A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Consumption Pricing Mechanism of Scientific and Technological Resources Based on Multi-Agent Game Theory: An Interactive Analytical Model and Experimental Validation Mecanismo de precificação de consumo de recursos científicos e tecnológicos baseado na teoria dos jogos multiagentes: um modelo analítico interativo e validação experimental

Fanying ZHENG, Fu GU, Yangjian JI, Jianfeng GUO, Xinjian GU, Jin ZHANG

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Resumo:

No contexto da Web 2.0, a interação entre usuários e recursos é cada vez mais frequente no processo de compartilhamento e consumo de recursos. No entanto, a investigação actual sobre a precificação dos recursos centra-se principalmente nos atributos do próprio recurso e não pondera os interesses dos participantes na partilha de recursos. Para lidar com esses problemas, o mecanismo de precificação da avaliação da interação recurso-usuário baseado na teoria dos jogos multiagentes é estabelecido neste artigo. Além disso, a similaridade do usuário, o viés de avaliação baseado na análise de links e a punição de trapaças em grupos acadêmicos também estão incluídos no modelo. Com base nos dados de 181 estudiosos e 509 artigos do banco de dados Wanfang, este artigo conduz 5483 experimentos de precificação durante 13 meses, e os resultados mostram que este modelo é mais eficaz do que outros modelos de precificação - a precisão de precificação dos recursos de recursos é de 94.2%, e a precisão da avaliação do valor do usuário é de 96.4%. Além disso, este modelo pode mostrar intuitivamente o relacionamento entre usuários e recursos. O estudo de caso também demonstra que o nível de conhecimento do usuário não está positivamente correlacionado com a sua autoridade. Descobrir e punir a trapaça em grupos acadêmicos conduz à avaliação objetiva de pesquisadores e recursos. O mecanismo de precificação dos recursos científicos e tecnológicos e dos usuários proposto neste artigo tem como premissa o comércio justo de recursos científicos e tecnológicos.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.8 pp.1292-1301
Data de publicação
2021/08/01
Publicitada
2021/04/16
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020BDP0020
Tipo de Manuscrito
Special Section PAPER (Special Section on Computational Intelligence and Big Data for Scientific and Technological Resources and Services)
Categoria

autores

Fanying ZHENG
  Zhejiang University
Fu GU
  Zhejiang University
Yangjian JI
  Zhejiang University
Jianfeng GUO
  Chinese Academy of Sciences,University of Chinese Academy of Sciences
Xinjian GU
  Zhejiang University
Jin ZHANG
  Zhejiang University

Palavra-chave