基于改进SIR模型的项目隐性知识转移因素解析

隐性知识作为组织重要资产,其成功转移与吸收对项目成败具有重要作用。隐性知识转移绩效受到转移主体比例、知识模糊性、接触率、学习意愿、遗忘率等因素的影响。通过类比分析传染病传播机制与项目隐性知识转移过程,引入SIR模型(susceptible infected recovered model),基于项目成员类型与知识传递过程,建立项目隐性知识转移改进SIR模型,围绕各因素变化对知识转移绩效影响进行仿真分析,进而发现隐性知识转移规律。结果表明,知识模糊性、遗忘率对知识转移绩效具有负向作用;组织成员接触率、学习意愿对转移绩效具有正向作用,可以有效降低其他因素的负向作用。因此,为促进隐性知识转移,应增加知识传播途径、知识学习者人数,提高成员间接触率,降低知识遗忘率,构建项目学习型组织共同体。

基于LDA主题模型的文献特征项多重共现可视化方法

文献计量学是运用数学和统计学方法对文献知识单元进行定量分析、揭示文献内部知识内容的一门科学。共现网络分析是文献计量研究中分析文献特征项数据关系的一种可视化方法,根据被分析特征项的数量分为单重共现网络分析和多重共现网络分析。与单重共现网络分析相比,多重共现网络分析增加了特征项的维度,对文献知识的呈现更加深入。但是,由于被分析特征项维度的增加,导致共现网络中的节点数量增多,节点间连线重合度和交叉频率过大,降低了文献计量可视化的效果。因此,目前文献计量共现网络分析主要以单重共现为主,多重共现网络分析可视化效果尚有待提升。为解决多重共现网络中节点过多、连线密度过大、不利于发现数据价值以及可视化效果较低等问题,引入LDA主题模型,采用空间划分的方法,将特征项全域可视化的问题转化为子空间可视化问题。首先,使用SATI文献题录信息分析软件抽取文献关键词,进行TF-IDF计算,以计算结果作为实验数据;其次,使用Python构建主题模型,对目标文献集合进行主题聚类分析;最后,使用Ucinet软件对不同主题子空间文献进行多重共现分析,并将子空间分析结果叠加和重构,完成多重共现可视化系统的结构化表达。结果表明:与原多重共现可视化方法相比,在内容呈现等价的前提下,基于LDA主题模型的多重共现可视化改进方法由于缩小了多重共现网络分析系统的规模,即子空间文献数量与特征词数目,因而降低了共现网络中的节点数量和节点间连线密度,使得多重共现可视化系统的结构更为清晰,增加了数据的可读性,突出了数据价值,有效提升了多重共现可视化效果。因此,多重共现可视化改进方法在一定程度上可以推进文献构成元素在多重组合知识挖掘方面的深入研究,提高不同领域文献计量的实证研究质量。