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知識問答社區(qū)已經(jīng)成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)知識共享的重要載體，它提供一系列的激勵機制（如聲望、徽章、特權(quán)等）來鼓勵用戶參與和貢獻，從而提高社區(qū)的活躍度。如何對這些激勵杋制的有效性進行分析，并指導(dǎo)其改進，是目前知識問答社區(qū)研究與實踐面臨的一項重要挑戰(zhàn)。針對軟件開發(fā)知識問答社區(qū)，提出一種基于多 Agent系統(tǒng)的社區(qū)及其激勵杌制的建模和仿真分祈方法，將擁有大量用戶的社區(qū)視為由自主 Agent構(gòu)成的多 Agent系統(tǒng)，社區(qū)用戶的貢獻和交互視為 Agent在激勵機制驅(qū)動下的協(xié)同行為。將激勵機制抽象描述為 Agent的信念，基于自我決定理論來解釋 Agent期望的生成，并最終產(chǎn)生社區(qū)中 Agent用戶的行為。通過采集 Stack Overflow社區(qū)2016—2018年間的數(shù)據(jù)，基于 Netlogo仿真平臺對社區(qū)的發(fā)展演變進行了仿真分析，結(jié)果表明文中提出的模型及機理可有效地解釋和揭示知識問答社區(qū)在激勵機制作用下的演變過程。
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