简介:本文从组织内攻关任务的多种知识需求出发,考虑跨部门团队成员在完成任务过程中的知识交流与共享行为,构建了基于任务需求———团队知识相匹配的知识传播模型。模型中定义了任务知识需求矩阵、团队成员知识传播规则、知识协同生成规则以及任务需求与团队知识匹配规则,并通过计算机仿真的方法考察了不同知识交流策略对团队内部知识传播与任务完成效果的影响。仿真结果表明,基于关系的知识交流策略有利于知识在团队内部的快速传播,但不利于知识的广泛传播,在后期容易产生传播停滞现象,而基于知识的交流策略则具有明显的后发优势。混合策略不仅能够确保知识的快速传播,而且当混合策略中基于关系的知识交流概率较小时,知识传播效果甚至优于"基于知识"的交流策略。相应的管理策略是任务初期宜采用基于关系的知识交流策略,而在后期,采取基于知识的交流策略有助于团队顺利、有效地完成任务,与单一的采用基于关系或基于知识的交流策略相比,采用混合交流策略来完成团队任务具有明显的优势。
简介:首先,研究了Erdos1合著网络的特征属性,一方面使用节点的度、介数、接近中心性来描述Erdos1合著网络节点重要性,另一方面使用特征向量中心性和本文提出的高阶度参数来描述Erdos1合著网络节点影响力;然后,分别用逼近理想解的排序(TOPSIS算法)算法和主成份分析(PCA)对节点重要性和影响力排序;最后,利用修改的网页排名(PageRank)算法讨论了网络科学原创性论文中最具影响力的论文。
简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。