發(fā)布時間：2018-03-14 05:15

  本文選題：科研合作　切入點：超網(wǎng)絡(luò)　出處：《情報學(xué)報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為探究科研合作網(wǎng)絡(luò)中知識擴(kuò)散的演化規(guī)律和動力機(jī)制,引入復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和超圖數(shù)學(xué)理論構(gòu)建一種基于科研合作超網(wǎng)絡(luò)的知識擴(kuò)散演化模型。通過再現(xiàn)真實的網(wǎng)絡(luò)組織知識傳播行為,揭示科研合作網(wǎng)絡(luò)中不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征、結(jié)點偏好性選擇、知識增長老化以及知識擴(kuò)散途徑與知識傳播擴(kuò)散過程的動態(tài)關(guān)系�？紤]不同個體知識自我增長以及知識吸收能力,采用網(wǎng)絡(luò)平均知識水平、知識擴(kuò)散速率、知識均衡程度作為衡量知識擴(kuò)散效果的評價指標(biāo)。仿真結(jié)果表明:具有無標(biāo)度特征的科研合作網(wǎng)絡(luò)能最大限度地提高網(wǎng)絡(luò)平均知識水平和知識擴(kuò)散速率;結(jié)點知識存量偏好性選擇比結(jié)點度擇優(yōu)連接更能促進(jìn)知識的有效擴(kuò)散,其影響效果差異并不顯著;集散結(jié)點的退化,極大降低網(wǎng)絡(luò)的平均知識水平和知識擴(kuò)散速率,新結(jié)點的知識增長與老結(jié)點的退化對整個網(wǎng)絡(luò)知識水平的影響在某時刻能達(dá)到均衡;個體實現(xiàn)自我知識的增長—遺傳繼承和突發(fā)變異,在無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散模型的基礎(chǔ)上同樣對知識擴(kuò)散產(chǎn)生不同的震蕩作用。研究影響知識擴(kuò)散的要素以及要素的作用機(jī)理,對科研結(jié)構(gòu)和科研工作者之間的合作交流和績效的提高具有重要意義。
[Abstract]:In order to explore the evolution law and dynamic mechanism of knowledge diffusion in scientific research cooperation network, This paper introduces the theory of complex network and hypergraph to construct an evolutionary model of knowledge diffusion based on scientific research cooperation supernetwork. By reproducing the real network organization knowledge transmission behavior, the different network structure characteristics in scientific research cooperative network are revealed. Node preference selection, knowledge growth and aging, and the dynamic relationship between knowledge diffusion path and knowledge diffusion process. Considering different individuals' knowledge self-growth and knowledge absorption ability, the network average knowledge level and knowledge diffusion rate are adopted. The simulation results show that the scale-free scientific research cooperative network can improve the average knowledge level and the knowledge diffusion rate to the maximum extent. The preference choice of node knowledge stock can promote the effective diffusion of knowledge more than the preferred connection of node degree, and the effect is not significant. The degradation of distributed nodes greatly reduces the average knowledge level and the rate of knowledge diffusion. The influence of the knowledge growth of new node and the degradation of old node on the knowledge level of the whole network can be balanced at some time, and the individual realizes the growth of self-knowledge-genetic inheritance and sudden variation. On the basis of scale-free network diffusion model, it also produces different oscillatory effects on knowledge diffusion. It is of great significance to the structure of scientific research and the cooperation and communication between scientific research workers and the improvement of their performance.
【作者單位】： 武漢大學(xué)信息資源研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金“科研團(tuán)隊動態(tài)演化規(guī)律研究”(71273196)
【分類號】：G353.1;O157.5

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本文編號：1609757