考虑顽固者影响的群体决策意见协调动力学模型

本文基于Török等人针对维基百科编辑所提出的冲突动力学模型,对其泛化构筑针对大群体决策的个体间意见交流与集体议案演化两个过程耦合的群体决策意见协调动力学模型框架,并在此基础上引入顽固者的因素探索具体的意见协调动态机理,分析结果显示了包含顽固者的决策者群体所呈现的丰富系统演化模式。系统的动力学模式主要由参与者对不同意见的宽容度即交流阈值以及决策者群体中顽固者数量、激活率及意见极端度等因素决定。在共识与“间歇冲突”的临界区域,动力学模式随着集体议案的意见初值的变化反复跃迁。

融合网络结构与节点属性的关系预测深度学习方法研究

关系预测是网络科学领域的一个重要研究问题。传统基于相似性的启发式方法难以完成大规模或稀疏网络的关系预测任务,虽然近来兴起的基于深度学习的方法可以解决这一问题,但大多数工作主要通过网络结构信息嵌入表示向量的相似性实现关系预测。许多实证研究表明网络关系的形成会受到节点属性的影响,同时相似性也不是关系形成的唯一准则。本文提出了融合网络结构与节点属性进行关系预测的DDLP模型。该模型借助早期融合的方式获取网络结构信息和节点属性信息的嵌入表示,进而通过节点特征向量与连边信息的有监督学习实现关系预测。现实网络中的实验结果表明,DDLP模型可以有效捕捉网络中的连边规律,特别是融合节点属性后,其预测性能(精确率、召回率和F 1值)明显优于比对模型。本研究不仅为关系预测的相关工作提出了一个深度学习模型框架,也为诸如系统推荐的现实应用奠定方法基础。

针对科研合作网络演化建模的基于Agent实验平台原型

科研合作网络是近年来复杂网络研究的热点问题之一,但当前关于科研合作网络动态演化问题的研究还很不充分,特别是把网络演化和网络中知识创造与传播问题结合起来的研究还鲜见报道。本文在分析Guimera等人提出的一个基于团队组合的科研合作网络演化模型的基础上,提出一个综合网络演化和网络中知识传播的动态网络建模框架暨元模型。进而,以所提出的元模型为依托,开发了一个计算机仿真实验平台原型,以辅助采用基于Agent建模范式的科研合作网络演化和知识传播研究。通过若干建模试验,初步验证了所提出的元模型和相应的实验平台原型的有效性。

从系统视角对智慧城市的若干思考

智慧城市近年来引发了学界的广泛研究关注,并已成为城市建设的热点课题。但目前学界和业界主要从信息与通信技术的视角出发来来认识智慧城市。这一认识有一定片面性。对此,本文从系统工程的观点出发,由对城市系统的分析入手来阐释智慧城市的内涵。论文提出,现代城市在根本上是由三个系统彼此贯通耦合而形成的"赛博—物理—社会系统",从而城市的"智慧"表现为由"生理智能"、"社会智能"和广义"人工智能"等三种智能形式综合形成的"整体谐生智能"。这一整体谐生智能的演化发展过程对应于智慧城市的发展过程。本文的分析由此解释了"智慧城市"内在的"三位一体",即智慧城市是对城市信息化、城市智慧成长与可持续发展、以及知识与创造力城市等三方面发展思潮的综合。笔者希望本文能为进一步的智慧城市研究和建设工作提供一定启示。

基于概念相关性度量的语义Web服务匹配：模型及匹配器原型

针对当前主流语义Web服务匹配方法过分强调服务请求与服务广告的精确匹配从而导致用户在实际中难以获得真正所需要的Web服务、或在服务自动发现与集成任务中计算负荷过大的问题，本文把基于本体的概念语义相关性度量模型引入Web服务匹配，提出一个新的更“轻便”的语义Web服务匹配模型。该模型使用一系列概念组分别描述服务的服务类别、输入、输出、前提、效果等诸方面的语义信息，在此基础上通过基于本体的概念组之间的相关性度量模型分别评价服务请求与服务描述在这些方面的语义匹配度。总体语义匹配度被定义为输入、输出、前提、效果方面的语义匹配度的加权和。基于这一匹配模型，本文进而研究了相应的服务匹配器原型。初步的数据试验表明，本文所提模型能较好地适应用户需求表述的模糊性，从而提高服务匹配的召回率；从计算复杂性看，本文所提模型也优于基于严格逻辑推理的语义Web服务匹配模型。

