發(fā)布時(shí)間：2023-06-19 16:16:50
序言：寫作是分享個(gè)人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析樣本，期待這些樣本能夠?yàn)槟峁┴S富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。
關(guān)鍵詞：設(shè)備供應(yīng)商；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；復(fù)雜性分析
中圖分類號：F407文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
Complexity Analysis of Mechanical Equipment Suppliers
Author
Abstract: In order to improve the management level of equipment suppliers, an analysis method of equipment suppliers based on complex network theory. Firstly, the supplier network is constructed, in which the nodes are abstracted from the equipment and suppliers and the edges are abstracted from the relationship between nodes. Then, some characters of network are defined, such as degree and betweenness. Finally, a NC is studied as an example to illustrate feasibility of the method.
Key Words: Equipment supplier; Complex network theory; Complexity analysis
引言
機(jī)械設(shè)備向著精密化、復(fù)雜化的角度發(fā)展，因此在設(shè)備制造過程中需要多家供應(yīng)商協(xié)同參與，共同完成制造過程。如何充分利用外部資源，通過對供應(yīng)商的整合來提高供應(yīng)商管理水平，提升企業(yè)的整體效率、降低運(yùn)行成本，對于企業(yè)發(fā)展具有重要意義。目前對于設(shè)備供應(yīng)商管理的研究集中在供應(yīng)商管理模式、管理績效評價(jià)、管理策略和特定行業(yè)的應(yīng)用研究等幾個(gè)方面[1-4]。以上的研究多是著眼于整體供應(yīng)鏈，從整體的角度構(gòu)建、分析供應(yīng)鏈的性能指標(biāo)。從具體設(shè)備的角度出發(fā)，構(gòu)建設(shè)備供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行復(fù)雜性分析，對于精確控制設(shè)備供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)性能，提高設(shè)備設(shè)計(jì)制造過程可靠性，具有一定的意義。
設(shè)備供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
機(jī)械設(shè)備可以依據(jù)功能獨(dú)立原則分解為多個(gè)相對獨(dú)立的子模塊。其中，一個(gè)子模塊可以由多家供應(yīng)商進(jìn)行供應(yīng)，一家供應(yīng)商也可以提供多個(gè)子模塊，因此供應(yīng)商和設(shè)備模塊可以形成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，稱之為設(shè)備供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)。
從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)角度，網(wǎng)絡(luò)可以表示為，其中表示網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)，表示網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)間的邊，表示網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)間邊的權(quán)重[5]。下面將從這幾個(gè)方面論述設(shè)備供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)的生成。
節(jié)點(diǎn)
網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)有兩類，設(shè)備節(jié)點(diǎn)和供應(yīng)商節(jié)點(diǎn)。設(shè)備節(jié)點(diǎn)是指在制造過程中，對設(shè)備進(jìn)行合理劃分后得到的子單元，一般作為一個(gè)獨(dú)立部分處理，比如機(jī)床的床身等。對于設(shè)備節(jié)點(diǎn)的劃分層次有粗有細(xì)，取決于制造的實(shí)際需要，一般要考慮功能和結(jié)構(gòu)正交的原則。供應(yīng)商節(jié)點(diǎn)是指為設(shè)備節(jié)點(diǎn)提供設(shè)備的節(jié)點(diǎn)，是由實(shí)際供應(yīng)商抽象而來的。一個(gè)供應(yīng)商節(jié)點(diǎn)可以供應(yīng)多個(gè)設(shè)備節(jié)點(diǎn)，同理，一個(gè)設(shè)備節(jié)點(diǎn)也可以由多個(gè)供應(yīng)商節(jié)點(diǎn)進(jìn)行供應(yīng)。
邊
邊也有兩類，設(shè)備節(jié)點(diǎn)間的邊和設(shè)備節(jié)點(diǎn)與供應(yīng)商節(jié)點(diǎn)間的邊。設(shè)備節(jié)點(diǎn)間的邊表示設(shè)備間的裝配關(guān)系，而設(shè)備節(jié)點(diǎn)與供應(yīng)商節(jié)點(diǎn)間的邊則表示供應(yīng)關(guān)系。目前沒有考慮供應(yīng)商之間的關(guān)系。
權(quán)重
本文中權(quán)重取0-1，即節(jié)點(diǎn)間有邊的，權(quán)重為1，反之為零。
供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法
在獲得網(wǎng)絡(luò)的元素后，網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建可以根據(jù)如下順序進(jìn)行：
Step：1 對選定的設(shè)備依據(jù)功能獨(dú)立原則進(jìn)行分解，得到子模塊；
Step：2為每個(gè)子模塊分配合適的設(shè)備供應(yīng)商；
Step：3 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)；
Step：4 檢查網(wǎng)絡(luò)。如果符合要求，則結(jié)束。否則轉(zhuǎn)向Step1。
網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)
從抽象網(wǎng)絡(luò)的角度看，所有的網(wǎng)絡(luò)都可以用一些特定的指標(biāo)進(jìn)行描述，如度、介數(shù)、聚集系數(shù)、平均聚集系數(shù)和魯棒性等。通過這些指標(biāo)可以反映網(wǎng)絡(luò)的某些特性，為我們了解和改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)性能提供幫助。
典型拓?fù)涮匦灾笜?biāo)
拓?fù)渲笜?biāo)是指描述網(wǎng)絡(luò)自身特性的指標(biāo)，對于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來說，一些指標(biāo)是通用的，比如度、介數(shù)等。這些指標(biāo)從不同的 角度描述了網(wǎng)絡(luò)的特性，可以通過這些指標(biāo)來發(fā)現(xiàn)和控制網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量，已達(dá)到提高供應(yīng)商管理的目的。
表 1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲笜?biāo)
指標(biāo)名稱 表達(dá)式 意義
度 網(wǎng)絡(luò)中與該節(jié)點(diǎn)相連的節(jié)點(diǎn)的數(shù)目
介數(shù) 節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性
聚集系數(shù) 量化網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)聚集成團(tuán)的趨勢
平均聚集系數(shù) 網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的聚集系數(shù)的平均值
魯棒性 網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)或數(shù)個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生隨機(jī)故障或者遭受蓄意攻擊后，網(wǎng)絡(luò)仍能保持聯(lián)通的特性
需要指出的是，上表中的意義是指節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的抽象意義。結(jié)合具體的網(wǎng)絡(luò)語境，可以對其進(jìn)行擴(kuò)展，得到新的物理意義。
下面以節(jié)點(diǎn)的度為例，描述拓?fù)渲笜?biāo)的物理意義。節(jié)點(diǎn)度的基本意義是指與該節(jié)點(diǎn)相連的節(jié)點(diǎn)的數(shù)目，分為出度和入度。結(jié)合供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)的具體意義，可以將度的意義拓展。針對設(shè)備節(jié)點(diǎn)來說，重點(diǎn)考察的是節(jié)點(diǎn)的入度，即該節(jié)點(diǎn)可以由多少節(jié)點(diǎn)供應(yīng)，表示該設(shè)備可以由多少供應(yīng)商提供；對于供應(yīng)商節(jié)點(diǎn)來說，重點(diǎn)考查的是其出度，即該節(jié)點(diǎn)可以為多少節(jié)點(diǎn)提供服務(wù)，表示該供應(yīng)商可以提供多少設(shè)備。
其余指標(biāo)的意義在此不再贅述，可參照該方法進(jìn)行擴(kuò)展。
算例
為了驗(yàn)證本文提出的方法，下面以某型號的數(shù)控加工中心為例，構(gòu)建了供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)，并對其中的指標(biāo)進(jìn)行了討論。
圖 1 數(shù)控加工中心及供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)
該數(shù)控中心的三維模型如圖1中的（a）所示，可以分解為基礎(chǔ)部分、自動(dòng)換刀裝置、主傳動(dòng)系統(tǒng)、伺服進(jìn)給系統(tǒng)等功能相對獨(dú)立的子模塊。各個(gè)子模塊的供應(yīng)商包括西門子、德瑪吉、三菱等，如圖1中（b）部分所示。因?yàn)楣?yīng)商較多，這里只給出了部分。根據(jù)文中提出的建模方法，可以構(gòu)建出數(shù)控加工中心的供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)，如圖1中的（c）部分所示，一共80個(gè)節(jié)點(diǎn)，包括21個(gè)設(shè)備節(jié)點(diǎn)，59個(gè)供應(yīng)商節(jié)點(diǎn)。
通過計(jì)算，可以得到設(shè)備節(jié)點(diǎn)的入度，如圖2所示。從圖中可以看出，大部分設(shè)備的供應(yīng)商較為充足，可以滿足制造過程需要。節(jié)點(diǎn)12,9和15的入度較小，說明所對應(yīng)的設(shè)備模塊的供應(yīng)商較少，存在一定的供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)該提高這些節(jié)點(diǎn)的供應(yīng)商數(shù)量，以保證制造過程的順利進(jìn)行。
圖 2 設(shè)備節(jié)點(diǎn)入度
供應(yīng)商節(jié)點(diǎn)的出度如圖3所示。從圖中可以看出，節(jié)點(diǎn)29對應(yīng)的供應(yīng)商出度最高，說明該供應(yīng)商的供應(yīng)能力更強(qiáng)，可以為設(shè)備制造過程提供更多的支持。而節(jié)點(diǎn)38到節(jié)點(diǎn)43，節(jié)點(diǎn)61到節(jié)點(diǎn)80所對應(yīng)的供應(yīng)商的出度較低，說明這些供應(yīng)商的功能應(yīng)能力較弱，只能為制造過程提供部分支持。在供應(yīng)商管理過程中，要注意出度高的節(jié)點(diǎn)的管理，適當(dāng)擴(kuò)大出度低節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，一方面可以保證設(shè)備的供應(yīng)，另一方面可以擴(kuò)大選擇的范圍。
圖 3 供應(yīng)商節(jié)點(diǎn)出度
網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的介數(shù)如圖4所示。從圖中可以看出，只有少量節(jié)點(diǎn)具有較大的介數(shù)，大部分節(jié)點(diǎn)的介數(shù)都非常小。該現(xiàn)象的物理解釋就是，該網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)嚴(yán)重異質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)，少數(shù)節(jié)點(diǎn)起到非常重要的作用，大部分節(jié)點(diǎn)起的作用都很小。
圖 4 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)介數(shù)
網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的聚集系數(shù)如圖5所示。聚集系數(shù)表征的是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的交匯和合作程度，從圖中可以看出，設(shè)備節(jié)點(diǎn)的聚集系數(shù)較高，供應(yīng)商節(jié)點(diǎn)的聚集系數(shù)很低。通過網(wǎng)絡(luò)的物理意義可以給出相應(yīng)的解釋：所有供應(yīng)商節(jié)點(diǎn)的都指向設(shè)備節(jié)點(diǎn)，因此設(shè)備節(jié)點(diǎn)的聚集系數(shù)較高；而供應(yīng)商節(jié)點(diǎn)間不存在合作關(guān)系，因此聚集系數(shù)較低。
