發(fā)布時間：2018-08-07 16:03

【摘要】：群組形成是目前社會網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一,可以使得若干社會個體組成團(tuán)隊獲得更好的任務(wù)執(zhí)行性能。為了成功完成任務(wù),群組成員不僅需要擁有相關(guān)的專業(yè)技能,而且互相之間能夠以團(tuán)隊的方式高效的合作。因此,建立一組專業(yè)的、合作高效的團(tuán)隊是群組形成研究中非常重要的問題。隨著在線社交軟件的廣泛使用,社會網(wǎng)絡(luò)給專業(yè)、合作高效的群組形成帶來很大的機(jī)遇。方面,隨著智能手機(jī)以及iPad等移動設(shè)備的普及,社交網(wǎng)站上每時每刻都會有成千上萬的活躍用戶,這些具有相關(guān)專業(yè)技能的用戶可以幫助任務(wù)請求者建立專業(yè)的個體群組。另一方面,社會網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶之間積極的社交關(guān)系,譬如朋友之間的信任關(guān)系以及同事之間的項目合作關(guān)系,可以當(dāng)作群組成員之間能否高效合作的有效指標(biāo)。受上述兩方面優(yōu)勢的啟發(fā),本文研究社會網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的群組形成問題。然而,由于社會網(wǎng)絡(luò)的開放性,自治性以及異質(zhì)性特征,社會網(wǎng)絡(luò)群組形成面臨著一些新的問題。一方面,從社會個體異質(zhì)性角度講,(1)社會個體的行為是異質(zhì)的,一些個體可能提供虛假的私人信息,譬如個體可能夸大自身的專業(yè)技能,社會合作關(guān)系以及工作成本來提高自身的工作報酬；(2)社會個體的目標(biāo)是異質(zhì)的,其中任務(wù)請求者希望建立低工作成本的群組,然而個體選擇加入哪個群組以及提供哪些技能給群組任務(wù)則希望最大化自身工作報酬。(3)個體間合作效率是異質(zhì)的并且是動態(tài)變化的,互相連接的不同個體之間合作效率有高低之分,并且這種合作效率在群組形成過程中是不斷動態(tài)演化的；另一方面,從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)異質(zhì)性角度講,(4)社會網(wǎng)絡(luò)具有社區(qū)結(jié)構(gòu)特征并且社會個體的社區(qū)屬性是異質(zhì)的,從社會網(wǎng)絡(luò)的中觀結(jié)構(gòu)角度講,社會網(wǎng)絡(luò)由多個具有社區(qū)結(jié)構(gòu)的子網(wǎng)絡(luò)組成,其中社區(qū)內(nèi)部個體關(guān)系親密并且合作效率高,而社區(qū)之間個體關(guān)系疏遠(yuǎn)并且合作效率低,而屬于不同社區(qū)的社會個體呈現(xiàn)出異質(zhì)的社區(qū)屬性。為了解決由社會個體和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)異質(zhì)性給社會網(wǎng)絡(luò)群組形成帶來的諸多新問題,包括(1)如何保證社會個體誠實的提供他們的私人信息,(2)如何滿足社會個體之間沖突的目標(biāo),(3)如何在具有異質(zhì)合作效率以及合作效率動態(tài)變化的社會網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下保證群組的魯棒性,(4)如何利用社會網(wǎng)絡(luò)的中社區(qū)結(jié)構(gòu)特性提高群組效益,本文利用多Agent技術(shù)展開相應(yīng)的社會網(wǎng)絡(luò)群組形成方法研究工作,其主要貢獻(xiàn)可以歸納如下：1) 考慮到社會個體的行為異質(zhì)性,論文提出一種基于多Agent博弈論技術(shù)的激勵機(jī)制。該機(jī)制通過支付與其私人信息無關(guān)的報酬來鼓勵個體誠實的提供私人信息。理論分析與實驗結(jié)果表明該機(jī)制保證每個個體在誠實提供其私人信息的狀態(tài)下能夠最大化自身收益,而且該機(jī)制能夠適用于大規(guī)模的社會網(wǎng)絡(luò)群組形成應(yīng)用。2) 考慮到社會個體目標(biāo)的異質(zhì)性,論文提出一種基于多Agent協(xié)商技術(shù)的群組形成模型。該模型分別為不同類型的社會個體設(shè)計不同的協(xié)商策略來最大化他們各自的收益。這些策略包括任務(wù)請求者雇傭哪個個體,支付給個體的報酬,個體加入哪個群組以及提供哪些技能給群組任務(wù)。理論分析和實驗結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的群組形成模型,論文提出的基于協(xié)商機(jī)制的群組形成模型能夠在較短的時間開銷內(nèi)形成更經(jīng)濟(jì)的、專業(yè)的、合作高效的群組。3)考慮到個體之間合作效率的異質(zhì)性以及動態(tài)變化性,論文提出一種基于移動Agent技術(shù)的分布式群組形成方法。該方法為每個任務(wù)技能分配一個移動Agent來幫助這些技能找到合適的個體群組。同時,這些移動Agent可以通過相互合作形成聯(lián)盟來達(dá)到自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動態(tài)變化。理論分析表明,論文提出的移動Agent方法能夠在多項式時間內(nèi)收斂到穩(wěn)定狀態(tài),并且該穩(wěn)定解保證高效的群組合作性以及群組的負(fù)載均衡性。實驗結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的面向靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的群組形成方法,論文提出的方法不僅能夠找到專業(yè)的、合作高效的、負(fù)載均衡的群組,同時能夠較好的適應(yīng)動態(tài)的社會網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。4)考慮到社會網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)化特征以及個體社區(qū)屬性的異質(zhì)性,論文提出一種意識到社區(qū)結(jié)構(gòu)的社會網(wǎng)絡(luò)群組形成模型。該模型允許個體只能與同社區(qū)的個體合作形成群組。為了解決該社區(qū)化群組形成問題,論文提出一種啟發(fā)式群組形成算法,該算法充分利用重疊社區(qū)個體的技能資源,進(jìn)而優(yōu)化整個系統(tǒng)的群組配置。理論分析證明相比于最優(yōu)算法,該啟發(fā)式群組形成算法在社會效益指標(biāo)上具有較高的近似度,并且提出了保證該算法最大化社會效益的充分條件。實驗結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的基于全局網(wǎng)絡(luò)和鄰居節(jié)點(diǎn)群組形成模型,論文提出的社區(qū)化群組形成模型不僅能夠提高群組合作效率,而且能夠提高社會效益。
[Abstract]:Group formation is one of the hotspots in the current social network field, which allows a number of social individuals to achieve better performance performance. In order to accomplish the task successfully, group members not only need to have relevant professional skills, but also cooperate efficiently with each other in a team way. Therefore, a group of specialties are established. With the widespread use of online social software, social networks have brought great opportunities to the formation of professional, cooperative and efficient groups. With the popularity of mobile devices such as smartphones and iPad, thousands of active sites are active every time. Users, those with relevant professional skills, can help task requesters to build professional individual groups. On the other hand, active social relationships among users, such as trust relationships among friends and project cooperation among colleagues in the social network environment, can be used as effective cooperation among group members. Inspired by the above two advantages, this paper studies the formation of groups in the social network environment. However, social network groups are faced with some new problems due to the openness, autonomy and heterogeneity of social networks. On the one hand, from the perspective of the individual quality of society, (1) the behavior of the individual is heterogeneous, Some individuals may provide false private information, such as individuals may exaggerate their professional skills, social cooperation and work costs to improve their own work reward; (2) the objective of the individual is heterogeneous, in which the task requestor wants to establish a group of