群體極化是指在特定的情況下,個體由于模仿他人的選擇,對自身信息加工有限,從而導(dǎo)致群體對話題的觀點判斷出現(xiàn)了一致性的行為,這種一致性的可能表現(xiàn)為單極聚化或者多級分化。在現(xiàn)實社會中,群體極化可以讓群體貢獻(xiàn)自己的思想精華形成集體智慧,也會使個體在群體中喪失自我判斷,導(dǎo)致一致性的非理性傾向,因此對于群體極化的研究有著重要的指導(dǎo)應(yīng)用價值。對于群體極化的研究,傳統(tǒng)的建模方式需要建立一些復(fù)雜而經(jīng)典的數(shù)學(xué)公式,而隨著人類行為的復(fù)雜化與問題的不斷涌現(xiàn),很多現(xiàn)實問題很難用數(shù)學(xué)符號加以描述。隨著計算機科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,通過基于代理的實驗方法來探索人類行為內(nèi)在規(guī)律的方式引起了重視,通過模擬個體行為與互動,從微觀機制得到宏觀結(jié)果,為揭示群體極化形成的內(nèi)在機理和影響機制提供了可能。本文從應(yīng)用場景分析出發(fā),提煉極化過程的技術(shù)需求:社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建、群體極化影響因素分析和群體極化決策模型構(gòu)建。在網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建一塊,本文分析社會網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的類型與屬性,同時研究了社會網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系類別以及影響因素,最后提出了蓮漪網(wǎng)絡(luò)模型;本文將群體極化的影響因素分為三個部分:個體的異構(gòu)性、外部環(huán)境的影響以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對群體極化的影響,三個... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：93 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

規(guī)則網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

京郵電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第二章 文隨機網(wǎng)絡(luò)的研究起源于上世紀(jì) 40 年代[28]，在上個世紀(jì) 60 年代，ErRényi 提出了經(jīng)典的 ER 隨機圖模型[29]，隨機網(wǎng)絡(luò)模型著眼于節(jié)點，該模節(jié)點和其他節(jié)點的連接關(guān)系是一種概率問題，概率的大小會影響網(wǎng)絡(luò)中節(jié)數(shù)。下圖是不同連接概率條件下的隨機網(wǎng)絡(luò)模型。

圖 2.3 小世界模型網(wǎng)絡(luò)中隨機重連的概率以概率 p 表示，p 為 0 的時候，網(wǎng)絡(luò)中沒有隨機重連的邊，而當(dāng) p 為 1 時，所有的邊都進(jìn)行了隨機重連。（d）無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型簡稱為 BA 模型，1999 年由 Barabási 和 Alert 提出的[33]，該模型有兩個重要的原則：增長原則和隨機重連原則�，F(xiàn)實的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模是不斷增大的，每時每刻都有新的節(jié)點加入和舊的節(jié)點退出，這就是增長原則的直觀描述[34-35]。此外，節(jié)點之間的連接也是不盡相同的，有的節(jié)點被連接的概率較大，就如有的人因為性格開朗，他的朋友也越多，優(yōu)先連接原則[36]表現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)中的富集效應(yīng)。下圖為無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型隨時間的演化：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2901820