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摘要
智慧群体所展现出兼具局部聚集性与全局整体性的结构状态引发了学界对其潜在机制的探查. 现有主流解释是基于社会资本的结构镶嵌和结构洞机制的组合， 对于基于个体属性的同质相吸和差异偏好机制的探讨相对不足. 此外， 相关工作往往采用多主体建模方法， 在一定程度上脱离了真实网络且不具备关系形成的预测能力. 对此， 本文运用数据分析与深度学习相结合的方法， 探查了同质相吸和差异偏好机制对于智慧群体结构演化的驱动作用. 研究结果表明， 本文所考察的两个不同领域智慧群体的协作网络经历三个阶段的演化后（即松散聚簇、链状结构、小世界状态）， 展现出较好的局部聚集性与全局整体性. 其中， 同质相吸机制推动相似个体汇聚形成聚簇; 差异偏好机制促使聚簇间连接的形成. 研究结果不仅有助于进一步认识智慧群体结构演化的内在动力机制， 也为复杂网络结构演化机制的分析工作从深度学习视角提供了一个新的思路; 同时， 对于利用社会智力资源实施开放式创新的管理实践也具有一定的借鉴意义.
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单位经济管理学院; 江苏科技大学
