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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
在对演化博弈理论和复杂网络研究的基础上,根据现实社会网络的特性,选取囚徒博弈作为范例,对复杂网络基础上的演化博弈进行研究。分析了网络中个体间协作关系的演化过程、网络收益和个体收益的分布状况,以期为网络结构和群体行为间互动关系作出定性分析,并在一定程度上对复杂网络的形成原因进行解释。  相似文献   

2.
博弈论研究冲突对抗条件下最优决策问题,是网络空间安全的基础理论之一,能够为解决网络防御决策问题提供理论依据。提炼网络攻防所具备的目标对立、策略依存、关系非合作、信息不完备、动态演化和利益驱动 6 个方面博弈特征。在理性局中人假设和资源有限性假设的基础上,采用攻防局中人、攻防策略集、攻防动作集、攻防信息集和攻防收益形式化定义了五元组网络攻防博弈模型,分析了博弈均衡的存在条件,总结出基于攻防博弈模型的网络防御决策过程。梳理分析了基于完全信息静态博弈、完全信息动态博弈、不完全信息静态博弈、不完全信息动态博弈、演化博弈、微分博弈、时间博弈和随机博弈共8种不同类型博弈模型的网络防御决策方法的适用场景,综述其研究思路,给出基于不同类型博弈模型的网络防御决策方法的优缺点。总结基于攻防博弈的网络防御决策方法的发展过程,说明防御决策方法具备的优势特点;指出研究过程中面临着博弈建模考虑因素与模型复杂度的关系,博弈推理对信息和数据的依赖性,博弈模型的泛化性和迁移性3个问题;并从规范策略的描述机制、优化收益的计算方法以及与其他网络安全技术相互融合3个方面展望了下一步研究方向,说明需要重点解决的问题。  相似文献   

3.
用Multi-Agent建模与仿真研究方法,构建小世界网络下的囚徒困境博弈演化模型,以遗传算法模拟重复博弈策略的演化,研究小世界网络下囚徒困境博弈的合作演化规律.仿真结果表明:重复博弈机制下合作更容易形成,重复博弈下的优秀策略具有一些共同的特征.  相似文献   

4.
在对多智能体系统的研究中,如何通过施加最少的控制来使某种策略在群体中占优是一个未解的难题.本文借助演化博弈理论,通过设置一定比例节点为指定策略作为控制手段,分别研究了在无结构群体和随机规则网络群体中的策略演化情况.在随机规则网络中,本文进一步研究了在控制手段下,一种新策略是如何演化并成功占据整个网络的.结果表明在无结构的情况下,强制策略对群体的影响受限于博弈的类型;而在随机规则网络中,在任何的博弈类型下,只要给定足够多的强制策略就可以使其突破成功.在理论分析的基础上,本文进行了计算机仿真验证,仿真结果与理论结果一致.本文的结果揭示了如何对群体施加影响,进而对群体中的个体状态进行控制.  相似文献   

5.
根据进化博弈的观点,提出一种资源共享型P2P网络博弈激励模型。对P2P网络进行描述,并对节点的行为进行量化分析,建立节点资源访问的概率模型,给出共享型P2P网络中的个体模拟动态方程。在随机博弈收益矩阵的基础上,通过调整相关参数引导P2P网络向动态平衡的状态演化。仿真实验结果验证了该模型的可行性和灵活性。  相似文献   

6.
网络组织信息共享的演化博弈研究   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
根据管理系统工程理论,网络组织具有自主性、动态性、经济性和可扩展性等特点,针对当前网络组织信息共享研究的微观、静态等局限性,运用演化博弈理论方法,建立了一个网络组织信息共享机制的演化博弈模型,分析了网络信息节点共享的动态演变过程。研究结果表明,网络组织的演化方向与双方博弈的支付矩阵以及系统初始状态相关,信息共享产生的超额利润、初始成本、网络组织成员服务能力的差异及其贴现因子是影响网络组织信息共享演变的关键因素。  相似文献   