圖 5 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)聚集系數(shù)
網(wǎng)絡(luò)的魯棒性如圖6所示，給出了隨機(jī)出錯(cuò)和蓄意攻擊情況下的網(wǎng)絡(luò)效率。通過圖中可以看出，在隨機(jī)出錯(cuò)情況下，大約25%的節(jié)點(diǎn)出錯(cuò)后，網(wǎng)絡(luò)的效率會(huì)下降至原來的一半。在蓄意攻擊情況下（按照節(jié)點(diǎn)介數(shù)高低進(jìn)行刪除），在15%的節(jié)點(diǎn)出錯(cuò)是，效率就會(huì)下降為原來的一半，因此該網(wǎng)絡(luò)具有一定的魯棒性。
圖 6 網(wǎng)絡(luò)魯棒性
結(jié)論
本文從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論出發(fā)，提出了機(jī)械設(shè)備供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)的概念，并對網(wǎng)絡(luò)的生成、常規(guī)指標(biāo)計(jì)算等進(jìn)行了詳細(xì)討論，并以某型號數(shù)控加工中心為例對本文提出的方法進(jìn)行了驗(yàn)證。通過以上研究，可以得出如下結(jié)論：
1）從產(chǎn)品角度出發(fā)，采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論構(gòu)建供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)，可以更好地發(fā)現(xiàn)設(shè)備供應(yīng)過程中的薄弱環(huán)節(jié)，提高供應(yīng)商管理水平
2）網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渲笜?biāo)具有特定的物理意義，在不同的語境下可以進(jìn)行擴(kuò)展，得到新的物理意義，用來指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)研究
3）通過某型號數(shù)控加工中心的算例，表明了本文方法的可行性。
參考文獻(xiàn)
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【關(guān)鍵詞】產(chǎn)業(yè)集群 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 介數(shù)
一、引 言
產(chǎn)業(yè)集群指同一產(chǎn)業(yè)的企業(yè)以及該產(chǎn)業(yè)的相關(guān)產(chǎn)業(yè)和支持產(chǎn)業(yè)的企業(yè)在地理位置上集中[1]。產(chǎn)業(yè)集群中上下游企業(yè)之間是一種需求與供應(yīng)關(guān)系。
隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和方法的不斷發(fā)展，國內(nèi)外很多學(xué)者開始把產(chǎn)業(yè)集群與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來進(jìn)行研究。當(dāng)前基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)業(yè)集群研究主要集中在對產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)整體模型及其演化，缺少對其抵御風(fēng)險(xiǎn)能力的分析，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)產(chǎn)業(yè)集群復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，針對不同類型節(jié)點(diǎn)退出網(wǎng)絡(luò)時(shí)分析該產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)模型抵御風(fēng)險(xiǎn)能力的變化情況。
二、產(chǎn)業(yè)集群復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型
（一）模型概述
在產(chǎn)業(yè)集群復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型中，首先根據(jù)企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈中的位置把產(chǎn)業(yè)集群中的企業(yè)抽象為上游、中游和下游企業(yè)三類。設(shè)定三類企業(yè)的連接方式為：上游企業(yè)和下游企業(yè)只能與中游企業(yè)連接，中游企業(yè)可以與上游和下游連接。節(jié)點(diǎn)間的連接用有向邊表示。
（二） 產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與演化過程
產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)模型以BA網(wǎng)絡(luò)模型和LC局域世界演化模型為基礎(chǔ)，具體構(gòu)建過程如下：1.在產(chǎn)業(yè)集群復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型中，網(wǎng)絡(luò)中初始狀態(tài)為m0個(gè)節(jié)點(diǎn)，e0條連邊。把m0個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分配給三種不同節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間的連邊為隨機(jī)生成。2.每隔一個(gè)時(shí)間間隔t向網(wǎng)絡(luò)中引入一個(gè)新節(jié)點(diǎn)i，如果新節(jié)點(diǎn)為分別為上游企業(yè)、下游企業(yè)和中游企業(yè)，則攜帶邊數(shù)為m1、m2和m3，局域世界分別為中游企業(yè)、中游企業(yè)、上游與下游企業(yè)。3.當(dāng)新節(jié)點(diǎn)i與網(wǎng)絡(luò)中的相應(yīng)節(jié)點(diǎn)連接時(shí)，其連接概率按照以下公式擇優(yōu)進(jìn)行：
其中為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)j獲取新節(jié)點(diǎn)i連邊的概率，為節(jié)點(diǎn)j的度。4.根據(jù)新節(jié)點(diǎn)i的類型不同，在局域世界中選擇m（m
三、產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)模型風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)
產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)中的企業(yè)節(jié)點(diǎn)退出網(wǎng)絡(luò)后會(huì)使整個(gè)產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)的功能受到影響，當(dāng)退出企業(yè)較多時(shí)，會(huì)使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)失效。本文中選取產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)受到節(jié)點(diǎn)退出影響后產(chǎn)銷鏈條能否保持完整作為產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)抵御風(fēng)險(xiǎn)能力的度量指標(biāo)。產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)中的某些企業(yè)節(jié)點(diǎn)由于政策、經(jīng)營等風(fēng)險(xiǎn)因素退出后，會(huì)形成互不連通的多個(gè)子產(chǎn)業(yè)集群。其中規(guī)模最大的稱為最大有效子子產(chǎn)業(yè)集群。通過統(tǒng)計(jì)由于攻擊被去除的企業(yè)數(shù)占原產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)總企業(yè)數(shù)的比例與最大有效子產(chǎn)業(yè)集群的規(guī)模S的關(guān)系來衡量產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。
四、產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)
產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)企業(yè)的退出，如果嚴(yán)重影響了該網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)銷功能或物流能力，則稱該企業(yè)節(jié)點(diǎn)為高風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)。本文中我們使用度和介數(shù)指標(biāo)來區(qū)分不同的節(jié)點(diǎn)，其中產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)企業(yè)的度指一個(gè)產(chǎn)業(yè)集群節(jié)點(diǎn)企業(yè)所連接的其他節(jié)點(diǎn)企業(yè)的個(gè)數(shù)，介數(shù)為通過該節(jié)點(diǎn)的最短有效路徑的條數(shù)，度量這兩種節(jié)點(diǎn)退出網(wǎng)絡(luò)后產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。
五、 仿真模擬與討論
圖1 產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)最大有效子產(chǎn)業(yè)集群的規(guī)模變化情況
產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)模型的初始節(jié)點(diǎn)企業(yè)數(shù)均設(shè)為30個(gè)，上游企業(yè)、中游企業(yè)和下游企業(yè)加入產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)時(shí)所帶的邊數(shù)分別設(shè)定為6、10、6。網(wǎng)絡(luò)加入的上游企業(yè)、中游企業(yè)和下游企業(yè)的個(gè)數(shù)分別為480、800和1280。從圖1中可以看出，隨機(jī)退出和高風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)退出造成的產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)最大有效子產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模的變化趨勢是相同的，均呈現(xiàn)逐漸下降的趨勢。隨機(jī)退出的方式下產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)最大有效子產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模隨著去除節(jié)點(diǎn)企業(yè)比例的增加下降相對比較緩慢，而采用高風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)退出的方式時(shí)，產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)最大有效子產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模隨著去除節(jié)點(diǎn)企業(yè)比例的增加下降非常迅速。
六、結(jié)束語
論文關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；災(zāi)害信息；傳播特征
災(zāi)害是指由某種不可控制、難以預(yù)料的破壞性因素引起的、突然的或在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生的、超越本地區(qū)防災(zāi)力量所能解決的大量人畜傷亡和物質(zhì)財(cái)富毀壞的現(xiàn)象。由于災(zāi)害發(fā)生的突然性和破壞性，20世紀(jì)80年代以前我國在災(zāi)害信息傳播上采取了謹(jǐn)慎的態(tài)度。而隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步和新的媒體形式層出不窮，網(wǎng)絡(luò)媒體、手機(jī)媒體、數(shù)字電視以及即時(shí)通訊軟件、“博客”等新型網(wǎng)絡(luò)形式使得信息傳播的渠道由單一化向多元化發(fā)展，因此災(zāi)害信息傳播已經(jīng)不可能受到單方面的控制。
“非典”前期，由于政府和主流大眾傳媒保持沉默，使得各種謠言通過網(wǎng)絡(luò)和手機(jī)等新型信息傳播方式在全國范圍內(nèi)大量傳播，導(dǎo)致了嚴(yán)重的社會(huì)恐慌。由此可以看出災(zāi)害信息傳播一旦失控，會(huì)使本來失序的社會(huì)更加混亂，并由此帶來衍生災(zāi)害，造成不必要的社會(huì)恐慌和經(jīng)濟(jì)損失。因此，在當(dāng)前的信息傳播狀況下對災(zāi)害信息傳播方式和特征進(jìn)行相關(guān)方面分析是十分必要的。
目前國內(nèi)在災(zāi)害信息傳播方面主要是從新聞學(xué)的方面來研究：災(zāi)害報(bào)道應(yīng)該實(shí)現(xiàn)新聞價(jià)值與社會(huì)價(jià)值的平衡、新聞媒介在公共危機(jī)事件中起到重要作用，以及系統(tǒng)介紹災(zāi)害信息的發(fā)展史等。沒有從災(zāi)害傳播本身的特征進(jìn)行研究，忽視災(zāi)害傳播特征對災(zāi)害信息傳播的影響。為了更有效地實(shí)現(xiàn)對災(zāi)害傳播的控制，有必要針對災(zāi)害信息傳播特征進(jìn)行相關(guān)研究。
本文首先對災(zāi)害信息傳播過程進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論對災(zāi)害信息傳播方式和特征進(jìn)行了初步探討。
1災(zāi)害信息傳播的過程分析
根據(jù)當(dāng)前災(zāi)害信息的多樣化，其傳播內(nèi)容主要可以分為政府和主流大眾傳媒的災(zāi)害信息和各種謠言、負(fù)面信息兩大類。各種謠言、負(fù)面信息是指由于在災(zāi)害信息傳播過程中出現(xiàn)的隱瞞或虛報(bào)、延遲報(bào)道而產(chǎn)生的各種、負(fù)面的受眾不信任的信息。
本文以Fink(1986)提出的危機(jī)4階段論為基礎(chǔ)，對災(zāi)害信息傳播過程進(jìn)行了相關(guān)分析，給出災(zāi)害信息傳播的4個(gè)階段，分別為潛伏期、突發(fā)期、蔓延期、解決恢復(fù)期。以2007年臺風(fēng)羅莎信息傳播過程為例(數(shù)據(jù)來源：百度指數(shù))，分析這4個(gè)階段(圖1)。
