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基于社交演化博弈的社交网络用户信息分享行为演化分析

更新时间：2019-12-24 07:37:13 大小：2M 上传用户：守着阳光1985查看TA发布的资源 标签：社交演化博弈 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

本文基于社交演化博弈模型研究了社交网络中用户信息分享行为的合作演化.在社交演化博弈模型中,用户通过不断地模仿他关注的最成功的用户的行为策略来改进自身的短期效用,或者根据声誉调整他关注的用户来改善自身所处的声誉环境,进而改进自身的长期声誉,而用户间信息分享所构成的群体交互则使用公共品博弈进行建模.通过对社交演化博弈模型的数值仿真,揭示了用户间关注关系更新的频率、用户对声誉的追逐程度和群体放大效应在社交网络演化中的影响.同时,本文也应用了社交演化博弈模型对新浪微博进行了分析,加深了人们对社交网络中信息分享行为的合作演化的理解.


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1
Vol． 46 No． 1  
Jan． 2018  
第
期
电
子
学
报
2018  
1
ACTA ELECTRONICA SINICA  
年
月
基于社交演化博弈的社交网络用户  
信息分享行为演化分析  
1，2  
1
1
1
， ， ，  
于建业 王元卓 靳小龙 程学旗  
( 1．  
，
中国科学院计算技术研究所 中国科学院网络数据科学与技术  
，
重点实验室 北京  
100190; 2． ， 101149)  
北京物资学院 北京  
:
．
本文基于社交演化博弈模型研究了社交网络中用户信息分享行为的合作演化 在社交演化博弈模型  
摘
要
， ，  
中 用户通过不断地模仿他关注的最成功的用户的行为策略来改进自身的短期效用 或者根据声誉调整他关注的用户  
， ，  
来改善自身所处的声誉环境 进而改进自身的长期声誉 而用户间信息分享所构成的群体交互则使用公共品博弈进行  
． ， 、  
建模 通过对社交演化博弈模型的数值仿真 揭示了用户间关注关系更新的频率 用户对声誉的追逐程度和群体放大  
． ， ，  
效应在社交网络演化中的影响 同时 本文也应用了社交演化博弈模型对新浪微博进行了分析 加深了人们对社交网  
．
络中信息分享行为的合作演化的理解  
:
;
;
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www． ejournal． org． cn  
社交演化博弈 社交网络 公共品博弈 信息分享行为 声誉  
TN911 0372-2112 ( 2018) 01-0223-07  
DOI: 10． 3969 /j． issn． 0372-2112． 2018． 01． 031  
:
:
A
:
文章编号  
文献标识码  
电子学报  
Evolutionary Analysis on Information Sharing Behavior in Social  
Networks Based on Social Evolutionary Game  
1，2  
1
1
1
YU Jian-ye ，WANG Yuan-zhuo ，JIN Xiao-long ，CHENG Xue-qi  
( 1． CAS Key Laboratory of Network Data Science and Technology，Institute of Computing Technology，  
Chinese Academy of Sciences，Beijing 100190，China; 2． Beijing Wuzi University，Beijing 101149，China)  
Abstract: In order to understand the evolutionary mechanisms on social networks，we investigate the evolution of in-  
formation sharing behavior on directed and dynamic social networks using social evolutionary games，in which agents aim to  
improve their short-term utility and long-term reputation by imitating the most successful strategy from their partners and ad-  
