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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
本文将数据挖掘技术与人际网络相结合来实现企业竞争情报的采集.在分析企业人际网络结构及其特征的基础上,提出了企业人际网络的挖掘流程,以及如何识别企业人际网络内的重要节点类,并对节点的重要性进行评分的方法.进而,本文应用企业人际网络的挖掘方法,探讨企业竞争情报的聚类分析、关联分析、概念描述、预测等获取方法.  相似文献   

2.
社会关系态势图在竞争对手分析中的应用   总被引:7,自引:0,他引:7  
社会关系资本是企业获取持续竞争力的基础。本文认为通过人际网络关系均衡概念可以得到社会关系态势图,该图可以作为竞争对手分析工具之一。竞争情报工作者依据社会关系态势图可以制定更有效的企业关系资本竞争策略,同时利用该图可以更好理解竞争对手的攻击和回应的行为模式。  相似文献   

3.
人际情报网络中的关键联系识别   总被引:4,自引:1,他引:3  
在介绍人际情报网络结构的确定和表示方法基础上,用“去一交替法”,利用网络点度中心势、接近中心势、中介中心势、平均距离以及关键节点对距离等定量指标来识别人际情报网络的关键联系。通过案例研究了该方法在人际情报网络关键联系识别中的运用,发现采用不同指标的识别效果各具特点。这些指标可分别用于识别连接核心节点的关键联系、影响情报交流能力的关键联系、影响情报交流效率的关键联系、对边缘节点情报交流有重要影响的关键联系和影响重要节点间情报交流的关键联系等场合。  相似文献   

4.
人际网络结构特征对竞争情报工作的启示   总被引:18,自引:2,他引:18  
人际网络分析为竞争情报工作开创了一个新的研究方向。本文从定量角度出发,首先分析了竞争情报工作者建立人际网络研究模型的基本过程;接着研究了如何利用网络三大结构特征指标即网络分布密度、网络群聚系数、网络直径对人际网络进行有效分析,从而提高竞争情报工作质量,改善竞争情报工作者在网络中的地位。  相似文献   

5.
本文从企业技术竞争优势的三个方面(技术创新优势、技术垄断优势、技术利用优势)出发,以专利数据为数据源,以中心度指标为测量维度,构建基于多重关系(专利权人合作网络、专利权人引用网络、共专利权人网络)的综合评价模型.通过对Wi-Fi专利数据的实证研究发现,基于多重关系的企业技术竞争优势综合评价方法,在评价内容上更加全面;在评价结果上符合企业竞争优势分布规律;对于企业技术竞争决策具有实践指导意义.  相似文献   

6.
提出了企业人际竞争情报网络动态分析框架模型.人际竞争情报动态分析由网络选择机制、网络结网机制、网络演化模式三部分构成.网络选择机制包括网络行动者分类和选择条件设计两步骤;网络结网实质是研究网络行动者间联接的条件,网络行动者资源的吸引力度和社会网络的嵌入效应决定人际竞争情报网络行动者间的联接概率;人际竞争情报的演化模式有三种,其一是由单个核心行动者发展的单一中心模式,其二是由多个核心行动者演化的多中心模式,其三是由政府、科研机构等基础行动者支撑的分散式网络.  相似文献   

7.
人际竞争情报研究基本方法——网络建模   总被引:4,自引:1,他引:3  
依据社会网络分析方法和人际竞争情报研究主题,本文从人际竞争情报建模对象、人际竞争情报网络模型描述、人际竞争情报网络静态研究、人际竞争情报网络动态研究四个方面论述人际竞争情报网络建模方法.本文认为人际竞争情报建模对象原则应根据其主要研究内容和功能来确定,1-mode和2-mode是人际竞争情报网络主要的模态,人际竞争情报只有从静态网络结构特征和动态网络演化趋势两个角度出发才能全面解决人际竞争情报各项研究主题.网络建模是人际竞争情报研究基本方法,是人际竞争情报规划、分析、传播以及维护的重要指导性工具.  相似文献   

