基于复杂网络的知识转移模拟与分析  

Simulation and Analysis of Knowledge Transfer Based on Complex Network Theory

作　　者：林敏[1] 李南[1] 陈婷婷[1] 

机构地区：[1]南京航空航天大学经济与管理学院,江苏南京210016

出　　处：《系统工程》2009年第3期115-118,共4页Systems Engineering

基　　金：航空科学基金资助项目(03J52075)

摘　　要：借助复杂网络的理论与方法,提出了知识转移网络模型,研究了网络结构对组织中知识转移的作用。对无标度网络、小世界网络、规则网络和随机网络四种典型网络上的知识转移过程进行了模拟,并分析了结果。通过计算三个指标来度量知识转移的效果:知识增长速度v、知识水平方差系数C和Moran系数MC。经过比较研究发现,无标度网络具有明显的结构特性优势,能够提升知识转移的效果。This paper proposes a network model of knowledge transfer in light of complex network theory and methodology and explores the effect of network structure on knowledge transfer in organizations. After simulating the dynamics of knowledge transfer on four representative networks, namely, scale-free network, small-world network, regular network and random network, we calculate the growth rate, the variation coefficient and the Moran coefficient of knowledge level. Results show that scale-free network structure improves the performance of organization＇s knowledge transfer.

关 键 词：知识转移 复杂网络 拓扑结构 空间自相关 

分 类 号：F062[经济管理—政治经济学]