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基于大数据背景的知识共享机制研究

许国腾  
【摘要】:随着大数据时代的到来,社会中的每个单独个体的信息都逐渐公开化和透明化。通过大数据技术,能够对每一个进入大数据环境的个体进行精确的关联行为数据分析,并得到更接近于真实情况的行为预测结果。与此同时,伴随着移动互联技术的快速应用和发展,知识共享已经成为网络用户频繁发生的行为。结合大数据的背景,对知识共享个体行为的分析、知识共享群体的趋势分析以及建立合适的知识共享激励机制就显得极具实践意义。本文通过对大数据特性以及大数据技术发展状况的研究,结合传统的静态博弈理论、演化博弈理论、人性假设理论、传统的组织激励理论以及委托-代理理论建立适合于大数据环境下的单体知识共享决策模型、知识共享群体趋势分析模型以及适用于知识共享组织管理者的激励机制模型。主要的工作和创新点如下: 1.基于大数据特性和静态博弈理论,建立单体知识共享决策模型。 在理性人的假设前提和大数据背景下,分析在知识共享过程中,每个参与共享个体在进行单次共享时的成本和收益分析,进而对大数据环境下知识共享组织中个体的决策行为进行分析和研究。 2.建立了基于大数据环境的知识共享群体趋势分析模型 在不完全理性人的假设前提下,针对大数据环境的特点运用演化博弈模型对知识共享群体的决策行为趋势进行分析和研究,并对不同的初始分享状态进行分享均衡状态的判断和研究。 3.建立了基于大数据环境的知识共享激励机制分析模型 在不完全理性人的假设前提下,并结合经典的委托-代理模型,分析在大数据环境下的知识共享激励机制。


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