虚拟社区成员知识共享绩效评估模型研究.pdf

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8、{}㈦黪DOI：10．3969，j．issn．1003—1154．2015．04．028虚拟被区成员知识共享绩效评估檩型研究口谷斌黄家良(华南理工大学经济与贸易学院。广东广州510006)[摘要]从知识共享网络视角出发，在深入分析PageRank模型以及虚拟社区知识共享网络后，提出虚拟社区成员知识共享绩效评估模型，详细阐述该模型的适用范围、数学定义及应用算法，最后通过实验的方式验证了模型的有效性。[关键词]虚拟社区；知识共享；绩效；PageRank[

9、中图分类号]F272．4【文献标识码]A[文章编号]1003—1154(2015)04-0082—03瑞格尔德[11提出，“虚拟社区为一群主要藉由计算机网络彼此沟通的人们，他们彼此有某种程度的认识、分享某种程度的知识和信息、在很大程度上如同对待朋友般彼此关怀，从而所形成的团体”。可知，虚拟社区出现的初衷与意义在于成员间的知识共享与交流，知识共享机制对虚拟社区有重要意义。在现实情况中，不同成员对虚拟社区知识共享的贡献差异极大．发现知识共享中的“关键成员”对推动社区的知识共享水平具有重要意义。虚拟社区成员之间通过知识共享行为构建了知识共享网络，能够基于PageRank对用户的知识共享绩效进

10、行客观、精确的评估。本文首先综述PageRank模型在虚拟社区应用的研究，并阐述虚拟社区知识共享网络的内涵与特征，然后提出一个基于知识共享网络的虚拟社区知识共享绩效评估模型～KSR(Knowledge—SharingRank)模型，最后通过实验的方式验证其有效性。一、理论回顾(一)pageRank模型及其基本思想PageRank模型的定义由式(1)描述，PR(i)幂-11PR(j)分别为节点i和节点jfl向PR值，LI(i)代表节点i的链人节点集合，0(j)为从节点j的链出数目。但该模型存在着等级沉没和等级泄漏问题，于是修正模型式(2)被提出．其中d为逃脱因子，取0．85左右。PR(i

11、)-∑jEu㈤等(1)PR(i)_(1-d)艟j￡u(i)器(2)PageRank模型的基本思想包括：(1)节点的“影响力”由所有链入节点的影响力共同决定，而不考虑其链出节点，其影响力等于从所有链入节点得到的影响力之和；(2)一个节点的影响力平均地分配给所有的链出节点，链出节点数量越多，每个链出节点得到的影响力就越少。(二)PageRank模型在虚拟社区的应用研究综述PageRank模型在虚拟社区中的应用，主要集中于对虚拟社区成员的影响力评估，或发现“意见领袖[2]”。但是，PageRank模型并不能直接套用于虚拟社区领域．存在“平均分配PR值的”问题[3]。学者们对PageRank算

12、法进行改进，并用于评估虚拟社区的用户影响力。例如，Char等⋯考虑到了用户的行为特征，提出Behavior—RelationshipRank算法。唐飞龙[5]设计了UserImpackRank(UIR)排序算法。二、虚拟社区成员知识共享网络虚拟社区知识共享包括两层含义。一是指虚拟社区的成员之间互相传递和交流知识，另外是指虚拟社区与成员之间互相分享知识哺]，本文指前者。虚[基金项目]国家社科基金项目(12BTQ041)；广东省重大决策咨询课题(2014102)；教育部人文社会科学研究规划基金项目(12YJA630033)．囝管理现代化拟社区成员之间的知识共享行为形成了知识共享网络。定义是

13、：由虚拟社区中成员以及成员间知识传递行为所构成的网络系统。该系统反映了成员间的历史知识共享行为，是一个有向、加权网络。网络中的节点代表了社区成员节点代表社区成员，有向链接代表成员之间的知识传递行为，链接权重代表知识传递次数。知识共享网络的数学模型为：G=(N，E，W)。其中，G为社区知识共享网络图；N是节点集合；E是链接集合，如果e

14、(一)算法基本思想综上所述，可以发现：(1)PageRank算法思想能够被借鉴于虚拟社区成员的知识共享绩效评估研究；(2)PageRank模型不能直接应用于虚拟社区成员的知识共享绩效评估，需要结合虚拟社区知识共享网络的内涵与特征对算法进行修正；(3)已有研究对PageRank算法的修正都是为了解决“平均分配PR值”的问题，忽略了PageRank的其他特征。这对于本文的研究对象并不合适。结合虚拟社区知识共享网络的内涵．本文提出KSR(Knowle