社群计算是目前研究界和产业界关注的热点.维基百科等大规模协作网站及伴随其涌现出的高级群体智能,促进了包括"人类认知组"计划在内的对于社群大规模认知规律的研究.本课题旨在结合认知科学领域已取得的研究成果,挖掘社群大规模协作的一般规律,另一方面将实际问题规约成协作问题,并基于挖掘出的群体协作演化模型解决实际问题.主要研究内容包括:(1)通过数据挖掘技术从实证角度来挖掘社群协作认知规律及验证认知科学领域已有的认知规律结论,并分析各种规律的相容性、可信性等问题;(2)挖掘社群大规模协作的动态演化模型,包括模型的动力学性质,稳定性,演化过程的收敛性等问题;(3)研究在何种干预方式下演化模型会朝着协作而不是竞争方向演化,及在何种催化条件下协作模型的演化过程会加速进行;(4) 探索把具有不同协作模式的演化模型设计成多样化的社群协作算法,解决资源共享,博弈等可规约为协作问题的实际问题,并开发实验原型系统.
英文主题词large scale cooperation;cognition ruels;evolution model;intervention;catalysis