(1)潛伏期由災(zāi)害發(fā)生到災(zāi)害信息開始傳播的這一階段。隨著現(xiàn)代信息傳播的速度加快，潛伏期的時(shí)間越來越短。要對災(zāi)害信息傳播進(jìn)行控制，最好的方法就是在災(zāi)害信息傳播的潛伏期對災(zāi)害進(jìn)行有效控制，減小對社會(huì)產(chǎn)生的影響。臺風(fēng)羅莎10月2日08時(shí)在菲律賓以東洋面上生成，4日02時(shí)加強(qiáng)為強(qiáng)臺風(fēng)。即10月2日至10月4日為臺風(fēng)羅莎信息傳播的潛伏期。
(2)突發(fā)期從災(zāi)害信息開始傳播到災(zāi)害信息開始迅速傳播的階段。突發(fā)期是年階段中時(shí)間最短、對受眾心理沖擊最嚴(yán)重的一個(gè)階段。如果在突發(fā)期內(nèi)對災(zāi)害信息進(jìn)行刻意隱瞞或虛報(bào)、延遲、模式化報(bào)道，會(huì)使受眾失去對傳播者的信任，增加公眾的疑惑，導(dǎo)致社會(huì)危機(jī)及衍生災(zāi)害的產(chǎn)生。10月5日、6日為臺風(fēng)羅莎信息傳播的突發(fā)期。
(3)蔓延期災(zāi)害信息從迅速傳播到平息的一個(gè)階段。在新的信息傳播環(huán)境下，災(zāi)害信息從迅速傳播到平息需要一個(gè)相當(dāng)長的時(shí)間。網(wǎng)絡(luò)媒體、手機(jī)媒體、數(shù)字電視、即時(shí)通訊軟件、多種傳播形式使得災(zāi)害信息傳播速度快、影響范圍廣、破壞性強(qiáng)。即使當(dāng)災(zāi)害得到平息和解決時(shí)，在新型傳播媒介中仍會(huì)存在很多議論和大量負(fù)面信息。臺風(fēng)羅莎在我國大陸l0月10日結(jié)束，但其仍然受到大眾的普遍關(guān)注。10月7日至l0月16日為臺風(fēng)羅莎信息傳播的蔓延期。
(4)解決恢復(fù)期災(zāi)害妥善解決、人民生活恢復(fù)正常、物質(zhì)生產(chǎn)得到恢復(fù)、社會(huì)恐慌得到平息、整個(gè)社會(huì)恢復(fù)到災(zāi)害發(fā)生前的狀態(tài)。在解決恢復(fù)期中，做好災(zāi)害信息的傳播機(jī)理和影響的研究工作，總結(jié)災(zāi)害信息傳播的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，為完善和健全相關(guān)的防災(zāi)體系提供依據(jù)。以10月17日起為臺風(fēng)羅莎的解決恢復(fù)期。
2災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)
2．1災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)的形成
目前國際上在流行病傳播、計(jì)算機(jī)病毒在In．ternet上的傳播等領(lǐng)域利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究是比較多的。此外，國內(nèi)外專家對謠言的傳播也進(jìn)行了相關(guān)工作Zanette研究了在小世界網(wǎng)絡(luò)中的傳播情況；Moreno等發(fā)展了Daley等在1964年提出的謠言傳播模型，認(rèn)為非均勻網(wǎng)絡(luò)傳播過程最終聽過但不傳播的人數(shù)與感染概率有著緊密聯(lián)系；
Dotts和Watts認(rèn)為無論是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)還是信息網(wǎng)絡(luò)中的傳播蔓延現(xiàn)象，相應(yīng)的模型都可以歸結(jié)為泊松模型和臨界值模型。
災(zāi)害信息傳播的基礎(chǔ)是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，因此可以應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的觀點(diǎn)來闡釋災(zāi)害信息傳播的特征。災(zāi)害信息傳播的網(wǎng)絡(luò)模型示意圖如圖2所示。
用節(jié)點(diǎn)表示災(zāi)害信息傳播中的個(gè)體，如果兩個(gè)個(gè)體之間可以通過某種方式直接發(fā)生傳播與被傳播關(guān)系，就認(rèn)為這兩個(gè)個(gè)體之間存在連接，這樣就得到了傳播網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，進(jìn)而可以建立相關(guān)模型來研究這種傳播行為。而災(zāi)害信息傳播模型研究的關(guān)鍵是傳播規(guī)則的制定和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的選擇。
2．2災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
2．2．1災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的劃分
災(zāi)害信息的傳播途徑與謠言基本一致，可以參照Moreno等人提出的謠言傳播模型。的研究方法對災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，將災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體分為災(zāi)害信息未知者(Igorants)、災(zāi)害信息傳播者(Spreaders)、災(zāi)害信息知情者(Stiflesr)三種類型。i(t)、s(t)、和r(t)分別代表這三種類型在人群中的比例。
如圖3所示，災(zāi)害信息在災(zāi)害信息傳播者、災(zāi)害信息未知者之間傳播。災(zāi)害信息傳播者向它的鄰居節(jié)點(diǎn)傳播信息。當(dāng)接到信息的節(jié)點(diǎn)是災(zāi)害信息未知者的時(shí)候，災(zāi)害信息未知者以入的概率變成一個(gè)災(zāi)害信息傳播者。而如果信息傳給了災(zāi)害信息傳播者或者災(zāi)害信息知情者，則前者以1／a的概率變成一個(gè)災(zāi)害信息知情者。
2．2．2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中各參數(shù)的分析
參數(shù)A代表著信息傳播過程中數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)丟失的情況，并不是每次連接都成功。參數(shù)是表示一個(gè)災(zāi)害信息傳播者在變成一個(gè)災(zāi)害信息知情者前連接的災(zāi)害信息傳播者或?yàn)?zāi)害信息知情者的平均次數(shù)。
災(zāi)害信息傳播者把災(zāi)害信息傳遞到它的相鄰節(jié)點(diǎn)時(shí)，如果該節(jié)點(diǎn)為災(zāi)害信息未知者，后者也將以入的概率變成一個(gè)災(zāi)害信息傳播者，信息傳播成功。如果后者已經(jīng)知道了災(zāi)害信息，則會(huì)導(dǎo)致災(zāi)害信息傳播者失去傳播信息的興趣，從而以l／a的概率變成一個(gè)災(zāi)害信息知情者，此次信息傳播的小過程失敗。
2．3災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)
災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)反映著網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的不同和系統(tǒng)功能的差異。它的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)有以下幾個(gè)方面。
(1)平均路徑長度是指所有節(jié)點(diǎn)之間的最大距離的平均值，它描述了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間的分離程度，即網(wǎng)絡(luò)有多小，也就是災(zāi)害傳播網(wǎng)絡(luò)中所有傳播途徑傳播信息的平均長度。
(2)聚集系數(shù)用來描述網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的聚集情況。在災(zāi)害信息網(wǎng)絡(luò)中表示災(zāi)害信息傳播者與災(zāi)害信息未知者、災(zāi)害信息知情者的關(guān)聯(lián)程度。
(3)度和度分布一個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)相連的邊數(shù)稱為該節(jié)點(diǎn)的度。節(jié)點(diǎn)度分布是指網(wǎng)絡(luò)中度為k的節(jié)點(diǎn)的概率P(k)隨節(jié)點(diǎn)度k的變化規(guī)律。在災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)中，度就是表示一個(gè)災(zāi)害信息傳播者向k個(gè)災(zāi)害信息未知者或?yàn)?zāi)害信息知情者傳播信息。頂點(diǎn)的度指標(biāo)用于描述該傳播者對傳播網(wǎng)絡(luò)中其它傳播者的直接影響力。節(jié)點(diǎn)度的分布函數(shù)反映了災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)的宏觀統(tǒng)計(jì)特征。
(4)介數(shù)分為邊介數(shù)和節(jié)點(diǎn)介數(shù)。節(jié)點(diǎn)介數(shù)為網(wǎng)絡(luò)中所有的最短路徑中經(jīng)過該節(jié)點(diǎn)的數(shù)量比例；邊的介數(shù)是網(wǎng)絡(luò)中所有的最短路徑中經(jīng)過該邊的數(shù)量比例。介數(shù)反映了相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)或者邊在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的作用和影響力。在災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)介數(shù)說明該節(jié)點(diǎn)對于網(wǎng)絡(luò)中信息流動(dòng)影響的大小。介數(shù)的分布特征反映了不同傳播者在網(wǎng)絡(luò)中的地位，即其傳播速度、傳播范圍和影響程度。對于評價(jià)各種傳播媒介的重要性、評價(jià)防災(zāi)體系有著十分重要的意義。
3基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的災(zāi)害信息傳播特征分析
3．1網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的大規(guī)模性
一個(gè)重大災(zāi)害發(fā)生后，其信息傳播網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)必定十分龐大。要做到災(zāi)害信息傳播既維護(hù)了公眾的知情權(quán)，又不會(huì)造成社會(huì)恐慌和由此帶來的衍生災(zāi)害，就應(yīng)該對大規(guī)模的災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析，找到網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，即公眾信任度高、社會(huì)責(zé)任感強(qiáng)、在網(wǎng)絡(luò)的影響大的節(jié)點(diǎn)。衡量這些節(jié)點(diǎn)是否關(guān)鍵的主要依據(jù)是它們的介數(shù)和度分布。
3．2網(wǎng)絡(luò)連接的稀疏性
在災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)中，并不是所有節(jié)點(diǎn)的聚集系數(shù)和度分布是相同的。主流大眾傳媒由于其傳遞信息的真實(shí)性、全面性，受到公眾的普遍信賴，那么主流大眾傳媒所代表的節(jié)點(diǎn)的聚集系數(shù)和度就要比其他節(jié)點(diǎn)的高。在這一區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)連接就比較密集。反之，過于失實(shí)的災(zāi)害信息會(huì)受到公眾的質(zhì)疑，其傳播范圍就比較小，則這部分的網(wǎng)絡(luò)連接就很稀疏。
3．3連接結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性
災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)是由主流媒體、網(wǎng)絡(luò)媒體、手機(jī)媒體、數(shù)字電視等傳播者和受眾組成，因此每個(gè)節(jié)點(diǎn)都具有自己的動(dòng)力學(xué)特征，且各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間相互影響、相互制約，從而整個(gè)災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)也就具有極為復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)特征，不能簡單的用規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行分析。因此，災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)具有連接結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性。
3．4信息傳播的時(shí)間復(fù)雜性
信息在網(wǎng)絡(luò)中傳播所花費(fèi)的時(shí)間與下一節(jié)點(diǎn)對信息的敏感程度、傳播節(jié)點(diǎn)的度和介數(shù)及信息的可靠度等有關(guān)。沿海的人們對于有關(guān)臺風(fēng)的信息就會(huì)比較關(guān)注，而對于內(nèi)陸城市的人而言，此類信息就不很重要。這就體現(xiàn)了災(zāi)害信息傳播的時(shí)間復(fù)雜性。
3．5信息傳播的變異性
在一個(gè)災(zāi)害信息傳播者向?yàn)?zāi)害信息未知者傳遞信息的這一過程中，信息內(nèi)容是否不會(huì)發(fā)生變異以及信息來源是否真實(shí)可靠，這就是信息傳播的變異性。
3．6信息傳播引發(fā)衍生災(zāi)害的可能性
災(zāi)害本身具有破壞性，由于災(zāi)害信息內(nèi)容不同，公眾對災(zāi)害信息的關(guān)注程度也不同，必然導(dǎo)致信息傳播的速度不一樣。而災(zāi)害信息的傳播也可能引起各種社會(huì)問題，甚至形成衍生災(zāi)害。例如在“非典”期間各種有關(guān)SARS的信息肆意傳播，引起某些藥品的短缺、物價(jià)的抬高以及社會(huì)不安定因素突增。在災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)中可表現(xiàn)為信息中心增多、傳播過程的重復(fù)性。
4結(jié)束語
本文將災(zāi)害信息傳播過程分為潛伏期、突發(fā)期、蔓延期、解決恢復(fù)期等4個(gè)階段，并以臺風(fēng)羅莎信息傳播過程為例對4個(gè)階段進(jìn)行分析。
關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征；線路脆弱性；風(fēng)險(xiǎn)