专业知识交流及其可视化支持工具研究

专业知识交流问题是知识管理中的关键问题之一。本文从影响知识交流的认知障碍因素出发研究专业知识交流问题,并进而开发一个支持专业知识交流的可视化工具。从知识交流的一般过程入手,本文分析指出,人和人之间的专业知识交流过程与专家系统领域广泛研究的知识获取过程具有很好的可类比性。从而,借鉴第二代专家系统把领域知识和控制知识分离的思路,分析了知识交流中知识表述过程和知识理解过程本质上是通过＂知识组织结构＂构造领域知识模型的过程;这一过程与专家系统中通过控制知识把领域知识组合起来形成推理链条的过程具有内在一致性。从这一模型构造的思想出发,提出一个可视化的专业知识交流支持工具实验型软件原型。

基于半积累引文网络社区发现的学科领域主题演化分析——以“合作演化”领域为例

把握学科与研究领域的关键主题对于科研工作者和管理者都具有重要意义。本文提出一种基于"半积累"引文网络的社区结构来识别领域主题及主题演化的方法。并以"合作演化"这一学科领域为例,对所提出的方法进行检验。构建这一领域7个相继时间段下的引文网络并通过社区发现算法识别主题,并根据相邻时间段社区之间的引用强度来识别主题演化路径以及不同主题间的交互影响结构。在"合作演化"这一实例下主题发现中展现的优势表明本方法有望同基于文献耦合网络以及同被引网络分析的主题识别与主题演化分析方法结合以深化学科主题挖掘。

基于深度图神经网络方法的领域知识结构探测

准确地探测和识别学科领域知识结构对于理解学科发展动态、制定科技政策以及开展科研活动具有重要意义。当前,针对该问题的探索思路主要集中在两个方面:文本内容分析和网络结构分析。在现有的研究中,这两种研究思路往往仅作为相互辅证的依据,缺少同时融合文本信息与结构信息来探测领域知识结构的方法。因此,本文借助深度学习领域涌现出的新兴算法,把深度图神经网络模型与文档表示学习以及流形学习算法加以综合,提出新的学科领域知识结构探测框架。分别选取了代表基础研究学科与新涌现研究领域的两个数据集对所提研究框架进行验证,实验结果表明,深度图神经网络能够有效融合文献的文本内容特征信息以及其引用关系特征信息,提高了领域知识结构探测效率及可识别度。本文的研究拓展了深度图神经网络模型的应用场景,并对情报工程应用领域具有一定的借鉴参考价值。

微博社会网络及传播研究评述

随着Twitter、新浪微博等应用的兴起，微博已成为社交媒体的重要形式，近年来引发了学界的很大关注。本文围绕微博平台上的传播问题，从微博参与者特征与行为暨参与主体、微博交互网络暨信息传播路径、以及传播活动与过程三个方面对相应的核心研究工作进行总结，并对这一研究领域的若干关键发展方向进行分析和展望。

跨学科研究领域的合著网络演化分析——以“复杂网络”研究领域为例

已有研究对合著网络的结构与演化展开了广泛探讨,然而,针对跨学科研究领域合著网络的分析相对较少。对此,本文通过检索CSSCI(Chinese Social Sciences Citation Index)中与"复杂网络"相关文献数据,并采用社会网络分析方法对年份累积合著网络结构及演化进行了分析。研究结果表明合著网络演化主要经历三个阶段:由最初的分散状态逐渐形成"链式"最大连通子图,随后最大连通子图演化形成多社区的"小世界"网络。此外,合著网络的演化伴随着研究主题由分散到汇聚的变化过程。本研究有助于进一步理解跨学科研究领域合著网络的结构及演化模式,并对已有的科研合作网络演化研究形成很好的补充。

