夏昊翔 教授
        [在线社会网络中传播与意见动力学模型]

夏昊翔 教授

2015-12-17 14:00(星期四)

中科院数学院南楼N205
        Abstract of the Seminar:
        报告内容: 社交媒体和在线社会网络对于消息和言论在人群中的传播和演化产生显著影响。对此,采用复杂适应性系统研究路线,在探讨传播动力学和意见动力学联系和区别的基础上,提出一系列模型研究相关情景下的传播与意见动力学机制。 首先,探讨在线社会网络中基于“复杂感染”的传播动力学机制。基于美国学者Centola提出的“复杂感染”模式,设计一个基于社会增强效应的传播动力学机制,检验这一机制下观点和行为在各种不同类型——规则网络、随机网络、小世界网络——中的传播模式。数值实验表明,从简单的接触传染机制到复杂感染的传播机制,本质上并非截然不同的两种传播模式,而是存在从“简单感染”到“复杂感染”模式的渐进转变。 针对意见动力学模型,报告讨论一个适应性耦合随机网络下的Deffuant意见动力学模型。通过数值仿真显示了一些非平凡的结果。总体而言,该研究表明网络中社区化结构、社区内聚度、以及初始消息分布的不均匀性在一定的限度内都是促进整个网络形成观点共识的促进因素。其根本原因在于上述因素促进社区内部共识的形成,在两个社区各自形成的内部共识彼此可交流的情况下,局部共识促进整个网络的全局共识。 通过扩展Deffuant模型针对维基百科编辑中编辑冲突的情景,在Deffuant模型的基础上,提出一个新的观点动力学模型以解释维基百科编辑呈现的三种冲突模式及其相变过程,分析间歇性激活的狂热者对于这一连续相变过程的影响。
 
What:   词向量和深度学习在文本情感分析中的应用
Who:  薛云
When: 2017-09-18 09:30(星期一)
Where: 中科院南楼N702
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