考虑平台影响因素的虚拟社区知识共享演化博弈研究

知识共享是虚拟社区用户学习和传播知识的重要途径。本文考虑到虚拟社区平台对参与用户知识共享行为的激励作用,引入平台的奖励和不分享知识所产生的机会成本,以及知识共享收益因素,构建考虑虚拟社区平台影响因素的虚拟社区知识共享演化博弈支付矩阵,并求得演化均衡解。通过小米社区的案例引入,仿真模拟平台对用户知识共享的奖励、机会成本、收益分配系数以及参与用户共享程度等因素对参与用户知识共享行为意愿的影响。研究发现:虚拟社区参与用户的知识共享意愿对因为知识共享所产生新知识的收益系数变化较为敏感;平台的奖励以及不分享知识所产生的机会成本对用户知识共享意愿影响巨大;同时,不同参与用户因为知识水平层次不同,参与知识共享的目的也不相同,这会影响到他们的知识共享策略选择。     

虚拟社区价值共创中的顾客创新动机及行为研究

基于虚拟社区价值共创和顾客创新和动机理论的相关文献,对虚拟社区中的顾客创新动机进行了划分,探讨了虚拟社区互动特征与顾客创新动机及顾客创新意愿间关系,并通过问卷调查法收集相关数据对假设进行了实证检验.结果表明虚拟社区感正向影响顾客创新动机,服务主导逻辑导向只影响经济利益动机、沉浸动机和利他动机.内部动机更多地影响顾客创新投入意愿而外部动机则主要影响顾客的知识分享意愿.研究结论解释了内部动机与外部动机在虚拟社区顾客创新中的不同作用,并对提高虚拟社区中的顾客创新提出了相关建议.     

基于计量学共词视角的突发事件应对研究知识图谱与热点主题分析

以2006-2015年CNKI知识库CSSCI期刊的1875篇文献作为样本来源,利用可视化软件CiteSpaceⅢ对国内突发事件应对方面的研究成果进行知识图谱呈现和文献计量分析,直观呈现作者共现图谱、关键词共现图谱和Time Zone图谱,并就突现词等研究热点及演化路径进行分析,说明“突发事件应对”近十年的研究发展情况.指出研究力量分散,研究主体以社会事件为风向,提出了“突发事件常态化”与“突发事件应对合理化”之间的耦合度量的问题.     

科研团队内部社会资本对创新绩效的影响——以知识共享为中介变量

基于现有科研团队社会资本、知识共享及创新绩效的相关文献,提出了科研团队内部社会资本与创新绩效和知识共享之间的理论假设,确定了科研团队内部社会资本的测量维度和指标,并通过问卷调查的方式,运用SPSS对所得数据进行统计分析,进而对理论假设进行了实证检验.结果表明,科研团队内部社会资本对创新绩效及知识共享有显著正向影响;科研团队知识共享在内部社会资本与创新绩效间起部分中介作用.     

基于社会网络分析的“系统科学大会”可视化探析

考察某领域研究的学术会议对本领域科研工作具有重要意义.文章以第一届"系统科学大会"(CSSC2017)的399篇投稿为数据基础,采用自然语言处理相关方法对数据预处理后构建关键词网络、合著网络、作者共享关键词网络以及机构共享关键词网络等单模网,基于社会网络分析的方法对网络结构以及节点中心性进行探析,通过网络分析工具Gephi可视化系统科学领域当前研究热点、研究人员、研究机构等之间的关系,进而定量地考察系统科学大会所反映的该领域的地域特性、学科特性以及合作状况,最后通过构建关键词/领域、作者/领域和机构/领域3个二模网络进一步分析研究焦点、作者、机构与领域之间的关系.     

基于前景理论的区块链自治组织知识共享协同合作演化博弈研究

知识共享协同合作是一个错综复杂的动态过程,在考虑到区块链自治组织利用通证来激励用户参与知识共享协同合作的背景下,本研究引入前景理论,旨在有效解释知识共享行为主体对通证收益的感知情况。为此,本文构建了知识共享协同合作收益感知矩阵,并基于该矩阵对博弈双方的行为策略进行了演化博弈分析,从而为知识共享协同合作的可持续性提供了有益建议。研究结果显示,用户对通证损益的感知价值、协同合作成本以及通证收益分配等因素,在用户持续参与知识共享方面扮演着关键角色。为促进区块链知识社区用户的知识共享协同合作稳定性,加强平台治理机制、优化通证激励模式,以及合理设置通证收益分配系数等措施被认为是十分有效的。本研究为理解区块链知识社区中涉及的复杂关系提供了新的视角,并为实现其可持续发展提供了实际可行的建议路径。     