7.
演化博弈是自然和社会系统中一种常见的互动类型,探知演化博弈网络的拓扑结构是理解其功能和集体行为的基础。对于演化博弈网络,个体的博弈行为通常难以用动力学方程进行描述,而且相关的时序信息一般数量有限并且是离散的,因此在有限的个体博弈信息下重构网络的结构有着重要的研究意义。本文基于稀疏贝叶斯学习方法进一步发展了演化博弈网络的重构方法,通过在随机网络和小世界网络上的数值模拟验证该方法的有效性。与先前的基于L1范数的方法相比,该方法同样能够在较少的个体博弈信息下实现网络的重构,并且具有更高的重构效率和更强的噪声鲁棒性。  相似文献   

8.
基于随机博弈模型的网络攻防量化分析方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对日益普遍和多样的网络攻击和破坏行为,如何利用模拟真实网络的虚拟环境,实现对网络各种攻防过程的实验推演,并分析评价网络系统安全性,已逐渐成为热点研究方向.对此文中提出了采用随机博弈模型的网络攻防实验整体架构,提出了由网络连接关系、脆弱性信息等输入数据到网络攻防博弈模型的快速建模方法,基于最终生成的攻防模型可以对目标网络的攻击成功率、平均攻击时间、脆弱节点以及潜在攻击路径等方面进行安全分析与评价. 最后,应用研究所得的网络攻防模型与分析方法对一个典型的企业网络攻防过程进行分析和推演. 结果表明了模型和分析方法的有效性.  相似文献   

9.
网构软件是开放网络环境中软件系统基本形态的一种抽象,其信任关系本质上是最复杂的社会关系之一.为了增强信任演化模型的自适应性,提高预测的准确性以及有效地抑制自私节点的产生,结合差异化服务和演化博弈理论,提出了一种符合开放网络特征的信任演化模型:(1)建立基于差异化服务的实体全局收益函数,以增强信任演化模型的自适应性;(2)以演化博弈理论作为分析工具,借助Wright-Fisher模型的特点,提出了一种Wright-Fisher多策略信任演化模型,以增强对信任演化预测的准确性;(3)根据“公平规范”原则建立了基于博弈的激励机制,激励信任策略的演化,从而有效地抑制自私节点的产生,实验结果表明:该模型能够更准确地反映开放网络中实体信任行为的复杂性特点;在激励机制的作用下,网构软件的信任演化能够更快地达到稳定状态,从而有效地提高网络的效率,使网构软件系统的信任收益达到最优.  相似文献   

10.
随着网络信息系统的日益复杂化,网络的安全性和用户隐私性引起了人们的高度重视,寻找能够维护网络安全、分析和预判网络攻防形式的新技术尤为重要.由于演化博弈理论的特性与网络攻防的特性较为契合,因此,本文对网络环境进行了分析,构建网络攻防场景,并在惩罚机制的基础上引入激励机制,提出了基于激励机制的攻防演化博弈模型.通过给出群体不同的问题情境,利用复制动态方程对局中人的策略选取进行演化分析.另外,在第三方监管部门对局中人管理的基础上,分析不同攻击时长时攻击群体的演化规律,证明攻击具有时效性.通过激励机制对防御群体策略选取的影响以及引入防御投资回报,来进一步证明增加激励机制的可行性.根据实验验证表明,本文提出的攻防演化博弈模型在不同的问题情境下均可达到稳定状态并获得最优防御策略,从而有效减少防御方的损失,遏制攻击方的攻击行为.  相似文献   

11.
e-Science 和 Web2.0 的发展,促进了科研信息的开放和共享。科研人员对信息的依赖程度日渐加深,对知识服务、社会化信息的感知提出了更高的要求。科研人员在科研活动中形成了一张无形的社会网络,即学术社会网络。应用社会网络分析技术研究学术社会网络,一方面可以从宏观上通过对网络结构进行分析,了解当前的科研合作状况,提供科研管理的科学支持,另一方面可从微观的个人影响力、关系预测等多个侧面进行分析,深化信息服务。本文将重点介绍社会网络分析技术在当前科研信息化的应用实例,包括针对学术社会网络开展的实证研究工作,基于学术社会网络的合作者推荐技术,以及面向科研用户的支持知识共享和学术交流的学术社交平台。  相似文献   

