社交网络中信念的分析与控制
社会与信息网络
2015-06-18 v2 物理与社会
摘要
本文研究了信念如何在社交网络成员中扩散的问题。我们提出了一种信念信息流模型 (IFM)，该模型捕捉了成员间的互动如何影响信念的扩散及最终收敛。IFM 模型包含作为社交网络模型的广义 Markov 图 (GMG) 模型，揭示了信念扩散主要取决于社交网络的两个特征，即度中心性和聚类系数。我们将 IFM 应用于收敛信念估计和信念控制策略优化。该模型与包含 Barabasi-Albert 模型的 IFM 进行了比较，并利用已发布的真实社交网络数据通过实验进行了评估。
引用
@article{arxiv.1401.0323,
title = {Analysis and Control of Beliefs in Social Networks},
author = {Tian Wang and Hamid Krim and Yannis Viniotis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.0323},
year = {2015}
}