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    網(wǎng)絡(luò)嵌入視角下達(dá)成注意力經(jīng)濟(jì)的實(shí)證與仿真分析

    2017-01-09 09:29:30唐四慧陳鶴鑫
    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

    唐四慧+陳鶴鑫

    摘要:本文首先通過對豆瓣社區(qū)用戶的實(shí)際建邊行為的追溯,構(gòu)建了個體獲取知識的異質(zhì)樹狀網(wǎng)絡(luò),然后從樹狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)出發(fā)模擬了三個個體經(jīng)濟(jì)的網(wǎng)絡(luò)模型(DLA、DLCA、BA),用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出與集體搜索效率相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)屬性指標(biāo)。結(jié)果顯示BA模型是以犧牲“公平性”來獲得小的平均最短路徑,集體經(jīng)濟(jì)背后對應(yīng)的不是個體的經(jīng)濟(jì)?;贒LCA模型做了三個比對實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明在不同的“熟人”推薦策略下得到的網(wǎng)絡(luò)可以同時滿足個體經(jīng)濟(jì)和集體經(jīng)濟(jì)。在個體有限注意力條件下,異質(zhì)樹狀網(wǎng)絡(luò)是高效獲取知識的方式,在理論上為社區(qū)的建設(shè)提供了設(shè)計(jì)建議同時也將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究貼近實(shí)際,用以指導(dǎo)個人經(jīng)濟(jì)有效的使用注意力。

    關(guān)鍵詞:個體注意力經(jīng)濟(jì);集體注意力經(jīng)濟(jì);網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化;異質(zhì)樹狀網(wǎng)絡(luò)

    中圖分類號:C931文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號:1009-055X(2016)06-0035-06

    doi:10.19366/j.cnki.1009-055X.2016.06.006

    諾貝爾獎獲得者赫伯特·西蒙(HerbertA.Simon)應(yīng)是注意力經(jīng)濟(jì)概念的最早提出者,在他的書中寫到:“在信息豐富的世界里,意味著某些東西是稀缺的。因?yàn)樾畔⑹秦S富的,那么稀缺的就是信息消費(fèi)的東西,這種東西就是消費(fèi)信息時接受者的注意力。因此我們在過載的數(shù)據(jù)中收集信息時,需要經(jīng)濟(jì)有效的安排我們的注意力?!盵1-2]

    在互聯(lián)網(wǎng)的世界里,簡潔有效的收集信息的方法有兩種:一個是基于自己以往的經(jīng)驗(yàn)——朋友推薦的方法,另一個是基于陌生人的經(jīng)驗(yàn)——擇優(yōu)連接。[3]基于朋友推薦的方法就是去關(guān)注朋友關(guān)心的事務(wù),既然是興趣相似的朋友,那么朋友去關(guān)注的東西總是有朋友的道理;擇優(yōu)連接的理由是關(guān)注大家都關(guān)注的東西總是沒錯,錯也是大家一起錯。這兩種高效的信息過濾方法聽起來都有各自的道理,那么大家都采用了相同的策略,群體是否會達(dá)成注意力經(jīng)濟(jì);在時間維度上是否會經(jīng)濟(jì)?

    本章分為四部分,第一部分,分析兩組獨(dú)立的豆瓣用戶的關(guān)注行為、參加小組行為數(shù)據(jù)證實(shí)朋友推薦的方法普遍存在。提出個體獲取知識的樹狀網(wǎng)絡(luò)模型。第二部分,用DLA模型模擬這種樹狀網(wǎng)絡(luò)的生成過程,揭示網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與知識獲取步數(shù)呈現(xiàn)非線性關(guān)系。進(jìn)一步用DLCA模型還原多人合作情景。用整體網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)比較DLA、DLCA、擇優(yōu)連接模型的信息獲取效率。第三部分,以DLCA模型生成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為Agent交互的基底,模擬三種知識尋找策略。通過最后的網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)評價這三種策略的經(jīng)濟(jì)性。第四部分,結(jié)合實(shí)證分析與仿真實(shí)驗(yàn)提出高效的知識獲取方式應(yīng)是一種多標(biāo)準(zhǔn)下的熟人推薦方式。它不僅可以達(dá)到個體搜索效率的最優(yōu)而且可以達(dá)到群體搜索效率的最優(yōu)。