8.
首先通过对期刊以及机构评价中的标准化指标进行较深入的比较,分析在学术期刊评价中不同类型指标对评价结果有效性的理解,探寻学术期刊影响力的主要属性特征及等效测度指标。其后按照普赖斯提出的知识累积金字塔式模式,构建基于非参数统计的评价指标-分布权秩得分(分布得分),该指标按照对数法则对不同引用量区间的文献赋予不同权重,并考虑研究领域引文网络的节点中心度,选择入度中心度(被引量)衡量文献在知识传播中的位置。最后,选择核心版SCI生物学领域的46种期刊作实证分析,并将本文所构建的分布得分指标与常用的期刊评价指标做对比分析。  相似文献   

9.
基于结构洞理论的个人人际网络分析系统研究   总被引:26,自引:2,他引:26  
胡蓉  邓小昭 《情报学报》2005,24(4):485-489
企业行动者个人人际网络中的结构洞可以为行动者带来信息与控制优势,从而有利于组织创新以赢得竞争。本文正是以结构洞理论为基础,研究了一个计算机辅助的个人人际网络分析系统。该系统运用矩阵分析算法和网络图技术,通过分析现实竞争环境中企业行动者的个人人际网络结构,识别网络中的结构洞并提交分析报告,能辅助企业行动者利用其人际网络和结构洞优势来获取更有效的信息资源,从而不断实现各方面创新,为企业赢得竞争优势。  相似文献   

10.
利用citespace信息可视化软件绘制CSSCI引文数据库中1999-2008年间收录的以“竞争情报”为关键词的科学文献共被引网络图谱和关键词共现网络图谱。从文献共被引网络图谱识别出关键节点文献并进行探讨,对关键词共现网络图谱中的各阶段前沿关键词进行分析,总结出我国10年来竞争情报的发展脉络。结果显示,技术竞争情报、基于人际网络的竞争情报以及网络组织中的竞争情报将可能成为未来竞争情报的研究热点。  相似文献   

11.
在回顾组织社会网络结构理论研究的基础上,结合分析六家公司案例数据,从群体密度、群体中心性和群体中介性三个网络结构指标角度,对比研究组织内跨部门咨询网络和情报网络结构的差异性。研究发现:咨询网络的密度比情报网络的密度低,而在群体中心性和群体中介性方面,咨询网络比情报网络高。最后,针对这一结论对理解组织内部工作信息传递、组织沟通和知识管理等的作用和启示进行了探讨。  相似文献   

12.
[目的/意义] 针对复杂网络中的重要节点的识别,设计一种节点中心性算法,在传染病防控、舆情监控、产品营销、人才发现等方面发挥作用。[方法/过程] 同时考虑节点的高影响力邻居的数量及其总体影响,提出HHa节点中心性算法,在真实网络和人工网络上,使用SIR传染病模型模拟信息传播过程,采用单调函数M和肯德尔相关系数作为评价指标验证HHa中心性算法的有效性、准确性以及稳定性。[结果/结论] 实验表明,与7种经典的中心性算法相比,HHa中心性算法得出的排序结果M值为0.999等,排名第2;肯德尔系数为0.845等,高于其他算法0.15左右,排名第1且表现稳定。采用HHa中心性算法识别网络中的重要节点具备可行性。  相似文献   

13.
姜鑫 《图书情报工作》2011,55(16):111-148
针对广泛存在于各种类型组织内的非正式网络,对非正式网络进行界定,阐述其与正式网络之间的关系,并从网络中心性的角度分别探讨非正式网络点度中心性、中介中心性和接近中心性对组织内隐性知识共享的影响。最后以一家高新技术企业研发部门内的非正式网络为例,利用社会网络分析方法对非正式网络中心性对组织内隐性知识共享的影响进行实证研究。  相似文献   

14.
以情报学领域的12种期刊在2000-2009年间的7 389位作者形成的合著网络为例,分别基于度和K-shell,介数和K-shell对作者传播影响力进行比较分析。结果表明,K-shell值较度、介数能更好地表征作者的传播影响力。这种方法可以推广到基于科技文献数据的其他网络中,如识别文献共被引网络、文献耦合网络中最具传播影响力的关键文献。  相似文献   

