观点动力学与推荐系统的协同演化：建模、分析与基于强化学习的操纵
系统与控制
2025-08-29 v2 系统与控制
摘要
在本工作中，我们开发了一个将观点动力学与推荐系统相结合的分析框架。通过引入协同过滤等要素，我们精确刻画了推荐系统如何塑造人际互动并影响观点形成。此外，还展示了观点动力学与推荐系统两者的协同演化特性。具体而言，从理论上证明了该协同演化系统的收敛性，并阐明了过滤气泡形成的机制。我们对观点簇最大数量的分析表明了推荐系统参数如何影响观点分组与极化。此外，我们将传播者的影响纳入模型，并提出了一种基于强化学习的解决方案。使用 Yelp 数据集的模拟验证了该分析与传播解决方案。
引用
@article{arxiv.2411.11687,
title = {Coevolution of Opinion Dynamics and Recommendation System: Modeling, Analysis and Reinforcement Learning Based Manipulation},
author = {Yuhong Chen and Xiaobing Dai and Martin Buss and Fangzhou Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.11687},
year = {2025}
}