社会网络中的知识扩散路径优化设计

发布时间：2018-08-09 15:53

【摘要】：知识扩散效率已成为衡量国家或地区科技创新能力的关键指标,但科研协作成本的客观存在制约了知识扩散。社会网络节点间科研协作成本可以通过节点间总距离来描述,主动优化总路径距离有助于提高知识扩散效率,避免节点主体自治的盲目性。本文为此提出一种基于遗传算法的社会网络下知识扩散路径优化模型,并对该模型的算法进行了设计和改进,最后通过仿真案例检验了算法的有效性。
[Abstract]:The efficiency of knowledge diffusion has become the key index to measure the national or regional scientific and technological innovation ability, but the objective existence of the cost of scientific research collaboration restricts the knowledge diffusion. The cost of scientific research cooperation among nodes in social networks can be described by the total distance between nodes. Actively optimizing the total path distance can improve the efficiency of knowledge diffusion and avoid the blindness of autonomy of nodes. In this paper, a knowledge diffusion path optimization model based on genetic algorithm is proposed, and the algorithm of the model is designed and improved. Finally, the effectiveness of the algorithm is verified by a simulation case.
【作者单位】： 三峡大学图书馆;华中科技大学系统工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(71101058) 宜昌市科学基金项目(A2011-30409) 湖北省高校图工委研究基金项目(2010ZD10)
【分类号】：TP18;TP393.02

【参考文献】

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【共引文献】

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