How to seek the important nodes of

How to seek the important nodes of complex networks in product research and development (R&D) team is particularly important for companies engaged in creativity and innovation. The previous literature mainly uses several single indicators to assess the node importance; this paper proposes a multiple attribute decision making model to tentatively solve these problems. Firstly, choose eight indicators as the evaluation criteria, four from centralization of complex networks: degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality and four from structural holes of complex networks: effective size, efficiency, constraint, and hierarchy. Then, use fuzzy analytic hierarchy process (AHP) to obtain the weights of these indicators and use technique for order preference by similarity to an ideal solution (TOPSIS) to assess the importance degree of each node of complex networks. Finally, taking a product R&D team of a game software company as a research example, test the effectiveness, operability, and efficiency of the method we established

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการค้นหาโหนดที่สำคัญของเครือข่ายที่ซับซ้อนในผลิตภัณฑ์วิจัยและพัฒนา (r&d) ทีมเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับบริษัทในการสร้างสรรค์และนวัตกรรม วรรณกรรมก่อนหน้าส่วนใหญ่ใช้หลายเดียวตัวบ่งชี้เพื่อประเมินความสำคัญโหน กระดาษนี้เสนอหลายแอตทริบิวต์ตัดสินใจทำแบบเพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ไม่แน่นอน ประการแรก เลือกแปดตัวชี้วัดเป็นเกณฑ์การประเมิน สี่จากการรวมเครือข่ายที่ซับซ้อน: แห่งปริญญา แห่ง betweenness แห่งใกล้ชิด และ eigenvector แห่ง และสี่จากหลุมโครงสร้างของเครือข่ายที่ซับซ้อน: มีประสิทธิภาพขนาด ประสิทธิภาพ จำกัด และลำดับชั้น แล้ว ใช้เลือนเอชพี (AHP) การรับน้ำหนักของตัวชี้วัดเหล่านี้ และใช้เทคนิคสำหรับการตั้งค่าใบสั่ง โดยความคล้ายคลึงกับอุดมคติ (TOPSIS) เพื่อประเมินระดับความสำคัญของแต่ละโหนดของเครือข่ายที่ซับซ้อน ในที่สุด การผลิตภัณฑ์ R & D ทีมของบริษัทซอฟต์แวร์เกมเป็นตัวอย่างงานวิจัย ทดสอบการ ทำงาน ประสิทธิภาพ และประสิทธิผลของวิธีการที่เราสร้าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการแสวงหาโหนดที่สำคัญของเครือข่ายที่ซับซ้อนในการวิจัยและพัฒนาผลิตภัณฑ์ (R & D) ของทีมเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับ บริษัท ร่วมในการคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรม วรรณคดีก่อนหน้านี้ส่วนใหญ่จะใช้ตัวชี้วัดเดียวหลายเพื่อประเมินความสำคัญโหนด; บทความนี้นำเสนอหลายรูปแบบการตัดสินใจแอตทริบิวต์แน่นอนแก้ปัญหาเหล่านี้ ประการแรกเลือกแปดหุ้นเป็นเกณฑ์การประเมินผลที่สี่จากศูนย์อำนาจของเครือข่ายที่ซับซ้อน: ศูนย์กลางการศึกษาระดับปริญญา betweenness ศูนย์กลางใกล้ชิดศูนย์กลางและวิคเตอร์ศูนย์กลางและสี่จากหลุมโครงสร้างของเครือข่ายที่ซับซ้อนขนาดที่มีประสิทธิภาพอย่างมีประสิทธิภาพ จำกัด และลำดับชั้น จากนั้นใช้เอเอชพีเลือน (AHP) เพื่อให้ได้น้ำหนักของตัวชี้วัดเหล่านี้และเทคนิคการใช้งานสำหรับการตั้งค่าสั่งซื้อโดยการคล้ายคลึงกันที่จะเป็นทางออกที่ดี (TOPSIS) เพื่อประเมินการศึกษาระดับปริญญาความสำคัญของการโหนของแต่ละเครือข่ายที่ซับซ้อน ในที่สุดการทีมผลิตภัณฑ์ R & D ของ บริษัท ซอฟต์แวร์เกมเป็นตัวอย่างวิจัยทดสอบประสิทธิภาพการทำงานและประสิทธิภาพของวิธีการที่เราสร้าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการค้นหาโหนดที่สำคัญของเครือข่ายที่ซับซ้อนในการวิจัยผลิตภัณฑ์และการพัฒนา ( R & D ) ทีมเป็นสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ บริษัท มีส่วนร่วมในการสร้างสรรค์และนวัตกรรม วรรณคดีก่อนหน้านี้ส่วนใหญ่ใช้ตัวบ่งชี้เดี่ยวหลายประเมินโหนดความสำคัญ กระดาษนี้นำเสนอคุณลักษณะหลายแบบจำลองการตัดสินใจเพื่อที่จะแก้ปัญหาเหล่านี้ ก่อนอื่นให้เลือก 8 ตัวชี้วัดและเกณฑ์การประเมินสี่จากศูนย์กลางของเครือข่ายที่ซับซ้อน : ระดับศูนย์กลาง betweenness , ศูนย์กลาง , ใกล้ชิดศูนย์กลางและศูนย์กลางเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะและสี่จากหลุมของโครงสร้างเครือข่ายที่ซับซ้อน : ที่มีประสิทธิภาพขนาดประสิทธิภาพ ข้อจำกัด และการปกครอง แล้วใช้กระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์แบบฟัซซี่ ( AHP ) เพื่อรับน้ำหนักของตัวชี้วัดเหล่านี้และเทคนิคที่ใช้เพื่อการตั้งค่าโดยความคล้ายคลึงกันกับโซลูชั่นที่เหมาะสมที่สุด ( topsis ) เพื่อประเมินระดับความสำคัญของแต่ละโหนดของเครือข่ายที่ซับซ้อน สุดท้าย ถ่ายผลิตภัณฑ์ R & D ทีมของ บริษัท ซอฟต์แวร์เกมเป็น ตัวอย่างงานวิจัย งานทดสอบ ประสิทธิภาพ ประสิทธิภาพของวิธีการที่เราตั้งขึ้น