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一些社交网络提供了明确的机制来分配基于用户行为的声誉等社会奖励，而其他网络中的机制则更加不透明。尽管如此，总有一些人比他们的同龄人获得更大的奖励和声誉。一个直观但重要的问题是，这些成功的用户是否采用战略行为来获得影响力。这些影响者似乎“玩弄了系统”。然而，由于组合策略空间、无法确定收益以及个人面临的资源限制等因素，仍然很难断定他们行为的合理性。这个问题的挑战性引起了理论界和数据挖掘界的关注。因此，在本文中，我们旨在研究资源有限的个人在社交网络中制作协作/互动内容时是否发现与高收益相关的战略行为。我们提出了一种动态双重注意网络 (DDAN) 的新框架，该框架通过生成过程对个人的内容制作策略进行建模，并受到该过程中涉及的社交互动的影响。大量实验结果证明了该模型在用户行为建模中的有效性。我们得出了三个强有力的实证发现：（1）不同的策略会产生不同的社会收益；（2）表现最佳的个体对所发现的策略的偏好表现出稳定性，这表明策略行为的出现；（3）用户偏好的稳定性与高收益相关。
发现协作内容的战略行为-...
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