基于演化博弈方法的社会网络信息传播模型研究
目录
摘要 (i)
ABSTRACT ......................................................................................................... i i 第一章绪论 (1)
1.1 研究背景及意义 (1)
1.1.1 研究背景 (1)
1.1.2研究意义 (3)
1.2国内外研究现状 (3)
1.2.1社会网络信息传播模型 (3)
1.2.2网络演化博弈模型 (4)
1.3论文研究内容与组织结构 (6)
第二章社会网络演化博弈相关概念 (9)
2.1演化博弈方法相关概念 (9)
2.1.1演化博弈论基本思想 (9)
2.1.2演化稳定策略 (10)
2.1.3适应度 (11)
2.1.4弱选择 (11)
2.2社会网络社会关系 (12)
2.3社会网络分析的主要测量指标 (13)
2.3.1度与平均度 (13)
2.3.2度分布 (14)
2.3.3网络稀疏性与稠密化 (15)
2.4社会网络的演化博弈模型 (16)
2.4.1规则网络上的演化博弈 (16)
2.4.2小世界网络上的演化博弈 (17)
2.4.3无标度网络上的演化博弈 (18)
2.5本章小结 (19)
第三章静态社会网络结构下的信息传播模型 (21)
3.1基于演化博弈方法的信息传播 (21)
3.2传播过程的策略更新机制 (23)
3.2.1Birth-death(BD)策略更新机制 (23)
3.2.2Death-birth(DB)策略更新机制 (23)
3.2.4Pairwise comparison(PC)策略更新机制 (24)
3.3均匀网络上的信息传播 (25)
3.3.1BD机制下演化稳定状态 (26)
3.3.2DB机制下演化稳定状态 (29)
3.3.3IM机制下演化稳定状态 (32)
3.3.4PC机制下演化稳定状态 (34)
3.3.5仿真实验与结果分析 (37)
3.4非均匀网络上的信息传播 (41)
3.4.1一般形式 (41)
3.4.2ER随机网络仿真实验分析 (43)
3.4.3BA无标度网络仿真实验分析 (45)
3.5本章小结 (47)
第四章动态社会网络的信息传播模型 (48)
4.1 社会网络动态性对信息传播的影响 (48)
4.2 动态社会网络演化机制 (50)
4.2.1“闭合三角”关联增加机制 (51)
4.2.2“无用伙伴”关联剔除机制 (52)
4.2.3新用户加入和“僵尸用户”的退出 (53)
4.3 动态社会网络的协同演化博弈模型 (53)
4.3.1 协同演化博弈过程描述 (54)
4.3.2 网状结构和层次结构上的博弈分析 (55)
4.4 仿真实验与结果分析 (57)
4.4.1实验I (57)
4.4.2 实验II (60)
4.5 本章小结 (65)
第五章实例讨论与分析 (66)
5.1 数据来源与特征 (66)
5.2 实验I (72)
5.3 实验II (73)
5.4 本章小结 (76)
第六章总结与展望 (77)
6.1 工作总结及意义 (77)
致谢 (79)
参考文献 (80)
作者在学期间取得的学术成果 (85)
表目录
表2. 1 二人博弈收益矩阵 (9)
表2. 2七个节点组成的有向网络的入度分布和出度分布 (15)
表3. 1 演化博弈与社会网络中元素对应表 (23)
表4. 1 四种策略选择机制的概率定义 (54)
图目录
图1. 1 一个典型的社会网络（文献[3]） (1)
图2. 1(a)无向社会网络图；(b)有向社会网络图 (13)
图2. 2包含10个节点的网络 (14)
图2. 3 包含7个节点的有向网络 (15)
图2. 4 群体演化博弈模型的基本流程 (16)
图2. 5 两类稀疏格子（文献[50]） (17)
图2. 6 度为4的不规则网络（文献[50]） (18)
图2. 7无标度网络上的演化博弈（文献[52]） (19)
图2. 8 一个具有无标度网络特征的子图（文献[50]） (19)
图3. 1Birth-death策略更新机制图解 (23)
图3. 2Death-birth策略更新机制图解 (24)
图3. 3Imitation策略更新机制图解 (24)
图3. 4Pairwise comparison策略更新机制图解 (24)
图3. 5 采用策略S
的中心节点与邻居节点的博弈图 (25)
f
的中心节点与邻居节点的博弈图 (26)
图3. 6 采用策略S
n
图3. 7 均匀网BD策略演化博弈仿真值与理论值对比图 (39)
图3. 8 均匀网IM策略演化博弈仿真值与理论值对比图 (40)
图3. 9 均匀网DB策略演化博弈仿真值与理论值对比图 (41)
图3. 10 均匀网PC策略演化博弈仿真值与理论值对比图 (41)
图3. 11ER随机网BD更新机制演化稳定策略状态仿真值与理论值对比图 (46)
图3. 12BA无标度网BD更新机制演化稳定策略状态仿真值与理论值对比图 (46)
图4. 1 闭合三角关注 (50)
图4. 2 关注量与信息发布量之间的关系（文献[45]） (51)
图4. 3 共同兴趣是促使“闭合三角”关注形成的重要因素 (51)
图4. 4 两类闭合三角边增加机制图解 (53)
图4. 5 “无用伙伴”关联剔除机制图解 (54)
图4. 6 动态社会网络同步协同演化博弈流程图 (55)
图4. 7 简单网状结构的协同演化博弈图示 (55)
图4. 8 简单层次结构协同演化博弈图示 (56)
图4. 9 实验I算法流程图 (58)
图4. 10 动态社会网络演化稳定策略比例 (59)
(60)
图4. 12 实验II算法流程图 (62)
图4. 13 动态社会网络信息传播模型演化稳定状态（情况1） (63)
图4. 14 动态社会网络信息传播模型演化稳定状态（情况2） (63)
图4. 15 动态社会网络信息传播演化稳定状态（情况3） (63)
图4. 16 动态社会网络信息传播演化稳定状态（情况4） (64)
图4. 17 仅考虑一类动态性和综合考虑两类动态性对信息传播结果的影响 (64)
图5. 1Facebook某用户的主页最新消息提醒 (66)
图5. 2Stanford网络数据集合 (67)
图5. 3Facebook数据保存形式 (67)
图5. 4 在excel中将数据进行处理 (68)
图5. 5用Gephi打开Facebook数据初始状态 (68)
图5. 6用Gephi对数据进行分布和排序处理 (69)
图5. 7分布和排序处理之后的Facebook数据图 (69)
图5. 8Facebook 数据集网络结构图 (70)
图5. 9Facebook数据集网络节点度分布 (71)
图5. 10Facebook数据集的接近中心性分布 (71)
图5. 11十个子图IM策略更新机制演化稳定策略比例仿真值与理论值对比图 .. 72图5. 12考虑“闭合三角”关联增加机制的演化稳定状态（情况1） (73)
图5. 13考虑“闭合三角”关联增加机制的演化稳定状态（情况2） (73)
图5. 14考虑“闭合三角”关联增加机制的演化稳定状态（情况3） (74)
图5. 15 考虑“闭合三角”关联增加机制的演化稳定状态（情况4） (74)
图5. 16 动态社会网络信息传播演化稳定状态（情况2和情况3） (75)
图5. 17 动态社会网络信息传播演化稳定状态（情况1） (75)
图5. 18 动态社会网络信息传播演化稳定状态（情况4） (75)