基于知识进化视角的科学文献传播网络演变模型构建及仿真
王曰芬1，2，丁玉飞1
（1. 南京理工大学经济管理学院，南京 210094；2. 江苏省社会公共安全科技协同创新中心，南京 210094）
摘 要 为了揭示科学文献传播过程的内在实质、分析科学发展的动力机制，本文导入知识进化理论，并利用概率统计、复杂网络分析与仿真实验等方法，对科学文献传播网络开展研究。首先阐述知识进化理论主要内容，分析科学文献传播中知识进化现象的表征；其次，构建基于知识进化的科学文献传播网络演变模型，并从遗传机制与变异机制两个方面加以解析；最后，对科学文献传播网络演化进行仿真分析，并验证所建模型的有效性和可行性。通过研究发现，科学文献传播网络中隐含的知识进化现象、属性特征与演化行为等反映了科学文献传播的状态和规律。
关键词 知识进化；科学文献；传播网络；演变模型
1 引 言
科学文献在承载与传播知识的科学研究活动过程中，构成了人类社会系统的重要组成部分，并成为揭示科学活动的本质、洞察发展脉络的主要方式之一[1]。科学文献传播是科学文献的基本属性，它的功能是使知识传播得以实现，即借助于各种传播要素经由多种途径传递与分发科学文献，从而使得科学知识在时空中被分享、利用、传承与创造。在科学文献传播过程中，一方面，科学文献依附传播要素与其承载的知识内容单元，沿着多个节点交互传递与扩散，实现各个传播要素与知识点、知识点与知识体系之间的关联与繁衍，由此生成关联交错的科学文献传播网络；另一方面，通过科学文献传播网络，研究人员经由多个节点链接到传播要素并通过知识单元以个性化、多对多的方式便利地进行知识的交流与分享。生成的科学文献传播网络伴随着传播过程不断地成长与变化，不仅会改变知识的创造、分发与使用方式以及文献传播效果，而且在促进科学传播过程中不断产生新的知识，推动着科学研究领域的进展。因此，构建科学文献传播网络并解析其演变，不但可以从众多网络节点与关系中挖掘相关研究在研究者、机构、主题等方面的知识关联结构分布及其演变趋势，发现科学文献传播网络中隐含的知识属性特征与演化行为，还能揭示科学文献传播过程的内在实质与特点，探究科学知识传播的新的表现形式与规律，并对于不断丰富知识管理与科学学管理理论和方法具有支撑作用。
1.2.1 仪器与试剂 流式抗体CD19-FITC、CD20-PE均购自美国BD公司，10×红细胞裂解液购自中国联科生物公司，IgG、IgM、IgA均购自美国Thermo Fisher公司，流式细胞购自艾森生物公司，蛋白分析仪购自德国西门子公司，纯水制备系统购自美国Millipore公司，电子天平购自美国Bio-Rad公司，涡旋混合仪购自美国Scientific Industries公司。标记笔、采血管、试管、各种规格的移液器及枪头等。
然而，科学文献传播网络是隐含在传播要素中的，需要提取可表征网络的节点与关系才能建成。科学文献传播网络演变更是一个复杂和抽象的过程，难以直接进行观测和探讨，需要以特定对象进行分析。由此，在构建科学文献网络时，本文将选择以传播要素表征的知识单元为节点，以知识单元之间的相互关联与衔接关系作为连线。
从知识进化机制角度看，在科学传播过程中形成的复杂交互网络，不同于以往仅通过度择优机制的网络演化模型，应该不仅具有科学知识的前后承接、发展演变关系，而且应具有调节变异的联系。因此，本文研究尝试将知识进化理论中的新知识产生机制和优胜劣汰、适者生存的自然选择机制应用到科学文献传播网络的演变模型中。在模型构建过程中，以遗传机制中体现出的新节点偏向于继承网络中度值较大的核心节点特征和以变异机制中体现出的新节点趋向于连接度值较低的节点特征，结合网络节点自身的适应度机制，构建以度择优表示网络节点之间的继承关系、以反择优连接表示网络节点之间的变异关系的演变模型，最后对构建的模型进行仿真分析与验证。
