基于社会网络的个人需求预测算法研究

随着网上社会交互的增长,商业企业正在积累大量以前对它们来讲是无法获得的数据,比如,消费者个体的消费习惯以及人际关系网,分析这些数据不仅可以揭示消费者需求,而且可以用来设计未来的社会计算应用。讨论向量自回归条件异方差模型如何被应用于社会网络的动态信息流的分析。为了管理不确定性,引入一些随机变量,这些随机变量会不断地被预测的各个阶段所积累,但通过使用时间序列分析大大地减轻了这种状况。通过模拟现实场景,使用向量自回归条件异方差模型得到彼此影响的预测结果。仿真结果表明该方法具有较好的预测评估准确率。

基于社会力的井下逃生矿工疏散模型研究

针对井下逃生人流的特性,运用博弈理论模拟矿工逃生人流间的复杂交互关系,并通过社会力方程,给出了自驱动力、矿工与矿工群体的相互作用力、矿工和障碍物的相互作用力方程,进而量化了收益矩阵,引入了损益比、视野概念,建立了井下矿工逃生模型,并进行模拟分析。该模型的提出和研究结果,将为进一步完善井下逃生人流疏散研究以及相关研究起到积极的作用。