Coevolution of Opinion Dynamics and Recommendation System: Modeling, Analysis and Reinforcement Learning Based Manipulation
作者: Yuhong Chen, Xiaobing Dai, Martin Buss, Fangzhou Liu
分类: eess.SY
发布日期: 2024-11-18 (更新: 2025-08-28)
💡 一句话要点
提出融合观点动力学与推荐系统的分析框架，揭示协同演化机制与操控方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 观点动力学 推荐系统 协同演化 过滤气泡 强化学习 舆情分析 协同过滤
📋 核心要点
- 现有研究缺乏对推荐系统与用户观点之间相互影响的深入建模，难以解释过滤气泡等现象。
- 构建统一框架，将观点动力学与推荐系统相结合，分析二者协同演化过程，并利用强化学习进行操控。
- 通过Yelp数据集的模拟实验，验证了所提框架的有效性，并展示了强化学习在观点传播中的应用。
📝 摘要（中文）
本文构建了一个整合观点动力学与推荐系统的分析框架。通过引入协同过滤等元素，精确刻画了推荐系统如何塑造人际互动并影响观点形成。此外，还展示了观点动力学与推荐系统协同演化的特性。理论证明了该协同演化系统的收敛性，并阐明了过滤气泡形成的机制。对最大观点簇数量的分析表明，推荐系统参数如何影响观点分组和极化。此外，我们将传播者的影响纳入模型，并提出了一种基于强化学习的解决方案。分析和传播解决方案通过使用Yelp数据集的模拟进行了演示。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法未能充分考虑推荐系统对用户观点形成的影响，以及用户观点反过来对推荐系统选择的影响。因此，如何建模观点动力学与推荐系统的协同演化，并分析其对用户观点极化、过滤气泡等现象的影响，是一个重要的研究问题。
核心思路：本文的核心思路是将观点动力学与推荐系统整合到一个统一的框架中，通过分析二者之间的相互作用，揭示协同演化的机制。具体来说，推荐系统会影响用户的观点，而用户的观点又会影响他们对推荐物品的选择，从而进一步影响推荐系统。
技术框架：该框架包含两个主要组成部分：观点动力学模型和推荐系统模型。观点动力学模型描述了用户之间如何通过互动来改变彼此的观点。推荐系统模型则基于用户的历史行为和观点，向用户推荐他们可能感兴趣的物品。这两个模型相互连接，形成一个闭环系统。此外，还考虑了传播者的影响，他们可以主动地影响用户的观点。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个统一的框架，能够同时建模观点动力学和推荐系统，并分析二者之间的协同演化关系。这使得研究者能够更好地理解推荐系统如何影响用户的观点，以及用户观点如何影响推荐系统的行为。此外，还提出了基于强化学习的解决方案，用于操控观点传播。
关键设计：推荐系统部分采用了协同过滤算法，观点动力学部分采用了DeGroot模型。强化学习部分，状态空间包括用户的观点分布和推荐系统的状态，动作空间包括传播者可以采取的行动，奖励函数则根据期望的观点分布来设计。具体参数设置和网络结构在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文使用Yelp数据集进行了模拟实验，验证了所提框架的有效性。实验结果表明，推荐系统参数对观点簇的数量和极化程度有显著影响。此外，基于强化学习的传播策略能够有效地改变用户的观点分布，并达到预期的目标。具体性能数据和对比基线在论文中有详细展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于舆情分析、产品推广、社会治理等领域。通过理解推荐系统与用户观点之间的相互影响，可以更好地设计推荐算法，避免过滤气泡的产生，促进更广泛的观点交流。此外，该研究还可以用于评估信息传播策略的效果，并制定更有效的传播方案。
📄 摘要（原文）
In this work, we develop an analytical framework that integrates opinion dynamics with a recommendation system. By incorporating elements such as collaborative filtering, we provide a precise characterization of how recommendation systems shape interpersonal interactions and influence opinion formation. Moreover, the property of the coevolution of both opinion dynamics and recommendation systems is also shown. Specifically, the convergence of this coevolutionary system is theoretically proved, and the mechanisms behind filter bubble formation are elucidated. Our analysis of the maximum number of opinion clusters shows how recommendation system parameters affect opinion grouping and polarization. Additionally, we incorporate the influence of propagators into our model and propose a reinforcement learning-based solution. The analysis and the propagation solution are demonstrated in simulations using the Yelp data set.