low working groups, but the individual chooses which group to join and What skills to provide to group tasks hope to maximize their own work reward. (3) the efficiency of cooperation between individuals is heterogeneous and dynamic, and the cooperation efficiency of the interconnected individuals is high and low, and the cooperation efficiency is not dynamic in the formation of group formation; on the other hand, the network structure is different. Qualitative angle, (4) the social network has the characteristics of community structure and the community attributes of the individual are heterogeneous. From the middle view of the social network, the social network is composed of several subnetworks with community structure, in which the individual relations in the community are close and the cooperation efficiency is high, and the individual relations between the communities are distant and close. In order to solve the new problems brought by the social individuals and network structure heterogeneity to the social network group, it includes (1) how to guarantee the personal information of the social individuals, and (2) how to meet the conflict between individuals. Standard, (3) how to ensure the robustness of groups in a social network environment with heterogeneous cooperative efficiency and dynamic cooperation efficiency. (4) how to improve the group efficiency by using the community structure characteristics of the social network. This paper uses the multi Agent technology to develop the corresponding social network group formation method research work, its main contribution can be returned. As follows: 1) taking into account the behavioral heterogeneity of individuals, the paper proposes an incentive mechanism based on the multi Agent game theory. The mechanism encourages individuals to provide private information honestly by paying their private information. The theoretical analysis and experimental results show that the mechanism ensures that each individual is honest with its personal information. In the state of information, it can maximize its own income, and the mechanism can be applied to large-scale social network groups to form the application of.2). Considering the heterogeneity of social individual goals, a group formation model based on multi Agent negotiation technology is proposed in this paper. The model is designed for different types of social individuals with different negotiation strategies. These strategies include which individual is hired by the task requester, the remuneration to be paid to the individual, which group is added to the individual and what skills to be provided to the group task. The theoretical analysis and experimental results show that the group formation based on the negotiation mechanism is proposed in comparison with the traditional group formation model. The model can form a more economical, professional, cooperative and efficient group.3 within a short time cost. Considering the heterogeneity and dynamic variability of cooperation efficiency among individuals, a distributed group formation method based on mobile Agent technology is proposed. This method can help each task skill to distribute a mobile Agent to help these At the same time, these mobile Agent can form alliances to achieve dynamic changes in adaptive network structure. The theoretical analysis shows that the proposed mobile Agent method can converge to the stable state in polynomial time, and the stable solution guarantees the efficient group composition and the group. The experimental results show that compared to the traditional group formation method for static network structure, the proposed method not only can find professional, cooperative and efficient, load balanced groups, but also can better adapt to the dynamic social network environment.4). This paper proposes a social network group formation model aware of community structure. This model allows individuals to cooperate with individuals in the community to form groups. In order to solve the problem of community-based group formation, a heuristic group formation algorithm is proposed in this paper. The algorithm makes full use of overlapping community individuals. The theoretical analysis shows that the heuristic group formation algorithm has a higher approximate degree on the social benefit index compared with the optimal algorithm, and proposes a sufficient condition to ensure the maximum social benefit of the algorithm. The experimental results show that compared to the traditional global network and the traditional network, the experimental results show that the algorithm is more efficient. Neighbor node group formation model, the community group formation model proposed in this paper can not only improve the efficiency of group cooperation, but also improve social benefits.
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09;TP18

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本文編號：2170561