基于遗传投影寻踪算法的学术虚拟社区知识交流效率研究
2018-09-17分类号：G253;TP18
【部门】中南大学信息安全与大数据研究院
【摘要】为了科学、合理地评价学术虚拟社区知识交流效率,文章运用加速遗传算法对投影寻踪进行优化求解,选择4个学术虚拟社区16个版块为样本进行实证研究,比较遗传投影寻踪算法与DEA算法评估知识交流效率的差异。研究发现,在学术虚拟社区版块中,仅6%具有高效的知识交流水平,65%知识交流效率良好,38%知识交流效率较差;遗传投影寻踪算法优于DEA算法(F=20.913,p=0.000)。为此,探索新的社区激励机制和人性化社区服务有助于提升学术虚拟社区的知识交流效率。
【关键词】学术虚拟社区 知识交流效率 遗传投影寻踪
【基金】国家社科基金重点项目“网络健康信息资源聚合与精准信息服务研究”(项目编号:17ZDA037);; 湖南省教育厅专项开放基金项目“创新驱动模式下医学科研人员信息查询行为研究”(项目编号:15K143);; 2017年中南大学中央高校基本科研业务费专项资金项目“不同社交媒体学术信息交流行为的特征及其影响因素研究”(项目编号:1053320171041)资助研究成果
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