基于复杂网络理论的知识资源协作网络的模块化特性研究.docx

知识网络研究成为目前知识管理研究热点分支, 它是知识管剪发展第二代知识管理产物, 是在复杂网络研究结果基础上伴随复杂网络理论研究不停深入而逐步发展起来。但目前对知识网络研究还处于深层机理与动力学特征等基础理论探讨阶段。在经济全球化今天, 协作与联盟成为一个趋势。对于以知识为基础协作与联合是联盟一个高级形式。在协作或联盟活动中, 技术人员、 领域教授、 软件资源、 信息系统等多个类型知识资源组成了一个面向问题求解复杂网络体系。假如将这种网络体系在一定时间界限内进行叠加, 就能够得到一个知识资源协作复杂网络, 本文简称其为知识资源协作网络。对这个网络体系复杂网络特征进行分析, 首先能够了解协作与创新动力学方面特征, 另外, 对企业了解本身知识资源状态、 进行创新战略决议、 进行创新工程组织等都能够提供有效参考。本文从知识模块化、 协作性、 相同性、 群聚性角度, 提出基于知识模块化概念, 并采取复杂网络理论方法对知识资源协作网络特征进行了初步探讨。

项目基于知识资源模块化、 协作性、 相同性、 群聚性, 提出“知识协作模块”概念, 基于对知识资源网络中知识资源节点与“知识协作模块”无标度参数数值分析, 提出知识资源模块化配置方法与策略。
另外, 一个知识协作模块通常映射为某一问题求解能力, 知识协作模块中知识资源配置完备性揭示出企业创新能力。所以, 本项目提出知识节点“谱”变量, 用于标识不一样分类知识资源, 提出知识协作模块“模块谱编码”设想。经过知识协作模块“标准谱编码”数据库建立, 能够对比评定知识协作模块合理性及企业知识资源网络完备性。另外, 谱编码对比, 还可发觉企业现有能力不足及人才引进与人才培养策略与方向, 能够估计人才流失对企业创新能力可能造成损害。

知识能力发挥是由知识资源间协作产生, 所以知识协作模块化特征研究对企业创新能力分析及知识资源配置有尤其关键意义。在本项目中, 对某一业务问题求解是由知识资源协作网络中一些局部节点及其连接边所组成小局域结构实现, 本项目将这个局域结构称为知识协作模块。经过研究发觉, 知识协作模块小局域网络表现为相关节点间紧密而又规则连接关系, 近似地组成了小范围完善系统, 且这些节点含有相近节点度分布, 对知识资源网络组成、 网络聚集性、 抗冲击能力有着关键影响。
在进行知识模块化分析之前, 依据引文网络与合作网络前期研究做以下定义:
l 定义1: 假如某一组节点在相近某一问题求解过程中反复出现（或出现概率大于80%）, 那么这一组节点即被定义为一个知识协作模块。
l 定义2: 假如一些节点缺失造成知识协作模块连接度下降50%以上, 那么认为知识协作模块解体, 认为知识资源协作网络中该问题求解能力减弱或丧失。
为使知识协作模块化现象与规律在知识资源协作网络中被捕捉与展现, 本项目首先依据“大众分类法（Folksonomy）”对每项知识资源分配了一个谱编码（r）。每一类型资源有唯一谱编码。那么在复杂网络中, 知识协作模块就表现为反复出现“谱编码字段”（如图8所表示）。本项目就将这个“谱编码字段”作为知识资源协作网络中提取（或划分）知识协作模块关键依据。

图8　知识协作模块谱编码示意图
经过研究知识协作模块以下复杂网络参数, 可在一定程度上解析知识模块微观动力学特征,中国外学者已经对些分析参数做了较多研究工作: 平均路径长描述了知识协作网络连通性; 群聚系数描述了知识协作网络协作性与稳定性; 节点度分布描述了知识协作模块分布及知识资源网络生命力; 介数描述网络中心性。
①平均路径长（D）: 平均路径长定义如公式(1)所表示。式中dji为节点i到节点j距离, 即要经过多个其她节点。D值越大, 表示该网络中资源处于独立状态, 没有发挥群体作用。所以, 该信号提醒在网络管理方面应采取对应行动或方法增强群体资源协作能力。知识协作模块在网络中发挥作用不大, 模块组建能力及企业创新能力较弱。
（1）
②群聚系数（C）: 网络群聚系数（clustering coefficient）是衡量网络集团化程度关键参数, 是一个局部特征量。节点i群聚系数Ci定义为节点i邻接点之间实际存在边数与全部可能边数比值。其数学表示如公式（2）所表示。其中ki表示节点i度, ei表示节点i邻接点之间实际存在边数。整个网络群聚系数即为它算术平均值, 如公式（3）所表示。
（2）
（3）
③介数（Bi）: 网络中不相邻节点j和k之间通讯关键依靠于连接节点j和k路径所经过节点, 假如某个节点被其它很多路径经过, 则表示该节点在网络中很关键。定量地描述某个节点在网络中影响力或关键性能够用节点介数（node betweeness）来衡量。介数（betweeness）Bi是社会网络里衡量节点中心性一个指标量, 其定义如公式（4）所表示。其中njk(i)表示节点j、 k之间最短路径个数, njk(i)表示节点节点j、 k之间最短路径中经过节点i个数。在拓扑意义下, 节点j和k之间最短路径指是节点j、 k之间经过边数最少路径, 但当网络是一个加权网络时, 节点j和k之间最短路径就是j、 k之间经过边权之和最小路径。
(4)
④节点度分布P(k): 不是每个知识协作模块都有相同概率与其她知识协作模块进行协作, 在复杂网络中这种协作往往表现为择优性（即问题求解时, 新知识协作模块总是最先连接到已经有连接度比较高其她模块）。节点度分布P(k)是指某知识协作模块含有k条连接边概率。
对不一样节点P(k) 计算可获知资源协作网络中不一样模块连接情况, 能够发觉目前网络中关键模块（企业关键问题求解能力）。这对资源管理与知识资源配置是非常有意义, 因为网络稳定性、 连接性等都是由这些关键模块支配。同时对关键模块把握有益于资源优化配置、 资源检索等管理功效实施。
经过对知识协作网络无标度特征分析还能够发觉, 通常在知识协作模块中存在一个知识协作元节点, 其介数比较高, 其连接度也比较高。知识协作模块对某业务问题求解参与多数经过该节点来实现, 本项目称其为知识协作模块“头节点（Leader Node）”。

基于局域单元“知识协作模块”研究是本项目新设想, 这对于复杂网络理论研究也属于一个新尝试。该研究强调了知识资源局域协作性, 抛弃了从单纯知识单元节点进行知识网络特征研究思绪。这不仅为知识管理基础理论研究提供新思绪, 对复杂网络演化机制与动力学特征分析也有一定参考价值。