科研合作网络中团队成员对创新团队演化的影响:以机器学习领域为例

以上海交通大学发布的学术知识图谱(AceKG)作为数据源,运用优化过关系衰退的派系过滤法(CPM)发现时分科研合作网络中的创新团队演化路径。提出团队在演化过程中的7种事件及团队中成员的3种分类,经过分析发现:短期参与者是影响团队规模的重要因素,团队中的持续参与者与团队生存期相关。文章最后提出了一种利用移动平均法预测团队消亡的方法。根据以上发现,科研工作者为了更好地完成研究工作,可以根据工作的性质,有目的地选择成员,达到控制团队规模和团队的生存期趋势的目的。

专利发明人员兴趣转移模式研究

研究方向的选择与转变是专利发明人员在发明创造生涯中都要面对的重要问题。然而,目前针对发明人员群体兴趣转移模式的实证研究却并不多见。本文基于1976~2015美国专利商标局(USPTO)约591万个专利数据,获得了技术领域研究人员的专利所属类别信息,并度量了这些发明人员的兴趣转移轨迹。分析结果显示,专利发明人兴趣转移模式表现为:高产出的专利发明人员兴趣转移的跨度小,但停留在本领域的人数占比低;而低产出的发明人兴趣转移的范围更广,停留在原来研究领域的人数占比反而高。本文研究结果有助于加深对从事科技领域发明人群体行为模式的了解,也对制定相关科技政策,完善科技管理有参考和借鉴意义。

基于个体策略选择的知识传播研究

本文采用小世界网络模型模拟现实组织结构,构建了组织内部基于个体策略选择的知识传播模型,探讨了个体策略选择和网络结构对组织内部知识传播效果的影响。研究发现组织中无条件传播知识的个体的数量与平均知识水平成正比,对知识传播起促进作用;在网络结构方面,小世界网络对知识传播更加有利;组织规模较小时,更换策略的时间间隔对知识传播有较大影响。研究结果为组织有效地促进知识传播提供了支持。

基于政府补贴的协同创新协调机制研究

为分析政府不同补贴策略对协同创新的影响,本文基于协同创新构建研发企业和生产企业博弈模型。基于此博弈模型,对比分析政府补贴给生产企业和政府补贴研发企业对单位委托研发费用、单位零售价格、需求量和收益的影响。进一步,研究协同创新下生产企业和研发企业协调机制,使生产企业和研发企业整体收益达到整体最优。研究发现:政府采取补贴策略可以提高研发努力程度,但是政府补贴对象选取对研发努力程度没有影响;消费者对创新的敏感度小于某一阀值时,补贴给生产企业时单位委托研发费用最大,补贴给研发企业时单位委托研发费用最小,不采取补贴政策时居中;通过约束研发成本的成本分摊契约可以使收益达到整体最优。

利用智能主体分析“时尚”的涌现(英文)

时尚作为一种社会现象 ,是由个别人物的倡导和示范 ,先在少数人中流行 ,然后迅速蔓延到社会。多数人出于新奇与从众心理而仿效。对于它的研究有助于人们把握这种社会现象的产生与蔓延过程 ,深入认识和控制它的发展。由于它的复杂多样性 ,当前还缺乏对它的定量分析与研究。论文利用基于智能主体的仿真方法 ,分析了时尚的涌现过程。文中建立了两种模型 ,用于确定公众能否接受某种时尚的临界值。一种模型基于公众能获取全部信息 ,另一种则基于个人只能获取邻近信息。

