知识社群中用户模型的改进

构建了一种基于本体的知识社群中的用户模型。该模型通过对用户在社群中浏览文章的种类、浏览次数以及发表文章的权重、类型等数据分析,对用户兴趣爱好以及用户的一些特性(如粗、细心程度等)进行描述,实现了在为用户服务的同时也可以为企业提供了该员工的综合评价,使得在共享企业内部知识的同时,企业的员工能更好的发挥他们的自身优势为企业创造效益;在此基础上利用相关反馈,追踪和更新用户模型,提高服务的效率。     

利用社会网络分析促进隐性知识管理

由于隐性知识是在人与人的协作、交流中传播和创新的,因此以IT为基础的知识管理系统难以对其有效管理。以中国人民大学经济科学实验室为案例进行了如下研究:通过问卷调查收集数据;绘制组织内部信息沟通、咨询、知识传播等社会关系网络;定量分析网络结构以发现阻碍知识传播及创新的问题。上述研究表明:社会网络分析可以为组织制定隐形知识管理的措施提供定量分析的依据和手段。     

一种基于Agent模拟的反犯罪网络分析方法

将智能信息技术应用于反犯罪和反恐怖是目前各国安全部门的研究热点.其中,社会网络分析(Social Network Analysis)是一种分析犯罪网络特性很有希望的方法.然而,社会网络分析方法不能处理犯罪网络动态变化的特性.因此,提出一种多Agent模拟与社会网络分析相结合的方法.以便应对犯罪网络动态变化的情形.利用真实犯罪网络数据,对提出的方法进行了一系列的实验.实验结果表明,所提出的方法能够有效地找出对打击犯罪组织有指导意义的策略.     

基于社会网络分析的科研机构创新产出研究--以人工智能领域为例

中国和美国是人工智能领域论文的两大产出国,领域中的研究大多集中于两国国家层面的对比分析,缺少具体机构层面的分析以及对国家层面相关研究结论的验证。本文选取中科院自动化研究所和美国麻省理工学院计算机与人工智能实验室作为研究案例,对两国人工智能领域顶尖科研机构的创新产出进行了对比研究,发现2006年后中科院自动化研究所创新产出的数量领先于麻省理工学院计算机与人工智能实验室,但创新产出的质量不及后者。利用社会网络分析方法研究我国科研人员在合作网络中的影响力以及对网络资源的控制能力与创新产出的关系,从合作角度对提升我国科研人员的创新产出水平提供了有益的参考与建议。     

一种基于无线宽带连接的移动学习社群资源共享算法及其实现

运用社会网络分析研究基于无线宽带连接的移动学习社群资源共享算法.探讨移动学习社群中成员的中心度、成员之间的相似度等社会度量对其资源获取的响应时间、资源获取率的影响.实验结果证明,在无线宽带环境下建立的移动学习社群中,用户获取资源的响应时间短,资源获取率高.     

高校环境下的创新知识社群与知识管理平台的构建

在知识经济时代,导入及建构知识管理系统是组织提升竞争力的重要方式,更是知识创新的不二法门。研究机构更要以知识管理系统功能来累积研发成果及知识产权,以达到提升研究机构的研发能力及总体竞争力。本论文的研究目的是提出一套企事业单位通用的知识管理系统平台架构,有效导入及建构一个整合性且安全的知识管理系统。藉由创新知识社群的运作及知识文件的建立,以累积知识产权,达到知识创新的目的,并提升组织研究能量的总体竞争力。     

基于社会网络分析(SNA)的组织岗位设计

正式网络和非正式网络共同影响组织知识的转移与共享.选取某企业研发部门中的合作咨询网络与情感网络,利用社会网络分析法(SNA),从网络中心性、结构洞和对等性方面,分析了组织人员实际能力的发挥与当前组织岗位设计之间的差异,针对组织人员在网络中表现出的不同特质,提出优化组织岗位设计的建议,以提高组织知识转移与共享效率.     

基于社会网络分析视角的高校研究者合作网络分析

由于科学研究的复杂性以及社会性,越来越多的研究者倾向于通过合作共同解决科研问题。而合作发表论文成为研究者之间合作的重要方式,合作发表能促进研究者之间乃至研究机构之间的知识交流和资源共享。为此收集并整理了CNKI(中国知网)2001—2016年K大学M学院教师的论文合作数据,构建研究者合作网络。在此基础上,运用科学计量学和社会网络分析法,系统理解合作网络的特征及规律,以期为促进高校的科研与创新活动管理,提供新的视角和建议。     

白马鸡繁殖期等级行为和社群结构的社会网络分析

【目的】白马鸡(Crossoptilon crossoptilon)是一种大型鸟类,集群中个体相互作用形成复杂的社会结构,笔者从社会网络视角分析白马鸡等级行为和社群结构,探明白马鸡在繁殖期的社群状况,为集群鸟类社会行为和群体结构研究提供科学依据。【方法】运用社会网络分析方法,对育雏前期和育雏期的白马鸡群体开展野外调查,总共标记个体49只,记录白马鸡群体成员聚集频次和等级支配频次,计算了支配关系矩阵的线性程度和个体等级分数,并将个体聚集强度关系矩阵和等级支配关系矩阵实现了网络可视化。同时,建立人工模拟群体随机聚合矩阵,检验观察矩阵是否由随机因素导致。计算网络参数和模块度值,方差分析检验模块内部和各模块之间个体支配关系强度差异。【结果】①等级关系网络显示白马鸡集群中个体间存在等级制度,且为线性支配式; ②育雏前期和育雏期集群中均存在3个模块,但两个时期模块成员发生了变化; ③接近中心度对模块性影响显著,育雏期群体凝聚力高于育雏前期,且育雏期模块化程度高于育雏前期; ④育雏期配偶对的分布受到模块化的限制,所有配偶对分布在相同模块内; ⑤模块内部个体等级支配关系强于各模块间个体支配关系,且高等级个体群体凝聚能力较强。【结论】对白马鸡集群关系和等级行为观察实现了网络可视化,揭示了白马鸡繁殖期集群中存在模块化结构,且模块内部和模块间个体等级支配关系强度不同。     

犯罪组织结构的社会网络分析

为弥补由于实际数据缺乏而导致的犯罪组织研究所具有的局限性,采用网络建模的方法研究了不同类型犯罪组织的结构特性。基于复杂网络建模的方法建立了具有无标度特征、小世界特征和层次特征的犯罪组织网络,采用社会网络分析中的中心度方法识别组织中的关键成员,并利用网络成员间的连接性和移除一定数量成员后的网络密度变化值分别考察了不同犯罪组织结构的运行效率和安全性。结果表明：在无标度网络和层次结构网络的犯罪组织中,核心成员均可以在较短的时间内将信息传遍至整个组织,因此这2种组织结构相对于小世界网络具有较高的运行效率。在安全性方面,由于小世界网络的犯罪组织中的内部成员间具有较大的平均距离,因而成员间不易被孤立,组织的安全性较高,而无标度网络和层次结构网络的组织安全性则较差。因此,在打击犯罪组织的活动中应针对不同类型的犯罪组织结构制定合理的策略方能取得较好的效果。