justing their partnerships，respectively． The public goods game is used as a metaphor for the interactions of agents on social  
networks． The results of numerical simulations reveal the effects of the frequency of partner adjusting，reputation pursuit and  
group effects on the evolution of social networks． Finally，an application of social evolutionary games on SinaWeibo is con-  
ducted，which may help us understand the mechanism behind the evolution of social networks．  
Key words: social evolutionary game; social network; public goods game; information sharing behaviour; reputation  
， ，  
这些信息感兴趣时 他们就会回应这些信息 例如对接  
1
引言  
、 、 ．  
收的消息进行转发 回复 点赞等 社交网络中的这种信  
， ，  
近年 在线社交网络服务得到快速蓬勃的发展 如  
，
息交互方式反映了用户的社交联系 也满足了他们的  
、Twitter、Facebook  
．
等 在这些社交网络服务  
新浪微博  
． ，  
社交需求 另一方面 用户在发布和回复消息的时候是  
， 、 ．  
中 用户通过信息分享 信息交互的方式来联系彼此 通  
， 、 、 ． ，  
需要付出成本的 如时间 费用 精力等 因此 存在某些  
， ，  
常 这些信息都是由用户自身产生和发布的 并能够被  
激励和机制使用户克服成本而持续发消息或者对其他  
． ，  
其好友接收到 当用户的好友接收到这些信息 并且对  
．
用户的消息做出响应 目前社交网络中这些现象背后  
: 2015-04-22;  
: 2015-06-21;  
:
收稿日期  
修回日期  
重点基础研究发展计划  
61303244，No． 61402442) ;  
责任编辑 郭游  
:
973  
( No． 2013CB329602，No． 2014CB40401) ;  
( No． 61232010，No． 61173008，No．  
国家自然科学基金  
基金项目 国家  
( No． Z121101002512063)  
北京市科技新星计划  
224  
2018  
年
电
子
学
报
．
． Pacheco  
“
等人研究了 活跃连接  
”( Active link-  
的激励和机制还没有被人们完全了解  
广泛研究  
［12，13］  
，
在常见的社交网络服务中 用户可以关注他感兴  
ing)  
． ，  
在他们的机制中 用户以不同的速率分  
机制  
．
别随机地寻找新的用户建立连接和断开已有的连接  
， ． ，  
趣的用户 也可以被对他感兴趣的用户所关注 因此 用  
，
户间的关注关系具有方向性 这使得用户发布或转发  
，
当连接更新远快于行为策略更新时 合作者相比背叛  
． Fu ，  
等人提出一种机制 即用户要么通过模  
．
的消息能够被关注他的所有用户接收 这种由用户及  
其关注者构成的信息分享的群体交互方式对信息及其  
者具有优势  
，
仿好友的行为策略来更新自身的策略 要么基于声誉  
［14］  
．
，
研究结果显示 基于声誉的好友  
． ，  
传播起到了广播和放大作用的 同时 用户总是期望其  
调整他的好友关系  
．
关系调整能够促进用户间的合作 在  
Zhang  
， ． ，  
获得收益最大化 得到更高的效用 因此 用户会学习和  
等人的基于  
，
公共品博弈的模型中 用户评估他参与的公共品博弈  
． ，  
模仿其成功好友的行为和策略 另一方面 社交网络中  
，
的产出 并调整自身的行为策略或好友关系以获得更  
，
具有良好声誉的用户总是会受到其他用户的欢迎 进  
［15］  
． ，  
研究结果显示 他们的模型也能够促进用  
．
而成为拥有大量粉丝和高影响力的关键节点用户 综  
多的产出  
户间的合作 并且最终演化生成的网络呈现出许多真  
． Li Shen  
的基于非排他公共品博弈的  
，
，
上 社交网络的用户对于信息分享行为的效用和所处  
的关系环境的关注会导致用户的行为策略和用户关系  
实网络的特征  
和
，
模型引入有向网络 用户间的连接关系的调整也具有  
，
随时间发生改变 即社交网络的演化包含了用户行为  
