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露西娅·纳斯蒂;保罗·米拉佐

社交网络成瘾的混合自动机模型。 （英语） Zbl 1418.91431号

J.日志。阿尔盖布。方法计划。 100, 215-229 (2018).
摘要：在神经水平上，多巴胺系统在成瘾过程中起着关键作用。多巴胺系统的数学模型被提出用于研究尼古丁、毒品和赌博成瘾。在本文中，我们提出了多巴胺系统的混合自动机模型，该模型基于B.S.古特金等【《尼古丁成瘾的神经计算假说》，美国国家科学院院刊103，第4期，1106–1111（2006；doi:10.1073/pnas.0510220103)]. 我们的模型允许描述不同类型的上瘾原因。特别是，我们考虑了网络成瘾问题及其通过社交网络互动传播的问题。这项研究是通过改变网络拓扑结构和用户的互动倾向来模拟虚拟社交网络。我们的研究表明，无标度网络有利于成瘾现象的出现，特别是当用户存在高互动倾向时。我们还提出了我们模型的变体，在该模型中，用户在社交网络中进行交互的倾向可能会随时间而变化，这可能是由社交模仿或“社交坐姿”引起的。

引用于2文件

MSC公司：

91天30分 社交网络；意见动态
65年第68季度 形式语言和自动机
05C90年 图论的应用
92B99型 一般数学生物学
91A90型 实验研究

关键词：

计算模型;混成自动机;模拟;无标度网络;多巴胺系统;网络成瘾;社交网络

软件：

倍频程;高超声速;PHAVer公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Nasti}和\textit{P.Milazzo}，J.Log。阿尔盖布。方法计划。100215-229（2018年；兹bl 1418.91431）
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