基于超网络的研究生协同创新网络构建

研究生协同创新参与方的结构网络化程度逐步增强这一问题得到越来越多的关注。在深入分析研究生协同创新网络构成要素及各要素相互关系的基础上,首先构造了知识共享和社会关系网络的超网络模型,建立了基于关系价值最大和成本最小等不同偏好下的多目标最优决策模型,并运用变分不等式求解。研究发现:当社会关系水平较低时,很难得到同时满足所有参与方目标最优,难以实现超网络均衡;即使社会水平较高,但知识共享较低时,得到的超网络均衡也不稳定。研究最后探索了提升研究生协同创新能力的途径。     

基于网络传播的EGM方法改进方法研究

本文以复杂网络知识为基础,通过网络中度与集群系数的联系研究因特网信息包传播过程中的一般模型,对EGM方法进行改进,使得信息按最优路径选择。     

基于小世界网络的企业集群知识传播模型

在企业集群理论的基础上,将小世界网络的思想引入企业集群知识管理系统中,运用小世界网络的构成方式,以企业集群员工为企业集群的网络节点,建立了基于复杂网络理论的知识传播模型,描述了知识在企业集群中的传播机理,探讨了知识在企业集群网络中的传播规律,分析了在加快企业集群网络知识传播中员工的主体作用。     

基于网络的湖北装备制造业集群分析

模块生产网络、社会网络和知识网络是构成装备制造业集群的3大主要网络,其中,模块生产网络是基础,社会网络是保障,知识网络是关键.从这3大网络出发,分析得出湖北装备制造业集群正处在初级发展阶段,集群整体竞争力不强.湖北应着力提高装备制造业集群内信息化水平,提高集群内社会资本质量,构建集群内知识网络、优化集群创新环境,从而改善其装备制造业集群结构,实现装备制造业集群升级.     

基于交互频率的动态网络上的社会知识传播研究

知识传播过程和社会网络结构的演化往往是同步进行的.基于交互频率的动态网络社会知识传播模型(SKD)在知识传播过程中,随机选取的目标节点会依据与邻居节点的交互频率来决定知识传播的对象,或者断边重连到网络中的任意一个非邻居节点.将SKD模型与随机化模型和基于知识距离的传统知识传播模型(TKD)做了对比实验,实验结果表明:SKD模型的知识传播速度要快于随机化模型和TKD模型;更重要的是,SKD模型在网络结构演化过程中呈现出同配性,网络结构的同配性是社交网络的一项基本结构属性.该工作对于理解知识传播和网络结构的联合演化过程具有十分重要的意义.     

动态社会网络上的传染病传播问题研究

随着对传染病传播问题研究的深入,研究中常用的传染病传播模型也越来越接近于现实世界.复杂网络视角下的传播模型,考虑了复杂动态的人际关系,能够更好的刻画传染病传播问题.依据传染病的生物学特征和人类社会关系网络的一般属性,本文在已有模型的基础上,在适应性网络中加入了潜伏期和"随机重连"机制,提出动态社会网络中的传染病传播模型,并以在世界范围内流行的、具有代表性的病毒——HIV病毒为例,阐述了该模型在动态社会网络中的应用.     

防止多社区结构化攻击的加权社会网络隐匿方法

传统面向加权社会网络的隐私保护技术多数针对用户个体隐私保护,而对基于权重背景知识引发集群隐私泄露缺少关注。将权重属性信息作为额外背景知识,提出一种基于数据扰动的(kα,lβ)-secure社会网络隐私保护模型,有效防止个体用户和社区结构敏感标识的逆推攻击;并基于此模型设计实现了一种图匿名化方法,能够以尽可能小的信息损失构建符合(kα,lβ)-secure模型的匿名图。理论分析和实验结果表明,本文方法可以有效避免攻击者对用户个体隐私和社区集群隐私所造成的逆推攻击,同时最大限度保持权重信息的可用性。     

基于SNA的创意产业集群创新网络知识流动路径分析 ——以葫芦岛市泳装创意产业集群为例

为了提高创意产业集群创新水平,利用社会网络分析方法,基于关系网络视角构建创意产业集群创新网络知识传播互动模型。设计问卷并进行访谈调查,以兴城市阿里巴巴实力产业群园区为例,运用UCINET软件对网络密度、网络中心势、中心性、核心-边缘结构等指标进行量化分析。研究表明知识流动创新网络密度相对较低,存在核心-边缘结构;龙头创意企业作为意见领袖处于网络核心位置,新成立的创意企业处于边缘位置;行业协会和技术服务机构处于次级核心位置;人际关系、声誉较好的创意企业位于结构洞位置扮演中间人角色;知识从核心处经由中间人传播到其他创意企业,并以小团体形式流动。     

基于超网络的Web社会群体复杂关系建模

针对现有的单一要素表征的集群关系不能反映现实社会群体关系的真实情况和整体结构,采用超网络思想表征网络实体间关于兴趣相似度的隐性联系,再结合显性的社交关系,构造了多维社会集群复杂关系模型,并设计相应的算法和实验证明了模型的可行性与有效性.模型不仅能多维度、更真实地表征网络社群的关系,还能作为预测潜在网络热点话题规模的依据,为准确挖掘潜在的网络结构、进行有效的舆情分析奠定了基础.
     

基于电子商务的造船供应链超网络优化

为优化造船供应链超网络,建立基于电子商务的多标准决策的造船供应链超网络模型,对当前的造船供应链进行相应拓展,将电子商务知识融入造船企业的原材料采购、配套产品的供应等环节中,使企业能更有效进行管理,节约成本,提升效率.利用变分不等式方法对各层决策者的最优行为进行分析,最终得到整个供应链的最优状态.实例证明了该模型的合理性.     

