本文選題：復雜網(wǎng)絡　切入點：演化博弈　出處：《中國科學技術(shù)大學》2011年博士論文

【摘要】：隨著社會和經(jīng)濟的快速發(fā)展,人類的生活方式發(fā)生了巨大的變化。對人類行為的分析與解讀已成為一個重要的研究課題�，F(xiàn)實社會中有許許多多的復雜系統(tǒng),這些復雜系統(tǒng)可以抽象為各種復雜網(wǎng)絡。近些年來,復雜網(wǎng)絡的興起及快速發(fā)展,使其已經(jīng)成為探索自然界和社會系統(tǒng)中很多問題的重要工具。另外,計算機技術(shù)的快速發(fā)展,使大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)的采集和建模模擬都成為可能,這也為很多問題的研究提供了新的思路和方法。本文中我們首先介紹了一些復雜網(wǎng)絡的背景知識,然后重點介紹了基于網(wǎng)絡的推薦算法和網(wǎng)絡上合作行為研究。 隨著人們面臨的信息爆炸性增長,在這些海量信息中想找出自己感興趣的信息越來越難。個性化推薦被認為是解決這個問題的有效途徑。個性化推薦系統(tǒng)是通過對用戶歷史行為進行分析,揭示用戶習慣和喜好。然后建立相應的推薦算法,對每個用戶給出一個推薦列表使他可以快速地找到自己感興趣的信息。我們的主要工作是基于網(wǎng)絡推薦算法的改進。不同于以往的算法,我們考慮接收節(jié)點所擁有資源的影響,即物質(zhì)擴散資源的相對的量要比絕對量更具有參考意義。文中引入一個可調(diào)參數(shù)來研究資源接收者對接收資源的響應與其自身度的相關(guān)性。利用ranking score和另外兩種測量個性化程度的評價方法,模擬發(fā)現(xiàn)適當?shù)募訌妼Χ却蠊?jié)點(即流行產(chǎn)品)的推薦,不僅可以大幅提高算法的精度,而且還可以大幅提高算法的個性化程度。另外,我們還提出了一種改進的協(xié)同過濾算法。與原來的余弦相似性計算方法不同的是,在計算事物相似性的時候不僅考慮他們公共屬性的影響,還考慮公共屬性流行程度的影響。我們認為公共屬性越流行的,其對相似性的貢獻越小,越不流行的屬性,才具有更個性化的特征,其對相似性的貢獻也就越大。引入這種公共屬性對事物相似性的負相關(guān)作用,我們提出了修正的協(xié)同過濾算法(MCF)。模擬發(fā)現(xiàn)不論是以用戶為基還是以產(chǎn)品為基,新算法所得推薦列表的準確性都比原來的算法有很大的提高。 我們知道很多系統(tǒng)都可以抽象成特定的網(wǎng)絡,且很多時候網(wǎng)絡上個體的相互作用我們可以抽象為個體的博弈過程。通過研究個體間的博弈過程,可以對自然社會中合作現(xiàn)象有一些探索。在現(xiàn)實生活中,普遍存在著各種不確定的因素,這些不確定因素可能會直接影響到個體的適應能力。因此個體的適應能力會存在一定程度的漲落。在本文中我們以囚徒困境博弈為例,研究了個體適應性的漲落在二維規(guī)則格子上和NW小世界網(wǎng)絡上的合作演化情況。引入了兩個參數(shù)α和β表征適應性漲落的情況,其中α表示適應性漲落的個體比例,β表示適應性漲落的幅度。模擬發(fā)現(xiàn)在漲落幅度不是很大而漲落人數(shù)適中的情況下,合作頻率會得到加強。我們的結(jié)果對理解現(xiàn)實生活中漲落情況下合作的涌現(xiàn)有一定的幫助。另外我們還研究了遺傳性對公共物品博弈和囚徒困境博弈的影響。遺傳性在真實的生物系統(tǒng)和社會系統(tǒng)中是一種普遍特性,子代可以遺傳父代的相關(guān)特征,例如適應性策略以及父代學習策略的方式等�？紤]個體適應性受遺傳因素和當前收益影響,研究發(fā)現(xiàn)個體遺傳性的引入,可以使合作簇有效的抵御背叛者的入侵,從而使合作行為能夠持續(xù)存在。最后我們還研究了地理距離對命名博弈的影響。眾所周知,人類語言的形成是個復雜而漫長的過程,各地的語言有各地的特點,但是隨著社會的發(fā)展,不同語言之間相互影響和滲透,其中地域在語言的形成和發(fā)展過程中的影響不可忽視。我們以一個簡單的命名博弈為模型,研究地理距離對整個博弈過程的影響。模擬發(fā)現(xiàn)過長或過短的加邊長度都不利于最終一致的形成,只有適當?shù)募舆呴L度才有利于一致意見的形成。文中還詳細研究了整個博弈過程中相關(guān)參數(shù)的變化,例如最大詞匯數(shù)目不同詞匯數(shù)收斂時間等。
[Abstract]:With the rapid development of society and economy, great changes have taken place in people's way of life. The analysis and understanding of human behavior has become an important research topic. There are many complex systems in real society, these complex systems can be abstracted into a variety of complex networks. In recent years, the rapid development of complex network and the development, which has become an important tool to explore many problems of natural and social systems. In addition, the rapid development of computer technology, the acquisition and modeling simulation of a large number of statistical data are possible, it also provides new ideas and methods for the study of many problems. In this paper, we firstly introduce some complex networks the background knowledge, and then focuses on the research of cooperative behavior and recommendation algorithms based on the network.
With the explosive growth of information people face, find their interested information more and more difficult to think in the vast amounts of information. The personalized recommendation is considered to be an effective way to solve this problem. The personalized recommendation system is carried out through the analysis of user behavior, revealing user habits and preferences. Then establish corresponding recommendation algorithm for each. The user gives a recommendation list so that he can quickly find the information they are interested in. Our main work is to improve the recommendation algorithm based on network. Unlike previous algorithms, we consider the impact of node resources, relative to the amount of material resources to diffusion is more important than the absolute amount of introduction. An adjustable parameter to study the correlation between the response of the resources receiver and his degree in this paper. By using ranking score and other two kinds of personality measurement The