面向意见最大化的社会信任网络广义意见动力学模型
组合数学
2021-03-11 v1
摘要
本文提出一种广义意见动力学模型(GODM),可动态计算每个人的表达意见,以解决社会信任网络的内部意见最大化问题。模型中,我们提出一种新颖、合理且可解释的置信指数,由个人社会地位及其周边评价共同决定。利用对角占优理论,我们得到了具有最大总体意见纳什均衡的最优解析解。我们设计了一种新算法,通过修改社会信任网络中人们的内在意见,在给定预算下最大化总体意见,并从算法本身及传统优化算法——带 正则的 ADMM 算法两方面证明其最优性。我们进行了一系列实验,结果表明我们的方法在四个数据集上优于现有最优方法。平均收益在四个数据集上分别提升了 、、 和 。
引用
@article{arxiv.2103.05835,
title = {Generalized Opinion Dynamics Model for Social Trust Networks in Opinion Maximization},
author = {Changxiang He and Jiayuan Zeng and Shuting Liu and Guang Zhang and Xiaofei Qin and Xuedian Zhang and Lele Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.05835},
year = {2021}
}