【摘 要】
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对HK模型进行扩展,综合考虑不同观点之间的影响权重以及交互网络的结构特征,探讨了在有界信任和影响异质性的前提下,网络结构和信任阈值对群体观点演化结果的交互影响。仿真
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对HK模型进行扩展,综合考虑不同观点之间的影响权重以及交互网络的结构特征,探讨了在有界信任和影响异质性的前提下,网络结构和信任阈值对群体观点演化结果的交互影响。仿真结果表明,随着有界信任参数的增加,不同网络结构类型下的平均观点簇数量均呈现出递减的趋势,且递减速度受网络结构的影响。小世界网络随着重连概率的增加,平均观点簇数量的下降趋势更明显,并且群体观点演化速度不断加快,使得网络能够在较短的时间内形成更大的观点簇,从而更有利于群体共识的达成。规则网络中观点的收敛速度最慢,最终网络中保持着较高的观点簇数量,使
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