Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Исследование моделей динамики мнений в социальных сетях

Работа №141980

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

прикладная информатика

Объем работы56
Год сдачи2023
Стоимость4850 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
48
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 4
Обзор литературы 4
Постановка задачи 5
Глава 1. Модель 6
1.1. Описание модели 6
1.2. Модернизация модели 7
Глава 2. Теоретические аспекты исследования 8
2.1. Утверждения, полученные из источников 8
2.1.1 Решение задачи управления для модели динамики мне­ний без ценности 8
2.1.2 Эквивалентнвхе преобразования для модели динамики
мнений с ценноствю 9
2.2. Утверждения, полученнвхе для исследования 12
2.2.1 Решение задачи управления для модели динамики мне­ний с ценноствю 12
2.2.2 Эквивалентнвхе преобразования для различнвхх началв-
ных состояний 14
2.2.3 Соотношение решений Kkk^, С c0 15
Глава 3. Алгоритм преобразования сетевой структуры .... 20
Глава 4. Экспериментальная часть исследования 21
4.1. Эксперимент >1 Соотношение решений K, к, к0 21
4.1.1 Целв эксперимента 21
4.1.2 Теоретические обоснования 22
4.1.3 Описание эксперимента 22
4.1.4 Реализация эксперимента 22
4.1.5 Резулвтатвх эксперимента 23
4.2. Эксперимент >2 изменение параметров на графе малого
размера 23
4.2.1 Целв эксперимента 24
4.2.2 Описание эксперимента 24
4.2.3 Реализация эксперимента 24
4.2.4 Результаты эксперимента 25
4.3. Эксперимент >3 изменение параметров на графе большего размера 25
4.3.1 Цель эксперимента 25
4.3.2 Описание эксперимента 25
4.3.3 Реализация эксперимента 25
4.3.4 Результаты эксперимента 26
Заключение 26
Список литературы 27
ПРИЛОЖЕНИЕ №1 29
ПРИЛОЖЕНИЕ №2 32
ПРИЛОЖЕНИЕ №3 38
ПРИЛОЖЕНИЕ №4 45
ПРИЛОЖЕНИЕ №5 49
ПРИЛОЖЕНИЕ №6 56

Социальные сети уже многие годы притягивают к себе внимание. С появлением в Веб-пространстве первых социальных сетей стало легче по­лучать информацию о круге общения, и это привлекло исследователей. Столкновение разных мнений и со временем достигнутый консенсус явля­ется важным предметом исследований, ведь знание принципов достижения консенсуса позволяет влиять на результат, например, вложением ресурсов в рекламу.
Обзор литературы
Первая работа о динамике мнений исследовала вопрос о достижимо­сти консенсуса. В работе Де Грота представлена модель динамики, где каждый участник меняет свое мнение, взвешивая мнения каждого связан­ного с ним агента сети и свое собственное. Позднее эта модель усовершен­ствовалась. Стоит выделить следующие модернизации:
• Модель Фриедкина-Джонсена, где каждому агенту был добавлен параметр восприимчивости к чужому мнению.
• Модель Хегсельманна-Крауза, в которой появляется порог дове­рия, участники учитывают только тех, чьи мнения отличаются от собственного не более чем на этот порог.
• Модель с двумя центрами влияния.
Эти модели описывают само взаимодействие в сети, но не исследуют воз­можность влияния на нее. За последние несколько лет было представлено множество работ с исследованием динамики мнений как задач управления, с одним центром, способным воздействовать на некоторых агентов сети, с целью достижения определенного среднего мнения в сети. Так же исследуются теоретико игровые модели и теоретико игровые кооперационные модели. Исследуется и вопрос разбиения узлов, для упрощения исследования больших сетей.
Постановка задачи
Основной задачей настоящей работы является создание алгоритма численного решения задачи управления мнениями агентов, представлен­ной с исполвзованием подхода преобразования сетевой структура! та­кой модели, который был представлен в статьях и в дипломной работе. Для реализации этой цели был предложен алгоритм, и решена задача экспериментальной проверки этапов работы этого алгоритма для определенных видов графов.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Предложен алгоритм численного решения модели динамики мнений с управлением с использованием подхода преобразования сетевой структуры. Экспериментально проверен алгоритм для моделей соответствующих граф-звездам.


DeGroot М.Н. Reaching a consensus / /Journal of the American Statistical Association. - 1974. - T. 69. - №. 345. - C. 118-121.
Friedkin N. E., Johnsen E. C. Social influence and opinions //Journal of Mathematical Sociology. - 1990. - T. 15. - №. 3-4. - C. 193-206.
Hegselmann R., Krause U. Opinion dynamics driven by various ways of averaging //Computational Economics. - 2005. - T. 25. - №. 4. - C. 381405.
Bure V. M., Parilina E. M., Sedakov A. A. Consensus in a social network with two principals //Automation and Remote Control. - 2017. - T. 78. - №. 8. - C. 1489-1499.
Mazalov V., Parilina E. Game of competition for opinion with two centers of influence //International Conference on Mathematical Optimization Theory and Operations Research. - Springer, Cham, 2019. - C. 673-684.
Mazalov V., Parilina E. The Euler-Equation Approach in Average-Oriented Opinion Dynamics //Mathematics. - 2020. - T. 8. - №. 3. - C. 1-6.
Mazalov V. V., Dorofeeva Y. A., Parilina E. M. Opinion control in a team with complete and incomplete communication // Contributions to Game Theory and Management. - 2020. - T. 13. C. 324-334.
Дорофеева Ю. А. Влияние управления на динамику мнений участников коллектива //Труды Карел некого научного центра Российской академии наук. - 2020. - №. 7. - С. 28-33.
Chkhartishvili A. G., Gubanov D. A., Novikov D. A. Social Networks: Models of information influence, control and confrontation. - Springer, 2018. - T. 189.
Гао, Ц. Динамика мнений в мультиагентных системах с оптимальным выбором моментов проверки мнений / Ц. Гао, Е. М. Парилина // Математическая теория игр и ее приложения. - 2022. - Т. 14. ..V0 4. С. 3-23.
Sedakov A. A., Zhen М. Opinion dynamics game in a social network with two influence nodes // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. - 2019.
№. 1. - С. 118-125.
Рогов М. А., Седаков А. А. Согласованное влияние на мнения участников социалвной сети // Математическая теория игр и её приложения.
2018. - Т. 10. - №. 4. - С. 30-58.
Avrachenkov К. Е., Kondratev A. Y., Mazalov V. V. Cooperative game theory approaches for network partitioning //International Computing and Combinatorics Conference. - Springer, Cham, 2017. - C. 591-602.
Mazalov V. V. Comparing game-theoretic and maximum likelihood approaches for network partitioning //Transactions on Computational Collective Intelligence XXXI. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2018. - C. 37-46.
Нечипорук, А. А. Эквивалентности моделей динамики мнений в социальных сетях // Процессы управления и устойчивость. - 2021. - Т. 8, № 1. - С. 435-439.
... всего 17 источников


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