15.
研究我国人文社会科学各学科间知识扩散网络和路径,可以为开展跨学科研究和促进学科之间的交叉融合发展提供参考。采用群体中心度指标,基于文献的引证关系和共被引网络对不同学科的网络位置进行了测度,探析了以共被引网络群体中心度为测量指标的我国人文社会科学领域知识交叉与知识扩散状况。结果表明经济学、政治学、法学等学科作为我国人文社会科学领域的重点研究领域,在整个科学知识网络中扮演着重要的角色,其研究内容本身具有较强的学科交叉性,且对各学科都有较强的辐射作用。此外,马克思主义学科对经济学、心理学对教育学和体育学、哲学对政治学、环境科学对人文地理学等也有较强的知识扩散能力。  相似文献   

16.
指出科学合作网络中节点重要性鉴别通常是利用社会网络分析中的节点程度中心性或中介中心性来进行。这类指标并未考虑科学合作网络中的引文特性,因而并不能完全体现节点在合作网络中的重要性。比较和分析科学合作网络中各种节点影响力指标,并在B-rner提出的引用强度指标基础上进一步提出节点合作收益指标,最后以禽流感合作网络为例评测和分析科学合作网络中具有重要意义的节点。  相似文献   

17.
[目的/意义] 为了解决研究生用户面临的检索问题,提出一种基于LDA和社会网络中心度分析的个性化检索推荐模型。[方法/过程] 首先,该模型以研究生学科专业为个性化特征,并据此选择相应的数据源。其次,该模型使用LDA识别主题内容,以完成全面知识的展示。再次,该模型根据用户提交的检索词在相应的关键词-主题共现网络中进行社会网络中心度分析,以完成用户相关知识的推荐。[结果/结论] 实验表明,该模型能够很好地解决研究生检索中个性化特征、全面知识展示以及相关知识推荐三大问题,其有效性得到一定程度的验证。  相似文献   

18.
We analyze whether preferential attachment in scientific coauthorship networks is different for authors with different forms of centrality. Using a complete database for the scientific specialty of research about “steel structures,” we show that betweenness centrality of an existing node is a significantly better predictor of preferential attachment by new entrants than degree or closeness centrality. During the growth of a network, preferential attachment shifts from (local) degree centrality to betweenness centrality as a global measure. An interpretation is that supervisors of PhD projects and postdocs broker between new entrants and the already existing network, and thus become focal to preferential attachment. Because of this mediation, scholarly networks can be expected to develop differently from networks which are predicated on preferential attachment to nodes with high degree centrality.  相似文献   

19.
This paper builds an index family, named bi-directional h-index, to measure node centrality in weighted directed networks. Bi-directional h-index takes the directed degree centrality as the initial value and iteratively uses more network information to update the node’s importance. We prove the convergence of the iterative process after finite iterations and introduce an asynchronous updating process that provides a decentralized, local method to calculate the bi-directional h-index in large-scale networks and dynamic networks. The theoretical analysis manifests that the bi-directional h-index is feasible and significant for establishing a greater conceptual framework that includes some existing index concepts, such as lobby index, node’s h-index, c-index and iterative c-index. An example using journal citation networks indicates that the bi-directional h-index is different from directed degree centrality, directed node strength, directed h-degree and the HITS algorithm in ranking node importance. It is irreplaceable and can reflect these measures of node’s importance.  相似文献   

20.
[目的/意义]通过对知识网络中心性的动态分析,揭示领域知识发展过程的规律与模式。此类探究对于洞悉知识发展过程中的衍生、交叉、融合等现象具有重要意义。[方法/过程]以复杂网络分析中的中心性分析技术为主要研究方法,基于领域关键词共现关系构建领域知识网络。从核心涌现性、桥接控制性、关联紧密性3个方面,对特定领域知识发展过程进行时间序列的动态跟踪与分析。[结果/结论]研究结果表明,知识关联关系的增长速度远高于文献与关键词的增长速度;领域中知识的核心涌现程度呈波动状态发展;领域知识之间的桥接控制程度随时间推移呈上升趋势;领域中知识间的关联紧密性在时间轴上逐渐松散。这些领域知识演化规律的揭示,有助于把握领域知识演进的发展脉络,对于揭示知识发展模式与规律具有积极的促进作用。  相似文献   

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