩散并抑制背叛行为的影响,其次设计了贪婪优先机制,促使Agent倾向于在高收益层中追加投入,防止某一层中合作行为消失。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09;TP18

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本文编号：1293299