【摘要】：知識(shí)擴(kuò)散效率已成為衡量國(guó)家或地區(qū)科技創(chuàng)新能力的關(guān)鍵指標(biāo),但科研協(xié)作成本的客觀存在制約了知識(shí)擴(kuò)散。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間科研協(xié)作成本可以通過節(jié)點(diǎn)間總距離來描述,主動(dòng)優(yōu)化總路徑距離有助于提高知識(shí)擴(kuò)散效率,避免節(jié)點(diǎn)主體自治的盲目性。本文為此提出一種基于遺傳算法的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)下知識(shí)擴(kuò)散路徑優(yōu)化模型,并對(duì)該模型的算法進(jìn)行了設(shè)計(jì)和改進(jìn),最后通過仿真案例檢驗(yàn)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.
【作者單位】： 三峽大學(xué)圖書館;華中科技大學(xué)系統(tǒng)工程研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71101058) 宜昌市科學(xué)基金項(xiàng)目(A2011-30409) 湖北省高校圖工委研究基金項(xiàng)目(2010ZD10)
【分類號(hào)】：TP18;TP393.02

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2174587