亚游娱乐 - 用机器学习预测《权力的游戏》里的死亡概率

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本文的全部分析结果在新一季开播前已经完成,如与剧情雷同,纯属巧(niu)合(bi)

预测者是中欧大学的一位真爱权游的博士生,用网络科学算法对《权力的游戏》这部美剧进行了预测,他的目的很简单,就是为了看看这部剧里下一个挂掉的角色会是谁。他做一个按照角色死亡可能性由高到低的排名算法。我们一起来看看:

《权力的游戏》的世界和人物关系非常复杂,社会地位和真正的朋友显得格外重要,所以我用网络科学(Network Science)工具来量化每一个角色的社会互动模式,用机器学习的方法预测他们的命运。

建立维斯特洛大陆的社交网络

我在一个粉丝网站上收集对话格式的剧中字幕作为数据源。不幸的是,第二季和第三季的多数剧集都是缺失的,但是剩下的四季包含将近600个场景,都能够用统一格式获取。

首先,我建立了剧中社交系统的集成网络。在这个网络中,每个节点都代表一个故事中的角色,每两个点之间的连线粗细代表他们的关系强度。我把剧中的场景作为衡量社交互动的基础单位(每集平均有大概20个场景)。这代表两个人物在同一个场景中出现一次(n次)就会有一个强度为1(n)的关系联结,并且在一个场景中出现的任意两个人都会互相联结。

换句话说,场景就是完备图(complete graph),或者团集(clique),在其中出现的任意一对人物都会让自己的关系强度增加。通过计算这些场景级的完备网络,并且把他们集成起来,我们会得到维斯特洛大陆上的全局社交网络(与全景相链接),这张网络有将近400各结点和超过3000条边。

在网络可视化中,不同大家族中的成员用不同的颜色表示(例如,蓝色—史塔克家族Starks,红色—兰尼斯特家族Lannisters,黄色—马泰尔家族Martells),其他非大家族成员都用灰色表示。

结点的大小与角色的联系人个数成比例,最核心的角色名称标注在了结点旁边。度(下文会解释什么是节点的度)较低的、不那么有趣的节点被过滤掉了。

我们可以发现,什么都不懂的琼恩·雪(Jon Snow)的周围是个独立的社交群体,这表示北境长城附近的角色与王国内其他角色的联系极少。小恶魔(Tyrion)有一个独立的角色:他将龙妈(Daenerys Targaryen)与社交网络的的中心包括君临城联系起来。

这个中心主要包括两个大型集群,即史塔克家族Starks和兰尼斯特家族Lannisters以及他们影响和交互过的区域,譬如像史塔克Stark和徒利Tully家族(狼妈家)的结盟,以及兰尼斯特家族Lannisters和马泰尔家族Martells之间的冲突,这些在故事的核心形成了一张紧密的网。

下面我们了解一下数学原理。节点的重要程度有多重度量方法。我们认为这些度量指标能够表明一个角色在这个社交生态系统中的重要性。这些指标包括:

(1)节点度—一个角色有多少联系人;

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