芶 欣,李欣悦,陈 武，刘佳谋

(1. 西南大学 计算机与信息科学学院，重庆 400715； 2. 奥克兰大学 计算机科学学院，奥克兰 1010)

0 引言

一个社会群体由许多在共享环境中进行交互的社会参与者组成[1]。群体的产生、群体成员相互合作、社会习俗形成等社会群体动态行为的研究一直是计算机科学和人工智能的一个重要课题。在这些研究中，社会群体的一个本质特征体现在群体成员间具有互动模式。一个人在社会群体中的决策是与他人的决策相关联的[2]。社会影响在很大程度上是由社会互动模式引起的[3-4]。

本文遵循结构主义的传统，将一个社会群体视为一个社会网络，该网络由代表社会群体成员的节点及节点间的相互联系构成。通过网络拓扑结构来分析社会影响，也就是节点的位置由它们的链路结构来决定。本文的动机来源于以下三个方面。

首先， 社会影响主要是作为个体特征来进行研究的。现有大量的研究都集中于通过解决影响力最大化问题来寻找影响力最大的个体或者群体[5]。由于每个个体都想在自己所处的社会环境中发挥最大的影响力，因此，要了解所有群体成员同时做出决策时可能会产生什么样的影响全局的模式就显得非常重要。这种全局观点自然需要引入博弈论的思想，而这个主题到目前为止并未产生较为深入的研究。

其次，迄今为止对社会网络的研究集中在网络“分解”上，也就是将网络划分成集群以构成所谓的社区结构。……