人际关系网络建模与相关性估计 - 图文(2)

图7 第一类关系不同初值下，相关性随迭代次数的变化情况

对于第二种情况，我们选取25号和13号计算。选取概率初值为：0.4，0.45, 0.5，0.55，0.6。计算结果见图七。从中我们可以看出，对于单方连接的情况，随着迭代次数的增加，计算结果的差异可以控制在一个范围内，具有初值稳定性，但是不具有渐进稳定性。

图8 第二类关系不同初值下，相关性随迭代次数的变化情况

对于第三种情况，我们选取25号和47号进行计算。选取概率初值为：0.1，

0.15，0.2，0.25，0.3。计算结果见图八。从中我们可以看出，对于双方都不连接的情况，随着迭代次数的增加，计算结果的差异减小，最后收敛在最小值处，具有渐进稳定性。

图9 第三类关系不同初值下，相关性随迭代次数的变化情况

6 结论

本文中建立了一种分析人际关系网络的仿真算法，提出了个体之间相关度的概念，用以更精确地反映群体中个体之间的联系紧密程度。通过算例的计算得到了与实际吻合较好的结果，并从计算结果中反映出了节点之间复杂的间接关系的差异导致的相关度的差异。并且验证了算法对于初值的稳定性，发现此算法对于初值具有较好的稳定性。其中相关度因为采用仿真算法而得到，能够表现非直接连接节点之间的间接关系，所以更能体现系统的总体性特征，能够包含系统中更多的信息。此种方法对从事人事管理有一定的指导意义。