發(fā)布時(shí)間：2018-04-14 09:27

  本文選題：空間網(wǎng)絡(luò) + 個(gè)體聲譽(yù)��； 參考：《天津理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：雖然合作行為廣泛存在于自然界和人類的社會(huì)系統(tǒng)中,可是根據(jù)達(dá)爾文的生物進(jìn)化論,合作并不是一個(gè)最優(yōu)的策略。因此,如何解釋合作行為的出現(xiàn)在學(xué)術(shù)界一直是一個(gè)熱點(diǎn)課題。其中,演化博弈論為解釋合作行為的演化過程提供了一個(gè)有力的框架。隨著云計(jì)算技術(shù)的迅速發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,在網(wǎng)絡(luò)中存在著大量的可用服務(wù)。因此,用戶所關(guān)注的重點(diǎn)不再是服務(wù)的可用性,而是轉(zhuǎn)移到了服務(wù)的質(zhì)量,現(xiàn)在用戶向推薦系統(tǒng)提出了新的要求。為了解釋個(gè)體聲譽(yù)在公共物品博弈中所發(fā)揮的作用,論文提出了兩個(gè)新的模型并進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)來說明合作行為在格子網(wǎng)絡(luò)中的演化過程;針對(duì)用戶的需求,論文設(shè)計(jì)了兩種新的推薦方法來增加服務(wù)列表的多樣性。論文主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新性研究成果包括以下幾個(gè)方面:1)提出一種新的考慮個(gè)體聲譽(yù)的演化博弈模型,深入探究空間公共物品博弈合作行為的演化過程。該模型基于個(gè)體效用,策略狀態(tài)根據(jù)費(fèi)米規(guī)則進(jìn)行異步更新,其中個(gè)體效用被定義為博弈收益和聲譽(yù)值冪函數(shù)的乘積。大量的仿真實(shí)驗(yàn)證明當(dāng)聲譽(yù)被引用到效用中,合作行為得到了明顯的提高。2)探索引入聲譽(yù)推理機(jī)制后的公共物品博弈在空間網(wǎng)絡(luò)中的演化博弈。在博弈演化過程中,個(gè)體聲譽(yù)主要由相依網(wǎng)絡(luò)中上下兩層相對(duì)應(yīng)的個(gè)體共同決定;在策略更新階段,根據(jù)鄰居在兩層網(wǎng)絡(luò)中聲譽(yù)的平均值、較大值和較小值,選擇所要學(xué)習(xí)的鄰居。大量的仿真結(jié)果證明,三種聲譽(yù)計(jì)算規(guī)則和傳統(tǒng)的公共物品博弈模型比較,都能有效地促進(jìn)合作率的提升。其中,平均值和較小值方案的提升效果要略優(yōu)于較大值方案。簇的詳細(xì)形成過程和聲譽(yù)分布情況說明了三種規(guī)則在根據(jù)聲譽(yù)值選擇學(xué)習(xí)個(gè)體時(shí)的細(xì)微差別。3)開發(fā)兩個(gè)新的推薦算法,通過對(duì)服務(wù)來源地賦權(quán)的方法,在保證推薦列表準(zhǔn)確性的條件下,進(jìn)一步提高列表中所推薦的服務(wù)多樣性,來降低服務(wù)推薦不當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明論文所設(shè)計(jì)的推薦算法不僅能夠和原有的算法保持相同的時(shí)間復(fù)雜度,而且能夠獲得更優(yōu)化的推薦結(jié)果。
[Abstract]:Although cooperative behavior exists widely in nature and human social systems, according to Darwin's theory of biological evolution, cooperation is not an optimal strategy.Therefore, how to explain the emergence of cooperative behavior in academia has been a hot topic.The evolutionary game theory provides a powerful framework for explaining the evolutionary process of cooperative behavior.With the rapid development of cloud computing technology and big data era, there are a large number of available services in the network.Therefore, the focus of the user is no longer the availability of the service, but the quality of the service. Now the user has put forward new requirements to the recommendation system.In order to explain the role of individual reputation in the game of public goods, two new models are proposed and a lot of experiments are carried out to illustrate the evolution of cooperative behavior in grid network.Two new recommendation methods are designed to increase the diversity of service lists.The main research contents and innovative research results include the following aspects: 1) A new evolutionary game model considering individual reputation is proposed to explore the evolution process of cooperative behavior in space public goods game.The model is based on individual utility, and the strategy state is updated asynchronously according to Fermi rule, where individual utility is defined as the product of the power function of game income and reputation value.A large number of simulation experiments show that when reputation is cited into utility, cooperative behavior is significantly improved. 2) exploring the evolutionary game of public goods game in spatial network after introducing reputation reasoning mechanism.In the process of game evolution, the individual reputation is mainly determined by the individuals corresponding to the upper and lower layers in the dependent network, and in the strategy update stage, according to the average value, larger value and smaller value of the neighbor reputation in the two-layer network,Choose the neighbor you want to learn.A large number of simulation results show that, compared with the traditional game model of public goods, the three kinds of reputation computing rules can effectively improve the cooperation rate.Among them, the average value and the smaller value scheme are better than the larger value scheme.The detailed formation process and reputation distribution of clusters show the nuances of the three rules in selecting individuals according to reputation value. Two new recommendation algorithms are developed.Under the condition of ensuring the accuracy of recommendation list, the diversity of recommended services in the list is further improved to reduce the risk of improper service recommendation.The experimental results show that the proposed recommendation algorithm can not only keep the same time complexity as the original algorithm, but also obtain more optimized recommendation results.
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.09;TP391.3

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本文編號(hào)：1748726