客户知识管理—概念与量表开发

通过文献分析,将客户知识管理的定义划分为三类。从客户知识管理的概念和客户知识活动的特性入手,以文献研究和已有相关问卷、量表为基础,结合半结构化问卷和人员访谈所获得的资料,编制客户知识管理量表。研究结果表明,客户知识管理具有多维度结构,其量表的开发具有较好的可信度和可靠性,客户知识管理包括五个维度,即客户知识获取、客户知识整合、客户知识共享、客户知识使用和客户知识创新。本文对概念的界定以及量表的开发可以为企业进行客户知识管理提供参考和借鉴。     

IT外包知识共享行为的演化博弈分析

针对IT外包知识共享障碍的问题,在已有IT外包知识共享研究的基础上,依据演化博弈论建立了IT外包知识共享行为的演化博弈模型,通过求解复制动态方程与演化稳定策略,分析了影响IT外包知识共享行为的因素,并利用Matlab 7.6软件进行仿真。研究结果表明,知识可共享量、知识互补程度、信任、知识吸收转化能力、知识共享成本和风险以及激励机制等是影响IT外包知识共享行为的关键因素。最后提出相应的对策与建议。     

面向电力虚拟社区的隐性知识云处理模型

当前电力虚拟社区中非结构化的隐性知识资源数量与日俱增,然而由于其中自由的问答交流模式,导致解决具体问题的隐性知识淹没于大量的无效信息中,电力相关从业人员难以快速从中获取适用性好的隐性知识;同时,随着电力虚拟社区的大规模扩张,激增的数据量将带来存储扩展性和快速检索的问题.为此提出一种面向电力虚拟社区的隐性知识云处理模型MPTKKM.模型以模式匹配算法为核心,设计了可以自动建立电力隐性知识应用情景描述关键词序列的隐性知识收集算法,采用分布式键值对的存储模式,并基于云计算技术实现了电力隐性知识检索.实验结果表明,提出的模型不但能自动收集适用性好的电力隐性知识,而且云检索算法表现出了良好的可扩展性.     

复杂网络研究领域演进中的复杂性

复杂网络的研究作为新兴的交叉学科,已经成为当前的一个研究热点.运用文献计量学中的共词分析方法结合知识可视化技术,考察和分析了复杂网络研究领域的演进过程.通过研究发现,在学科演进的过程中,往往伴随着涌现性、非线形、自组织等复杂性现象的发生.     

在线知识社区中基于个体异质性的知识与社会系统协同演化研究

在Web 2.0环境下,在线知识社区(Online Knowledge Community, OKC)已成为人们进行学习、利用、分享、传播知识的重要平台。然而,现有关于OKC的研究较多关注其中社会系统对个体知识建构、群体知识建构的影响,缺少从OKC演化的视角,以用户为基础对OKC中社会系统与知识系统间双向交互影响规律的研究。为此,本文将个体异质性作为影响因素引入到OKC的研究中,在一个开放的在线知识社区中模拟个体的观点、认知结构以及个体间形成的社会关系与知识系统的共同演化。将个体间以信任为基础形成的关系网络视为OKC中的社会系统,将群体依据自身认知结构表达出的全部观点视为社区中的知识系统,进而采取了社会科学计算实验的研究方法构建了一个OKC中社会系统与知识系统协同演化模型,并在模型中引入了个体的内在和外在异质性作为影响因素。研究结果表明OKC中个体的学习能力、容忍度、活跃度等个体因素,对其中知识观点的传播与社区中社会网络的演化影响显著。本研究希望能够为OKC中知识的自组织、序化的研究提供理论支持。     

基于不同网络层次的集群企业知识共享演化分析

基于不同网络层次嵌入视角,考虑集群内网络和超集群网络嵌入的不同情况,综合运用Hotelling博弈和演化博弈,建立集群企业与集群外部企业间知识共享决策与演化的动态模型,探讨在无政府补贴和有政府补贴条件下高技术与低技术集群企业间的博弈决策。研究发现,高技术集群企业会挤占低技术集群企业与集群外企业的知识共享,知识共享成本是影响集群内外企业知识共享的关键因素,政府可以引导集群内企业更多地与集群外企业进行知识共享。最后运用数值仿真对研究结论进行验证。     