12.
网络实名制的提出,是为了解决网络匿名性所带来的问题,却又面临实名信息泄露的诟病。造成信息泄露的根源在于实名认证依赖于实名信息。基于社会认证的网络身份模型,依赖社会关系进行身份认证,其利用OSN节点的社会关系构建网络身份,在发挥网络监管作用的同时,避免实名信息的泄漏。模型首先在OSN中依据一定策略选择根节点;然后,采用担保方式进行社会认证;最后,在不依赖实名信息的基础上,构建节点的唯一网络身份SANI。SNAI身份含节点的社会认证信息,具有身份认证和行为溯源的功能。  相似文献   

13.
针对现有Web社会关系评估方法准确率较低的问题,提出一种结合网页与语句共现的Web社会关系评估方法。根据人名对在Web中的网页共现和页面内语句共现情况,综合评估2个人之间社会关系的强弱,设计相应的关系评估函数。实验结果表明,该评估方法能准确地度量Web社会关系的强弱,并且在度量关系权重时,语句共现比网页共现对评估结果的准确性起到更重要的决定作用。  相似文献   

14.
Opportunistic networks are a generalization of DTNs in which disconnections are frequent and encounter patterns between mobile devices are unpredictable. In such scenarios, message routing is a fundamental issue. Social-based routing protocols usually exploit the social information extracted from the history of encounters between mobile devices to find an appropriate message relay. Protocols based on encounter history, however, take time to build up a knowledge database from which to take routing decisions. While contact information changes constantly and it takes time to identify strong social ties, other types of ties remain rather stable and could be exploited to augment available partial contact information. In this paper, we start defining a multi-layer social network model combining the social network detected through encounters with other social networks and investigate the relationship between these social network layers in terms of node centrality, community structure, tie strength and link prediction. The purpose of this analysis is to better understand user behavior in a multi-layered complex network combining online and offline social relationships. Then, we propose a novel opportunistic routing approach ML-SOR (Multi-layer Social Network based Routing) which extracts social network information from such a model to perform routing decisions. To select an effective forwarding node, ML-SOR measures the forwarding capability of a node when compared to an encountered node in terms of node centrality, tie strength and link prediction. Trace driven simulations show that a routing metric combining social information extracted from multiple social network layers allows users to achieve good routing performance with low overhead cost.  相似文献   

15.
移动社会网络数据存在网络结构复杂,节点间标签相互影响,包含交互信息、位置信息等多种复杂信息等特点,给识别用户的特征带来了许多挑战。针对这些挑战,通过分析一个真实的移动网络数据,利用统计学分析提取出已标记的不同特征用户间的差异,并利用这些差异,借助关系马尔可夫网络建立预测模型对未标记用户的年龄与性别进行特征识别。分析表明,不同年龄、性别的用户在不同时段的通话概率、通话熵,位置信息的分布、离散性,在社会网络中的集聚程度,以及相互之间二元、三元的交互频率方面都存在明显的差异。利用这些特征,提出了利用二元和三元交互的关系基团模板,结合用户自身的时间空间特征,通过关系马尔可夫网络计算用户特征的全联合分布概率,进而以此推断用户的年龄与性别的方法。经过实验分析,利用关系马尔可夫网络、用户时空信息和用户交互的关系基团的分类方法相较于传统的C4.5决策树、随机森林、Logistic回归和Naive Bayes等分类方法,能够提高最高约8%的预测准确率。  相似文献   

