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关于网络、社会影响力与竞争性创新中选择的研究——以开源软件许可为视角的研究论文

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简介:
本文探讨了在网络环境中,社会影响力对竞争性创新选择的影响,并通过分析开源软件许可案例,深入研究相关机制和模式。 目前的研究较少关注社会影响如何在竞争性创新产品的采用与传播过程中发挥作用,以及前任雇主从事过特定创新工作的员工经验对当前组织采纳决策的影响。我们借鉴并扩展了社会学中的异质扩散模型,研究了先前使用过某一开源软件(OSS)许可证的项目,在社交网络中如何影响新项目的许可证选择;同时探讨具有特定许可证的新OSS项目的项目经理的经验对其采取何种许可证类型的选择有何种影响。 通过分析SourceForge平台上托管的5307个开源项目样本数据来验证我们的预测。研究结果表明,决定新项目采用哪种许可证的关键因素是现有项目所使用的许可类型,并且这种选择受到这些项目在社交网络中的接近度的影响。此外,我们还发现随着特定许可证大小和性能等级的增长,先前使用该许可证的项目的影响力也相应增强。 进一步的研究显示,如果项目经理曾参与过更成功的OSS项目并在开源社区积累了丰富经验,则他们对社会影响因素表现出较低敏感性。最后研究结果表明,在社交网络中具有相似角色的新旧项目之间,采用相同许可类型的概率更高。 这些发现对于理解创新产品的采纳与传播机制、开源软件许可证的选择以及经济交换的治理模式等方面提供了新的见解和启示。

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    本文探讨了在网络环境中,社会影响力对竞争性创新选择的影响,并通过分析开源软件许可案例,深入研究相关机制和模式。 目前的研究较少关注社会影响如何在竞争性创新产品的采用与传播过程中发挥作用,以及前任雇主从事过特定创新工作的员工经验对当前组织采纳决策的影响。我们借鉴并扩展了社会学中的异质扩散模型,研究了先前使用过某一开源软件(OSS)许可证的项目,在社交网络中如何影响新项目的许可证选择;同时探讨具有特定许可证的新OSS项目的项目经理的经验对其采取何种许可证类型的选择有何种影响。 通过分析SourceForge平台上托管的5307个开源项目样本数据来验证我们的预测。研究结果表明,决定新项目采用哪种许可证的关键因素是现有项目所使用的许可类型,并且这种选择受到这些项目在社交网络中的接近度的影响。此外,我们还发现随着特定许可证大小和性能等级的增长,先前使用该许可证的项目的影响力也相应增强。 进一步的研究显示,如果项目经理曾参与过更成功的OSS项目并在开源社区积累了丰富经验,则他们对社会影响因素表现出较低敏感性。最后研究结果表明,在社交网络中具有相似角色的新旧项目之间,采用相同许可类型的概率更高。 这些发现对于理解创新产品的采纳与传播机制、开源软件许可证的选择以及经济交换的治理模式等方面提供了新的见解和启示。
  • 区域科技评价
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  • 最优化
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  • 风险数据依赖模型
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  • NetDraw在分析应用案例
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    本研究探讨了NetDraw工具在社会网络分析和可视化领域的实践应用,通过具体案例展示了其强大的功能及便捷性。 社会网络分析与可视化工具NetDraw的应用案例分析
  • 特征相特征.pdf
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    本论文探讨了在机器学习中基于特征相关性的特征选择方法,旨在提高模型性能和可解释性。通过分析不同特征间的关联性来优化特征集合,减少冗余和噪声的影响。 不平衡数据集分类是机器学习研究中的一个重要课题。近年来,研究人员提出了多种理论与算法来改进传统分类技术在处理这类问题上的表现。其中一种关键的方法是在神经网络中通过阈值判定标准确定适当的阈值。然而,现有的阈值判定方法存在一些不足之处,例如无法同时优化少数类和多数类的分类精度或过分关注多数类的表现。 为了解决这些问题,我们提出了一种新的阈值判定标准,在这种新准则下可以实现对两类样本(即少数类与多数类)的最佳分类效果,并且不受类别比例的影响。通过结合神经网络和遗传算法训练出更有效的分类器,并将其作为选择阈值的依据以及评估模型性能的标准,该方法能够取得良好的结果。
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    本论文探讨了在谣言传播背景下,官方媒体对公众舆论的影响机制与效果,分析其权威性和公信力的作用。 随着互联网的快速发展,网络谣言如同“病毒”一样在人们的日常生活中迅速传播开来。如何有效地消除这些谣言对人们获取健康信息造成的阻碍与混淆,在当今的信息时代变得尤为重要。借鉴经典的SIS疾病传播模型和种群竞争模型,研究官方媒体在谣言传播过程中的影响作用。通过构建非线性微分方程模型来描述谣言的传播机制,并分析了该模型中平衡点、解的有界性和稳定性的问题。随后,为相关参数赋予具体数值并通过MATLAB进行模拟仿真,在不同情境下探讨其演化机理。研究结果表明,官方媒体确实在控制和减少网络谣言方面发挥了积极却又有限的作用,这有望帮助应急管理者制定更加有效的谣言传播管控策略。
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    本论文深入探讨了度交叉立方体网络的可靠性问题,分析其在不同故障情况下的容错性能,并提出优化策略以增强网络稳定性。 交叉立方体网络是一种互连结构,在分布式内存并行计算机体系架构中扮演关键角色。在多处理器系统的容错计算里,可靠性至关重要。连接性作为基于图模型评估网络结构的容错性和可靠性的指标十分重要。 我们考虑一个连通图,并定义k条件边缘连通性为最小边割集(如果有)的基数,在该集合被移除后会导致每个生成分量具有至少度数k的特性。类似地,可以定义k条件连接。 本段落探讨了交叉立方体网络在小值k下的k条件(边缘)连通性的特征,并且还证明了一些其他性质。