企业创新网络中跨组织知识共享行为的演化博弈研究

新时期企业创新网络中的跨组织知识共享,成为组织间知识资源有效利用的重要方式。通过构建有限理性、知识位势条件下主客体组织的跨组织知识共享演化博弈模型,研究分析了创新网络中主客体组织跨组织知识共享的策略选择。结果表明企业跨组织知识共享中的合作意愿、合作利益分配、合作双方的知识存量及知识结构差异、知识保护力度、社会联系等均是影响双方合作效率的重要因素。其中,最优的利益分配范围、主客体组织的知识存量及知识结构、知识保护力度等对企业创新网络中跨组织知识共享合作的成功起到关键性作用。     

1996~2017年《Operations Research》期刊发文统计分析

《Operations Research》(OR)是运筹与管理科学领域的顶级期刊,对其刊文进行统计分析,剖析国际运筹学科领域的主流研究机构及合作影响,探究当前研究热点问题及学科发展趋势,对于促进我国运筹学科领域的发展具有十分重要的指引作用.基于对WOS核心数据库中该期刊1996至2017年间全部刊文的统计分析,得出以下结论:近年来我国学者发文量稳步提升,表明我国运筹学科领域研究水平的显著提高,但其影响力仍有待进一步提升;机构合作、国际合作都有助于文章引文量的提升;引证分析显示柔性制造(流程柔性及效率)、巢式Logit模型的应用、网络收益管理等7个研究方向是当前、并继续成为运筹领域的研究热点.     

Knowledge sharing in communities of practice: A game theoretic analysis

This research applies game theory to analyze the incentives of knowledge-sharing activities in various types of communities of practice (COPs), characterized by individual profiles and decision structures. Indeed, individual decision making results in the under-provision of knowledge; however, the benefit of knowledge sharing may be raised by IT investment and suitable incentive mechanisms we study here. In general conditions, improving communication and collaboration technologies should be prior to developing data mining technologies. However, when the number of community members is sufficiently small and the heterogeneity of the expected value of knowledge among community members is sufficiently large, developing data mining technologies should be considered more important than the other if most community members are low-type ones. On the other hand, based on a screening technique, we find that the benefit of knowledge sharing in the incomplete information setting can be the same as that in the complete information setting if the cost of more efficient community member is smaller than that of less efficient one.     

Finite-dimensional variational inequality and nonlinear complementarity problems: A survey of theory,algorithms and applications

Over the past decade, the field of finite-dimensional variational inequality and complementarity problems has seen a rapid development in its theory of existence, uniqueness and sensitivity of solution(s), in the theory of algorithms, and in the application of these techniques to transportation planning, regional science, socio-economic analysis, energy modeling, and game theory. This paper provides a state-of-the-art review of these developments as well as a summary of some open research topics in this growing field.The research of this author was supported by the National Science Foundation Presidential Young Investigator Award ECE-8552773 and by the AT&T Program in Telecommunications Technology at the University of Pennsylvania.The research of this author was supported by the National Science Foundation under grant ECS-8644098.     

计及网络效应的共享电动汽车租赁网络扩张特征分析与布局算法构建

共享租赁网络规划的合理性是共享电动汽车得以顺利发展的基础。为此,本文以共享租赁网络的合理布局作为主题,对共享电动汽车租赁网络的扩展特征进行建模分析,并据此提出相应的布局算法。研究发现:正负网络效应的综合影响使各类网点呈现出不同的利润特征,而对不同类型网点布局的先后顺序,将对整个网络的利润产生影响;基于此,本文提出两步聚类萤火虫算法,该算法不仅能提高前期搜索的效率和精度,同时通过对各候选网点的归类,可便捷地识别各候选网点的布局顺序。最后,通过算例分析进一步论证了所提算法的适用性。     

A model of students’ combinatorial thinking

Combinatorial topics have become increasingly prevalent in K-12 and undergraduate curricula, yet research on combinatorics education indicates that students face difficulties when solving counting problems. The research community has not yet addressed students’ ways of thinking at a level that facilitates deeper understanding of how students conceptualize counting problems. To this end, a model of students’ combinatorial thinking was empirically and theoretically developed; it represents a conceptual analysis of students’ thinking related to counting and has been refined through analyzing students’ counting activity. In this paper, the model is presented, and relationships between formulas/expressions, counting processes, and sets of outcomes are elaborated. Additionally, the usefulness and potential explanatory power of the model are demonstrated through examining data both from a study the author conducted, and from existing literature on combinatorics education.