evaluation method of simulation, find the appropriate strengthening of the degree of nodes (i.e., popular products) recommended, not only can greatly improve the accuracy of the algorithm, but also can greatly improve the degree of personalization algorithm. In addition, we also propose an improved collaborative filtering algorithm. With the original cosine similarity calculation is different the method is in the calculation of the similarity of things not only when they consider the impact of public property, but also considering the influence of public property. We believe that the popularity of public property more popular, the similarity contribution is small, do not attribute the more popular, it has the characteristics of more personalized, contribution to their similarity have more. The introduction of this public property similar negative effect of things, we propose a modified collaborative filtering (MCF). Simulation shows that as a user base or in product based, new algorithm The accuracy of the recommended list is much better than that of the original algorithm.
We know that many systems can be abstracted into a specific network, and a lot of time on the network of individual interactions we can be abstracted as the game process of individual. By studying the game process between individuals, there can be some exploration on cooperation in natural and social phenomena. In real life, widely exists in various uncertain factors, these the uncertain factors may directly affect the individual's ability to adapt to fluctuations. Therefore the individualsability there will be a certain degree. In this paper we use the prisoner's dilemma game as an example, the evolution of cooperation study fluctuation individual adaptability in two-dimensional regular lattice and NW small world network. The introduction of the two parameters the characterization of adaptability and beta fluctuation, the proportion of individuals said alpha fluctuation adaptability, beta fluctuation amplitude. Said adaptive simulation found in fluctuation is not very big rise Drop the number of moderate conditions, the frequency of cooperation will be strengthened. Our results on the fluctuations in real life under the condition of understanding the emergence of cooperation will help. In addition, we also investigated the effect of heredity on public goods game and the prisoner's dilemma game. Heredity is a common feature in biological systems and real in the social system, the offspring can be related to genetic characteristics, such as the parent and parent adaptability? Strategy learning strategies etc. the individual adaptability by genetic factors and the effects of revenue considerations, research found that the introduction of individual genetic, can make clusters effectively resist the intrusion of defectors. Thus, cooperative behavior can be sustained finally. We also study the effect of geographic distance on the naming game. As everyone knows, the formation of human language is a complex and lengthy process, features around the language around, But with the development of society, between different languages, mutual influence and infiltration, which affect the region in the process of formation and development of language can not be ignored. We use a simple naming game model, effect of geographical distance on the whole game process. The simulation is too long or too short length are not conducive to the border a final agreement form, only the appropriate length is bordered to form a consensus. The changes also discussed in the relevant parameters of the whole process of the game, such as the maximum number of different vocabulary vocabulary?? the convergence time.

【學位授予單位】：中國科學技術(shù)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：F062.6;F224.32

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本文編號：1705224