基于Agent的突发性群体事件人群聚集效应分析

针对突发性群体事件中的大规模人群聚集行为,建立了基于人群中单个个体的Agent行为模型,研究了人群规模对群体行为发展的影响效应。其中构建的Agent行为模型主要模拟了突发性群体事件中个体在人群中的三个典型行为,即非理性情绪的产生、个体之间的谣言传播以及不同类型个体之间的合作与对抗行为。通过仿真分析发现,在一定的环境下如果人群的密度越高、谣言传播的强度越大,则人群从稳定的聚集状态向暴力性骚乱行为转化的过渡过程持续时间就越短,但人群密度增大到一定程度后对群体行为的影响效应将不再显著;此外,增加现场的警力数量能够有效延缓人群的行为向群体骚乱方向转化的速度,但无法阻止群体行为稳定性的恶化。     

具有偏好关系网络结构稳定的群决策协商控制模型

挖掘群决策偏好关系结构信息,提出决策者个体偏好与群体偏好关系以及网络结构稳定的群决策协商控制模型.根据模型提供个体偏好参考基准,计算决策者及群体的偏好相容性测度.通过决策者建立、取消(断开)或加强与其他决策者的链接以及对偏好信息进行调整的策略建议,促使决策者个体偏好、群决策偏好关系网络结构正向演化,在模型框架下保证群体偏好网络结构稳定,达到群体偏好信息相容性极大的目的,为进一步信息集结提供依据.     

基于粒子群算法的群体路径生成方法研究与实现

对群体行为进行模拟一直是计算机图形学方面的研究热点,如何表现出个体运动的独立性和群体运动的整体性是群体行为模拟的困难所在。首先对群体行为进行分析,然后将粒子群算法的群体智能性用于群体路径生成中,既使用了粒子群算法初始生成思想,又针对不同的群体行为进行了修改,从而产生一种新的能够快速完成群体路径生成的方法和手段。     

面向群体行为识别的非局部网络模型

目的 视频行为识别一直广受计算机视觉领域研究者的关注，主要包括个体行为识别与群体行为识别。群体行为识别以人群动作作为研究对象，对其行为进行有效表示及分类，在智能监控、运动分析以及视频检索等领域有重要的应用价值。现有的算法大多以多层递归神经网络（RNN）模型作为基础，构建出可表征个体与所属群体之间关系的群体行为特征，但是未能充分考虑个体之间的相互影响，致使识别精度较低。为此，提出一种基于非局部卷积神经网络的群体行为识别模型，充分利用个体间上下文信息，有效提升了群体行为识别准确率。方法 所提模型采用一种自底向上的方式来同时对个体行为与群体行为进行分层识别。首先从原始视频中沿着个人运动的轨迹导出个体附近的图像区块；随后使用非局部卷积神经网络（CNN）来提取包含个体间影响关系的静态特征，紧接着将提取到的个体静态特征输入多层长短期记忆（LSTM）时序模型中，得到个体动态特征并通过个体特征聚合得到群体行为特征；最后利用个体、群体行为特征同时完成个体行为与群体行为的识别。结果 本文在国际通用的Volleyball Dataset上进行实验。实验结果表明，所提模型在未进行群体精细划分条件下取得了77.6%的准确率，在群体精细划分的条件下取得了83.5%的准确率。结论 首次提出了面向群体行为识别的非局部卷积网络，并依此构建了一种非局部群体行为识别模型。所提模型通过考虑个体之间的相互影响，结合个体上下文信息，可从训练数据中学习到更具判别性的群体行为特征。该特征既包含个体间上下文信息、也保留了群体内层次结构信息，更有利于最终的群体行为分类。     

基于社会网络的群体情绪模型

为了能够深入认识群体事件中群体情绪的演化过程,提出了基于社会人际关系的群体情绪模型构建方法。以小世界网络模型构建个体间社会关系,并通过引入情感关系参数表达现实生活中个体间的强情感、弱情感和陌生关系。基于Bosse等人提出的群体情绪模型,以社会网络作为情绪传播媒介对不同类别人际关系情境中群体情绪的演化态势进行了实验模拟,分析了近邻数K、重连概率P和情感关系R对群体情绪涌现所产生的影响。结果表明,情感关系越亲近、近邻数K越大,群体情绪最终的强度则越强烈,情绪涌现所需时间越短;重连概率P对群体情绪强度也有微弱影响,但作用并不十分显见。     

