采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析特定屬性群體。以互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)高管簡歷作為原始數(shù)據(jù),以高管姓名和分詞系統(tǒng)抽取實(shí)體關(guān)鍵詞作為節(jié)點(diǎn),個人簡歷中是否包含關(guān)鍵詞作為連接邊的條件進(jìn)行建模,使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對所建網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,部分關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)度值存在明顯差異,歸一化后的特征向量明顯大于介數(shù)。通過統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn),美國和北京相關(guān)背景很重要,同時(shí)對比歸一化后的介數(shù)和特征向量證明兩點(diǎn):第一,社會關(guān)系中個體涉及的實(shí)體對象比在社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的位置更為重要;第二,跨行業(yè)跳槽人員的職業(yè)背景經(jīng)歷可能會給其在新的企業(yè)中的個人發(fā)展帶來不利影響。 

【文章來源】：上海理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019,41(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

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圖1為本文建模算法設(shè)計(jì)流程圖。按照上述規(guī)則建立復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，如圖2所示。表1為網(wǎng)絡(luò)的基本參數(shù)。圖3為節(jié)點(diǎn)度分布圖。其中，橫坐標(biāo)為節(jié)點(diǎn)數(shù)，縱坐標(biāo)為節(jié)點(diǎn)的度。圖2 建模得到的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

圖1 算法流程圖通過圖3和表1可以看出，根據(jù)上述模型所建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)有著與現(xiàn)實(shí)世界網(wǎng)絡(luò)相似的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)[15]。例如，網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度為3.641，滿足現(xiàn)實(shí)世界網(wǎng)絡(luò)的小世界特性[16]，而聚集系數(shù)為0.092，相對較大，滿足高聚集性，圖3為網(wǎng)絡(luò)的度分布情況，可以看出，網(wǎng)絡(luò)的度分布與現(xiàn)實(shí)世界網(wǎng)絡(luò)度分布的無標(biāo)度特點(diǎn)相對應(yīng)。

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本文編號：3129590