Markov reward models for analyzing group interaction
Markov reward models for analyzing group interaction
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用于分析群体互动的马尔可夫奖励模型
DOI：
10.1145/3136755.3136778
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Gabriel Murray
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Gabriel Murray
在这项工作中，我们介绍了马尔可夫奖励模型在研究群体互动方面的一种新颖应用。我们描述了会议中社交序列的示例状态表示，并给出了如何根据感兴趣的结果将特定状态与即时积极或消极奖励相关联的示例。然后，我们提出一种用于估计状态值的值迭代算法。虽然我们重点关注马尔可夫奖励模型在会议中小组互动中的两个具体应用，但这种模型可以通过多种方式来研究小组动态和互动的不同方面。为了鼓励此类研究，我们免费提供价值迭代软件。
In this work we introduce a novel application of Markov Reward models for studying group interaction. We describe a sample state representation for social sequences in meetings, and give examples of how particular states can be associated with immediate positive or negative rewards, based on outcomes of interest. We then present a Value Iteration algorithm for estimating the values of states. While we focus on two specific applications of Markov Reward models to small group interaction in meetings, there are many ways in which such a model can be used to study different facets of group dynamics and interaction. To encourage such research, we are making the Value Iteration software freely available.
DOI：
10.1017/9781316676202
发表时间：
2017
期刊：
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影响因子：
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作者：
通讯作者：
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