基于演化博弈论的网络信息传播群体行为分析

以网络信息传播为背景,针对网络信息传播群体,对群体的静态结构和动态行为进行抽象和分析。以前期使用经典博弈论来分析传播个体行为的研究为基础,建立符合网络信息传播特性的演化博弈模型来刻画网络信息传播群体的交互行为,采用有限理性Agent来模拟真实网络信息传播环境下的信息传播者,使用演化稳定策略和复制者动态对网络信息传播单群体的行为进行静态和动态均衡的分析,并通过计算验证了网络信息传播群体的稳定结构与群体行为的动态均衡具有很强的关联性。     

网络群体行为的演化博弈模型与分析方法

随着社会关系网络和在线社会网络应用的不断发展,如何理解和分析群体合作行为的稳定维持和演化是社会关系网络研究中面临的最大的挑战之一.文中综述了网络群体行为和随机演化博弈模型与分析方法等方面的研究工作,介绍了可用于网络群体行为分析评价的指标和模型,总结了网络群体行为和随机演化博弈模型的若干研究和分析方法,探讨了应用随机演化博弈模型进行网络群体行为研究的可行性.基于这些讨论,展望了社会关系网络中的网络群体行为研究所面临的主要挑战.     

一种适合网络游戏的多NPC协同运动策略

研究群体非玩家控制角色(NPC)如何根据具体游戏环境和剧情因素进行相互联系的协同运动以实现群体行为。在此基础上,提出一种适合网络游戏的多NPC协同运动策略,采用人工势场法描述游戏状态,并利用粒子群算法确定下一时刻每个NPC的最佳运动位置,从而实现个体NPC根据游戏状态自主完成群体作战目标。实验结果表明,该方法能够在网络游戏中保证群体NPC高效、自主地适应环境,并能较好地完成与玩家对抗的游戏任务。     

集货需求可拆分的多越库中心库门分配及车辆路径协同优化

针对集货需求可拆分的多越库中心库门分配及车辆路径协同优化问题,综合考虑多越库中心共同配送、集货需求可拆分、库内操作等因素,以车辆派遣成本、车辆油耗成本、库内叉车固定成本和运输成本以及时间窗惩罚成本之和最小化为目标,建立优化模型.根据问题特征,设计混合遗传算法求解.该算法在交叉变异中引入具有方向性的粒子群寻优,采取进化逆转和保留最优个体策略改善求解质量.通过多组算例验证算法的有效性,并分析配送模式以及车辆类型对配送方案制定的影响.结果表明,所提出模式能有效降低越库中心运营成本.研究成果不仅可以丰富越库配送模式下的车辆路径问题研究,也为多越库中心物流企业合理利用资源制定科学的配送方案提供理论依据.     

社会网络视角下允许弃权的群决策权力分布

针对群体决策的权力分布问题,考虑决策规则与网络效应的双重影响,研究社会网络视角下权力的分析方法.通过分析社会网络的结构、测度节点间的影响程度构建群体的影响网络,以影响网络为基础对允许弃权的Banzhaf指数进行拓展,提出网络决策权力的概念及测定方法,并对其性质及影响因素进行分析.结果表明:处于网络中心的个体,会因拥有更多“规则”以外的权力而成为关键决策者;而“规则权力”较高的个体,可能会因处于边缘位置而成为决策中的“弱者”.所提出的决策权力考虑了决策个体对结果的直接及间接影响,并提供一种准确反映决策成员贡献程度、识别关键决策者的方法.     

