大数据时代下网络群体智能研究方法

首先,对大数据时代下大众广泛深度交互的互联网环境进行了分析;其次,提出并释义了网络群体智能,指出网络群体智能具有"网络数据驱动,交互形式复杂,网络效应强大,知识生产为主,不确定性认知"等特性;然后,提出网络群体智能研究方法,该研究方法以复杂性科学方法论为指导,坚持融贯论,以复杂性科学、网络化数据挖掘和不确定性人工智能为支撑理论方法,突出网络群体智能特色和多学科交叉融合研究,采用系统分析、建模分析和仿真分析相结合技术途径从结构和动力学视角对网络群体智能科学问题进行多尺度多层次研究,解决网络群体智能研究理论方法不足的问题,深化了对网络群体智能和社会计算的认识。

维基百科词条编辑特性研究

针对维基百科词条编辑特性问题,以网络化数据挖掘思想方法为指导,对高质量维基百科词条进行文本分析,判断词条相邻版本间句子差异,以编辑者为节点,编辑者间编辑交互关系为连边,构建词条编辑交互网络,通过分析网络结构特征实现词条编辑特性分析。分析表明网络具有小世界特性,度分布与强度分布相似,具有较强正相关性,其累积分布与边权重分布服从幂律分布,节点度与聚集系数具有较强负相关性,最短路径长度分布与高斯分布相似,网络具有异配性和较弱的互惠性,编辑群体具有较强异质性、抱团性;深化了对词条编辑交互过程和群体智能的认识。

基于拓扑势熵的维基百科词条编辑演化研究

网络群体智能涌现问题是信息科学和社会科学的多学科交叉研究问题。基于映射思想将其映射为维基百科词条编辑演化问题,提出词条编辑演化研究方法框架;以维基百科高质量词条编辑历史数据为数据集,以编辑者为节点,以编辑者间编辑交互关系为连边,构建词条编辑交互网络,通过建立网络演化测度拓扑势熵实现对词条编辑演化研究。实验分析表明,网络结构和词条总体上朝着有序方向演化,演化呈现出"从注重完整性到注重准确性再到注重可读性"的由低到高3个阶段,直至群体结构趋于稳定,结构具有无标度性,词条质量和群体智能达到很高水平;存在语量与语义之间此消彼长、最终达到动态平衡的过程,语量与语义平衡临界点近似为黄金分割点,词条编辑演化遵循着黄金分割律。方法框架有效,深化了对词条编辑演化、网络群体智能和社会计算的认识。