    一、基于豆瓣社區(qū)個體注意力經(jīng)濟(jì)的實(shí)證分析

    (一)熟人推薦方式的存在

    對于個體注意力經(jīng)濟(jì)的實(shí)驗(yàn)過程,包括樣本的確定,實(shí)驗(yàn)過程,實(shí)驗(yàn)平臺,數(shù)據(jù)分析方法我們在另外的文章中有詳細(xì)的論述[4-5],這里只將與本文有關(guān)的過程和研究結(jié)論做一闡述。2008年10月要求2005級人力資源班學(xué)生在豆瓣網(wǎng)上建立小組,共建三個小組分別為:“貪吃蛇”“最愛港產(chǎn)片”和“時光影像”。時隔四年,這三個小組已不具成長性,小組中沒有新的內(nèi)容,新的成員或新的活動舉辦,但小組中有些成員一直在更新自己的主頁,分享自己的知識與讀書心得。我們?nèi)〕鲞@些有生命力的成員,對他們的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析,為什么要分析有生命力成員的原因在于我們認(rèn)為這些成員可以經(jīng)濟(jì)地使用自己的注意力,這種經(jīng)濟(jì)性讓這些成員保持了興趣。通過有生命力個體讀過書的時間序列與添加關(guān)注用戶的時間序列的相關(guān)分析,發(fā)現(xiàn)有生命力個體會通過自己讀過的書來找到關(guān)注的人。如表1所示。

    接著分析有生命力個體與無生命力個體關(guān)注的人的時間序列與參加小組間的相關(guān)分析,發(fā)現(xiàn)有生命力的個體有通過關(guān)注的人去參加新小組的現(xiàn)象,而無生命力個體則相對較少用關(guān)系。如表2所示。

    同時,為去除樣本對于分析結(jié)果的影響,我們采用整體抽樣的方法,抽取一個有生命力的小組——集智俱樂部小組,查看其用戶參加其他小組的信息,并分析小組組員參加小組時是否會用到以往連邊。如表3所示。

    在前六個小組里,有五個小組是集智俱樂部的友情小組,只有最后一個邏輯小組不列在友情小組的集合中。從以上的數(shù)據(jù)分析中我們可以看到,在有生命力組員和小組中都有較大的比例是通過熟人推薦的方式進(jìn)行知識的搜索。

    (二)個體知識獲取的樹狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    在對用戶行為分析后,發(fā)現(xiàn)在一個時點(diǎn)上看到的都是該用戶看了什么書、想看什么書、關(guān)注了什么人、參加了哪些小組,按傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)分析方法,這些均為該節(jié)點(diǎn)的度,計(jì)算指標(biāo)只有一個。但從時間序列連邊行為進(jìn)行觀察后發(fā)現(xiàn),這些關(guān)系之間是有先后順序的,一些邊是來自于用戶原有一些邊的推薦,如果沒有時間序列數(shù)據(jù)的支撐,這些先后的順序就被隱藏了,我們分析時將這些形成過程按先后順序進(jìn)行恢復(fù),用來顯示“度”以外的一些特性。用戶理性成邊的過程還原如圖1。

    圖1中,在原有的網(wǎng)絡(luò)分析中只看到一個平面的一度的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(圖中虛線部分表示的連線)。依據(jù)成邊的先后將該網(wǎng)絡(luò)層次化,成員A及成員B都看過書A,這樣通過讀過同一本書的關(guān)系形成的連邊1,成員A關(guān)注了成員B后,看到成員B讀過的書B,這時產(chǎn)生連邊2(通過推薦形成的邊,在圖中用虛線表示),表示自己也想讀這本書;同時成員A看到成員B參加了小組A,產(chǎn)生連邊3;成員A參加了小組A后發(fā)現(xiàn)小組A的友情小組B不錯,產(chǎn)生連邊4,成員A參加了小組B;接著成員A看到小組B收藏有書C,并對書C產(chǎn)生了興趣,產(chǎn)生連邊5。整個圖給出成員A形成自己網(wǎng)絡(luò)的先后順序,所有這些成邊由有生命力的用戶的時間序列相關(guān)性分析可以得出,這體現(xiàn)了成員A理性的一面。[5]