社会网络环境下基于公众行为大数据属性挖掘的大群体应急决策方法及应用

针对社会网络环境下复杂大群体应急决策中决策属性信息难以获得问题,提出社会网络环境下公众行为大数据驱动的大群体应急决策方法.首先,通过挖掘社交平台上的公众行为大数据,利用TF-IDF、Word2vec技术进行关键词提取、聚类及其影响力分析,从大量行为数据中挖掘大群体决策属性信息以辅助专家决策,使决策结果具有更高的科学性和有效性;其次,构建决策者间基于信任关系和观点相似度的社会网络,采用同时考虑信任和相似度的聚类方法对决策者进行聚类,并基于社会网络分析获得决策者权重;然后,提出基于决策者间信任关系的共识调整方法进行共识调整以获得最终群体决策矩阵和方案排序,通过引入决策者客观自信度避免个别决策者过分自信行为的影响;最后,通过一个新冠疫情案例分析说明方法的可行性和有效性.     

基于动态偏好机制的学生群体演化合作研究

社交网络具有随机性和复杂性的特点,针对大学生群体中社交关系的异质性以及动态变化情况,构建博弈模型并设计动态偏好机制用于模拟和促进学生在交互网络中的合作行为。在该机制中,首先构建了加权网络用于描述学生交互网络的异质性;然后通过学生动态的交互关系,模拟学生的社交偏好。仿真结果表明,该机制能够有效促进合作者密度。为了进一步验证该机制在学生群体交互中的有效性,通过线下社交网络收集系统收集学生群体的交互行为信息并构建交互网络,通过数据分析发现学生群体在动态偏好机制下更愿意与其他个体进行交流。研究结果对学生合作行为演化具有参考作用。     

Exploring the Individual's Behavior on Self-Disclosure Online

Even though the ubiquity of technology can make many aspects of life more convenient, it may simultaneously raise some concerns about the privacy issues related to personal information. This research focused on the individual's behavior toward self-disclosure online and his or her cognition on personal privacy that was affected by not only the personal psychological factors but also the individual's computer knowledge and associated skills. To study how technological and psychological factors can simultaneously affect one's privacy concern and restrain behavior on disclosure, this study applied both perceived privacy and privacy concern to assess such factors as personal subjective attitude, computer self-efficacy, and perceived behavioral control to investigate the technological influence. A hypothesized model was proposed to describe the relationships among these constructs. After structural equation modeling is utilized to analyze the proposed hypotheses, the research findings showed that, although the perceived behavioral control had a negative effect on self-disclosure online, all the other hypotheses indicated a positive casual effect.     

The Influence of workspace awareness on group intellective decision effectiveness

Workspace awareness is an understanding of members’ interactions within a shared workspace, and has been a fundamental concern to researchers examining how groups using group support systems can be more effective as they design and develop physical artifacts. We provide theoretical and empirical evidence that workspace awareness can be a significant factor influencing the effectiveness of groups employing group support systems for the development of intangible artifacts, such as decision quality and consensus. The workspace awareness literature typically does not examine causal relationships within awareness. We develop a theoretical model that divides workspace awareness into three elements (presence, behavior, and insight awareness), which are important for group decision tasks, and provide empirical evidence that: (1) understanding the reasons behind group member behaviors (insight awareness) is key to increasing decision quality and consensus; (2) greater insight awareness can be obtained when an individual is better able to track and characterize others’ behaviors (behavior awareness); and (3) behavior awareness depends on an individual's ability to identify and distinguish among the different individuals within the group (presence awareness). Empirical support is derived from a laboratory experiment.     

Disability and Vulnerability: Interpretations of Risk in Everyday Life

Definitions and assessments of social vulnerability are commonly based on systemic relations and processes on a macrolevel. There is a danger of ascribing vulnerability to someone, regardless of their individual circumstances; thus, microlevel information regarding everyday life is also needed. Experiences of risk and attitudes towards vulnerability were explored in five group interviews. Related to instrumental aids, bodily endurance and external causes, vulnerability was found to be a ubiquitous primer in everyday decision‐making. The disabled individual's interpretative framework for risk and vulnerability is shaped by objectifying his/her own body, and by being accustomed to everything taking a long time. The interpretative framework helps in decision‐making and in managing any ‘contextual inertia’ involved in stressful situations.     