基于多元信息融合的用户关联模型

随着社交媒体网站的日益普及,用户倾向于加入多个社交网络,作为社交媒体中的一项新兴工作,将社交网络的多个用户身份关联起来具有重要意义。通过研究目前有代表性的用户关联模型,提出了一个基于综合信息的用户关联模型(BiALP),该模型通过节点表达的方法学习网络的内在结构信息、属性信息和内容信息,以源网络和目标网络的节点表达为特征,以已关联用户对作为带标签数据,采用二分类监督学习的方式学习源网络与目标网络之间的关联关系。大量实验表明,BiALP模型与目前有代表性的其他用户关联模型相比效果有明显的提升(35%),能够实现更精确的用户关联。     

基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入

针对当前大多数知识图谱嵌入方法对实体和关系的表示能力低、难以处理复杂关系的问题,提出一种基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入方法,用于解决知识图谱的链路预测问题。该方法为了包含更丰富的关系信息,将四元数引入到知识图谱嵌入中对实体和关系建模,并考虑两者之间的共现关系。模型利用勒维图变换将知识图谱中的实体和关系转换为图网络中的节点,采用两者的共现关系构建图中的边;将四元数图神经网络(quaternion graph neural networks, QGNN)作为编码器模块,学习图节点的四元数嵌入;利用四元数空间内的哈密顿乘积构造评分函数对生成三元组进行排序。实验结果表明,所提模型能够很好地捕捉到实体与关系之间潜在的相互依赖关系,在知识图谱嵌入方面优于现有的嵌入模型。     

组织内社会网络的知识传导及成本研究

每个行为主体既生活在复杂的社会网络中又生活在特定组织的双重环境中 ,所以 ,主体间知识的传导就受社会网络及组织的双重约束。本文在社会网络的概念框架下探讨了知识在组织内的社会网络中传导的机理 ,进而阐明社会网络的特征影响知识的传导。在此基础上 ,从知识的特征、知识的发送者及接收者的特征及知识传导所发生的环境情境特征三个维度对知识传导中产生的成本进行探讨     

基于本体的政策网络可视化研究

政策网络是为应对复杂社会环境形成的新型治理模式.政策网络不仅包括政策制定主体之间的府际关系,还包含政策之间的关联关系.将政策网络中多样化节点与关系可视化有助于了解政策的全貌,为进一步进行政策设计和修订提供依据.本文引入本体技术,结合政策网络的节点与关系特征,构建了基于本体的政策网络模型.以北大法宝国家发布的科技创新政策为数据来源,通过LDA模型实现政策主题抽取,借助Protégé实现政策网络的可视化.研究表明,基于本体构建的政策网络模型可以从政策主体、政策客体和政策主题三个维度展示政策之间的关联,不仅可以帮助政府发现创新政策制定中府际关系合作特征,还可以发现不同部门所制定的政策主题特征及关联特性,帮助识别政策冲突.     

组织间隐性知识流转网络的实证研究

分析了个体在组织间隐性知识流转中的主体作用.从社会网络理论和方法出发,将组织间的隐性知识流转关系作为社会网络进行定性和定量综合分析,以UIC组织间隐性知识流转网络的实证数据为例,对该网络的结构及特征进行测度和分析,揭示了网络的结构特征,并分析了正式和非正式知识交流渠道对隐性知识在组织间流转的不同作用.     

复杂知识网络的结构特征对知识流动的影响

利用Jackson算法构建了知识网络的计算实验模型.该知识网络模型具备典型社会网络的五大特征.通过仿真试验探讨了单个虚拟的知识网络中具有不同属性的知识结点其知识水平演化的规律,两个具有不同知识水平的虚拟网络间建立知识合作联系的不同机制对落后网络和先进网络间知识扩散程度的不同影响,以及落后网络的网络密度和连接权重对网络间知识扩散程度的不同影响.     

基于用户关系网络表征学习的服务推荐方法

网络嵌入学习是深度学习的一个热门分支,它将网络节点映射到一个拓展的低维向量空间。针对用户共用标签网络和社交网络,利用表征学习方法得到用户标签标注关系和社交关系的向量表征,并提出一种新的服务推荐方法。该方法利用用户的向量表征得到相似用户集,由最终得到的用户特征信息返回Top-k个相似用户,并根据相似用户的偏好情况向目标用户推荐合适的服务。为验证方法的可行性,在公开数据集Delicious和Last.FM上进行了实验,结果表明:相比4种基准方法,文中方法准确率可提升13%,召回率提升18.6%,F-measure值可提升13.1%;在学习用户表征向量时,用户之间共用标签关系与社交关系同样重要;推荐过程中,为目标用户返回的相似用户值在[25,30]区间更为适宜。     

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。     

基于知识图谱的社交网络用户行为研究进展

社交网络包含复杂的结构信息与丰富的语义信息.互联的多类型数据,实体对象的行为关系等问题的研究面临极大的挑战.知识图谱旨在处理用户数据知识及行为信息,发现事物、概念与实体对象间的复杂联系,使事物间关联关系得到清晰说明.首先介绍知识图谱基本知识;其次基于知识图谱,在社交网络中,可视化表示用户的行为关系,对其中的行为知识抽取...     

基于复杂网络理论的组织学习知识传播模型研究

利用复杂网络理论,针对一般组织学习群体,在考虑统一知识吸收率的基础上.引入知识遗忘率因素,采用小世界网络模型来构建组织学习的知识传播模型,通过分析网络的平均知识水平、网络知识扩散的方差和变差系数,研究了组织内知识传播网络模型的传播效率,分析了网络的知识传播速率及网络的敏感性.最后.通过仿真模拟可以得出,基于小世界网络传播机制的具有遗忘因子的知识传播模型能较好地模拟组织学习网络的知识演化机制.