解决三元渠道网络中的代理问题:制造商“跨桥”治理机制的治理效果

为解决营销渠道中的代理问题,学界探索了一系列有效的治理机制来规范二元渠道关系,但针对二元渠道关系的治理机制无法解决三元渠道关系网络中的代理问题。文章依托代理理论,以三元渠道网络为分析单位,在以往研究基础上进一步实证检验制造商“跨桥”治理机制的双重治理效果和制造商市场地位的调节作用。研究结果表明,制造商“跨桥”治理机制具有“双刃剑”效应:当制造商的市场地位较低时,制造商“跨桥”治理机制具有促进与经销商间的信息共享的积极效果,但也具有降低经销商对制造商的承诺的消极效果,且这种消极效果在制造商的市场地位较高时得到强化。

热点舆情事件中网民攻击性行为影响因素分析

[目的/意义]通过对网民发布攻击性评论行为的影响因素分析,预防进一步恶化形成网络暴力事件,为健康网络环境的治理提供参考。[方法/过程]构建网民攻击性评论行为影响因素模型,通过问卷调查获取攻击性评论发布的行为影响因素的相关数据,采用路径分析法对数据进行处理,对影响因素模型的实践意义进行探讨。[结果/结论]自我认知、环境影响、他人引导以及对于可能承担后果的考量四个因素通过中介变量影响网民情绪的产生,对网民的攻击性评论行为具有显著影响,其中,因素“对可能承担后果的考量”起到消极作用,另外三个因素均为正向积极作用。

基于三元闭包的不确定社交网络隐私保护算法

当前,社交网络的使用量持续上升,在发布社交网络数据的同时对社交网络隐私的保护是目前研究的重点。目前社交网络隐私保护方法,大部分着重于对图隐私的保护,忽略了图数据效用的问题,导致图数据效用破坏严重,适用范围有限。针对以上问题,设计了一种基于三元闭包的潜在边算法。该算法首先通过三元闭包方法将社交网络演化的潜在边加入到原始图中,由此生成具有一定动态适应性的新图;然后使用(k,ε)-模糊算法向图中注入不确定性,生成不确定图,利用不确定图的特点达到了在保证一定隐私水平的情况下能够保持较高的图数据效用。最后,通过实验对比证明该方法隐私保护效果较好,算法适用范围较广。

基于三角形演化机制的社会网络模型研究

详细介绍了社会网络模型的演化历程以及三元闭包在社会网络中的重要作用,在社会网络中新节点的连接对以后的连接具有一定的影响,鉴于三元闭包在社会网络演化过程中具有的巨大作用以及BA无尺度网络模型本身具有的局限性,提出了一种基于三角形演化机制的社会网络模型。通过仿真实验得出该网络模型遵循幂率分布,与BA模型相比该社会网络模型有更强的鲁棒性、较小的聚集系数和较大的平均路径长度。

基于三元闭包的节点相似性链路预测算法

链路预测作为复杂网络分析的基本方法被应用到很多领域,完全基于拓扑结构信息的复杂网络链路预测仍然是一个具有挑战性的问题。三元闭包作为网络中最小局部结构,具有结构平衡和稳定的特征。提出了一种基于三元闭包的节点相似性链路预测算法,通过计算出每个节点在网络中所占三元闭包的权重,并将该权重用于节点相似性指标中,提出了3个相似性指标TWCN、TWAA、TWRA和具有调节参数的3个相似性指标TWCN*、TWAA*、TWRA*。在10个不同的网络数据集上的实验结果表明,所提算法能够提高链路预测的精度。不仅如此,通过分析实验结果,发现在社交网络中拥有较多三元闭包的节点具有局部稳定性,不倾向于建立更多的新链接;相反,拥有较少三元闭包的节点具有局部不稳定性,倾向于建立更多的新链接。这种现象也符合社会学中有关弱关系产生链接的现象。

社交网络下的不确定图隐私保护算法

社交网络平台的快速普及使得社交网络中的个人隐私泄露问题愈发受到用户的关心,传统的数据隐私保护方法无法满足用户数量巨大、关系复杂的社交网络隐私保护需求.图修改技术是针对社交网络数据的隐私保护所提出的一系列隐私保护措施,其中不确定图是将确定图转化为概率图的一种隐私保护方法.主要研究了不确定图中边概率赋值算法,提出了基于差分隐私的不确定图边概率赋值算法,该算法具有双重隐私保障,适合社交网络隐私保护要求高的场景.同时提出了基于三元闭包的不确定图边概率分配算法,该算法在实现隐私保护的同时保持了较高的数据效用,适合简单的社交网络隐私保护场景.分析与比较表明:与(k,ε)-混淆算法相比,基于差分隐私的不确定图边概率赋值算法可以实现较高的隐私保护效果,基于三元闭包的不确定图边概率分配算法具有较高的数据效用性.最后,为了衡量网络结构的失真程度,提出了基于网络结构熵的数据效用性度量算法,该算法能够度量不确定图与原始图结构的相似程度.

