[發明專利]一種基于表達與隱私模型的意見動力學的設計方法及系統

在審

• 申請號: 202110382219.2
• 申請日: 2021-04-09
• 公開（公告）號: CN113065068A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 侯健;江明月;李汶珊;魏春嶺
• 申請（專利權）人: 浙江理工大學
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9536;G06Q50/00
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 周希良

本發明公開了一種基于表達與隱私模型的意見動力學的設計方法及系統，其中涉及的一種基于表達與隱私模型的意見動力學的設計方法，包括步驟：S1.將HK模型的有限置信度引入EPO模型中，得到意見動力學MEPO模型；S2.基于得到的意見動力學MEPO模型，定義通信鄰居和意見鄰居的關系；S3.意見鄰居根據置信度設置接受意見的范圍，并分為思想封閉、思想半封閉和思想開放三類；S4.將初始意見的固執參數輸入至意見動力學MEPO模型中，得到最終意見動力學MEPO模型。本發明提出MEPO的概念，來描述社交網絡中每個人在考慮到其表達意見與隱私意見的同時，與網絡中其他個體進行交互，并最終達到意見收斂的過程；同時本發明也考慮到個體初始意見的影響，更加貼近事實。

技術領域

本發明涉及經濟與社會物理學技術領域，尤其涉及一種基于表達與隱私模型的意見動力學的設計方法及系統。

背景技術

近年來，對社交網絡中的意見動力學模型的研究引起了越來越多的關注。由于意見動力學模型的廣泛應用，例如集體決策，兩極分化，時尚的興起等，社會學、物理學、系統和控制科學領域的研究人員已經對該問題進行了研究。現有的大多數研究都集中在意見的動態演變上。總體而言，意見動力學模型可以分為兩類：宏觀模型和微觀模型。宏觀模型利用概率統計理論來分析觀點的演變，因此適合于分析大規模的社交網絡。而微觀模型(也稱為基于主體的模型)通過社會個體之間的互動和交流來描述觀點的演變。典型的微觀模型包括Degroot模型，Degroot-Friedkin模型，Expressed-Private-Opinion(EPO)模型，Hegselmann-Krause(HK)模型等等。由于微觀模型的特性，它對大型和小型網絡的處理能力都是充分的。具體來說，這種意見動力學模型可以有效地描述社交網絡中個體之間的相互關系以及相互影響。

社交網絡中有一個有趣但重要的現象，每個人表達的觀點可能不同于其隱私觀點，這可能是由于遵守群體標準或規范的壓力所致。這種現象通常在選舉或投票過程中可以觀察到，或者表現為多元無知、沉默螺旋等。因此，提出了一種微觀EPO模型來揭示這種社會現象。EPO模型最早是在1950年代的心理學領域進行研究，然后由Ye等人對其進行了理論分析。在2019年，受Ye的工作啟發，Shang進一步研究了行為不端的EPO模型，以期達成具有彈性的意見共識。由于EPO模型的特殊性，近年來它們受到了極大的關注。對EPO模型的研究已被視為一個潛在的研究方向，需要對該主題進行更多的研究。

社交網絡中的另一個普遍現象是，每個人都與鄰居互動，但可能只接受相似的觀點。于是，另一種微觀模型，即HK模型被廣泛研究。HK模型的思想首先由Hegselmann和Krause提出，并在后續文獻中給出了收斂性分析。Santo-Fortunato揭示了在同質HK模型中達到共識的有界置信度閾值，當個體數達到無窮大時，ε_c～0.2。通過置信度半徑和影響半徑描述了鄰域關系，并分析了異質性對置信度/影響分布的影響。C.Cheng同時考慮了有限置信度和群體壓力，并在理論上闡述了有限時間共識。W.Han等人討論了一種具有異質種群的修正HK模型，該模型指出，具有最大有界置信度的固執程度的增加將導致最終意見簇的減少。G.He等人通過符號函數來替代經典的BCM。在接下來的工作中，他們進一步研究了BCM中的雙方共識問題，這為在不同情況下達成雙方共識提供了相應的條件。

因此，基于先前工作的啟發下，本發明提出一種基于表達與隱私模型的意見動力學的設計方法及系統。

發明內容

本發明的目的是針對現有技術的缺陷，提供了一種基于表達與隱私模型的意見動力學的設計方法及系統。

為了實現以上目的，本發明采用以下技術方案：

一種基于表達與隱私模型的意見動力學的設計方法，包括步驟：

S1.將HK模型的有限置信度引入EPO模型中，得到意見動力學MEPO模型；

S2.基于得到的意見動力學MEPO模型，定義通信鄰居和意見鄰居的關系；