基于社会协同计算的团队形成问题及其方法研究

发布时间：2021-02-06 05:15

　　团队作为现代组织管理中首要工作方式正在发挥着日益显著的价值。相对于单打独斗,团队协作的作业形式更加容易获取辉煌的成果。随着学科之间交叉、渗透以及研究对象日益复杂,拥有不同背景知识的人员开展跨学科合作的现象与日俱增。另一方面,随着互联网社交平台的广泛应用,在线合作沟通已成了未来的发展趋势,社会网络下的团队形成问题成为研究热点。针对该问题,本文的研究工作和创新性主要包括以下几个要点:（1）现有研究对于社会网络中任意两个非直接相连的节点,其沟通代价的衡量多基于最短路径的思想,这可能导致非直接相连的两个节点比直接相连的节点具备更小的沟通代价,并且忽略了个体的属性特征。针对该问题,本文提出一种衡量个体关系强度的新模型,从个体交互熟悉性和个体相似性两方面形容社会关系强度,个体之间的沟通代价定义为关系强度的倒数,研究沟通代价优化的社会团队形成问题。（2）现有研究对于团队沟通代价的不同定义方式需要设计相适应的算法求解。为了使算法更具通用性,本文设计离散形式的帝国主义竞争算法,引入遗传算子取代原始的同化机制。另外为了加强帝国之间的信息交互,对帝国主义国家施加交叉算子进而寻求更优解,接近检测策略和变异操作... 

【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

文献记录格式为了降低数据提取的复杂性，本文使用SAX方式解析xml文件时只提取了inproceedings

图 5.3 作者发表过的所有论文 图 5.4 作者合作过的学者2 实验环境与设置本文的实验数据获取，解析以及各种算法实现均使用 Python 语言。使用的数QL5.7。实验运行在 Intel(R) Core(TM) i5-8250U 四核处理器、8-GB 内存的 PC 上。实验 1：关系强度模型实验在关系强度的计算模型中，个体iA 参与的任务集合iP 用该个体发表过的文章表示。目前缺乏用户属性对相似度所起作用的研究，本文赋予各个属性相同的权重

图 5.3 作者发表过的所有论文 图 5.4 作者合作过的学者2 实验环境与设置本文的实验数据获取，解析以及各种算法实现均使用 Python 语言。使用的数QL5.7。实验运行在 Intel(R) Core(TM) i5-8250U 四核处理器、8-GB 内存的 PC 上。实验 1：关系强度模型实验在关系强度的计算模型中，个体iA 参与的任务集合iP 用该个体发表过的文章表示。目前缺乏用户属性对相似度所起作用的研究，本文赋予各个属性相同的权重


本文编号：3020214