强制结构理论及实验检验

学术界对强制关系的研究较少,尽管它无处不在。本文基于要素论探讨强制结构的含义、分类及模型,重点探讨了间接强制结构的效应。间接强制是涉及至少三个行动者的一类"不给钱就制裁,给钱就‘保护’你"的结构关系。实验研究结果表明,在边界条件内,间接强制结构与直接强制结构一样有效力,即有类似的强制幅度和力度,二者都使强制者获得最大的剥夺率。本文最后讨论了影响强制效果的因素,包括强制者的贪欲与策略、强—强联盟及受制者联盟的效应等。

基于三元闭包和会员闭包的社区发现算法研究

随着网络的发展和人们沟通方式的扩展,社交网络影响了人们的生活,改变了人们传播与分享消息的方式,吸引了越来越多的人关注和研究社交网络。社交网络即社交网络服务,源自英文SNS(social network service)的翻译,社交网络有多种表现平台,比如QQ、微博、Facebook和微信。本文主要研究微博这一新兴的社交平台,研究微博的主要目的是搞清用户之间的种种关系。当代人一般认为,微博中存在5种关系即关注关系、提及关系、转发关系、评论关系以及好友关系。由于社交网络中人数众多,关系错综复杂,因而产生的社交数据和传统的数据相比具有数据量大、结构复杂、语义丰富等特点,针对这种情况,依据用户之间的关系,提出了一种基于三元闭包的社区划分算法。该算法首先设初始社区为空,在所有的顶点中,选择度最大的顶点作为初始顶点;然后求初始顶点与其邻接顶点的三元闭包数和顶点属于该社区的概率PS,取它们最大的邻接顶点加入初始顶点所在社区,形成新的社区,继续迭代,当剩余的顶点很少时,可以使用会员闭包和三元闭包这种归集算法把剩余的顶点划分到不同的社区,直到把整个社区划分完毕;最后以图形这种直观、形象的方式把每一个社区表示出来。在该算法中,三元闭包数、顶点属于某社区的概率、扩张度的差是评估复杂网络中顶点划分的关键。该方法综合了顶点全局重要性的特点,即在复杂网络中,三元闭包数越大,它们处在一个社区的可能性就越大;顶点的会员闭包越大,该顶点就会越优先被划分;扩张度的差是确定第i个社区是否被划分完毕的关键。社交网络的研究不仅可以帮助人们了解网络结构、分析网络结构特性、探测分析网络的社团结构,而且还可以把虚拟世界中这种关系链接到现实世界中,即把虚拟关系转化成利润,为企业提供有价值的关系网络,从而挖掘出潜藏在社交网络背后的巨大的经济价值,具体体现在:1)帮助企业找到潜在的商机,比如分析某个用户的评论和发表内容,可知他的消费能力、喜好和最近的购买习惯,从而知道他购买自己产品的概率;2)危机预警,根据用户的消息内容可以知道他对自己产品的满意度;3)带动了消息的传播速度和广度。企业可以利用这一点,为自己的产品更好地做宣传。通过与宽吻海豚网和Zachary空手道俱乐部的社区网络作比较,证明了该算法的有效性和可行性。

基于复杂网络演化模型的三元闭环合著网络研究

本文通过构建和分析国外图书情报领域的三元闭环合著网络，改进已有的复杂网络演化模型，提出严格三元闭环概念和扩张系数用以研究影响合著网络扩张速度的关键因素。研究表明，学者合著集群的扩张速度，与他跟集群成员合著的均匀程度成正相关关系。扩张系数是对目前合著网络测度指标的一个有效补充。

中国专业运动员整体社会网络多层次关系研究

研究通过对我国传统竞技运动员管理体制下专业运动员的调查,分别从二人层次、三人层次以及整体网络多层次关系,从整体社会网络视角,分析了中国专业运动员群体的社会支持网和社会讨论网的网络特征。研究发现,从二方关系来看,不管人口统计学变量如何,运动员之间的社会支持关系比较少,而针对收入、专业和婚恋的社会讨论关系则更少。通过研究三方关系发现,专业运动员三人关系结构稀少,且即便是有关系也多是两人间有支持关系,两两之间都分别有支持关系的情况极少,这样的结果说明运动员群体间的认同感和归属感比较难形成。而我国专业运动员的社会讨论关系主要发生在已有社会支持关系的小群体间,同时,可以看到我国运动员社会讨论网间的三人关系结构相比社会支持网更少,说明专业运动员的有关收入、专业和婚恋的观点和沟通不太容易在三人结构中进行传播,相应的观念和态度很难在群体中交流和传播,形成良性互动。

