动态知识网络上的知识积累过程模型

摘要：

动态异质性网络上的知识及信息流动的研究是当前的热点问题.为了分析动态异质性知识网络上的多种知识积累过程,本文建立了对应的网络模型和知识积累模型.知识网络动态变化策略分为两种:一是网络均衡策略,即在知识网络演化过程中,主体之间的平均联系强度和联系数量保持不变;二是网络增长变化策略,即在网络演化过程中知识主体之间的联系逐渐增加.各种知识的积累量分为两部分:一是以S型增长曲线为特征的主体自身的知识学习,二是通过知识关联度矩阵计算相邻知识主体之间的知识流动量.仿真结果表明,知识关联度较高的知识在网络增长策略下的流动速度快于知识关联度较低知识,知识流动速度快的网络演化策略下的知识主体之间的知识量方差小于知识流动速度较慢的网络演化策略.

关键词：复杂网络、异质性知识网络、知识积累、知识关联度

所属期刊栏目：17

分类号：C94(系统科学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71171171

在线出版日期：2015-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：122-128