多年来，K-12教育质量一直是全国关注的一个主要问题。与许多其他社交网络一样，学校系统似乎也有等级结构。了解这种结构可能是更好地评估学生表现和提高学校质量的关键。许多研究都集中于使用层次聚类算法检测层次结构。作者设计了一种基于交互的相似性度量来完成层次聚类，以检测社会网络（例如学区网络）中的层次结构。该方法使用多代理系统，因为它基于代理交互。在检测到网络结构后，他们还建立了一个基于MAXQ算法的模型，将资助政策任务分解为子任务，然后使用过去几年的资助分配政策评估这些子任务，并寻找学生表现与资助政策之间的可能关系。在实验中，作者使用了德克萨斯州Bexar县15个学区的真实学校数据。第一个结果表明，他们基于交互的方法能够为社交网络生成有意义的聚类和树状图。此外，作者的2019年政策评估模型能够评估Bexar县过去三年的资助政策，并得出结论，增加资助不一定会对学生表现产生积极影响，通常情况下，支出越多越好<\/p> “，”DOI“：”10.4018\/ijats.2013070102“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2013,12,30]]，”date-time“：”2013-12-30T16:03:12Z“，”timestamp“：1388419392000}，“page”：“14-32”，“source”：”Crossref“，”is-referenced-by-count“：0，”title“：[”Hierarchical Social Network Analysis Using a Multi-Agent System“]，”prefix“：”104018“，”volume“：“”5“，”作者“：[{”given”：“Lizhu”，“family”：“Ma”，“sequence”：“first”，“affiliation”：[｛“name”：“美国德克萨斯州圣安东尼奥市三一大学计算机科学系”]｝，｛“given”：“Xin”，“family”：“Zhang”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[｛“name”：“Austin Peay State 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