人群与网络：新事物在网络中的扩散

一种网络级联扩散模型如下：

场景：一个社会网络，AB两类事物可能被人们采纳；B为旧的，一直以来大家都采用；A是新的，可能一开始只有很少几个人用（例如上图标红的7,8）

假定：①每个人只能采用A或B；②在从一种选择转换到另一种过程中没有其他成本；③两个相邻的人若都采用A，则得到回报a；都采用B，则得到回报b；若采用不一样，则回报为0

某个节点的决策门槛q = b/(a+b)

新生事物在网络中的传播过程：①对于当前所有采用B的节点，同时考察他们的邻居采用A的比例是否高于门槛q=b/(a+b)，如果是它们就会放弃B采用A；②一直执行这个过程直到网络中所有节点不在变化（上图最后所有使用A的节点：4~10）

完全级联：最后所有节点全部采用A

如果某个节点集合为密度为r的聚簇，那么这个集合里所有的点都满足至少有占比为r的邻居都在这个集合中

设改用A的门槛为q：剩余网络中存在密度大于1-q的聚簇 ←→ 这个初用节点集不能形成A的完全级联。例如上图中点123构成的集合为密度为2/3的聚簇，2/3>1-q=2/5所以这3个点都不会改用A

异值门槛：新事物A对不同的人的回报可能不同（不一定都是a）！这样会导致每个节点的门槛都不一样

阻碍聚簇：设qi为第i个节点的门槛，剩余网络中一个节点集合，其中任何节点v都有超过1-qi占比的邻居也在该集合中，不能形成完全级联，当且仅当剩余网络中存在一个阻碍聚簇

多元无知效应：城市中发生突发事件，人越多被害人或需要帮助的人得到帮助的几率越小。因为每个人都在看着别人怎么办，于是没有人真正意识到了事情的紧急性

人群与网络：新事物在网络中的扩散相关推荐

社会网络中新事物的传播
社会网络中新事物的传播人与人相互影响的因素影响新事物在网络中传播的因素扩散的模型阻碍新事物传播的因素基本级联模型的扩展--异值门槛如何攻破聚簇? 决策级联在本学期的网络与社会导论中,第9 ...
利用网络信息减少因果推断中的confounding bias--结合两种思路的新方法
点击蓝字关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入! 本期AI TIME PhD专场,我们有幸邀请到了来自亚利桑那州立大学的博士生郭若城,为我们带来他的精彩分享--利用网络信息减少因果推断中 ...
如何在DBNet中加入新的主干网络
摘要这篇文章告诉大家如何在DBnet中加入新的主干网络.通过这篇文章你可以学到如何将现有的主干网络加入到DBNet中,提高DBNet的检测能力主干网络我加入的网络是ConvNext.代码详见: ...
Widget-苹果.谷歌和诺基亚着迷的网络新思维
Widget-苹果.谷歌和诺基亚着迷的网络新思维 2007.09.10 来自:环球企业家共有评论(4)条发表评论 [收藏到我的网摘] 这家网络巨头的方向调整,折射出一个有趣的现实: ...
【Ryo】SPSS Modeler：贝叶斯网络在预测银行信贷风险中的应用
对银行信贷来说,如何量化客户违约的可能性,对潜在的风险进行预测是管理决策层关注的重中之重.面对复杂的信息结构和庞大的人群数据,运用贝叶斯网络能够理清相关影响因素的关联关系,是现在提高信贷违约风险预测正 ...
Molecular Psychiatry：海马及其相关网络在电休克抗抑郁中的机制研究
抑郁症是一类以抑郁心境为主要特点的情感障碍.它主要包括:重度抑郁症.持续性抑郁症.季节性抑郁症.它们的共同表现为:长时间持续的抑郁情绪,并且这种情绪明显超过必要的限度,缺乏自信,避开人群,甚至有罪恶感 ...
Multi-Scale Attention Network for Crowd Counting：用于人群计数的多尺度注意网络
Multi-Scale Attention Network for Crowd Counting:用于人群计数的多尺度注意网络 Multi-Scale Attention Network for Cr ...
传感器网络算计算机,传感器网络中的数据融合算法分析-计算机技术专业论文.docx...
传感器网络中的数据融合算法分析-计算机技术专业论文第一章绪论 1.1 研究的背景与意义 1.1.1 传感器网络的概述第一代传感网络: 第一代传感器网络出现于上世纪 70 年代,当时出现了将传统传 ...
李明顺：从博客说起网络新模式愚人娱人
从2004年下半年起,遭遇IT新闻冷淡的编记们(注:编辑记者)终于迎来了激情新一春.除了主流IT大公司的大并购.明星大企业的人事大政变,吸引公众视觉的,还有炫目的围绕互联网的大大小小新技术新模式.[@ ...

人群与网络：新事物在网络中的扩散

人群与网络：新事物在网络中的扩散相关推荐

最新文章

热门文章