辨析復(fù)雜特性，從這一視角著眼來識別脆弱的線路屬性。依循從上到下這樣的次序，聚類挖掘了潛藏的線路風(fēng)險(xiǎn)，解析層次風(fēng)險(xiǎn)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)以內(nèi)，預(yù)設(shè)了明晰的條件屬性，篩選決策屬性，以便構(gòu)建更完備的決策表。構(gòu)建了決策樹，借助于數(shù)據(jù)挖掘來細(xì)化原有的表格。在最后流程內(nèi)，識別了多層級架構(gòu)內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)，創(chuàng)設(shè)風(fēng)險(xiǎn)模型[1]。線路表征的脆弱特性、聚類流程解析得出的風(fēng)險(xiǎn)彼此吻合，水準(zhǔn)彼此一致。由此可以得知：電力體系搭配的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)緊密關(guān)聯(lián)著內(nèi)在的脆弱線路，決定風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。
一、解析復(fù)雜特性
電力運(yùn)轉(zhuǎn)依托的網(wǎng)絡(luò)顯出了復(fù)雜性，含有多樣特性。衡量這類特性，可用指標(biāo)被設(shè)定為聚類系數(shù)、測得的節(jié)點(diǎn)度、線路測得的均衡長度。在這之中，節(jié)點(diǎn)度代表著彼此銜接的總節(jié)點(diǎn)數(shù)目，描繪局部特性。若節(jié)點(diǎn)度很大，則體系架構(gòu)內(nèi)的這一節(jié)點(diǎn)不可被替換，顯示必要價(jià)值。設(shè)定聚類系數(shù)，以此來辨識鄰近范疇的節(jié)點(diǎn)關(guān)系，解析連接關(guān)系。節(jié)點(diǎn)邊介數(shù)指代著選出來的最短路徑，衡量了傳輸流程內(nèi)的真實(shí)影響，它關(guān)系著全局。
相比其他體系，電力網(wǎng)絡(luò)布設(shè)的功率顯出了自帶的特性。設(shè)定分布因子，要兼顧這樣的準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)；與此同時(shí)，還應(yīng)平衡各時(shí)段的電能供需，考慮復(fù)雜特征。創(chuàng)設(shè)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以此來表征彼此銜接著的拓?fù)潢P(guān)系，它折射出分布的有功潮流。設(shè)定網(wǎng)絡(luò)模型，探析了有著脆弱特性的多條線路，識別潛在的隱患[2]。
二、辨識風(fēng)險(xiǎn)必備的模型
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)依循的根本機(jī)理涵蓋了脆弱性，它對應(yīng)著配件。衡量配件是否脆弱，就要測得缺失的最小負(fù)荷，測算這一時(shí)段的精準(zhǔn)負(fù)荷率，表達(dá)脆弱特性。在衡量指標(biāo)之中，失去負(fù)荷的最小概率關(guān)聯(lián)著機(jī)組出力、節(jié)點(diǎn)設(shè)定的多重約束、有功的傳輸約束。
電力體系融匯了多層的、偏復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，有著非線性的表征?？傮w架構(gòu)之內(nèi)，配件彼此緊密銜接，存有復(fù)雜聯(lián)系。誘發(fā)連鎖事故，都不可脫離偏長的這種連接。線路連接之中，配件凸顯了偏強(qiáng)的彼此干擾。構(gòu)建模型時(shí)可設(shè)定故障集，它含有篩選的多個(gè)元件。這樣的基礎(chǔ)上，構(gòu)建脆弱模型。故障集合融匯了搜集進(jìn)來的多樣元素，表示各個(gè)線路。設(shè)想狀態(tài)之下，故障關(guān)聯(lián)著某一路徑的脆弱性，含有某些元件。
圖1 數(shù)據(jù)挖掘的流程
三、挖掘算法及決策樹
決策表整合了設(shè)定好的多樣屬性，構(gòu)成屬性集合。在決策表之內(nèi)，子集可被分成決策類的屬性、條件類的屬性。篩選有限對象，創(chuàng)設(shè)了新的這類集合。現(xiàn)存集合預(yù)設(shè)了屬性搭配的值域、信息函數(shù)數(shù)值。決策表涵蓋著搜集得出的初始信息，來自制備好的某一樣本。樣本表征著擬定的決策規(guī)程，含有可依循的規(guī)則。查驗(yàn)決策表時(shí)，即可獲取集合情形下的多個(gè)決策[3]。然而，借助這樣的機(jī)械流程只可獲取初始樣本的總狀態(tài)，并沒能深入予以發(fā)掘。
與之相比，決策樹歸屬新流程內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘，它關(guān)聯(lián)著知識發(fā)現(xiàn)。借助這種途徑，篩選出來的屬性都表征著某一條件、某一給定的決策，把選取的這類數(shù)值設(shè)定成輸入。經(jīng)過自動(dòng)生成，獲取了可伸縮的、擁有最佳泛化特性的、可被解釋的優(yōu)良決策樹。經(jīng)過細(xì)化提取，針對細(xì)分出來的決策樹增設(shè)了可辨識的規(guī)則?？蓞⒄招畔㈧?，構(gòu)建這樣的決策樹。依循設(shè)定好的規(guī)程著手來挖掘，識別線路風(fēng)險(xiǎn)。
（一）離散狀態(tài)之下的屬性
采納層次聚類，設(shè)定了離散化這樣的連續(xù)屬性。數(shù)據(jù)挖掘之中，預(yù)處理依循了擬定好的步驟，影響認(rèn)知實(shí)效。在值域范疇內(nèi)篩選了細(xì)分出來的多點(diǎn)，針對篩選的對象設(shè)定離散化。這種情形下，屬性值域?qū)⒈缓w在細(xì)化的區(qū)段內(nèi)，區(qū)間被替換成某一符號。
（二）重設(shè)精準(zhǔn)的運(yùn)算流程
電力體系中，線路及搭配的節(jié)點(diǎn)存有偏復(fù)雜的關(guān)聯(lián)，影響著脆弱性。若從節(jié)點(diǎn)視角來辨識脆弱性，就忽視了布設(shè)線路凸顯的彼此干擾，解析并不全面。解析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，要兼顧一切線路及關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)，解析得出的數(shù)值可變?yōu)闆Q策。依照決策樹，精簡了常規(guī)流程的算法，解析分布概率。針對篩選的線路，辨識了層次風(fēng)險(xiǎn)。
圖2 線路的脆弱性
（三）識別層次風(fēng)險(xiǎn)
層次聚類側(cè)重識別了近似的對象狀態(tài)，劃分近似程度。被劃歸在同一區(qū)段之中的對象擁有很近似的特性，若被歸入不同區(qū)段，那么對象不會(huì)彼此近似。衡量對象距離，識別了連續(xù)狀態(tài)之下的近似度。對象被劃歸至同一區(qū)段，逐步設(shè)定彼此的合并。在某一層頂側(cè)，離散化對應(yīng)著屬性值，借以創(chuàng)設(shè)了簡易的新網(wǎng)絡(luò)。線路脆弱性不可脫離層次風(fēng)險(xiǎn)，它關(guān)系著布設(shè)的線路，衡量復(fù)雜狀態(tài)，選取脆弱性的符號以便代表風(fēng)險(xiǎn)[4]。
結(jié)語：
經(jīng)過綜合考量，判別了多重線路自帶的脆弱傾向，妥善評估風(fēng)險(xiǎn)。評價(jià)結(jié)果表示：線路及布設(shè)的多重節(jié)點(diǎn)都緊密銜接，有著復(fù)雜聯(lián)系。網(wǎng)絡(luò)自帶的特性關(guān)乎內(nèi)在線路，關(guān)系到脆弱性。與此同時(shí)，兩側(cè)節(jié)點(diǎn)也凸顯了脆弱性這樣的干擾，布設(shè)的節(jié)點(diǎn)顯出了密集傾向，彼此含有差異。從復(fù)雜特性著手，辨識了連鎖情形下的斷電故障根源，探析事故機(jī)理，為后續(xù)實(shí)踐供應(yīng)了參照。
參考文獻(xiàn)
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關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；設(shè)計(jì)；Java程序；思路；分析工具；實(shí)現(xiàn)
中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）06-1246-02
1 概述
隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度的加快，信息技術(shù)水平與人們生活水平的提高，使得復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)也越來越被人們所關(guān)注，對其的研究也逐步增多，且在社會(huì)學(xué)、生態(tài)學(xué)以及統(tǒng)計(jì)物理學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域也獲得相應(yīng)的發(fā)展以及延伸。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)自身具有大平均聚集系數(shù)小世界效應(yīng)、冪律度分布物的無標(biāo)度特性及小平均路徑長度，這種網(wǎng)絡(luò)為復(fù)雜系統(tǒng)演化規(guī)律以及整體行為的研究與描述提供了相應(yīng)的工具。常見的軟件系統(tǒng)主要由不同的粒度單元以及這些單元之間所存的這種交互關(guān)系所組成，基于此，也可將復(fù)雜系統(tǒng)看作是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。下面筆者基于自身多年工作經(jīng)驗(yàn)的積累以及總結(jié)，就基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的Java程序分析工具―JPAC工具為例，就其設(shè)計(jì)以及實(shí)現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)地闡述。
2 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的Java程序分析工具――JPAC工具
2.1 結(jié)構(gòu)
JPAC工具就是建立一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)供于Java軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。該工具需分析Java程序代碼，同時(shí)分析所建網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)特征，顯示出其特征，并基于此模擬軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的演化規(guī)律。除此之外，該工具還可提供一種比較抽象的網(wǎng)絡(luò)?；谏鲜鰞?nèi)容，可將該工具按照層次來劃分，其結(jié)構(gòu)主要?jiǎng)澐譃槿齻€(gè)模塊，主要如下：
第一，數(shù)據(jù)分析層。在該工具中，數(shù)據(jù)分析層是最底層，該層不僅可與XML文檔交互，同時(shí)還可與Java代碼交互，最后再將交互過程封裝。該層可不用依靠高層而存在，對此，用戶可在數(shù)據(jù)分析層的基礎(chǔ)上，結(jié)合自身的實(shí)際需求增加相應(yīng)的功能。
第二，數(shù)據(jù)運(yùn)算層。該層在數(shù)據(jù)分析層的基礎(chǔ)上提供各種運(yùn)行功能，比如統(tǒng)計(jì)分析或者演化模擬等。在此所指的運(yùn)算為操作以及計(jì)算網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)，該層能夠?qū)崿F(xiàn)擴(kuò)展。
第三，用戶界面層。該層位于最上層，其主要的任務(wù)是可視化網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)，并可視化所得到的運(yùn)算結(jié)果，以此為不同用戶提供相應(yīng)的操作等。
2.2 設(shè)計(jì)
1）數(shù)據(jù)分析層
第一，JPAC工具中數(shù)據(jù)分析層主要有三個(gè)方面的功能，即分析Java代碼、生成網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)內(nèi)部表示以及存取文件。當(dāng)數(shù)據(jù)分析層讀入的是Java文件，則判斷為字節(jié)碼文件還是為源文件，若為源文件，則先把其翻譯并生成為字節(jié)碼文件，并通過BCEL技術(shù)來進(jìn)行分析，將基于該技術(shù)所獲得的類信息來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)圖的構(gòu)建。若在工具運(yùn)行過程中，讀入的是XML類型的文檔，則可用DOM技術(shù)來進(jìn)行分析，同時(shí)基于此構(gòu)建相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)圖，該網(wǎng)絡(luò)圖不僅可應(yīng)用于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中的高層，同時(shí)還可借助于之前的文檔形式來儲存。數(shù)據(jù)分析層主要包含離五個(gè)類圖，即ProgInput、XMLParse、DataLayer、JavaBinDataLayer、RandomDataLayer，其中ProgInput屬于抽象類，其主要的功能為Java文件的讀入和解析，為文件讀入提供了抽象方法；XMLParse可實(shí)現(xiàn)XML文檔的讀入以及保存，在DOM技術(shù)的基礎(chǔ)上解析XML文檔；DataLayer為保存所建網(wǎng)絡(luò)的一種抽象類；JavaBinDataLayer為保存在Java 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上建立網(wǎng)絡(luò)的具體類；RandomDataLayer為保存隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)具體類。
第二，JPAC工具在實(shí)際應(yīng)用中，事實(shí)上只分析Java字節(jié)碼文件，在對Java源代碼文件進(jìn)行處理的時(shí)候，應(yīng)事先進(jìn)行編譯，以免做重復(fù)工作，且也便于在程序中分析以及管理大量的類。對于字節(jié)碼的分析主要采取的是兩種方式，即借助于Java虛擬機(jī)來進(jìn)行間接分析和對Java字節(jié)碼文件直接進(jìn)行分析，由于前一種分析方式易受到虛擬機(jī)性能的約束以及限制等，因此，在本文所闡述的這一工具所用的分析方式后一種，即直接分析字節(jié)碼文件，采用了BCEL技術(shù)，該技術(shù)分析起點(diǎn)為Java Class 類，基于BECL所提取得到的關(guān)于Java軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中各類的相關(guān)信息，可為系統(tǒng)建立Java SCG。
