论文研究-基于超网络演化模型的社区知识发现与分析.pdf,
知识作为最重要的无形资源在学界受到了广泛关注，尤其是利用知识网络对社区知识进行表达与挖掘.然而这些同质，静态的网络往往难以充分地描述社区中的知识资源要素及变化.为解决异质性表达问题，本文针对大众协同创新社区中知识的增长和消退机制，构建了一种超网络动态演化模型.同时，应用该模型的拓扑特性指标对社区中的知识分布特性进行分析，提出了基于动态超图的新的知识分类，并以此识别高价值的社区知识.最后，本文对该模型进行了实例验证，对实例中不同类型的知识点进行分析，并提出相应的管理策略.本文的研究对于发现社区中的创新知识，实现社区知识的精确管理提供了方法指导，对于提高社区管理水平和启发企业创新趋势具有重要意义.