［16］  
． ，  
在他们的机制下 通过与排他公共品博弈的  
．
策略的演化和用户关系的演化 它们之间是相互影响  
、
方向性  
对比发现 非排他公共品博弈对合作具有抑制作用 需  
———  
，
，
，
相互作用的 可以引入网络上的演化博弈论中的共演  
．
要引入激励机制来促进合作水平  
惩罚对于促进合  
等人基于动态网络上的演化  
博弈归纳了社交演化博弈模型框架来建模社交网络上  
化机制进行研究  
［1，2］  
． Yu  
作是一种有效的机制  
( social evolutionary game，SEG)  
社交演化博弈  
是
基于网络演化博弈的适用于社交网络演化机理研究的模  
［1，2］  
．
的用户行为策略与网络结构的共演化机制  
工作除了对社交演化博弈模型进行了仿真研究 还针  
Twitter  
他们的  
．
型框架 社交演化博弈包含用户行为博弈模型和更新规  
，
， ．  
则两部分 而用户受到行为效用和声誉的影响 效用是用  
．
对
和新浪微博的真实数据进行了实证分析 通  
，
户进行信息行为时关注的指标 它指导用户的行为策略  
过仿真结果与实证分析进行对比研究来验证共演化机  
;
更新 声誉是用户调整其与其他用户的关系时关注的衡  
．
制和评估真实社交网络的演化过程  
， ．  
量标准 它指导用户的关系更新 本文基于社交演化博  
， ，  
弈 并通过与新浪微博的真实数据集的分析相结合 研究  
3
用户信息分享行为的社交演化博弈模型  
．
了社交网络中用户信息分享行为的演化 而用户信息分  
社交网络上用户信息分享行为中的合作行为是指  
，
享行为具有方向性 本文的社交演化博弈基于有向网络  
，
， 、  
用户作用在消息上的显式行为 如发布 转发赞等行为  
．
( public goods game)  
使用公共品博弈模型  
作为行为模型  
， ，  
相对地 用户作用在消息上的隐式行为 如只获取信息  
．
建模了用户信息分享的群交互行为  
，
而不对消息进行显式的响应 则被认为是不合作行为  
．
2
相关工作  
本文使用无权有向网络表示社交网络中具有方向性的  
，
用户间的关注关系 网络中的节点表示社交网络中的  
已有的大量的研究工作致力于分析和构建社交网  
［3］  
［4，5］  
［6，7］  
．
，
i
， i  
用户 在有向网络中 节点 有两类关注关系 即 的关  
( follower) ( followee) ． j  
如果从节点 到  
，
、
、
．
等 这些  
络 如网络生成  
研究大都关注网络的结构特性 近年一些研究工作试  
． Toriumi  
社区发现  
网络演化  
注者  
和被关注者  
．
i
节点 存在关注关系  
e ， j i ， ，i  
则 是 的关注者 反过来 是  
ji  
图去理解在线社交网络中合作的演化  
等人使  
I
O
j
． N  
i
表示 的关注者集  
，N i  
表示 的被关  
i
meta-reward  
，
博弈模型建模社交网络 以研究用户的  
的被关注者  
用
i
［8，9］  
I
O
．
行为演化  
他们的模型使用突变来描述用户的行为  
． d 、d  
i
i ， i  
分别是 的入度和出度 分别表示 的关  
注者集  
i
，
．
策略更新 并使用遗传算法来仿真合作的演化 但是突  
变和遗传算法并不适合于描述社交网络中用户行为策  
． d  
i ， i  
是 的度 它是 的入度和出度  
注者数和被关注者数  
i
． i ，  
之和 当 发布或转发消息时 只有它的关注者能够接  
．
． ， i ，  
收到 此处假设 当 的关注者接收到他的消息时 他们  
略更新机制  
．
演化博弈理论为研究合作的产生和维持提供了一  
能够意识到消息的内容  
．
种通用的方法 自  
Nowak  
等人将空间结构引入演化博  
G = ( V，E; I，U，R)  
社交演化博弈  
在无权有向网络  
［10］  
，
，
，V  
上进行 是有向网络中的节点集  
; E  
是节点间的关注  
弈后  
是演化图理论  
仅是静态的网络结构 动态的网络结构也被引入到合  
网络结构对合作演化的影响被广泛研究 尤其  
［11］  
( evolutionary graph theory)  
．
; I ，  
关系集 表示节点的交互行为集 节点的交互行为与  
的提出  
不
，
; U  
;
节点所采用的行为策略有关  
是节点的效用函数集  
．
作演化的研究 行为策略与网络结构共演化的机制被  
R
．
是节点的声誉函数集 社交演化博弈由行为博弈模型  

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