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Network Feature and the intervention performance

Network Feature and the Intervention Performance

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第36届中国控制会议

作者： Caiyun Wang Huawei Han Jing Han Key Laboratory of Systems and Control Institute of Systems ScienceAcademy of Mathematics and Systems ScienceChinese Academy of Sciences School of Mathematical Sciences University of Chinese Academy of Sciences

ISBN: (纸本)9781538629185

We apply soft control method on an opinion dynamic model, the weighted De Groot model, to change the convergent opinion value . The interaction network plays an important role in the dynamics of system, and the soft control performance（Δ, the difference between the new convergent opinion value  and the original convergent opinion value ’）. In this paper, we define a new network feature Ω, called ‘network differential degree’, to measure how node degrees couple with influential values in the network, i.e., large Ω indicates nodes with high degree is more likely to couple with large influential value. We investigate the relationship between the soft control performance and the network differential degree Ω in the following three intervention scenarios:（1） add one special agent（shill） to connect to one normal agent to achieve the best soft control performance which can maimize |Δ|;（2） add one edge between two normal agents which can maimize |Δ|;（3） add a number of edges among agents which can maimize |Δ|. Through simulations we find significant correlation between |Δ*|（the maimum value of |Δ|）and Ω in all three scenarios: the smaller Ω is, the larger |Δ*| is. So Ω could be used to predict how difficult it is to intervene and change the convergent opinion value of the weighted Degroot model by soft control intervention method. Meanwhile, a theorem of adding one edge and an algorithm for adding optimal edges are given.

关键词： network differential degree soft control intervention performance weighted DeGroot model convergent opinion

来源： cnki会议评论

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