    二、注意力經(jīng)濟(jì)達(dá)成的仿真建模

    (一)樹狀網(wǎng)絡(luò)仿真模型

    本文用有限擴(kuò)散凝聚(Diffusion-limitedaggregation)網(wǎng)絡(luò)模型來模擬樹狀過濾信息網(wǎng)絡(luò)的生成過程。[6]DLA最早來自于物理學(xué)的分形體研究,在這里將之映射為Agent搜索知識的過程,個體通過累積結(jié)成自己搜尋知識的樹狀網(wǎng)絡(luò),如圖2所示。整個知識的搜索過程被分為兩個階段,首先是從圖2中黑色區(qū)域到達(dá)樹狀網(wǎng)絡(luò),然后樹狀網(wǎng)絡(luò)中的邊緣知識由熟人推薦進(jìn)入中心點(diǎn)。在(200*200)的平面中心處置入種子,種子最早進(jìn)入網(wǎng)絡(luò),實(shí)驗(yàn)中可理解為信息接收者,接著隨機(jī)放置另一個粒子(選擇范圍是4萬),可理解為接收者不知道的知識,粒子隨機(jī)游走(也可理解為擴(kuò)散,因?yàn)樗恢婪N子節(jié)點(diǎn)的具體位置),當(dāng)它運(yùn)動到種子旁邊時,停止行走,與種子建立連邊,這里演示的是粒子在找種子。因?yàn)檫\(yùn)動是相對的,也可理解為種子在找這個粒子。接著第二個粒子被釋放出來,也是隨機(jī)游走,當(dāng)它靠近種子或第一個粒子時,也停住不動,與它相鄰的那個粒子(種子或第一個粒子)建立連邊……如此反復(fù),得到一個樹形結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò),圖2中A圖為粒子數(shù)為3000的樹形結(jié)構(gòu)的凝聚體,B圖顯示出新加入加點(diǎn)找尋到樹狀網(wǎng)絡(luò)所需要的步數(shù),紅線為總搜索的平均步數(shù)。因?yàn)闃錉罹W(wǎng)絡(luò)達(dá)到3000個粒子時,其半徑只有113,相對于黑色區(qū)域的找尋步驟要小很多。

    在模型模擬的情境為假如個體對一件事一無所知時,在沒有這種樹狀的信息獲取網(wǎng)絡(luò)時,尋找知識需要的步數(shù)是6個數(shù)量級,而有了樹狀信息獲取網(wǎng)絡(luò)后,這一尋找過程只要3個數(shù)量級的步數(shù)。B圖中,我們可以看出隨著樹狀結(jié)構(gòu)的不斷增大,搜索的平均步數(shù)逐漸下降(紅線部分)。A圖中,藍(lán)色節(jié)點(diǎn)為后1500個節(jié)點(diǎn),這些節(jié)點(diǎn)可理解為新的知識,這些知識通常是先被樹最外面的分枝俘獲,只有極小數(shù)的藍(lán)色節(jié)點(diǎn)進(jìn)入樹狀結(jié)構(gòu)的內(nèi)部,實(shí)驗(yàn)中共產(chǎn)生粒子3016個,其中由粉色粒子捕獲的藍(lán)色粒子有290個,種子節(jié)點(diǎn)捕獲的藍(lán)色粒子數(shù)為0個,藍(lán)色節(jié)點(diǎn)捕獲的藍(lán)色粒子數(shù)為1226個,這一過程在物理學(xué)中被稱為屏蔽效應(yīng),我們可以理解為,中心節(jié)點(diǎn)在獲得新的知識時,更多的來自于自己網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn),只有非常非常少的新知識(藍(lán)色節(jié)點(diǎn))是自己直接俘獲的;同時也可理解為中心節(jié)點(diǎn)會屏蔽隨機(jī)進(jìn)入的藍(lán)色節(jié)點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大被屏蔽的可能性越大,過濾信息的效果越好。

