复杂网络中无信任边界限制的连续观点演化研究
Research of Evolution of Continuous Opinions without Bounded Confidence in Complex Network
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摘要: 多数的连续观点演化模型中,缺少考虑舆论环境对信任关系的影响,同时信任边界条件使得观点演化聚合之后,各观点集合中的个体无法进行后续观点交互。该文分析个体观点差异以及邻居舆论环境对交互过程中信任关系的影响,消除信任边界对观点交互更新的限制,建立无观点信任边界限制的连续观点演化模型,并研究该模型观点演化统一的影响机制。理论分析与仿真实验表明:该模型不单可以反映观点演化的聚合过程,而且能反映舆论演化聚合之后各观点集合之间的竞争交互过程,模型可描述观点集合形成后的观点有序集合的变化;同时,模型反映了在较高聚类系数的无标度网络中,观点演化统一更加困难,而在平均连接度高的网络中,演化统一更加容易,这与已有相关研究结论是基本相符的。