第三，XML 屬于一種數(shù)據(jù)存儲語言，其較為簡單， 一般是通過標(biāo)記的方式來描述數(shù)據(jù)。這種語言相對于以往的二級制語言來講，盡管其占用的空間較多，但是由于其自身的簡單性也使得其更加容易應(yīng)用于各種應(yīng)用程序來完成數(shù)據(jù)的讀寫。因此，在本次研究中，所介紹的JPAC工具，其存儲形式為XML文檔形式，該文檔結(jié)合Java SCG的鄰接表具體形式來描述全部節(jié)點(diǎn)，其中包含每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的名字、圖形顯示位置以及實(shí)現(xiàn)的接口等。當(dāng)JPAC按照XML文檔來構(gòu)建Java SCG時(shí)，需一次性將整個(gè)XML文檔讀入，對此，該工具借助于DOM技術(shù)來對XML文檔進(jìn)行解析，這種技術(shù)在一次性解析文檔的同時(shí)，還可讀入內(nèi)存，將其保存為文檔對象，以供于用戶來訪問，以此為每一個(gè)屬性、元素以及文本等均構(gòu)建相應(yīng)的對象。當(dāng)該文檔轉(zhuǎn)換為Java SCG以后，應(yīng)馬上將該文檔所占的各個(gè)空間釋放出來。
2）數(shù)據(jù)運(yùn)算層
從上述內(nèi)容可知，數(shù)據(jù)分析層其實(shí)就是一個(gè)獨(dú)立的層次，是一種分析上層的網(wǎng)絡(luò)軟件系統(tǒng)?；诖?，數(shù)據(jù)運(yùn)算層能夠?qū)嵤└鞣N運(yùn)算。此外，數(shù)據(jù)預(yù)算層還是個(gè)能夠擴(kuò)充層次，在實(shí)際應(yīng)用中，用戶可結(jié)合自身需求來擴(kuò)充功能。在統(tǒng)計(jì)分析和運(yùn)算上，該工具主要從元素級特征以及網(wǎng)絡(luò)級特征來計(jì)算Java SCG網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)特征，該運(yùn)算主要類圖如下：DegreeData可達(dá)到度分布統(tǒng)計(jì)，其包含出度、入度以及總的度分布；StaGraph可統(tǒng)計(jì)網(wǎng)絡(luò)級特征，其包含平均路徑的長度與平均聚集系數(shù)；VertexSta可統(tǒng)計(jì)元素級中相關(guān)節(jié)點(diǎn)特征，其包含聚集系數(shù)與介數(shù)；EdgeSta可統(tǒng)計(jì)元素級中相關(guān)邊的特征，其主要包含介數(shù)。在演化模擬運(yùn)算上，主要是在模塊軟件演化模型的基礎(chǔ)上來進(jìn)行演化模擬。
3）用戶界面層
在本次研究中，所介紹的這一工具，其界面所用框架為Eclipse RCP。其中RCP是基于Eclipse所開發(fā)的一種客戶端應(yīng)用平臺，這一平臺可為操作者提供一個(gè)功能強(qiáng)大以及快速的應(yīng)用平臺。借助于上述這一框架來進(jìn)行開發(fā)，可使工具借助于擴(kuò)展點(diǎn)來實(shí)施配置，便于用戶擴(kuò)展工具的。同時(shí)借助于Eclipse與Java所具備的跨平臺性，能夠使工具在不同平臺下，甚者在掌上電腦或者嵌入式設(shè)備中運(yùn)行，且Eclipse也為不同操作系統(tǒng)的運(yùn)行提供了相應(yīng)的本地圖形接口包，在RCP正常運(yùn)行的過程中，Eclipse事先通過本機(jī)窗口組件的直接調(diào)用，只有在無本機(jī)要求的組件時(shí)才實(shí)施模擬，其具備本地觀感。
2.3 實(shí)現(xiàn)
基于上述內(nèi)容，下面利用上文所介紹的這一JPAC工具，將1.5版本JDK作為例子來分析，建立Java SCG，，對其復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行計(jì)算。從應(yīng)用過程與結(jié)果來看，網(wǎng)絡(luò)中心為一個(gè)度數(shù)較大的節(jié)點(diǎn)，且靠近中心附近還存在度數(shù)較大的一些節(jié)點(diǎn)，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)周圍則存在大量度數(shù)相對較小的節(jié)點(diǎn)。就這些結(jié)果分析情況來看，這些節(jié)點(diǎn)都屬于一種無標(biāo)度特性跡象，同時(shí)也驗(yàn)證了上述的這一系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)除了具有小世界效應(yīng)以外，還具有一定的分布特征。此外，從另外一個(gè)側(cè)面也說明了所舉系統(tǒng)具有復(fù)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)特征，且其復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)還具備演化特性。
參考文獻(xiàn)：
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關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫；多維分析；ETL
中圖分類號：TP311文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044(2007)06-11497-03
1 引言
隨著電信市場的開放，電信運(yùn)營商之間的競爭越來越激烈，利潤的降低使得各運(yùn)營商必須從粗放的經(jīng)營轉(zhuǎn)變?yōu)榧s的經(jīng)營。對電信企業(yè)來說，如何在激烈的市場競爭中求得生存和發(fā)展，這是企業(yè)的決策人員所必須考慮的問題。以前，電信公司都是通過挖掘GSM網(wǎng)、智能網(wǎng)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，近似分析出總體話務(wù)變化趨勢，而不能分析出各個(gè)品牌用戶、高端用戶、集團(tuán)客戶及在不同區(qū)域話務(wù)分布規(guī)律，也不能分析出不同品牌用戶的具體用戶行為及不同話務(wù)類型的具體比例，而在當(dāng)前激烈的市場競爭形勢下，這些精細(xì)化的分析尤為重要。移動(dòng)用戶的實(shí)時(shí)通話清單包含每一次通話的詳細(xì)信息，如果對實(shí)時(shí)通話清單數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，完全可以分析出不同品牌、不同區(qū)域、不同時(shí)段、不同類型話務(wù)流向和流量的變化，本文基于以上原因，提出了建立以數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)為基礎(chǔ)，以實(shí)時(shí)通話清單為數(shù)據(jù)源的網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)的建立為企業(yè)各部門提供經(jīng)營決策依據(jù)，為更好的進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)容量規(guī)劃及電信業(yè)務(wù)的推廣和發(fā)展提供強(qiáng)有力的支撐。
2 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)
數(shù)據(jù)倉庫的基本概念是指企業(yè)管理和決策中面向主題的、集成的、非易失的且隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)集合，它是從大量的事務(wù)型數(shù)據(jù)庫中抽取出數(shù)據(jù)，通過清理、轉(zhuǎn)換，形成統(tǒng)一的存儲格式，給最終用戶特別是決策支持者們提供對公用數(shù)據(jù)的更好的訪問支持。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常包含歷史信息，利用這些信息，可以對企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢做出定量分析和預(yù)測。
數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在不同的行業(yè)中解決的問題不同， 對電信行業(yè)來說，數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)可以在以下三個(gè)方面發(fā)揮作用：
對海量計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)的管理，為決策者提供準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)；
在線分析處理，幫助決策者對市場的變化做出快速反應(yīng)；
從現(xiàn)有的計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)挖掘出隱藏于其中的信息，找出潛在的市場規(guī)律和深入的用戶行為分析。
雖然數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更適合于對“海量”數(shù)據(jù)的分析處理，但是它并不要求一定在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)才能應(yīng)用。數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的，因此，可以把數(shù)據(jù)倉庫先應(yīng)用到企業(yè)的局部，然后逐步展開。
3 基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的電信網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)的總體架構(gòu)
網(wǎng)絡(luò)分析工作需針對品牌用戶對網(wǎng)絡(luò)的影響開展不斷深化的挖掘研究，并有必要實(shí)行地域化的精致網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和差異化管理工作。網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)包括三部分內(nèi)容：數(shù)據(jù)獲取層、數(shù)據(jù)倉庫層、前端界面層。它描述了網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源及相應(yīng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換ETL(Extraction、Transformation、Loading)過程、中央數(shù)據(jù)倉庫、對數(shù)據(jù)倉庫信息的存取，如圖1。
圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)
3.1數(shù)據(jù)獲取層
網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)要想取得成功，就要定義良好、集成而完整的數(shù)據(jù)，首先必須根據(jù)系統(tǒng)確定的分析主題建立優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)模型，然后從現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中正確提取數(shù)據(jù)，通過轉(zhuǎn)換、過濾和集成保證獲取的數(shù)據(jù)的質(zhì)量，最后裝載到企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫中。數(shù)據(jù)獲取層是整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)應(yīng)用的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)獲取層主要是完成各種異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理，使其以合理的格式向數(shù)據(jù)倉庫裝載。這一層分為兩個(gè)層次， 即原始數(shù)據(jù)層和數(shù)據(jù)接口層。原始數(shù)據(jù)層表明了網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)的各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)源通常包括實(shí)時(shí)通話清單、智能網(wǎng)話單和其他網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)接口層所提供的數(shù)據(jù)粒度規(guī)則， 按照數(shù)據(jù)庫高級復(fù)制、數(shù)據(jù)庫遠(yuǎn)程訪問、數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入或手工錄入等不同的方式進(jìn)入到系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫中。數(shù)據(jù)接口層主要為原始數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)提供維護(hù)手段。主要功能包括：數(shù)據(jù)的提取、清洗、轉(zhuǎn)換、集成、導(dǎo)入，內(nèi)部業(yè)務(wù)子系統(tǒng)與本系統(tǒng)的接口。
3.2數(shù)據(jù)倉庫層
