基于多Agent和改进Deffaunt模型的信息传播建模与仿真
作者:
基金项目:

国家自然科学基金(71461025)


Modeling and Simulation of Information Dissemination Based on Multi-Agent and Improved Deffaunt Model
Author:
  • 摘要
  • | |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献 [15]
  • |
  • 相似文献 [20]
  • | | |
  • 文章评论
    摘要:

    研究社会化营销中的信息传播对提出合理策略建议、提升企业竞争力有重要意义. 信息传播是一个存在个体交互的复杂过程, 多数信息传播模型中对现实情况做了较多的简化, 没有考虑个体的异质属性对信息传播的影响, 也无法体现个体间的交互, 本文从复杂系统的角度研究信息传播过程, 运用多Agent方法建立信息传播模型, 并基于改进的Deffaunt模型建立多Agent交互机制, 通过模拟仿真分析了不同因素对信息传播的影响, 发现个体的异质属性、个体间的相互影响力以及外界环境的因素对信息传播的速度和范围均有一定的影响..

    Abstract:

    Studying the information dissemination in social marketing is of great significance in putting forward reasonable strategy suggestions and enhancing the competitiveness of enterprises. Information dissemination is a complex process that involves individual interaction. Most information dissemination models simplify the reality, failing to consider the influence of individual heterogeneity on information dissemination, nor can they reflect the interaction between individuals. This work studies the information dissemination process from the perspective of a complex system, uses the multi-Agent method to establish the information dissemination model, and builds the multi-Agent interaction mechanism based on the improved Deffaunt model. Also, this study analyzes the influence of different factors on information dissemination through simulation, and finds the individual heterogeneous attributes, mutual influence between individuals, and external environmental factors all have influence on the speed and scope of information dissemination.

    参考文献
    [1] Saha A, Sindhwani V. Learning evolving and emerging topics in social media: A dynamic nmf approach with temporal regularization. Proceedings of the 5th ACM International Conference on Web Search and Data Mining. Seattle, WA, USA. 2012. 693–702.
    [2] Rosen-Zvi M, Griffiths T, Steyvers M, et al. The author-topic model for authors and documents. Proceedings of the 20th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. Arlington, MA, USA. 2004. 487–494.
    [3] 张发, 李璐, 宣慧玉. 传染病传播模型综述. 系统工程理论与实践, 2011, 31(9): 1736–1744. [doi: 10.12011/1000-6788(2011)9-1736
    [4] 顾亦然, 夏玲玲. 在线社交网络中谣言的传播与抑制. 物理学报, 2012, 61(23): 544–550
    [5] 丁学君. 基于SCIR的微博舆情话题传播模型研究. 计算机工程与应用, 2015, 51(8): 20–26, 78. [doi: 10.3778/j.issn.1002-8331.1409-0404
    [6] Liu QP, Wang XF. Social learning with bounded confidence and heterogeneous agents. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2013, 392(10): 2368–2374. [doi: 10.1016/j.physa.2013.01.007
    [7] Karataev E, Zadorozhny V. Adaptive social learning based on crowdsourcing. IEEE Transactions on Learning Technologies, 2017, 10(2): 128–139. [doi: 10.1109/TLT.2016.2515097
    [8] 刁苏蒙. 社交网络中个体交互行为和观点演化模式研究[博士学位论文]. 北京: 北京交通大学, 2016.
    [9] Si XM, Liu Y, Xiong F, et al. Effects of selective attention on continuous opinions and discrete decisions. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2010, 389(18): 3711–3719. [doi: 10.1016/j.physa.2010.05.010
    [10] Yang YC, Dimarogonas DV, Hu XM. Opinion consensus of modified Hegselmann-Krause models. Automatica, 2014, 50(2): 622–627. [doi: 10.1016/j.automatica.2013.11.031
    [11] 张海峰. 微博网络中的信息传播及观点演化若干问题研究[博士学位论文]. 北京: 北京交通大学, 2015.
    [12] 苟智坚, 范明钰, 王光卫. 复杂网络中无信任边界限制的连续观点演化研究. 电子科技大学学报, 2015, 44(5): 749–756. [doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.019
    [13] 张彦超, 刘云, 张海峰, 等. 基于在线社交网络的信息传播模型. 物理学报, 2011, 60(5): 60–66
    [14] 王金龙, 刘方爱, 朱振方. 一种基于用户相对权重的在线社交网络信息传播模型. 物理学报, 2015, 64(5): 050501. [doi: 10.7498/aps.64.050501
    [15] 冯新颖. 在线社交网络中信息传播规律的仿真研究[硕士学位论文]. 天津: 河北工业大学, 2016.
    引证文献
    网友评论
    网友评论
    分享到微博
    发 布
引用本文

王润,赵军.基于多Agent和改进Deffaunt模型的信息传播建模与仿真.计算机系统应用,2021,30(2):237-242

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:966
  • 下载次数: 2170
  • HTML阅读次数: 1350
  • 引用次数: 0
历史
  • 收稿日期:2020-06-27
  • 最后修改日期:2020-07-27
  • 在线发布日期: 2021-01-29
文章二维码
您是第11184995位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号