基于模体的社会网络特征分析

模体是存在于网络中的重要介观结构,模体发现是研究社会网络结构的重要手段,通过模体存在性的研究可以更好地理解社会网络的演化规律。基于Rand-ESU方法研究不同类型网络的模体特征。实验结果表明:在社会网络中节点不但具有与度大节点相连的倾向,也具有以更大概率形成"三元闭包"的社区特征;占据"结构洞"的节点数量少但是在信息传播过程中起关键作用。因此可以认为社会网络的结构演化是由"优先连接"和"三元闭包"共同驱动的。

基于大数据的装备体系三元概念认知系统模型构造框架

多样化的装备体系定义模式存在概念语义内涵交织、外延对象重叠难以离析,体系系统边界动态模糊等不确定性制约装备体系综合认知,大数据建模与分析决策为装备体系模型表达与知识发现提供了机遇。提出广义复杂信息系统观点下采取形式三元概念分析理论描述和表示装备体系中概念及概念之间层次网络结构的装备体系认知系统模型构造框架。首先分析了能力视角下装备体系语义超网络模型的大数据描述架构及其层次建模过程,设计了一种体系分层共演化时空数据应用模型结构。概述了概念认知系统研究进展,提出一种基于语义上下文的形式三元概念构造策略,讨论了上下文覆盖数据结构与三元概念构造的联系。为应用语义大数据开展装备体系认知计算提供了有益启发。

基于R(2+1)D三元孪生网络的短视频指纹提取

随着自媒体时代的兴起,网民自制的短视频数据在网络上广泛传播,视频版权保护已成为重中之重。视频指纹技术将数字视频内容映射为唯一的身份描述符,用于视频数据的智能化审核。如何充分挖掘短视频的时空信息和视频间的关联性形成有效的视觉特征表达,是决定短视频指纹质量的关键因素。因此,基于R(2+1)D三元孪生网络模型,提出一种短视频指纹提取方法。首先,使用R(2+1)D卷积神经网络模型提取短视频的时空特征;然后构建权重参数共享的三元组网络学习成组视频的关联性,映射为紧凑的哈希特征表示;最后通过哈希层编码为视频指纹。在CC_Web_Video和VCDB数据集进行了实验,结果表明该方法可以在保证短视频指纹紧凑性的前提下,取得优于其他算法的性能指标。

基于三元闭包理论的软件回归测试影响域分析方法

为提高测试充分性,减少系统维护的代价,提出了一种基于三元闭包理论的软件回归测试影响域分析方法。将软件系统抽象为一个社交网络,软件系统提供的功能抽象为虚拟人,为虚拟人之间定义交流通道类型,通过图论和三元闭包理论构建非直接发生联系的人的关系,给出回归建议。建立有向有权图模型,再结合三元闭包理论,利用算法计算每个测试项推荐系数,如果推荐系数大于0.5,则将该测试项纳入回归测试。该算法实现了测试用例集约简的同时,结合测试项社区网络针对性地将可能有缺陷的测试用例进行回归测试,满足网络频率规划管理软件等项目工程回归测试的应用需求,大大降低了人力成本,提高了回归测试效率。

对中国汽车企业联盟网络抱团现象的探析

企业联盟网络由企业之间频繁的联盟合作所产生,网络中部分企业之间的紧密合作会使得网络出现"抱团",但是鲜有文献对网络的"抱团"现象及结盟趋势进行研究。使用2000年-2008年间的中国汽车企业联盟数据,构建了中国汽车企业联盟网络,使用社会网络和复杂网络的分析视角和方法对联盟网络进行了分析。并提出假设:企业结盟具有三元闭合的"抱团"趋势,并且这种"抱团"现象有利于企业的创新。为验证企业抱团的假设,使用了以三元闭合结构为基础的凝聚子群概念并对中国汽车企业联盟网络的凝聚子群进行挖掘。随后实证分析了网络凝聚子群的特点、子群中的特殊节点以及三元闭合的凝聚子群对企业创新绩效的影响,最后据此提出了我国汽车企业有效嵌入联盟网络、提高网络创新绩效的参考建议。

社会网络三元结构中关注影响力研究——以学生关系网络为例

【目的】研究线下关系网络中不同三元结构对关系形成中关注影响力的作用。【方法】通过对221名学生在不同时间的问卷调查,得到一个学生关系网络的动态演化过程,进而统计分析不同三元结构对关系形成的关注影响力的作用程度。【结果】使用线下数据得到的分析结果与之前线上数据研究结果一致,即三元结构中存在互惠性、传递性以及反关系,更容易形成新的关系,即关注影响力越大。【局限】不能完全对关系网络之外产生的影响进行控制。【结论】线上线下关系形成规律一致,本文研究成果具有一定的商业价值。