數(shù)據(jù)倉庫層是網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)的核心部份，由3個(gè)層次構(gòu)成。首先是底層的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器。數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器統(tǒng)一管理著數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、元數(shù)據(jù)庫以及數(shù)據(jù)監(jiān)控和數(shù)據(jù)管理模塊，將各種來源的數(shù)據(jù)按照系統(tǒng)設(shè)計(jì)的規(guī)范組織和管理起來，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供完整的數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)倉庫主要存入經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換和處理后的數(shù)據(jù)， 元數(shù)據(jù)庫主要是存放數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則、數(shù)據(jù)維、事實(shí)表的定義等關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)， 是維護(hù)、監(jiān)控、管理數(shù)據(jù)倉庫的根據(jù)。數(shù)據(jù)集市是根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫提供的數(shù)據(jù)，根據(jù)特定主題集成某一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，為聯(lián)機(jī)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供所需的所有模型元素，同時(shí)針對系統(tǒng)業(yè)務(wù)需求建立起業(yè)務(wù)分析模型，將數(shù)據(jù)倉庫提供的數(shù)據(jù)分析、組織形成各種適用于聯(lián)機(jī)分析的模型元素。其次是中間層，中間層主要是聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)，OLAP服務(wù)器使用為用戶預(yù)定義的多維數(shù)據(jù)視圖對數(shù)據(jù)倉庫(或數(shù)據(jù)集市)的信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析處理，為具有明確分析范圍和分析要求的用戶提供高性能的決策支持。OLAP將分析結(jié)果存儲在信息庫中， 便于決策者通過對比多種分析結(jié)果做出更好的決策。最后是頂層，頂層包括查詢/報(bào)告和數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘?yàn)檩o助決策提供最完整的工具。與OLAP著重于對過去的已成事實(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、分析、統(tǒng)計(jì)和集成相比較, 數(shù)據(jù)挖掘注重對未來的可能發(fā)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行估算、預(yù)測，以發(fā)現(xiàn)新的關(guān)系。
3.3前端界面層
前端界面層主要是人機(jī)接口和用戶界面。人機(jī)對話接口是實(shí)現(xiàn)用戶和系統(tǒng)之間的對話。面對大量的、復(fù)雜的原始數(shù)據(jù)，能準(zhǔn)確、快速地做出管理人員所需的定制報(bào)表，同時(shí)管理人員可利用強(qiáng)大的前端查詢分析工具，對系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行OLAP分析以獲得所需信息。
4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)
網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)涉及兩個(gè)方面的關(guān)鍵技術(shù)，一個(gè)是通過ETL過程對數(shù)據(jù)導(dǎo)入和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析裝載，另一個(gè)是系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的建模。由于系統(tǒng)處理的是海量數(shù)據(jù)，需要系統(tǒng)較快的處理吞吐量和速度，因此在實(shí)現(xiàn)上大體采用存儲過程來處理業(yè)務(wù)邏輯。
4.1ETL過程
ETL包括兩個(gè)方面，一個(gè)是軟件，一個(gè)是過程。ETL軟件只是一個(gè)工具，如何讓這個(gè)工具發(fā)揮作用，還是要看如何使用它即ETL過程。網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)需要與多個(gè)外部數(shù)據(jù)源進(jìn)行集成，在數(shù)據(jù)源多，網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜的情況下保證數(shù)據(jù)抽取能夠按時(shí)完成變得相當(dāng)有難度。為此采取了如下策略：“需要抽取的數(shù)據(jù)首先在數(shù)據(jù)源進(jìn)行一次聚合，拋棄不需要的信息，減少數(shù)據(jù)傳輸量。數(shù)據(jù)抽取到數(shù)據(jù)倉庫的臨時(shí)數(shù)據(jù)區(qū)再進(jìn)行轉(zhuǎn)化，裝載”。根據(jù)以上思路，網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)的ETL過程包括數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和數(shù)據(jù)的分拆裝載。數(shù)據(jù)的導(dǎo)入，主要是把原始的通話話單壓縮包解壓后調(diào)用抽取程序?qū)氲綌?shù)據(jù)庫臨時(shí)表，同時(shí)備份壓縮包到備份目錄；數(shù)據(jù)的分拆，是系統(tǒng)的核心處理模塊，完成系統(tǒng)的主要業(yè)務(wù)功能。其具體的實(shí)現(xiàn)是使用數(shù)據(jù)庫的存儲過程，主要步驟有：拆分話單、初步統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)小區(qū)數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)縣區(qū)數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)全網(wǎng)數(shù)據(jù)、清除臨時(shí)表數(shù)據(jù)。
4.2數(shù)據(jù)倉庫建模
數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)方法經(jīng)歷了概念模型設(shè)計(jì)、邏輯模型設(shè)計(jì)、物理模型設(shè)計(jì)三個(gè)階段。數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型主要有星型模型、雪花模型和混合模型等三種，簡單的星形模型由一個(gè)事實(shí)表和若干個(gè)維表組成，而復(fù)雜的星形模型可能包括數(shù)百個(gè)維表。由于電信行業(yè)數(shù)據(jù)量非常大(達(dá)到TB級)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)時(shí)，多表連接、表的累計(jì)、數(shù)據(jù)排序、大量數(shù)據(jù)的掃描等操作是面臨的主要問題。星型模式通過對各個(gè)維做大量的預(yù)處理，如按照維進(jìn)行預(yù)先的統(tǒng)計(jì)、分類、排序等操作，能夠大大提高處理速度，很好的解決以上問題?；谙到y(tǒng)的響應(yīng)速度、系統(tǒng)的復(fù)雜度、系統(tǒng)的維護(hù)工作量等方面考慮， 我們選擇星型模型作為電信網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型。
星型模型是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的、面向OLAP的一種多維化的數(shù)據(jù)組織方式，多維數(shù)據(jù)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中表示時(shí)需要分成兩大類型，一類是包含主題、用于存儲事實(shí)的度量值和各維主碼的事實(shí)表；另一類是維表，在維表中至少保存描述維的層次關(guān)系、成員類別等元素。事實(shí)表通過每個(gè)維的主碼值與維表聯(lián)系在一起。為了提高系統(tǒng)的執(zhí)行效率，通常只選擇某些有需要的對象建立維表。以面向主題的原則分析電信網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)， 選取全網(wǎng)話務(wù)統(tǒng)計(jì)、縣區(qū)話務(wù)統(tǒng)計(jì)、小區(qū)話務(wù)統(tǒng)計(jì)、短信數(shù)目統(tǒng)計(jì)、用戶數(shù)目統(tǒng)計(jì)等多個(gè)主題。以全網(wǎng)話務(wù)統(tǒng)計(jì)主題為例， 對應(yīng)的全網(wǎng)話務(wù)統(tǒng)計(jì)事實(shí)表如下表1。其中全網(wǎng)話務(wù)事實(shí)表包括各維表相關(guān)聯(lián)的外鍵和分析數(shù)據(jù)的度量值。維度表包括品牌維度表、時(shí)間維度表、漫游維度表、計(jì)費(fèi)類型維度表和運(yùn)營商名稱維度表等。
表1 全網(wǎng)話務(wù)統(tǒng)計(jì)事實(shí)表
通過該模型，運(yùn)營商可以從不同的角度分析某一業(yè)務(wù)，也就是數(shù)據(jù)倉庫中多維的交點(diǎn)。 根據(jù)用戶指定的時(shí)間段、品牌、運(yùn)營商、話務(wù)類型等情況分別統(tǒng)計(jì)出全網(wǎng)話務(wù)按運(yùn)營商、品牌、話務(wù)類型、話務(wù)分類分布的情況。
5 結(jié)束語
基于以上設(shè)計(jì)開發(fā)的電信網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)在實(shí)際中得到良好的應(yīng)用。滿足了如下幾個(gè)統(tǒng)計(jì)分析功能：從用戶角度出發(fā)的精細(xì)化、差異化分析，利用靈活的分析手段，挖掘話務(wù)分析、為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供新思路；從地域化的競爭形勢分析，為決策層提供網(wǎng)絡(luò)使用數(shù)據(jù)的依據(jù)；從用戶行為分析，研究用戶話務(wù)模型，預(yù)測網(wǎng)絡(luò)話務(wù)增長趨勢，為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃工作提供服務(wù)要求開發(fā)的系統(tǒng)必須具有的強(qiáng)大擴(kuò)展能力。電信市場瞬息萬變，電信業(yè)務(wù)迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)的建設(shè)和應(yīng)用，必將提高公司的整體競爭力。
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關(guān)鍵詞：中波發(fā)射機(jī) 雙頻共塔 阻塞網(wǎng)絡(luò) 調(diào)整
中圖分類號：TN93 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2014）05-0046-02
雙頻共塔技術(shù)是兩套不同頻率的廣播節(jié)目共用一只發(fā)射塔同時(shí)發(fā)射廣播信號的技術(shù)。在廣播發(fā)射中，中波發(fā)射天線采用雙頻共塔技術(shù)是節(jié)省投資和占地面積的最佳選擇。該技術(shù)的應(yīng)用，即滿足了廣大聽眾的收聽不同頻率節(jié)目的要求，也推動(dòng)了廣播事業(yè)的發(fā)展。雙頻共塔的關(guān)鍵技術(shù)是對天線調(diào)配室阻塞網(wǎng)絡(luò)的調(diào)整。一般的阻抗匹配網(wǎng)絡(luò)對通過的頻率起阻抗匹配作用，而對其他的頻率呈現(xiàn)一定的阻抗，如果阻抗匹配網(wǎng)絡(luò)對其他頻率呈現(xiàn)并聯(lián)諧振，則理論上阻抗無窮大，完全阻止了其他頻率電流的通過。這種對通過頻率起阻抗匹配作用，對其他頻率起阻塞作用的網(wǎng)絡(luò)稱阻塞匹配網(wǎng)絡(luò)。本文涉及的雙頻共塔網(wǎng)絡(luò)調(diào)整基于強(qiáng)電磁環(huán)境下復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)調(diào)整，有很好的指導(dǎo)借鑒意義。
1 雙頻共塔網(wǎng)絡(luò)調(diào)整問題分析
某發(fā)射臺站有兩座中波機(jī)房，且發(fā)射功率相差懸殊。A機(jī)房有1000KW全固態(tài)中波發(fā)射機(jī)一部，另一個(gè)B機(jī)房有4個(gè)頻率分別是。FA；FB；FC；FD，發(fā)射功率是10KW，其中FA與FB共塔，F(xiàn)C與FD共塔。這兩個(gè)機(jī)房相距約3公里，如此近距離的鐵塔之間，在晚間高功率1000KW工作時(shí)的特定條件下，會(huì)對此B機(jī)房2座天線造成強(qiáng)烈干擾，如果不采取措施B機(jī)房鐵塔感應(yīng)A機(jī)房鐵塔輻射功率，通過饋線反送到10kw發(fā)射機(jī)，信號幅度超過500v，對B機(jī)房發(fā)射機(jī)形成的反射功率大大超過保護(hù)閥值，B機(jī)房發(fā)射機(jī)會(huì)強(qiáng)制關(guān)閉，造成無法開機(jī)的嚴(yán)重后果。因此B機(jī)房的雙頻共塔方式實(shí)際類似三頻共塔問題，每部鐵塔的調(diào)配網(wǎng)絡(luò)中帶有3套阻塞網(wǎng)絡(luò)，阻塞網(wǎng)絡(luò)調(diào)整工作復(fù)雜。
從（圖1）可見，L5C5組成對1000KW F2頻率的阻塞，同時(shí)等效為2個(gè)工作頻率天線的一部份。L1C1、L2C2分別組成對其他2個(gè)工作頻率的阻塞，并且等效為T型天調(diào)網(wǎng)絡(luò)的一部份同時(shí)參與調(diào)諧調(diào)載。因此在調(diào)整任一阻塞網(wǎng)絡(luò)時(shí)都會(huì)對全局產(chǎn)生影響，相應(yīng)調(diào)諧調(diào)載元件要改變。從（圖1）可見由于F2與X2khz相隔太近，功率等級相差太大造成L5C5阻塞網(wǎng)絡(luò)調(diào)整的雙重困難，該阻塞網(wǎng)絡(luò)的Q值選取很難，即要對F1有好的阻塞隔離效果Q值越高越好，但對X2khz的衰減也相應(yīng)加大，由于F1的功率高達(dá)1000kw，因此在不影響X2的情況下，Q值應(yīng)盡量取大，造成Q值取值范圍非常小，工程實(shí)際調(diào)整困難。
2 雙頻共塔網(wǎng)絡(luò)的調(diào)整
通過對上述問題的分析，調(diào)整工作最后確定分2步進(jìn)行，第一步：粗調(diào)（小信號），借鑒了并機(jī)阻隔網(wǎng)絡(luò)調(diào)整的辦法，調(diào)整三套網(wǎng)絡(luò) 3個(gè)不同頻率間隔離度，這樣能夠直接在網(wǎng)絡(luò)分析儀上觀察調(diào)整單個(gè)元件對全局的影響，達(dá)到提高工作效率的目的，避免陷入繁瑣的調(diào)整工作。第二步：細(xì)調(diào)（大信號），在第一步基礎(chǔ)上，開啟F1/1000kw， 用示波器在圖中B、C點(diǎn)觀察信號幅度，微調(diào)一下，使F1幅度達(dá)到最小即可。
以（圖2）調(diào)整為例，斷開A點(diǎn)與天線的連接，斷開B點(diǎn)與饋線連接，用網(wǎng)絡(luò)分析儀測A、B兩點(diǎn)間的隔離度。L5、C5組成FN阻塞網(wǎng)絡(luò)，L1、C1組成FB阻塞網(wǎng)絡(luò)，L2、C2組成FA阻塞網(wǎng)絡(luò)。F1阻塞網(wǎng)絡(luò)可以看成天線阻抗的一部分，L1、C1組成FB阻塞網(wǎng)絡(luò)對FA可等效為電容C3’與L3C3組成電感接地T型調(diào)配網(wǎng)絡(luò)，L2、C2組成FA阻塞網(wǎng)絡(luò)對FB可等效為電感L4’與L4、C4組成電容接地T型調(diào)配網(wǎng)絡(luò)。等效圖如（圖3）所示。
2.1 阻塞調(diào)配網(wǎng)絡(luò)初調(diào)
