社交網路形成與演化規律的定量分析模型及其套用研究

《社交網路形成與演化規律的定量分析模型及其套用研究》是依託東北大學，由李永立擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：社交網路形成與演化規律的定量分析模型及其套用研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：李永立
• 依託單位：東北大學

中文摘要

研究社交網路形成和演化規律的定量分析模型，將有助於解釋網路形成的微觀原因，並為預測和控制網路的演化提供理論支持。既有的模型以廣泛採用的指數隨機圖模型為代表，往往具有缺乏預測能力、缺少控制機制、算法複雜度高等方面的不足；鑒於此，本課題以策略網路形成理論為基礎，擬提出具有較高預測精度和較低算法複雜度，適用於大規模數據分析和普遍適用性的定量模型。在模型的建立過程中，將重點研究網路決策者的效用函式、建立連結的博弈規則、推斷模型參數的估計算法等三方面的研究內容，並對模型的預測精度和參數的作用進行全面地仿真驗證；在模型的套用中，面向以Facebook、微信等為代表的社會媒體平台，平台上的社交網路構成了信息傳播的渠道和骨架；本課題立足於社交網路動態變化的視角，將理論模型套用於社會媒體平台上的信息管理問題，以期達到最佳化信息傳播結構、預測輿論傳播規模和控制不良訊息傳播的目標，豐富大數據背景下的管理模型。

結題摘要

隨著微信和騰訊QQ等社會媒體平台的不斷發展，社交網路逐步走入現代生活，網路效應逐步成為人們進行決策的重要影響因素之一。在以上現實背景下，研究社交網路形成和演化規律的定量分析模型，將有助於解釋網路形成的微觀原因，並為預測和控制網路的演化提供理論支持，進而更好地指導人們的決策行為。既有的網路演化分析模型以廣泛採用的指數隨機圖模型為代表，往往具有缺乏預測能力、算法複雜度高、沒能深入網路建立的行為原因等方面的不足；鑒於此，本課題以策略網路形成理論為基礎，提出了具有較高預測精度和較低算法複雜度，適用於大規模數據分析和普遍適用性的理論模型。為此，本課題設計了包含網路參與者個體屬性、網路結構作用和隨機因素的網路個體效用函式，並給出了適用於多種情形的通用表達，特別將消費者非理性的因素融入到效用函式的建立中；並設計了影響網路形成方式和演化過程的博弈規則，給出了自利型消費者和團隊精神消費者不同的博弈方式，並給出了體現博弈順序的網路參與者見面的規則與機率表達；進一步針對網路參與者見面過程具有隱變數的性質，發展了EM算法和MCMC算法校準模型參數，並對方法的有效性進行了理論檢驗和數值模擬檢驗；最後在Twitter、Facebook、Researchgate和騰訊QQ等社會媒體平台上，收集和爬取相關數據，套用理論模型揭示了不同社交媒體平台上，網路鏈路形成的行為原因和顯著影響變數，並一定程度揭示了巨觀網路現象的微觀基礎，進一步預測了網路宏微觀的演化，並將演化的規律性用於電子商務平台市場行銷推薦策略的研究中。本課題所提出的理論模型具有一定的通用性，從屬於“套用網路分析技術解決管理學問題”這一學科交叉的研究方向，將豐富管理科學與工程學科的方法工具，在理論方法上將具有前沿性的意義；特別是，隨著社會媒體平台影響力的日益擴大，本課題的套用前景將不斷擴展，對於控制網路的信息傳播，指導行銷策略，乃至輔助社交網路背景下的決策行為等領域，具有明確的指導意義和現實套用。