基于领域语义地图的区块链研究主题发现及演化分析

[目的/意义]区块链作为一种新兴的数据共享技术,对推动产业变革、改变社会治理模式具有重要意义。当前对区块链研究现状的分析多侧重应用或技术方面,或以传统的文献计量为主,而缺少对整体研究概貌和发展过程的探究。为此,本研究将基于所构领域语义地图探究区块链技术的研究态势。[方法/过程]本研究利用区块链相关研究的学术数据,借助文档嵌入表示学习方法 Doc2Vec、流形学习算法UMAP从文献语义关联的角度可视化了研究概貌,基于核密度估计识别了主要研究内容,并且结合关键词和领域语义地图的动态变化分析揭示了其发展过程。[结果/结论]首先,本研究识别出了区块链研究的七个主要研究主题,其领域语义地图显示各个主题发展态势不同,当前侧重于技术应用方面的研究。其次,研究发现区块链的发展经历了从加密货币交易到智能合约开发到区块链应用多元化三个阶段。最后,探究了区块链研究的演变发展特征,即,相关研究主题范围持续扩张,同时领域内部存在主题分化现象。本研究结果对科研人员把握研究现状,推进技术发展,以及对政府和企业制定围绕区块链创新方面的科技管理政策具有一定的参考价值。

基于单层引文网络的技术演进路径研究——以机器学习领域为例

科学地把握技术发展动态和了解技术发展脉络对企业和政府制定创新战略具有重要意义。本文提出了一种基于专利单层引文网络社区划分识别技术演进路径的方法,并以机器学习领域为例,构建五个时间段下的专利单层引文网络,通过分析网络结构,发现机器学习领域存在一定的技术壁垒;接着使用社区发现算法识别专利主题,利用德温特手工代码映射主题内容,依据相邻时间段引文网络社区之间的引用强度构建主题演化冲积图,最终识别出四条主要技术演进路径,验证了方法的有效性,表明本文提出的方法有望对现有技术演进路径的分析方法起到一定的补充作用。

基于区块链的数字内容治理:考察与思考

[目的/意义]随着互联网日益成为重要的信息传播平台,当前面临在线数字内容治理的众多困难问题,区块链为在线数字内容治理带来新的有潜力的技术选项。对基于区块链的数字内容治理的深入考察对于推动其深入发展具有重要意义。[方法/过程]对此,本文从电子版权管理、数字内容分享与交易及相应的监管与追责方面入手,对过去几年来基于区块链的数字内容治理的文献加以总结整理,并说明部分实际应用平台。在此基础上,对这一领域当前值得进一步探究的问题加以思考。[结果/结论]本文提出:(1)区块链对于在线数字内容治理具有重要意义;(2)数字内容治理的业务模式问题、业务模式和运营机制同相应的技术架构的结合问题,值得针对不同的情景加以深入探究;(3)应注重深化对基于区块链的数字内容监管与可追责性的研究;(4)还应关注数字内容共同创作的问题情景。

Smap:基于文献语义的学科知识图景可视化

随着文献爆炸式增长,学科领域不断交叉融合,科研规模扩大和知识体系复杂性日益提升,如何清晰地可视化学科知识图景,进而把握知识结构和研究态势,引起了科技情报人员的广泛关注。本研究基于文档表示学习和流形学习算法,提供了一种科学领域语义地图(semantic map,Smap)构建方法。首先以Doc2Vec捕获文献间的高维语义特征,然后利用UMAP(uniform manifold approximation and projection)对文献语义临近性进行非线性降维,最后以核密度估计根据文献分布异质性刻画领域知识结构。在实证分析阶段,本研究对文献规模覆盖了从千级到百万级的4个学科领域,进行了领域可视化、知识层级结构识别以及动态演化分析。进而,本研究借助引用关系、关键词以及数据集的分类体系,通过量化Smap地图上文献分布的局部纯粹性以及全局地图距离和研究差异的相关性,验证了所提方法的有效性。本研究通过与随机实验对比,进一步地量化了有效性的显著程度。本研究为当前科学领域可视化方法提供了有益补充,可为大规模科技文献数据驱动的科技情报服务提供分析工具。

噪音水平和交互频次对策略演化的影响

囚徒困境是研究合作策略演化的重要工具,重复囚徒困境下的博弈者可以通过合作实现长期利益的最大化。采用生态演化模拟实验的方法研究在重复囚徒困境中初始环境设定的噪音水平和个体间交互频次对博弈策略演化的影响。研究结果表明,噪声水平和个体间交互频次对最终系统中优胜的博弈策略有决定性作用,这说明环境的初始设定条件是影响博弈策略演化的重要因素。