    (二)多人合作網(wǎng)絡(luò)的仿真模型

    在現(xiàn)實(shí)生活中,找尋知識的動作不是單個個體獨(dú)自進(jìn)行的,而是很多個節(jié)點(diǎn)同時進(jìn)行,那么如果把DLA模型中的中心點(diǎn)放寬為多個,DLA模型就轉(zhuǎn)變?yōu)橛邢迶U(kuò)散集團(tuán)凝聚(DLCA)模型,在這個模型中中心粒子是多個。[6]與DLA不同的是DLCA模型中初始狀態(tài)是許多的單體粒子被放置在二維網(wǎng)絡(luò)中,所有粒子都處于隨機(jī)游走的狀態(tài)。當(dāng)相鄰的格點(diǎn)被隨機(jī)行走的粒子占據(jù)后,相鄰粒子形成一個聯(lián)合體,然后該聯(lián)合體作為一個單體再隨機(jī)運(yùn)動,這樣不斷地繼續(xù)下去,直到形成一個聯(lián)合體。如圖3所示。

    網(wǎng)絡(luò)中Agent數(shù)為3000,粒子形成終態(tài)凝聚體只需1200多步少于DLA模型的3000步。這是一種與現(xiàn)實(shí)比較接近的多人搜尋知識過程,這個凝聚體比DLA模型的凝聚體要開放和松散些。

    (三)擇優(yōu)連接仿真模型

    新發(fā)表的文章更傾向于引用已被廣泛引用的重要文獻(xiàn),新的網(wǎng)頁上的超文本鏈接更可能指向新浪、雅虎等著名的站點(diǎn)。在找尋知識的過程中,最省力的方式就是關(guān)注熱點(diǎn),這些熱點(diǎn)通過吸引了很多人的注意力后再去獲得更多的關(guān)注。這種現(xiàn)象被稱為“富者更富(richgetricher)”或“馬太效應(yīng)(Matrheweffect)”,從信息接收者的角度來看這也是較省力的過濾信息的方式。為解釋這一現(xiàn)象,Barabási和Albert提出了BA模型,BA模型的兩個重要特性[7]:

    (1)增長(growth):指網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模是不斷擴(kuò)大的,主要是指節(jié)點(diǎn)數(shù)量不斷擴(kuò)大。例如,每個月都會有大量的新的科研文章發(fā)表,而WWW上則每天都有大量新的網(wǎng)頁產(chǎn)生。

    (2)擇優(yōu)連接(preferentialattachment):指新增節(jié)點(diǎn)更傾向于與那些具有較高連接度的“大”節(jié)點(diǎn)相連。通過這兩個建邊規(guī)則構(gòu)建了一個BA網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)為2397個,與DLCA模型相似擇優(yōu)連接也是基于多個個體的選擇進(jìn)行結(jié)網(wǎng)的過程,不過個體的判斷是基于他人的行為來連入網(wǎng)絡(luò),DLCA模型則基于自己的積累,如果與自己相連的人找到了粒子自己也就算找到了。如圖4所示。

    (四)三個網(wǎng)絡(luò)與集體注意力經(jīng)濟(jì)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

    在BA、DLA及DLCA模型中,討論了個體搜尋信息的方式,以及單個個體和多個個體行動形成的網(wǎng)絡(luò),經(jīng)過一段時間后,對這些行為形成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整體性能的分析,用以發(fā)現(xiàn)這些網(wǎng)絡(luò)是否能達(dá)成集體注意力經(jīng)濟(jì)。具體如表4所示。

