復(fù)雜社交網(wǎng)絡(luò)中基于Agent模型的個(gè)體觀點(diǎn)預(yù)測.pdf

1、近年來，隨著移動(dòng)終端產(chǎn)品的普及和社交平臺(tái)的不斷發(fā)展，人們?cè)絹碓搅?xí)慣使用社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行人與人之間的溝通交流。然而，社交平臺(tái)的匿名化慢慢滋生了一群鍵盤俠，同時(shí)，用戶的從眾心理及法不責(zé)眾的心態(tài)也使網(wǎng)絡(luò)極端事件頻有發(fā)生，且由于社交平臺(tái)中的信息擴(kuò)散速度之快，政府等相關(guān)部門不易做好防范措施。針對(duì)上述問題，就復(fù)雜社交網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體對(duì)某一話題的觀點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測，對(duì)維護(hù)網(wǎng)絡(luò)社會(huì)的和諧和安全是充分且必要的。
　　眾所周知，不同的個(gè)體對(duì)同一話題會(huì)持有不同的

2、觀點(diǎn)，且個(gè)體對(duì)他人觀點(diǎn)的認(rèn)可程度會(huì)略有差異，受他人觀點(diǎn)的影響程度也會(huì)不盡相同。因此，為較好反映個(gè)體在形成自我觀點(diǎn)時(shí)考慮的各類影響因素，本文綜合考慮復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)中的Agent概念，提出并設(shè)計(jì)Agent個(gè)體模型和Multi-Agent觀點(diǎn)交互模型，從微觀角度分析社交網(wǎng)絡(luò)中某一話題社區(qū)觀點(diǎn)演變過程，并能預(yù)測個(gè)體對(duì)該話題產(chǎn)生的觀點(diǎn)傾向。
　　為達(dá)到較好的預(yù)測效果，本文首先從抓取的實(shí)證數(shù)據(jù)中挖掘出若干話題社區(qū)，建立Multi-Agent話

3、題社區(qū)環(huán)境，并在此基礎(chǔ)上對(duì)社區(qū)中所有博文及評(píng)論文本信息隱含的情感傾向進(jìn)行挖掘。建立話題社區(qū)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)模型，模擬社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的關(guān)注關(guān)系及交互關(guān)系。其次，建立基于Agent的個(gè)體模型，設(shè)計(jì)Agent結(jié)構(gòu)，將個(gè)體接收信息產(chǎn)生觀點(diǎn)的過程映射為Agent通過感知器、控制器、效應(yīng)器處理消息生成觀點(diǎn)的過程，使話題社區(qū)中的Agent具有自主性、適應(yīng)性、社交性、交互性四大特點(diǎn)。并將個(gè)體自信度、鄰居依賴度、社區(qū)趨同度三個(gè)特征作為Agent個(gè)體形成觀點(diǎn)過程中

4、的影響因素。隨后，建立Multi-Agent觀點(diǎn)交互模型，實(shí)現(xiàn)話題社區(qū)環(huán)境中Agent間通訊、交互。并設(shè)計(jì)Agent個(gè)體觀點(diǎn)交互規(guī)則生成算法，學(xué)習(xí)特征權(quán)值向量。
　　本文在新浪微博實(shí)證數(shù)據(jù)上對(duì)Agent個(gè)體模型和Multi-Agent觀點(diǎn)交互模型的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:(a)從微觀個(gè)體角度分析，基于Agent的個(gè)體模型和基于Multi-Agent觀點(diǎn)交互模型能夠較準(zhǔn)確的預(yù)測個(gè)體觀點(diǎn)變化的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，對(duì)話題社區(qū)活躍個(gè)體的預(yù)測結(jié)