Examining the beneficial effects of individual's self-disclosure on the social network site

Today, individual's self-disclosure on the social network sites (SNS) have become a prevalent phenomenon. This study proposes a research model for investigating the beneficial effects of individual's self-disclosure on the social network sites (SNS). In this study, social support and online social well-being are seen as the beneficial effects of individual's self-disclosure on the SNS. Furthermore, this study examines whether self-disclosure increases social support and online social well-being. For developing a more parsimonious research model, this study chose self-disclosure and social support as second-order constructs. Self-disclosure is devised as a formative second-order construct that includes five components: amount, depth, honesty, intent, and valence. Social support is used as a reflective second-order construct comprising two factors: informational support and emotional support. In addition, this research also proposes that social support increase online social well-being. Further, online social well-being is hypothesized to positively affect the continuance intention in relation to the SNS. Data collected from 333 Facebook users provided support for all the hypotheses. Implications for theory and practice are discussed, and suggestions are made for future research.     

UGC网站用户画像研究

近几年,社交网络的高速发展使人们的工作、生活、学习方式发生了重大改变,人们获取知识的方式呈现明显的网络化趋势.人们通过网络获取信息的同时,也在其上留下了个人的痕迹,考虑到现实中获取个人信息成本高昂,捕捉其在网络中留下的痕迹,研究其在网络社会中的“映射”,不失为一种可行的方法.用户画像作为真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的用户模型.通过对“知乎”网站的深入挖掘,构建了基于用户基本属性、社交属性、兴趣属性和能力属性四个维度的动态用户画像模型,并对“知乎”网站PM 2.5话题下1303位用户进行实证分析.     

Reputation rating modeling for open environment lack of communication by using online social cognition

This paper defines the available reputation rating models at present from the viewpoint of set theory. Furthermore, to solve the problem that present reputation models fail in the condition of open environment without previous exchanging information, i.e. lack of participant's communication and evidence, online social cognition reputation ratings model is offered. Information seeking online is used to achieve the online behaviors for rating and the reputation can be evaluated by social experience in virtual world based on individual and group social cognition according to the definition of online social cognition set in this model. As online social cognition experience is drawled from a sample set of the open system, when a newcomer enter the evaluation set default reasoning is used to guarantee the model's extension. Finally, the reputation rating evaluation in Health Care Products Web site demonstrates the validity of the model and the results also show that group online social cognition is better than individual's.     

社交网络中基于代言人价值排序算法的移动优惠券投放决策

为了在社交网络中选择高价值代言人以达到尽可能好的移动优惠券投放效果,首先,根据粉丝数量和活跃状态对代言人社会传播能力进行建模,并利用移动优惠券类型的偏好程度和移动优惠券转发率对代言人个体分享意愿进行建模;然后,基于社会传播能力和个体分享意愿提出代言人价值的概念,设计代言人价值排序算法(endorser value rank algorithm);接着,在考虑代言人价值的基础上,针对企业利润和代言人收益最大化的多目标优化问题,建立移动优惠券投放模型,并设计基于遗传算法的HFNSGA算法,据此实现社交网络中基于代言人价值的移动优惠券投放;最后,通过在GitHub上的真实用户数据集对EVRank算法进行实验.实验结果表明,EVRank算法在准确率和匹配率上均优于其他相关算法,同时,算例分析表明,HFNSGA算法不仅可有效地求解高维多目标优化问题,且其解集有较好的分布性和均匀性,能够有效指导企业进行移动优惠券投放决策.     

基于Jackson网络的地面分队防御作战兵力部署方法

针对地面分队防御作战兵力部署信息利用不足、未能宏观统筹部署的问题,提出一种基于Jackson网络的地面分队防御作战兵力部署方法,实现对地面分队防御作战兵力部署的建模和优化.首先,分析地面分队防御敌突击武器的规律和特点,用Jackson排队网络对该过程建模,并针对第1道防线节点顾客到达率大于服务率的问题,提出Jackson排队网络的等效转化方法;其次,依据各节点的吞吐量和顾客到达率,研究节点间的顾客转移量、外来顾客到达率,并最终求得敌目标对防线的突破率;最后,基于博弈思想,建立双层迭代寻优结构,计算敌最优进攻策略下我方的最优决策.仿真实验验证了所提出的改进人工蜂群算法在求解所研究模型收敛性和稳定性方面的优势以及所提出双层迭代寻优结构的合理性,同时讨论了毁伤概率对兵力部署的影响.