    表4中,在網(wǎng)絡(luò)中如果我們采用隨機(jī)游走的方式去找尋知識,那么搜索效率與網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度正相關(guān)的[8],從這一結(jié)論可以看出BA模型具有優(yōu)勢,因?yàn)樵撃P偷钠骄窂介L度只有7.5,DLA模型其次,DLCA模型最弱。再來看網(wǎng)絡(luò)的這種搜索特性是如何達(dá)成的,BA模型中節(jié)點(diǎn)度的差異性最大,節(jié)點(diǎn)度之間差了三個數(shù)量級,標(biāo)準(zhǔn)差為3.6,而DLA模型節(jié)點(diǎn)間的度數(shù)差別不大,最大的也只有5,最小的為1,標(biāo)準(zhǔn)差為0.79。與DLA模型相比BA模型犧牲了3個數(shù)量級的節(jié)點(diǎn)差異性換回了1個數(shù)量級的平均路徑長度,因此從經(jīng)濟(jì)的角度來看DLA模型要有優(yōu)勢。從個體的角度來看,在BA模型中介數(shù)中心性最大的和接近中心性最小的點(diǎn)都是度最大的點(diǎn)1。而在DLA和DLCA模型中,介數(shù)中心性最大和接近中心性最小的點(diǎn)不是度數(shù)最大的,這兩個點(diǎn)的度數(shù)均為3,在DLA模型中也不是種子節(jié)點(diǎn)。從這里我們可以看到在網(wǎng)絡(luò)DLA和DLCA模型中,個體通過較少的關(guān)注達(dá)到了好的效果(介數(shù)中心性最大和接近中心性最?。?,這就是我們要實(shí)現(xiàn)的個體注意力經(jīng)濟(jì)。

    三、個體與集體注意力經(jīng)濟(jì)達(dá)成的仿真實(shí)驗(yàn)

    通過實(shí)證分析,我們知道個體在進(jìn)行選擇的時候會通過熟人推薦的方式,或者是擇優(yōu)連接的方式,我們把這兩種目前來看經(jīng)濟(jì)的方式加載到模擬現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)的DLCA模型上,讓個體通過這兩種方式去搜尋知識,然后再比較經(jīng)過一段時間的累積后這兩種方式在集體注意力經(jīng)濟(jì)的表現(xiàn)上是否有差異。實(shí)驗(yàn)參數(shù)的設(shè)定是依據(jù)DLA模型中個體嘗試的次數(shù),我們在DLA模型上做了100次模擬,計(jì)算出初始種子的連邊(出度)平均數(shù)為4。在DLCA模型上讓每個Agent做均值為2的嘗試,這樣的嘗試按熟人推薦的方式和擇優(yōu)的方式去連邊,然后再比較整體網(wǎng)絡(luò)與搜索相關(guān)的指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)中DLCA_1模型是隨機(jī)選擇前向鏈接的鄰居的前向鄰居進(jìn)行連邊;DLCA_2模型是如果沒有前向鏈接的鄰居的鄰居時,則隨機(jī)選擇一個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連邊;DLCA_3模型是如果沒有前向鏈接的鄰居的鄰居時,則擇優(yōu)連邊。如表5所示。

    實(shí)驗(yàn)后,我們看到僅通過熟人推薦的方式并不能使得網(wǎng)絡(luò)的直徑變小,它與DLCA模型還是在同一個數(shù)量級,網(wǎng)絡(luò)的特性還是與DLCA模型的特性一樣。但有了隨機(jī)連邊后,則網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)發(fā)生了很大的變化,網(wǎng)絡(luò)的直徑只有9.2,其他特性與DLCA相似,網(wǎng)絡(luò)三種指標(biāo)中的介數(shù)中心性改為另一個點(diǎn)2459,它的度數(shù)僅為5。加了擇優(yōu)機(jī)制后,網(wǎng)絡(luò)的集聚系數(shù)雖然很大,但網(wǎng)絡(luò)還是回歸到擇優(yōu)模型的那種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),具有中心性的節(jié)點(diǎn)也是度數(shù)最大的節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)度數(shù)的差異更大了,網(wǎng)絡(luò)中心勢比前兩個網(wǎng)絡(luò)高3個數(shù)量級,但它的網(wǎng)絡(luò)直徑與DLCA_2模型的卻是在同一個數(shù)量級。