16.
为满足在线社会网络语义分析的需要,提出社会语义网络分析框架。该框架由两部分构成:一是在线社会网络的语义表示,利用RDF模型和已建立的本体描述在线社会网络,赋予社会网络丰富的语义信息;二是在线社会网络的语义分析,利用SPARQL对在线社会网络语义图进行检索过滤,获取满足语义要求的数据,在分析过程中利用属性的层次结构实现分析粒度的控制,通过属性路径检索实现整体网分析。通过应用案例,说明了所提框架的有效性。  相似文献   

17.
随着在线社交网络(Online Social Network,OSN)的快速发展,OSN蠕虫已经成为最具威胁的网络安全问题之一.为了防止OSN蠕虫的快速传播,文中提出了一种基于社团并行发现的OSN蠕虫抑制方法.首先将分布式图计算框架Pregel和基于标签传播的社团发现算法(Label Propagation Algorithm,LPA)相结合,提出了一种能够处理大规模OSN网络社团发现问题的并行LPA算法(Parallel LPA,PLPA).其次,文中在PLPA算法的基础上给出了3种社团关键节点的选取策略,并提出了相应的OSN蠕虫抑制方法.最后,通过在两组真实数据集上进行的社团并行发现及OSN蠕虫抑制仿真实验证明了文中方法的有效性.  相似文献   

18.
社交网络影响力最大化问题是基于特定的传播模型,在网络中寻找一组初始传播节点集合,通过其产生最终传播影响范围最大的一种最优化问题。已有的相关研究大多只是针对单关系社交网络,即在社交网络中只存在一种关系。但在现实中,社交网络的用户之间往往存在着多种关系,并且这多种关系共同影响着网络信息传播及其最终影响范围。在线性阈值模型的基础上,结合网络节点间存在的多种关系,提出MRLT传播模型来建模节点间的影响力传播过程,在此基础上提出基于反向可达集的MR-RRset算法,解决了传统影响力最大化问题研究过程中由于使用贪心算法所导致的计算性能较低的问题。最后通过在真实数据集上的实验对比,表明所提方法具有更好的影响力传播范围及较大的计算性能提升。  相似文献   

19.
何昊晨  张丹红 《计算机应用》2005,40(10):2795-2803
社会化推荐系统通过用户的社会属性信息能缓解推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题,从而提高推荐系统的精度。然而大多数社会化推荐方法主要针对单一的社交网络,或对多个社交网络进行线性叠加,使得用户社会属性难以充分参与计算,因而推荐的精度有限。针对该问题,提出一种多重网络嵌入的图形神经网络模型来实现复杂多维社交网络下的推荐,该模型构建了统一的方法来融合用户-物品、用户-用户等各种关系构成的多维复杂网络,通过注意力机制聚合不同类型的多邻居对节点生成作出贡献,并将多个图神经网络进行组合,从而构建了多维社交关系下的图神经网络推荐框架。这种方法通过拓扑结构直接反映推荐系统中实体及其相互间关系,直接在图上对相关信息进行不断更新计算,具有很强的归纳性,有效避免了传统推荐方法中信息利用不完全的问题。通过与相关的社会推荐算法进行比较,实验结果表明,所提方法在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)等推荐精度指标上有所改善,甚至在数据稀疏情况下也有良好的精度。  相似文献   

20.
随着移动互联网的快速发展,用户逐渐成为社交媒体的主导者,新媒体的迅速崛起,改变了传统的信息传播的格局以及规律,经典的大众传播理论中的意见领袖、把关人等有了新的时代意义,在一定程度上得到进一步的扩展和延伸。在现有的意见领袖的挖掘中主要是从网络结构和用户行为研究方向,没有考虑到是否真正对用户产生影响这一重要的属性,本文以符号网络作为研究工具,通过赋予用户之间的观点关系链接相应的代表支持或者反对的符号,将传统的意见领袖挖掘算法结合符号网络中的能够描述用户观点变化的符号关系,将真正对用户产生影响的意见领袖挖掘出来,从而挖掘得出更加精准有效地意见领袖。  相似文献   

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