從（圖2）可以看出，調(diào)整工作需先調(diào)好3個(gè)阻塞網(wǎng)絡(luò)，再來調(diào)整端口阻抗，在此我們嘗試用網(wǎng)絡(luò)分析儀測隔離度功能來調(diào)整3個(gè)阻塞網(wǎng)絡(luò)，使3個(gè)頻率相互。
隔離盡量大，同時(shí)又要保證對工作頻率衰減小，而且端口阻抗FA，F(xiàn)B要與50歐姆特性阻抗相匹配，也要為50歐盟。由于網(wǎng)絡(luò)元件多，相互影響復(fù)雜，不好調(diào)整，采用網(wǎng)絡(luò)分析儀可以直觀全面反映調(diào)整元件引起的變化趨勢，達(dá)到事半功倍的效果。隔離的要求是A機(jī)房1000KW發(fā)射時(shí)，在B機(jī)房鐵塔感應(yīng)接受的功率反倒灌機(jī)器，不會(huì)引起反射功率保護(hù)而關(guān)機(jī)，B發(fā)射機(jī)反射攻率保護(hù)值設(shè)為1KW，可以先初步計(jì)算1000KW到B機(jī)房鐵塔衰減為500KW，有10500KW/1KW=27dB， 101000KW/1KW=30dB，（圖4）紀(jì)錄的是調(diào)整后情況，可以看出，調(diào)整后對FN、FB的阻塞都較均衡，同時(shí)避免FA的邊帶功率急劇衰減。測試方法是用網(wǎng)絡(luò)分析儀在所示的A，B，C，3點(diǎn)間測量，A點(diǎn)于天線連接處斷開。其它工作頻率調(diào)整以此類推，完成初步調(diào)試。
2.2 阻塞調(diào)配網(wǎng)絡(luò)細(xì)調(diào)
由于第一步是用網(wǎng)絡(luò)分析儀模擬調(diào)試，對于F的串?dāng)_，為慎重起見，完成初調(diào)后，做以下細(xì)調(diào)工作。
（1）讓A機(jī)房加百分百單音調(diào)幅開高功率。
（2）把示波器掛在相應(yīng)發(fā)射機(jī)的輸出端監(jiān)測干擾幅度（用A機(jī)房信號作為信號源直觀可靠，更符合實(shí)際情況）。測得串入B01、B02、B03、B04的FN的幅度為：4Vp-p，3Vp-p，9Vp-p，14Vp-p。
（3）調(diào)整天調(diào)F1的阻塞網(wǎng)絡(luò)，使其在示波器上看到串入的信號幅度最小。通過以上步驟完成了南北兩個(gè)塔的F1阻塞網(wǎng)絡(luò)的調(diào)整，
（4）斷開發(fā)射機(jī)的輸出端，連接上網(wǎng)絡(luò)分析儀分別測阻抗，通過南、北兩塔天調(diào)室的電路可知都是等效為T型匹配網(wǎng)絡(luò)，可以很方便調(diào)配為50歐姆。
（5）加功率進(jìn)行微調(diào)，使四部發(fā)射機(jī)在A機(jī)房開高功率時(shí)工作在最佳狀態(tài)。
2.3 調(diào)整前后阻塞效果對比
下面是原F1在調(diào)整前后對4部10kw中波發(fā)射機(jī)饋線出口處所測竄擾信號幅度對比。
從（表1）可以看出通過對阻塞網(wǎng)絡(luò)的調(diào)整使得F1串?dāng)_乙機(jī)房4部小功率發(fā)射機(jī)的信號幅度很小，至此，雙頻共塔網(wǎng)絡(luò)的調(diào)整工作全部完成。從后期的測試及應(yīng)用效果評估來看，調(diào)整效果效果良好。
3 結(jié)語
在本次雙頻共塔的粗調(diào)過程中，借鑒了DX-600中波機(jī)并機(jī)阻隔網(wǎng)絡(luò)的調(diào)整經(jīng)驗(yàn)，是此次調(diào)整工作的一大亮點(diǎn)，很好的解決了強(qiáng)電磁環(huán)境干擾下小功率中波發(fā)射機(jī)雙頻共塔電磁兼容問題，為此類調(diào)配網(wǎng)絡(luò)的調(diào)整有一定的借鑒意義。
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【摘 要 題】企業(yè)信息建設(shè)
【關(guān) 鍵 詞】社會(huì)網(wǎng)絡(luò)/社會(huì)資本/社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析/知識管理/隱性知識共享
【正 文】
知識成為21世紀(jì)企業(yè)持續(xù)競爭優(yōu)勢的一切來源。其中，隱性知識的交流和共享是知識創(chuàng)造的基礎(chǔ)，因此，隱性知識是企業(yè)財(cái)富的最主要源泉，隱性知識的有效交流和共享成為企業(yè)知識化運(yùn)營、發(fā)展的關(guān)鍵。但隱性知識的內(nèi)隱性、復(fù)雜性以及隱性知識共享中的障礙性因素使隱性知識共享的可操作度大大降低。知識管理研究領(lǐng)域開始分析知識共享的機(jī)理和對策，并且形成以下較為成熟的研究領(lǐng)域：隱性知識共享的組織結(jié)構(gòu)分析、隱性知識共享的組織文化分析、隱性知識共享的技術(shù)支持分析和隱性知識共享的激勵(lì)制度分析。但知識管理理論的價(jià)值在于其在組織中的應(yīng)用，有關(guān)隱性知識共享的各種分析和結(jié)論也必須以實(shí)踐為最終目的，這恰恰是目前研究中的弱點(diǎn)，甚至是盲點(diǎn)。研究者將目光過多地投向定性和理論分析上，忽略了隱性知識共享必須依靠有效的操作工具和實(shí)踐指導(dǎo)，造成理論無法提升實(shí)踐績效。本文在以往研究的支撐下，借助“社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析”這一具體工具，提出一種有效的組織隱性知識共享操作工具，解決目前研究中面臨的“說和做”的兩難境地。本文與以往研究的不同之處在于其定量方法基礎(chǔ)上的分析方法構(gòu)建，試圖為組織隱性知識共享提供具體的操作工具。
1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論與知識管理
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論20世紀(jì)50-60年代開始出現(xiàn)，長期以來主要被用于社會(huì)學(xué)問題的研究。目前已有學(xué)者將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論的研究從純社會(huì)學(xué)的范疇擴(kuò)大到企業(yè)，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的理論來解釋企業(yè)資源獲取和企業(yè)成長的問題，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論協(xié)助企業(yè)開展競爭情報(bào)活動(dòng)。本文的主旨不是單純的闡述社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，而是探討社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論與知識管理的關(guān)系，探討社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論如何應(yīng)用在隱性知識共享中。
1.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論與方法
所謂社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（social network），實(shí)質(zhì)上就是為達(dá)到特定目的，人與人之間進(jìn)行信息交流的關(guān)系網(wǎng)。它基本上由結(jié)點(diǎn)和聯(lián)系兩大部分構(gòu)成。結(jié)點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)中的人或機(jī)構(gòu)；聯(lián)系則是交流的方式和內(nèi)容。[1]社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論就是研究行為者（Actor）彼此之間的關(guān)系（Borgatti，1998），所謂的行為者可以是個(gè)人、組織或是家庭，通過對行為者之間的關(guān)系與聯(lián)結(jié)情況進(jìn)行分析，能夠顯露出行為者的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息，甚至進(jìn)一步了解行為者的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特征。而透過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)除了能顯示個(gè)人的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特征以外，還可以了解許多社會(huì)現(xiàn)象，因?yàn)樯鐣?huì)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)體組織中扮演著相當(dāng)重要的無形角色，當(dāng)人們在解決問題或是尋求合作伙伴時(shí)都是依循所擁有的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)來尋找最可能幫助的對象（Kautz，1997）[2]。
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（social network analysis）是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論中的一個(gè)具體工具，就是對人與人之間、群體之間、組織之間、計(jì)算機(jī)之間，或者是其他信息、知識處理實(shí)體之間的關(guān)系進(jìn)行描述，并對其價(jià)值進(jìn)行估量的這么一個(gè)過程。[3]網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)點(diǎn)（nodes）是人或群體，網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)系（links）表示結(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系或者是相互之間的流動(dòng)方向。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析為人與人之間的關(guān)系提供了視覺上的和數(shù)學(xué)上的分析工具，管理者將這種方法應(yīng)用于商業(yè)客戶，進(jìn)而稱之為“組織網(wǎng)絡(luò)分析”（organizational network analysis）。了解網(wǎng)絡(luò)及其參與者的方法之一就是對行為者（Actor）在網(wǎng)絡(luò)中的位置進(jìn)行評價(jià)，進(jìn)而得出一個(gè)結(jié)點(diǎn)的中心性（centrality），而中心性決定著結(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的地位和權(quán)力大小。程度中心性（degree centrality）、中介中心性（between centrality）和靠近中心性（closeness centrality）是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中心性分析的三個(gè)主要指標(biāo)。程度中心性指結(jié)點(diǎn)擁有的直接聯(lián)系數(shù)量；中介中心性指失去此結(jié)點(diǎn)，結(jié)點(diǎn)之間將失去聯(lián)系；靠近中心性指結(jié)點(diǎn)之間距離的遠(yuǎn)近程度。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析通過定量計(jì)算得出各個(gè)結(jié)點(diǎn)的中心性，以此作為分析的基礎(chǔ)。
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論將人際關(guān)系上升到科學(xué)的高度，為該領(lǐng)域的研究提供了科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚撝笇?dǎo)，更有利于人們從中找到解決問題的方法。人際網(wǎng)絡(luò)分析則是在此理論指導(dǎo)下的一個(gè)定量分析工具，具有極強(qiáng)的分析性和圖示性。目前社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的應(yīng)用領(lǐng)域包括：[4]發(fā)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)；分析圖書銷售模式來對新書進(jìn)行市場定位；發(fā)現(xiàn)組織內(nèi)各領(lǐng)域的知識專家；提高項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的績效；幫助大型組織安排員工工作位置；通過電子郵件得出經(jīng)理人的人際交往圈；定位技術(shù)工程組織中的技術(shù)專家和聯(lián)系專家的途徑；分析因特網(wǎng)的有用瀏覽模式；以研究出版物為基礎(chǔ)揭示跨領(lǐng)域知識流動(dòng)。
1.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論與方法在知識管理中的應(yīng)用
目前，許多研究知識管理的學(xué)者把研究的注意力放在了知識的產(chǎn)生、傳遞和應(yīng)用所賴以存在的組織網(wǎng)絡(luò)之上，通過對這些組織網(wǎng)絡(luò)的觀察與分析來認(rèn)識知識活動(dòng)的基本規(guī)律。把知識共享納入到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行觀察的重要依據(jù)是知識共享行為主體都嵌入在一個(gè)具體、實(shí)時(shí)的聯(lián)系系統(tǒng)中，并且知識也是包容在網(wǎng)絡(luò)與社區(qū)之中。知識管理的主體是人，知識交流、知識共享都離不開人的參與。一個(gè)組織能否完全實(shí)現(xiàn)其知識的交流和共享，取決于其成員之間聯(lián)系的強(qiáng)弱。人、人與人之間的聯(lián)系成為知識管理的隱形網(wǎng)絡(luò)。目前組織知識共享，尤其是隱性知識共享中最大的難題就是缺乏有力的工具和方法。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論與方法從知識管理的隱形網(wǎng)絡(luò)入手，為知識管理，主要是知識管理中隱性知識共享提供了理論和方法上的指導(dǎo)。
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論認(rèn)為，組織的創(chuàng)新能力、生產(chǎn)力和員工滿意度依賴于其成員之間關(guān)系的強(qiáng)弱；人與人之間的聯(lián)系、規(guī)則、價(jià)值觀以及共享的理念統(tǒng)稱為“社會(huì)資本（social capital）”。對于企業(yè)成功而言，社會(huì)資本與結(jié)構(gòu)資本、顧客資本和智力資本具有同樣的重要性。[5]社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析是收集、分析組織內(nèi)人際關(guān)系模式的數(shù)據(jù)的一種圖表工具。應(yīng)用于知識管理，SNA可以確立組織內(nèi)各種關(guān)系的模式，包括人與人之間的平均聯(lián)系數(shù)量、亞群體的數(shù)量和質(zhì)量、信息瓶頸和知識經(jīng)紀(jì)人。SNA對于人際網(wǎng)絡(luò)的分析視角為知識管理者提供了以下工具：改善知識和信息的流動(dòng)；確認(rèn)思想領(lǐng)導(dǎo)者和關(guān)鍵的信息瓶頸；找到最具影響力的增強(qiáng)知識流動(dòng)的機(jī)會(huì)。
