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J-GLOBAL ID：202102223295067849   整理番号：21A0739129

知識対話コミュニティとそのインセンティブメカニズムのモデリングとシミュレーション分析【JST・京大機械翻訳】

Modeling and Simulation of Q&A Community and Its Incentive Mechanism

著者 (4件)： Xu Zixi (国防科技大学計算机学院 長沙 410073;国防科技大学復雑系統軟件工程重点実験室 長沙 410073) ,  Mao Xinjun (国防科技大学計算机学院 長沙 410073;国防科技大学復雑系統軟件工程重点実験室 長沙 410073) ,  Yang Yi (国防科技大学計算机学院 長沙 410073) ,  Lu Yao (国防科技大学計算机学院 長沙 410073)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 47  号： 6  ページ： 32-37  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 知識対話コミュニティは、現在のインターネット知識共有の重要なキャリアとなり、それは一連の激励メカニズム(例えば、声望、徽章、特権など)を提供し、ユーザーの参与と貢献を奨励し、それによってコミュニティの活躍度を高める。如何にこれらのインセンティブメカニズムの有効性を分析し、その改善を指導するかは、現在の知識対話コミュニティの研究と実践に直面する重要な挑戦である。ソフトウェア開発知識質問応答コミュニティに対して、マルチエージェントシステムに基づくコミュニティとその激励メカニズムのモデリングとシミュレーション分析方法を提案し、大量のユーザーを持つコミュニティを自主エージェントからなるマルチエージェントシステムと見なす。コミュニティユーザの貢献と相互作用は,エージェントがインセンティブ機構によって駆動される協調行動であるとみなされる。インセンティブメカニズムをエージェントの信念として抽象的に記述し、自己決定理論に基づき、エージェントが期待する生成を解釈し、最終的にコミュニティにおけるエージェントのユーザーの行為を生み出した。StackOverflowコミュニティの2016-2018年間のデータを収集し、NetLogoシミュレーションプラットフォームに基づき、コミュニティの発展進化についてシミュレーション分析を行った。結果は,提案したモデルおよびメカニズムが,インセンティブ機構における知識質問応答コミュニティの進化過程を効果的に説明し,明らかにすることができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  相互作用 ,  コミュニティ ,  有効性 ,  ソフトウェア開発 ,  インターネット ,  エージェント ,  マルチエージェントシステム ,  会話
準シソーラス用語： 自己決定 ,  協調行動 ,  知識共有 ,  NetLogo ,  *インセンティブメカニズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 知識 ,  対話 ,  コミュニティ ,  インセンティブメカニズム ,  モデリング ,  シミュレーション ,  分析