    四、結(jié)論

    人與人之間的關(guān)系起到的主要作用就是過濾信息,在豐富信息的世界里這是一種高效率獲取信息的方式,因此個體可以把多次注意力作用在同一個對象或相關(guān)對象后沉淀、固化為關(guān)系,通過這些關(guān)系去經(jīng)濟(jì)有效地找尋自己需要的信息,是否通過個體經(jīng)濟(jì)的方式就能達(dá)成集體的經(jīng)濟(jì),在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的過程中仍需要研究。在BA的擇優(yōu)模型中,通過擇優(yōu)度最大的點(diǎn)占據(jù)了網(wǎng)絡(luò)的介數(shù)中心性和接近中心性,該點(diǎn)也為此付出了比一般節(jié)點(diǎn)高3至4個數(shù)量級的連邊代價,而在WS的小世界模型中個體的連邊數(shù)是均勻分布的,但這個網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)直徑卻與BA模型是同一數(shù)量級,Watts在文章中給出的解釋是熟人推薦與隨機(jī)連接的方式共存造成了這一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象[9,10],但如果個體習(xí)慣了熟人推薦方式然后還會有隨機(jī)連邊方式就不太符合人類行為一致性的解釋。在本文中,我們通過實(shí)證研究得出個體有通過熟人推薦的方式進(jìn)行過濾信息的行為,在解釋模型中的隨機(jī)連邊方式時,我們采用另一維度的解釋來描述這一現(xiàn)象,如人們會通過書來找人,通過人來找小組,通過小組來找書,擴(kuò)充了“熟人”的定義。本文中將人、書及小組看成不同的維度,在某一維度下某一行為是隨機(jī)的,但在另一維度下卻是“熟人”推薦。通過不同維度的熟人推薦方式的仿真實(shí)驗(yàn),看到無論在個體還是在群體上過濾信息都可以達(dá)到經(jīng)濟(jì)的效果。通過多維度下的熟人推薦實(shí)現(xiàn)了個體經(jīng)濟(jì)性與集體經(jīng)濟(jì)的一致達(dá)成,這是以往的網(wǎng)絡(luò)研究中沒有發(fā)現(xiàn)的。在實(shí)際應(yīng)用的設(shè)計(jì)時,可以設(shè)計(jì)多個關(guān)注點(diǎn)比如豆瓣社區(qū)中的書籍、音樂等,或者是將用戶分成不同的興趣小組,這樣在做熟人推薦方式時可以達(dá)到集體經(jīng)濟(jì)。從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的角度來看,改變了原來仿真過程通過調(diào)整參數(shù)的實(shí)驗(yàn)范式,而是先從實(shí)際出發(fā),依據(jù)實(shí)際個體中的行為方式來進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)進(jìn)而回歸到實(shí)際系統(tǒng)設(shè)計(jì)的建議,在論證環(huán)節(jié)上要更完善、更合理。本文的仿真實(shí)驗(yàn)中的規(guī)則還可以做的更細(xì)致些,比如在隨機(jī)連邊時的概率、方式都可以再精確些,這是以后研究的方向。

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    Abstract:Thispapershowsthat,basedontheretrospectoftheactualmakeedgebehaviorofDoubanusers,aheterogeneoustreenetworkofindividualsacquiringknowledgeisconstructed,andthenthreeindividualeconomicnetworkmodels(DLA,DLCA,BA)aremade.TheresultsindicatethattheBAmodelsacrificesfairnesstogetasmallaverageshortestpath.ThreecomparisonexperimentsbasedonDLCAwereconducted,andtheresultsprovethatthenetworkofdifferentacquaintancesrecommendedcanreachboththeindividualeconomyandcollectiveeconomy.Underconditionsoflimitedindividualattention,theheterogeneoustreenetworkisefficienttoobtainknowledge.

    KeyWords:individualattentioneconomic;collectiveattentioneconomy;networkoptimization;heterogeneoustreenetwork

    (責(zé)任編輯:潘江曼鄧澤輝)

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