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析不是傳統(tǒng)的知識管理工具的替代品，比如知識庫、知識門戶。它的意義在于為企業(yè)更好地實(shí)施知識管理提供一個(gè)藍(lán)圖和出發(fā)點(diǎn)，作為知識管理戰(zhàn)略規(guī)劃的組成部分，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析能夠幫助企業(yè)找到核心人員并建立各種機(jī)制——實(shí)踐社區(qū)等，從而使核心人員能夠?qū)⒅R向其他員工傳遞。
綜上，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論賦予人際關(guān)系新的含義和價(jià)值，認(rèn)為以人際關(guān)系為主要內(nèi)容的社會(huì)資本是企業(yè)的重要財(cái)富，與結(jié)構(gòu)資本、顧客資本和智力資本共同構(gòu)成了組織的知識資本。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析解決了如何提升組織內(nèi)部知識流動(dòng)的問題，為隱性知識共享提供了實(shí)踐操作的藍(lán)圖。而且，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析可以使組織對內(nèi)部交流中存在的“鴻溝”有清楚的了解，同時(shí)有效地預(yù)防知識流失（Disappearing Knowledge）。[10]
2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法在隱性知識共享中的應(yīng)用
2.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法步驟
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析項(xiàng)目首先要有問題陳述，即設(shè)定目標(biāo)，明確要從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中獲得什么。典型的SNA目標(biāo)有以下三個(gè)：[5]（1）增強(qiáng)組織創(chuàng)新、應(yīng)對挑戰(zhàn)以及提升產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量的能力。對現(xiàn)有社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的分析可以使組織意識到可以提高知識共享和人際交流的措施。（2）評價(jià)組織重組前后組織結(jié)構(gòu)的效率。對非正式結(jié)構(gòu)的觀察能夠揭示知識如何在不同群體間的流動(dòng)，有助于發(fā)現(xiàn)能使組織重組順利進(jìn)行的關(guān)鍵人員。（3）優(yōu)化項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)或組織的人員結(jié)構(gòu)。找到網(wǎng)絡(luò)中信息流動(dòng)的關(guān)鍵人物，分配其合適的職位或角色人物體現(xiàn)其“中介角色”，以此提升其員工滿意度和忠誠度。
明確目標(biāo)有助于確定參與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析項(xiàng)目的群體以及調(diào)查問題的設(shè)計(jì)。比如想要構(gòu)建一個(gè)有利于隱性知識共享的緊密的知識網(wǎng)絡(luò)——在此網(wǎng)絡(luò)中，組織成員之間能夠快速、便捷地找到所需知識的擁有者并進(jìn)行交流，那么問題設(shè)計(jì)就應(yīng)該與知識有關(guān)，例如：你對他人的技能和經(jīng)驗(yàn)知曉、了解如何？此人擁有的知識對你的工作是否重要？當(dāng)你需要幫助時(shí)是否能夠方便與之溝通？
在明確目標(biāo)、設(shè)計(jì)問題之后，根據(jù)結(jié)果進(jìn)行分析，并按照分析結(jié)果制成圖示。
2.2 實(shí)例分析
以A公司為背景，項(xiàng)目組Q（人員：q12q3q4q5q6q7q8）、客戶服務(wù)部門M（m1m2m3m4）、技術(shù)支持部門N（nln2）為群體分析對象，應(yīng)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法分析其中隱性知識交流、共享的情況。目的是分析隱性知識共享現(xiàn)狀，找到提升知識共享和人際交流的措施。前期調(diào)查的問題設(shè)計(jì)包括：交流對象、交流途徑、交流內(nèi)容。溝通對象分析得出圖1。
附圖
圖1
利用InFlow 3.1（Social Network Mapping Software）對項(xiàng)目組Q的交流對象進(jìn)行定量分析，程度中心性、中介中心性和靠近中心性的數(shù)值如下：
Degrees：
Q1 0.667
Q5 0.556
Q6 0.556
Q3 0.444
Q4 0.444
Q2 0.333
Q7 0.333
Q8 0.333
Betweeness：
Q8 0.389
Q5 0.231
Q6 0.231
Q1 0.102
Q3 0.023
Q4 0.023
Q7 0
Q2 0
Closeness：
Q5 0.643
Q6 0.643
Q1 0.600
Q8 0.600
Q3 0.529
Q4 0.529
Q7 0.5
Q2 0.5
2.3 分析結(jié)果
本文在進(jìn)行圖表和數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)分析時(shí)，為了方便解釋和計(jì)算，簡化了實(shí)際可能存在的結(jié)點(diǎn)數(shù)和聯(lián)系。實(shí)際上，現(xiàn)實(shí)組織中人際關(guān)系要比上文描述的復(fù)雜得多。從以上分析得出以下結(jié)論：
（1）項(xiàng)目組內(nèi)部的人際網(wǎng)絡(luò)中，Q1的程度中心性最高，他處在網(wǎng)絡(luò)的中心，從某種意義上講，他是該網(wǎng)絡(luò)的知識和權(quán)利的中心；Q8的中介中心性最高，沒有Q8項(xiàng)目組與技術(shù)部就失去了聯(lián)系，盡管他不是知識和權(quán)利的中心，但是卻處在網(wǎng)絡(luò)最具戰(zhàn)略意義的位置，沒有這個(gè)結(jié)點(diǎn)，該網(wǎng)絡(luò)就與外部失去了聯(lián)系；Q5和Q6的靠近中心性最高，他們與其他結(jié)點(diǎn)之間的距離最近，這表明他們可以最快地和網(wǎng)絡(luò)中的其他成員聯(lián)系，在第一時(shí)間獲得有關(guān)他們的信息。
（2）對于項(xiàng)目組Q、客戶服務(wù)部門M和技術(shù)部門N而言，各個(gè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的聯(lián)系都是較為緊密的；但網(wǎng)絡(luò)之間的聯(lián)系較為松散，項(xiàng)目組、客戶服務(wù)部門和技術(shù)部門之間缺乏經(jīng)常性和專門性的聯(lián)系，實(shí)際上組織任何一個(gè)項(xiàng)目都應(yīng)以客戶的需求為導(dǎo)向，技術(shù)部門更應(yīng)該主動(dòng)于其他部門聯(lián)系，使其技術(shù)知識和技能迅速有效的傳遞給其他組織成員。
（3）各個(gè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部以及之間的聯(lián)系多為自發(fā)性的、間斷性的非正式聯(lián)系，如交談、電子郵件、MSN等即時(shí)通訊方式。交流的內(nèi)容具有多樣性：個(gè)人信息、工作信息、組織群體信息、外部信息等。
2.4基于實(shí)例的組織隱性知識共享策略分析
組織內(nèi)顯性知識共享較為容易，可以依靠各種文檔和數(shù)據(jù)庫；隱性知識共享卻存在著諸多的困難，其中最為突出的是路徑和對象問題。組織內(nèi)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析為解決路徑和對象問題提供了新的研究思路。通過對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的分析，揭示現(xiàn)有隱形知識交流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)其中的瓶頸和制約因素，進(jìn)而為改善組織的隱形知識共享提供有效的改進(jìn)方法。結(jié)合上文實(shí)例分析提出以下策略：
（1）確認(rèn)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵人物（如Q1），分析其掌握的知識和技能，盡可能將其顯性化，避免因?yàn)楹诵娜宋锏碾x開而造成組織內(nèi)交流的癱瘓以及組織知識資本的流失；優(yōu)化其他成員與之交流的途徑，擴(kuò)大其隱性知識在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的擴(kuò)散；采取相應(yīng)的績效評估和激勵(lì)制度，鼓勵(lì)核心人員于其他成員進(jìn)行知識交流，提升其員工忠誠度。
（2）確認(rèn)網(wǎng)絡(luò)與外部聯(lián)系的節(jié)點(diǎn)（如Q8），分析其與外部交流的渠道、內(nèi)容和緊密程度，并以此為依據(jù)擴(kuò)大對外聯(lián)系的強(qiáng)度，包括增加對外聯(lián)系的結(jié)點(diǎn)、內(nèi)容、頻率和方式，促進(jìn)知識在不同網(wǎng)絡(luò)群體中流動(dòng)。
（3）確認(rèn)網(wǎng)絡(luò)中的“靈活人物”（如Q5和Q6），他們是加快網(wǎng)絡(luò)知識流動(dòng)的催化劑，他們與其他成員的交流活動(dòng)可以大大促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)隱性知識的交流。對于這類結(jié)點(diǎn)，應(yīng)通過職位或工作性質(zhì)的安排來充分實(shí)現(xiàn)其價(jià)值，并可以將其交流技巧和方式進(jìn)行推廣。
（4）找到網(wǎng)絡(luò)中的盲點(diǎn)，即沒有與其它結(jié)點(diǎn)發(fā)生聯(lián)系的結(jié)點(diǎn)，幫助其實(shí)現(xiàn)對外的知識交流，進(jìn)而理順網(wǎng)絡(luò)路徑，最大限度上實(shí)現(xiàn)結(jié)點(diǎn)間的最短聯(lián)系和無盲點(diǎn)聯(lián)系，縮短知識交流的路徑。
（5）對于網(wǎng)絡(luò)之間的聯(lián)系，可以從任務(wù)和流程兩個(gè)角度進(jìn)行分析。從具體的任務(wù)出發(fā)，比如上文中的項(xiàng)目組與客戶服務(wù)部門和技術(shù)部門，這三個(gè)網(wǎng)絡(luò)之間的交流就主要應(yīng)以任務(wù)為導(dǎo)向，知識的交流以滿足特定的任務(wù)需求為目標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系方式可以作如下設(shè)計(jì)：任務(wù)支持部門（如客戶服務(wù)、技術(shù)）在任務(wù)執(zhí)行部門（如項(xiàng)目組）派駐長期成員，隨時(shí)解決相關(guān)問題；任務(wù)執(zhí)行部門和支持部門之間定期召開聯(lián)合會(huì)議，對有關(guān)問題進(jìn)行集中討論和解決；部門之間建立日常聯(lián)系機(jī)制，部門之間開放相關(guān)的信息和知識來源。
（6）鼓勵(lì)成員之間進(jìn)行多種形式的非正式交流，并為這種非正式交流提供便利條件，如設(shè)立專門的討論區(qū)、創(chuàng)建相關(guān)議題的博客，鼓勵(lì)跨部門之間的員工交流。
3 組織社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中隱性知識共享的成本分析
研究表明，組織中人們更偏好向其他人求助，而不是文本信息。這樣，組織中的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)就變成了行為主體進(jìn)行知識搜尋的主要路徑與平臺。因此，主體間知識的交流和共享就受社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中各因素的制約。[7]
在組織的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，發(fā)生關(guān)聯(lián)的行為主體間的伙伴依賴性、雙方的交流能力、接觸的頻率、知識交流的經(jīng)驗(yàn)、相互信任程度、個(gè)人關(guān)系、知識存量的相容性及互補(bǔ)性、雙方核心業(yè)務(wù)的相似性等構(gòu)成了隱性知識共享的認(rèn)知成本。而隱性知識共享的激勵(lì)、相關(guān)的酬薪體系、共享的意愿、尋求知識互惠、樹立聲譽(yù)地位、消除防范心理、提高信任等則構(gòu)成知識共享的激勵(lì)成本。另外，因雙方的背景不同，知識的編碼和解碼產(chǎn)生了差異，導(dǎo)致了雙方的誤解，因此需要雙方溝通和額外的檢查，并產(chǎn)生了溝通成本和額外的檢查費(fèi)用。并且激勵(lì)知識共享雙方還需依賴時(shí)間的過程，產(chǎn)生時(shí)間成本。以上這幾種成本之間是相互關(guān)聯(lián)的。組織中不同行為主體處理網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)關(guān)系和知識共享方面的問題時(shí)具有不同的意圖，由此造成了組織內(nèi)解決不同知識共享認(rèn)知成本問題的不同方法，而這些不同的方法造成了激勵(lì)成本。
一般來講，組織中社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模越大，聯(lián)結(jié)時(shí)間越長，網(wǎng)絡(luò)緊密程度越高，網(wǎng)絡(luò)的文化距離就會(huì)越小，知識的復(fù)雜性會(huì)越小，部門網(wǎng)絡(luò)間合作協(xié)調(diào)經(jīng)驗(yàn)會(huì)越豐富，知識共享的成本就會(huì)降低?？傊?，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)系渠道、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)中的制度文化因素、人力資源活動(dòng)及流動(dòng)、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)等共同構(gòu)成組織社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中知識共享所產(chǎn)生的各種情境成本。[7]
參考文獻(xiàn)
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