电子学报 ›› 2018, Vol. 46 ›› Issue (1): 223-229.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.01.031

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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

于建业1,2, 王元卓1, 靳小龙1, 程学旗1   

  1. 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. 北京物资学院, 北京 101149
  • 收稿日期:2015-04-22 修回日期:2015-06-21 出版日期:2018-01-25
    • 作者简介:
    • 于建业,男,1981年生于山东威海,博士研究生,主要研究领域为社交网络演化分析、社交演化计算、博弈等.E-mail:jy.yu@siat.ac.cn;王元卓,男,1978年生于黑龙江,博士,副研究员,CCF高级会员,主要研究领域为网络行为分析、开放知识网络、信息安全、博弈模型等.E-mail:wangyuanzhuo@ict.ac.cn;靳小龙,男,1976年生于甘肃,博士,副研究员,主要研究领域为社会计算、网络性能建模与分析、多智能体系统等.E-mail:jinxiaolong@ict.ac.cn;程学旗,男,1971年生于安徽望江,博士,研究员,主要研究领域为网络科学、网络与信息安全以及互联网搜索与服务.E-mail:cxq@ict.ac.cn
    • 基金资助:
    • 国家973重点基础研究发展计划 (No.2013CB329602,No.2014CB40401); 国家自然科学基金 (No.61232010,No.61173008,No.61303244,No.61402442); 北京市科技新星计划 (No.Z121101002512063)

Evolutionary Analysis on Information Sharing Behavior in Social Networks Based on Social Evolutionary Game

YU Jian-ye1,2, WANG Yuan-zhuo1, JIN Xiao-long1, CHENG Xue-qi1   

  1. 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
  • Received:2015-04-22 Revised:2015-06-21 Online:2018-01-25 Published:2018-01-25

摘要: 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.

关键词: 社交演化博弈, 社交网络, 公共品博弈, 信息分享行为, 声誉

Abstract: In order to understand the evolutionary mechanisms on social networks, we investigate the evolution of information 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 adjusting 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 conducted, 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

中图分类号: