小世界网络理论在知识管理领域应用的综述
小世界网络（SWN）及其在经济管理领域的应用
小世界网络（SWN）及其在经济管理领域的应用
小世界网络(SWN)及其在经济管理领域的应用
小世界网络(SWN)理论由物理、数学、行为科学和计算机科学等多学科交叉生成,用以说明世界上几乎任何两个人都可以通过中间人用较少的连接联系起来,其典型连接数为6-本文称之为"六度分离".SWN 理论一经使用,势必为经济管理领域带来全新思路,提供一种有效的技术工具,展现出广泛的适用性和广阔的发展前景.本文介绍有关SWN的由来、原理及其在经济管理领域的应用.
作者：田颖杰李南江可申作者单位：南京航空航天大学刊名：世界经济研究 PKU CSSCI英文刊名：WORLD ECONOMY STUDY 年，卷(期)：2001 ""(6) 分类号：关键词：网络结构小世界网络随机网络特征路径长度集团化。
小世界现象知识点总结
小世界现象知识点总结小世界现象的发现对于我们理解复杂网络具有重要意义，不仅是在社交网络中，也存在于生物网络、信息网络等多种复杂系统中。
这里就小世界现象的产生机理、影响因素以及应用进行一些简要的总结。
一、小世界现象的产生机理1. 高聚类系数在复杂网络中，节点之间的连接往往倾向于形成高度集聚的结构，即大部分节点之间连接紧密，形成簇状分布。
这种高聚类系数的结构使得节点之间的路径长度相对较短，促进了小世界现象的产生。
2. 随机连接除了高聚类系数之外，复杂网络中还存在着部分节点之间的随机连接。
这些随机连接的存在使得节点之间的路径长度相对不那么长，从而促进了小世界现象的产生。
3. 低直径复杂网络中通常具有较低的直径，即从网络中任意一个节点到另一个节点的最短路径长度相对较短。
这种低直径结构也是小世界现象产生的重要机理之一。
以上三个机理共同作用，为小世界现象的出现提供了基础。
在这种结构下，大部分节点之间的路径长度相对较短，使得网络具有“小世界”特征。
二、小世界现象的影响因素1. 网络拓扑结构网络的拓扑结构对于小世界现象起着至关重要的影响。
例如，在完全随机网络中，虽然节点之间平均路径长度较短，但高聚类系数较低，因此不符合小世界现象的特征。
而在星型网络中，尽管节点之间的路径长度较短，但缺乏随机连接和丰富的簇状结构，也不符合小世界现象的特征。
2. 网络动态性网络的动态性也会影响小世界现象的产生。
例如，在社交网络中，人与人之间的联系会发生变化，网络的拓扑结构会随之产生变化，从而影响小世界现象的表现。
3. 节点之间的联系规律节点之间的联系规律也会对小世界现象产生影响。
例如在社交网络中，人们更倾向于与朋友、亲戚等亲密关系的人进行联系，这种联系规律也会对小世界现象起到一定的影响。
以上因素共同作用，决定了小世界现象在不同网络中的表现形式。
三、小世界现象的应用小世界现象不仅仅是一种网络结构的特征，也在许多实际问题中有重要的应用价值。
小世界网络综述
关于小世界网络的文献综述一、小世界网络概念方面的研究Watts和Strogatz开创性的提出了小世界网络并给出了WS小世界网络模型。
小世界网络的主要特征就是具有比较小的平均路径长度和比较大的聚类系数。
所谓网络的平均路径长度，是指网络中两个节点之间最短路径的平均值。
聚类系数被用来描述网络的局部特征，它表示网络中两个节点通过各自相邻节点连接在一起的可能性，以及衡量网络中是否存在相对稳定的子系统。
规则网络具有大的特征路径长度和高聚类系数，随机网络则有短的特征路径长度和比较小的聚类系数[1]。
Guare于1967年在《今日心理学》杂志上提出了“六度分离”(Six Degrees of Separation) 理论，即“小世界现象”。
该理论认为，在社交网络中存在短路径，即人们只要知道自己认识的人，就能很快地把信息传递到任何远方目标[2]。
.Stanleymilgram的邮件试验，后来的“培根试验”，以及1998年《纽约时代周刊》的关于莱温斯基的讽刺性游戏，都表现出：似乎在庞大的网络中各要素之间的间隔实际很“近”，科学家们把这种现象称为小世界效应[3]。
研究发现，世界上任意两个人可以平均通过6个人联系在一起，人们称此现象为“六度分离”[2]。
二、小世界网络模型方面的研究W-S模型定义了两个特征值：a.特征路径的平均长度L。
它是指能使网络中各个结点相连的最少边长度的平均数，也就是上面说的小世界网络平均距离。
b.集团化系数C。
网络结点倾向于结成各种小的集团,它描述网络局部聚类特征。
稍后，Newman和WattS对上述的WS模型作了少许改动，提出了另一个相近但较好的(NW)小世界网络模型[5]，其做法是不去断开原来环形初始网络的任何一条边、而只是在随机选取的节点对之间增加一条边(这时，新连接的边很可能是长程边)。
这一模烈比WS模型容易分析，因为它在形成过程中不会出现孤立的竹点簇。
其次，还有Monasson小世界网络模型[6]以及一些其它的变形模型包括BW 小世界网络模型等等[7]。
小世界理论
小世界理论
小世界理论是一种用来描述社会网络关系的理论，指的是社会关系中社会元素之间的联系以及它们之间的联系强度。
这种理论最早被提出是在20世纪60年代，当时社会学家赫伯特拉罗什通过观察和研究发现了一种令人惊奇的现象，即错综复杂的社会关系网络中也存在着密切的联系，就好像这些社会元素位于同一张大网络中一样。
拉罗什的小世界理论表明，即使是非常分散的社会关系网络，其中的社会元素也有可能存在着紧密的联系。
小世界理论将社会关系网络的社会元素划分为“社会节点”和“联系节点”，社会节点指的是拥有实体形态的人类，而联系节点指的是这些人之间的联系。
然而，尽管某些社会节点和其他节点距离很远，但它们之间仍然可以通过中间节点建立联系。
拉罗什的这一发现极大地改变了人们对社会关系网络的看法，社会学家们开始深入研究该理论，并将其应用于不同的社会环境。
例如，学者可以利用小世界理论来分析社会中的朋友圈，投资圈，政治圈等等，以找出难以发现的共性和网络结构特征。
此外，小世界理论也可以用来了解和研究不同社会阶层之间的社会关系，以及社会元素如何影响彼此以及社会的发展。
在过去的几十年中，小世界理论也被广泛应用在计算机网络的研究中。
小世界理论的概念被用来描述网络中的节点之间的联系，并被用来预测可能出现的故障，以及确定网络和子网的最优拓扑结构。
总的来说，小世界理论是社会学中一种重要的理论，它让我们能
够深入了解社会网络的结构及其间的关系，而它也在计算机网络和其他领域得到了实际应用。
因此，小世界理论确实是一个有趣而又重要的理论，它为社会科学以及其他领域的研究带来了极大的价值。
复杂网络中的小世界现象及网络控制
复杂网络中的小世界现象及网络控制在当今互联网高度发达的时代，我们不难发现，网络已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
如此庞大而精密的网络背后，隐藏着一种神秘的现象——小世界现象。
什么是小世界现象呢？在复杂网络中，大部分节点彼此并不直接相连，如果我们通过网络中的某个节点一步一步地寻找与它距离较远的其他节点，那么需要经过很多步才能到达目的地。
但是，当我们通过某一个中间节点来寻找其他节点时，会发现距离往往非常近，这就是小世界现象。
小世界现象最早由美国社会学家斯兰恩（Stanley Milgram）在20世纪60年代进行的一项实验中发现。
他向美国人民邮寄了一些信封，要求收信人将信封转交给他们认为能够使信封尽快送到目的地的人。
通过这个实验，斯兰恩得出了结论：平均情况下，任意两个美国人之间的距离为6个人。
小世界现象的出现原因有很多，其中最重要的一点是网络中存在着不同规模的团簇。
团簇内部节点彼此之间密切相连，形成了高密度的区域，而团簇之间的连接则相对较少。
这样，我们就可以通过从当前节点出发，寻找到它所在团簇的某个节点，进而通过邻近的节点，花费较少的代价就能够到达网络中的其他区域。
小世界现象对于我们的生活有很多启示，尤其在社交网络和信息传播方面。
社交网络中，我们可以通过自己已知的朋友或者关注的人，了解到更多的信息和人脉。
在信息传播方面，小世界现象也为我们提供了更加高效的方式，例如通过社交媒体等渠道传递信息，可以更快地达到更多的人。
然而，小世界现象也存在着一些问题和挑战。
对于网络控制而言，小世界现象往往会导致出现所谓的“蝴蝶效应”，即微小的变化可能会在网络中迅速扩散，引起重大的影响。
这种现象有时会出现在金融市场、社会安全等领域，给人们带来严重的后果。
因此，我们需要认识到小世界现象的复杂性，开展网络控制和安全方面的研究。
如何应对小世界现象对网络控制的影响，是当前互联网发展的一个重要问题。
一方面，我们需要通过加强网络安全防护、提高用户的网络安全意识等手段，降低网络威胁的风险；另一方面，我们也需要进一步研究网络控制的新方法和技术，包括基于机器学习、人工智能等技术的网络安全预测和分析技术，以及分析网络节点的关联性和影响力，制定更加精准有效的网络控制策略等。
社会网络分析与知识管理
社会网络分析与知识管理在当今信息爆炸的时代，人们通过社交媒体、在线论坛和其他数字平台进行信息交流和知识分享。
社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）作为一种有效的工具，帮助我们理解社会中人与人之间的关系，通过对社交网络中的数据进行分析，可以洞察知识的流动和传播。
一、从社会网络到知识流动社会网络是人与人之间相互交流和联系的结构化形式。
在社会网络中，个体通过各种方式连接在一起，形成复杂的关系网。
这些关系可以是亲属关系、友谊关系、工作关系等。
而这些网络上的交流和信息流动，也构成了知识的传播渠道。
在社会网络中，人们通过与他人建立联系，获取新的知识和信息。
一个人的知识和信息来源于他所关联的人群中，通过这些人与其他人的交流，知识得以传递和扩散。
例如，一个科研团队中的成员通过合作与交流，互相分享彼此的研究成果。
这种知识的传播与合作在社会网络中得以实现。
二、社会网络分析的意义社会网络分析通过收集和分析社交网络中的数据，可以揭示出隐藏在网络结构中的知识流动规律和潜在的关键人物。
通过分析社交网络的拓扑结构和关系强度，可以了解人与人之间的联系和信息交流方式。
这些分析结果对于知识管理至关重要。
社会网络分析可以帮助组织了解知识流动的路径和模式，优化知识共享和传播的途径。
通过了解关键人物与群体之间的连接关系，可以促进信息传递和知识创新。
通过发现潜在的知识中心和交流障碍，可以增强知识管理的效果，并建立更加高效的协作平台。
三、社会网络分析的方法与工具社会网络分析依赖于收集和处理社交网络数据。
通过使用各种技术和工具，可以提取网络数据，进行各种关系的计算和分析。
其中，网络数据可以是人与人之间的链接关系、信息传递路径等。
社会网络分析常用的方法有社会关系图、关系强度分析、中心度分析等。
社会关系图可以绘制出人与人之间的链接关系，展示整个网络的结构。
关系强度分析可以通过计算人与人之间的交流频率和关注度，了解关系的紧密程度。
小世界网络在经济管理中的应用研究评述
概率 Ｐ在随机选 取 的一对 节点 之间 加上 一条边 ．其 中任 意 Ｊｃ ｓｎ和 Ｒ ｇ ｒ（０ ５ 提 出 一个 代 理 商 如何 从 间 接关 系 ａｋｏ ｏ ｅｓ ２ ０ ） 两 个不同的节 点之 间至 多只能有 一 条边 并且 每一个 节点都 不 能有边与 自身相连 。 当概率 ｐ足 够小 和节点 Ｎ足够 大时 ， Ｎ 小 世界模 型本质 上等 同于 ＷＳ小 世界模 型 Ｗ ３ ．小世 界 网络 模 型 的统 计 性质 用 来定 量 描 述 网 络 Ｐ ｔＬ ｎ ｔ） 聚类 系数 Ｃ Ｃｕｔｒ ｇ ｏｆｃｅ ｔ。 网络 的 ａ ｅ ｇｈ 和 ｈ Ｃ（ ｌｓ ｉ Ｃ ｅｆ ｉ ） ｅｎ ｉ ｎ
１ ．小世 界理论研 究历史 。２ Ｏ世纪 ６ 代 ． ０年 美国社会 心
理 学 教 授 Ｓａ－ｅ Ｍｉ ｒｍ 通 过 实 验 提 出 了著 名 的 “ 度 ｔｎ ｌｖ ｌａ ｇ 六
分离 ” 说 ． 小 世 界现 象 ” 体 现 了一个 似 乎很 普 遍 的客 假 即“ ， 观规律 ： 何两 位素 不 相识 的人 都可 能 通过 “ 任 六度 空 间 ” 产 １９ ９ ８年 在对 规 则 网络 和 随 机 网络 理 论研 究 的基础 上 提 出
了与 随机 网络 相 近 的 特 征路 径 长 度 ．但 却 拥有 高聚类 系 数 。另外 还有 一 些 网络统 计 量 如度 、 均度 、 分布等 。 平 度
三 、经济 管理 中的小 世界 网络研 究
自 Ｗａ ｓ 表 了其 著名 的研 究 结果 后 ．小世界理 论迅 ｔ发 ｔ
明小 世 界现 象 经常 出 现在 不 同类 型 的 系统 ， 人造 、 物 、 如 生
了著名 的 ＷＳ小世 界 网络模 型 他 们通 过 将规 则 网络 中的
小世界网络在产学研知识流动中的应用述评
西 安 电子科 技 大学 学报 （ 会科 学版 ） 社
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｄａ ｉｅｓｔ（ ｏ ｉｌ ｃｅ ｃ ｉ ｏ ） ｏ ｒ ａ Ｘｉ ｉｎＵｎｖ ｒｉ Ｓ ｃａ ｉｎ ｅＥｄｔ ｎ ｏ ｙ Ｓ ｉ
Ｍ ａ ．０ ２ ｙ２ １ Ｖｂ ． ２ＮＯ ３ １ ． ２
（ ｈｒｃｅｉ ｉ ｐｔ ｎ ｔ ） Ｃ ａａｔｒ ｔ ａ ｌ ｇｈ 定义 为任 意两结 点之 ｓｃ ｈ ｅ 问的最 短路 径 的平均 值 ，从经 济系 统 的角度 看 ， 它 描述 出在 经济 社会 中主 体之 间 的交互 行为 影 响 扩 散 的平均 最短 路径 ，平 均几 次交 互 的接 力就 可 以进 行 彼此 经济 活动 影响 作用 的导 通 。高集聚 程 度 反映 了事 物在 小世 界 的境况 下 自发走 向有序 的 态 势 ；小 的最短 路径特 征 反 映了演 化速度 快 的特 征 。在产 学研 联盟 网络 中 ， 结 点 ”是企 业 、大 学 “ 以及 科研 院所 等 机构 ，而 “ 连接 ”是各个 结 点之 间的互 动交 流 ，即 网络 中行为 主体 之 间的信 息、 知识 、技 术等 资源 和 生产要 素 的流动 等等 。在 产
果 的转化 ，推 动经 济 的发 展 。这 些捷 径可 以是在 网络 内部 不 同企业 以及各 机 构之 间 的连 接 ，也可 以是 企业 家 、科 研 人员之 间的联 系等 。
现 出 与一般 网络拓 扑 结构 不 同的 网络属 性 ，它 具 有 高度 的局 部 集 团化特 征和 较 短 的全局 平均 路径 长度 ，介于 高度 有序 和 高度 随机 之 间 ，即小 世界 网络 特 性 。 依 据 小世 界 网络理 论 ， 聚类 系数 Ｃ Ｃ ｕｔｒ ｇ （ ｌｓ ｉ ｅｎ
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Latora l和 M ass m i o M arch iori的模型证明了小世界网络 能够在局部和全局范围内以较低的成本有效地传递信 息, 是在全局和局部范围内有效的低成本网络, 从而解 决在保证局部和全局高效的同时控制好网络成本的问 题。 综上所述, 无论是一 般的 小世界 网络 还是加 权小 世界网络, 均表现出较短的特征路径长度、 较高的集聚 系数以及较低的网络交互成本等特征。相比较其他的 网络结构 (如随机网络和规则 网络 ), 小 世界网络 结构 更有利于网络中的知识扩散、 知识共享与知识转移。
第 9期
胡
静 , 等 : 小世界网络理论在知识管理领域应用的综述
! 121!
< < 1。 从 而得 到 结论: 当网 络 结构 趋 向于 规 则 网络 时, 网络具有较高的集聚系数, 同时也会取到较高的特 征路径长度的值; 当网络结构趋向于随机网络时, 网络 的特征路径长度值较小, 换言之, 即网络中任意两个节 点比较容 易 相 互 到 达, 但 网 络 集 聚 系 数 的 值 较 小。 W atts和 S trogatz发现, 随着 p 值的增大, 网络由规则网 络向随机网络变动 的过程中 会有 一个特 殊的区 间, 在 这个区间中网络一方面能够取得较小的特征路径长度 的值, 另一方面也具有较高的网络集聚系数, 这个特殊 的区间也就是小世界网络
[ 4]
。 小
W - S 小世界网络模型 用特 征路径 长度 L (p ) 和集聚系数 C ( p ) 表述网 络结构特 征。 L ( p ) 表示 整个 网络中从一个节点到达另一个目标节点所需经过的最 少边数的平均值, 表达 了网络 中任意 两节 点间相 互到 达的难易程度; C (p ) 用 来描述 网络的 局部 特征, 衡量 网络结构中是否有相对 稳定的 子系 统存在, 即表 示的 是近邻节点之间联系的 紧密程度。 W atts和 S trogatz的 研究发现, 当 p # 0时, L ~ n /2k > > 1, C ~ 3 /4; 当 p # 1时, L ∃ L random ~ ln ( n ) / ln( k ), C ∃ C random ~ k /n
[ 5]
。模 型对 网络 节点 之间 的知 识扩 散
进行了严格的限制: 模型将知识视作一种矢量, 每个网 络节员都拥有 n 个维度的知 识 ( 即 n 种知识 ), 当 且仅 当进行知识扩散的两 个节点 具有直 接连 接, 二者 同时 拥有对方所需要的知识时, 才进行知识扩散, 类似于物 物交换。为每 个 节点 设定 知识 禀 赋值 与吸 收 能力 指 数, 并引入具有较高知 识水平 的专家 节点 以更为 贴近 现实生活, 同时使知识扩散过程更加清晰, 仿真结果显 示: 知识的扩散扩成具有明显的小世界网络特征; 当网 络结构呈现出小世界 网络特 征时, 网 络中 节点的 平均 知识水平最高, 节点间的知识水平差距较大。 Cow an和 Jonard的模型对以后 的研究具有重 要的 指导意义, 然而该模型 却存 在几个 明显 的缺陷: 首先, 模型并没有说明怎样才能够形成这种高效的小世界网 络结构; 其次, 模型假设网络中的节点都知道对方所掌 握的知识并以此来判断是否要进行交易; 第三, 也是最 重要的一点, 模型假设 知识的 交换是 以物 易物的 交换 形式, 显然, 这种假设过度简化了知识交换的过程
。
2 基于小世界网络的知识扩散研究
A rgote和 Ingram 提出, 在集群式的网络中, 知识的 扩散是网络成员受到其他成 员经验影 响的过 程 率和集聚程度
图 1 小世界网络的构造过程及从规则网络向随机网络的过渡 [ ( N = 20 , K = 4)
3]
[ 7]
,这
种影响过程的效果取决于网络成员之间的知识交流频
[ 2]
小世界效应 ( Sma ll- world Pheno m enon )
, 即任何
两个相互不认 识的 人能 够通 过 六 度空 间 产生 必然 的联系。以往对于网络的许多研究都建立在假设网络
收稿日期 : 2010 - 04- 22 作者简介 : 胡 修回日期 : 2010- 07- 15
静 ( 1986- ) , 女 , 硕士研究生 , 研究方向为知识管理 ; 刘红丽 ( 1966- ) , 女 , 副教授 , 研究方向为管理信息系统、 知识管理。
第 29卷 第 9 期 2010 年 9 月
情
报
杂
志
JOURNA L O F I NTELLI G EN CE
V o.l 29 N o . 9 Sep . 2010
小世界网络理论在知识管理领域应用的综述
R eview on App lication of Sm all- W orld N etwork Th eory in Know ledge M anage m ent
[ 10 ]
, 网络中的成员能够通过面对面
! 122!
情
报
杂
志
第 29 卷
的交流而相互认识 从而建立 起连 接, 由此 可以研 究小 世界网络的生成过 程, 这也更 加近 似于真 实的网 络机 制。 P ierg iuseppe和 R ichard分别研究了 网络成 员间知 识扩散的短期动态过程和长期的定态, 与 Cowan 和 Jo n ard的研究相似的, 他 们也得 出了 网络结 构会影 响知 识扩散的结论, 此外, 结果显 示模 型都是 长期收 敛的, 而根据最初设置的 知识差距 的不 同, 短期 的动态 过程 也会有所不同。当最 初设置 相当大 的知 识差距 时, 所 有的成员将分为 3组: 第一, 组成员都是博学的; 第二, 组成员是不断赶超的; 第三, 属于边缘群体。如果适当 地缩小知识差距, 所有的网络成员都是赶超型的, 由此 经过少数次循环后达到最高的知识水平, 同时在短期, 也能够发现网络呈现小世界网络的特征, 换言之, 对于 网络中知识扩散最为关键的是网络成员间的知识水平 差距, 倘若成员间有极大的知识水平差距, 那么即使他 们处在小世界网络 中也不能 有效 地进行 知识扩 散, 模 拟曲线也不能达到 收敛, 因为 一部 分成员 很快达 到了 较高的平均知识水平, 而另一部分成员却被排除在外; 相反, 如果成员之间的 知识水 平取 得较小 的合理 的差 距时, 网络成员能够迅 速达到 一个 较高的 平均知 识水 平, 只 有 当沟 通 的 阻 碍 因 素 ( Barriers to Co mm un ica t ion )被消除的情况下, 小 世界网 络才能够 有效地 促进 知识合理公平的 扩散, 这 与 Cowan 和 Jonard 的研 究结 论有所不同。 Cow an和 Jonard认为 小世界网络 成员间 具有较大的知识差距。 P ierg iuseppe和 R ichard的研究试图 解决前 文中提 到的 Cowan 和 Jonard研究的 前两 方面的 缺陷, 但 仍然 没能够很好地对过分简化知识扩散过程的缺陷进行有 效的改进, 同时二者均 忽略了 知识 扩散过 程中网 络成 员对知识 的保 留。我 国 学者 胡 峰和 张 黎对 Cowan 和 Jon ard以及 P ierg iu seppe和 R ich ard的知 识扩散 模型进 行了改进, 试图解决 以上 两个问 题。模型 中的知 识扩 散不局限在易货贸 易形式的 知识 交换, 而 且也包 括以 货币为交易媒介的 知识交易 和无 偿的知 识转移, 网络 中引入专家的同时考虑专家为保持自身竞争优势在进 行知识扩散时的知 识保留, 研 究发 现当网 络为小 世界 网络时, 经过充分的知 识扩散 能使 整个社 会的平 均知 识水平达到最高, 同时知识差异最低
[ 6]
。
因为在当今货币作为 一般等 价物的 经济 世界, 几 乎任 何商品都能够用一定 量的货 币进行 交换, 而不一 定必 须拥有对方需要的 商品。另 外, 如果 将进 行知识 交换 的两节点间的紧密程 度考虑 其中, 这 种以 物易物 的限 制条件则显得更加脱离现实。 P ierg iuseppe和 R ichard在 Cowan 和 Jon ard模 型的 基础上进行了改进, 构 建了一 个能够 随着 知识交 换发 生变化的网络结构
, 他 要求 每个 参与 者寄 信给
一个住在波士顿附近的 目 标收信人 , 规定他 们只能 将信件转发给他们认识的人, 结果发现, 信件要抵达目 标收件人, 中间要平均经过 6次转发过程, 这也就是著 名的 六 度 分 离 ( S ix D egrees of S eparation ) 理 论 或
[ 8]
。
Cow an和 Jonard将知识扩散视 作网络成员之 间的 以物易物 的 交 易过 程 ( Barter Exchange), 用 小 世界 网 络模 型 的构 造算 法 进行网络模型构造, 对 知识扩 散与网 络结 构之间 的关 系进行了研 究
世界网络理论进 行概述的基础上 , 对小世界网络理论在知识扩散 、 知识转移及知识共享中的相关研究进行了综述 。 关键词 中图分类号
自然界中的元 素构成了 庞大 而繁芜 冗杂的 系统, 这些系统本身的多变性与不确定性决定了研究工作的 复杂性和高难度性, 然而, 人类逐渐意识到这些复杂的 系统都可以用网络 的概念和 结构 加以表 征和描 述, 兴 起于 20世纪末的复杂 网络成 为研 究该类 问题的 有力 工具, 小世界网络理论 是近年 来复 杂性科 学研究 的一 个新进展。科学家们 通过大 量有趣 的试 验, 揭开 了人 们认为 世界很小 的谜 团。作为一 种交叉性 学科, 小 世界理论发展很快, 已经在许多领域得到应用。 知识管理是 21世 纪最 热门的 话题, 知 识的 扩散、 转移及共享是经济 增长的重 要驱 动因素, 能否对 知识 加以有效的管理, 成为 决定个 人和 组织在 竞争中 成败 的关键。小世界网络理论应用于知识管理领域的研究 已成为学术界和实务界共同关注的一个理论与实践课 题, 国内外学者对小世界网络中的知识扩散、 知识转移 和知识共享等进行了大量探索。