我们每天的行为似乎都有迹可循，但如果仔细观察，你会发现，社会行为的模式并不像钟表那样机械和恒定。我们在网络上的活跃度、购物习惯、甚至每天出门的路线，往往受时间和环境的影响。
为了深入理解这种动态的社会行为，我想到了一个重要的工具——时间非齐性马尔科夫链。不同于传统的模型，这种方法能够捕捉行为在不同时间段的转移规律，并帮助我们预测未来的行为变化。
一、什么是时间非齐性马尔科夫链？
1. 马尔科夫链的基础
在进入主题之前，我们先聊聊马尔科夫链（Markov Chain）——名字看起来有些复杂，但这种概念在生活中其实很常见。假设你每次决定使用社交媒体的活跃度只和前一天的活跃度有关，而和更早的记录没有关系，这就是典型的马尔科夫过程。马尔科夫链是一种离散的随机过程，具有“无记忆性”的特点——未来的行为只依赖于当前的状态。
对马尔可夫链感兴趣的朋友也可以看我往期的文章：马尔可夫链基本原理
在一个齐性马尔科夫链中，状态转移的概率是固定的。也就是说，如果你今天很活跃，那么明天保持活跃的概率和下个月保持活跃的概率是一样的。但现实生活中，事情远比这复杂。时间对我们的决策有着深远的影响：新年伊始，大家总是斗志昂扬地健身，到了年中往往就偷懒了。为此，我们需要引入一个更灵活的模型——时间非齐性马尔科夫链，它允许状态转移的概率随时间变化。
2. 时间非齐性的引入
在时间非齐性马尔科夫链中，状态转移概率不是常数，而是时间的函数。设 为状态空间，时间 时刻从状态 转移到状态 的概率为 。这样，系统的状态转移矩阵 随时间变化：
我们可以用这个模型来捕捉社会行为随时间的动态变化，进而探索人们的行为模式是如何受到时间、环境甚至是突发事件的影响。
二、建模社会行为
1. 一个社交媒体活跃度的案例
假设我们研究的是用户在某社交媒体平台上的行为。我们将用户分为三种状态：
状态1（高活跃度）：每天多次使用社交媒体。 状态2（中等活跃度）：每周使用几次。 状态3（低活跃度或非活跃）：几乎不再使用社交媒体。
这种行为显然不是静止不变的。用户可能会因为一时兴起使用频率猛增，也可能因为某个原因失去兴趣甚至删除账号。我们希望通过时间非齐性马尔科夫链来描述和预测用户的行为变化。
2. 模型的建立
状态转移的时间依赖
为了模拟这一过程，我们设定转移概率随着时间发生变化。假设有以下几个关键转移：
从高活跃到中活跃的转移概率 可能随着时间推移逐渐增大，因为用户对平台的新鲜感逐渐消退。 从中活跃到高活跃的转移概率 随时间减小，表示用户恢复到高活跃状态的可能性逐渐变小。 从高活跃到非活跃的转移概率 可能因为外部政策（例如隐私政策更新）而在某个特定时间点显著增加。
具体地，我们可以设定这些转移概率的函数形式：
这些函数反映了随着时间的推移，用户从一个状态转移到另一个状态的可能性是如何变化的。
初始状态与状态演化
假设在初始时刻 ，用户的状态分布为：70% 的用户是高活跃，20% 是中等活跃，10% 是非活跃。我们可以通过递推公式：
来预测用户在未来时刻的状态分布。通过计算转移矩阵 随时间变化，用户行为的演化可以被精准地刻画出来。
3. 演化与预测
让我们通过这个模型预测未来12个月用户的活跃度变化情况。初始化用户状态分布，70%高活跃，20%中活跃，10%非活跃。模拟结果如下：
通过时间非齐性马尔科夫链，我们能够深入分析用户行为随时间变化的规律。这一模型不仅能捕捉到用户在不同活跃状态之间的转移，还可以为平台优化、个性化推荐以及社会行为的宏观分析提供理论基础。（作者：王海华）