2 知识进化理论的主要内容
科学家在研究中发现，知识创造与发展过程不是跳跃式的，而是一种连续的、前进的、螺旋式上升的过程。这个过程的运行机制类似于生物进化机制，它促使科学知识能够以更快的速度进行更新和增长。基于生物之间生存斗争的表象，在适应生存思想的引导下，科学家以进化论为准则探索知识领域的进化现象，产生了知识进化理论。知识进化是旧有的知识与新知识、旧思想与新思想更替的过程，科学知识的进化和增长是经过这一过程所产生的结果[2]。
依据知识进化理论，新知识的产生必须符合内在需求与环境刺激，知识进化的演变与发展，也要同客观规律相适应，并遵循着知识基因、遗传机制、变异机制和自然选择机制等规律[3-4]。其中，依循知识基因机制，是指在科学技术发展和知识领域延伸中，知识是以知识基因为基本单位，通过遗传和变异等方式实现知识的进化；知识的遗传机制是指知识以知识基因的方式继承和传递下去，实现知识之间的延续性；知识的变异机制是指受到众多因素的影响，不同的知识基因片段重新组合在一起形成新的知识基因的过程；知识的自然选择机制是指由于不同知识主体对于科学知识的认知存在差异，知识是通过社会选择的方式被确定是保留或是淘汰。
目前，知识进化的研究已得到社会各界的关注，并应用于知识管理、产品设计等许多领域。将知识进化中体现的遗传、变异和自然选择机制等思想，应用于指导事物的演变发展研究，并通过构建进化模式来探索分析事物发展态势等，是具有重要的理论意义的，这也是本文将知识进化理论应用于科学文献传播网络演变研究的依据所在。
3 科学文献传播网络的知识进化现象及其表征
算法1的Step2所需的MPRM逻辑的PLA格式文件由基于有向Kronecker功能决策图的MPRM极性转换方法[15]得到.Step7中的概率表达式采用BMD表示.
在热误差建模时,模型的鲁棒性是一项非常重要的性能,在某一工况条件下建立的模型可能不适合于另一工况下的补偿。为了验证本文提出模型的有效性和鲁棒性,在图3(b)的主轴转速2下进行了另一项实验。基于主轴转速1的所有数据所建立的两个模型被用于预测主轴转速2下的热误差,验证结果如图10所示,从图10可以看出,SIR模型的预测值比SR模型更接近于测量值,从而证明了SIR模型具有良好的鲁棒性。因为SIR模型具有较小的预测偏差,因此,SIR模型比SR模型更适合于热误差的补偿。
科学文献传播网络作为科学知识的承载体，遵循着科学趋势变化是在先前研究的基础上衍生、拓展和创新而来的法则，而这正是科学文献传播网络知识进化的体现。借助知识进化的知识基因、遗传机制、变异机制和自然选择机制等理论进行分析，可以发现科学文献传播网络的知识进化现象及其表征。
其次，在表1 和表2 中，对两个模型的平均路径长度进行分析，发现这两个模型的平均路径长度都随着网络规模的增加而增加。
（1）科学文献传播网络的知识基因。从学科领域知识内容构成来看，知识单元是领域知识的基本单位，在文献内容或信息内容中一般是以词语、概念、术语来表征的，并在一定条件下，某个关键的知识单元可能扮演知识基因的角色，决定着学科领域知识的进化与突变[6]。本文从知识传播与扩散的角度，将科学文献传播网络的知识基因定义为：知识传播的最小单位，是组成科学文献传播网络的基本单位和结构要素，是传播网络结构可被划分出来的最基本的单元[7]。
（2）科学文献传播网络中的知识遗传现象。科学文献传播网络的遗传现象，从本质上是对指令信息或者说是逻辑关系的传承[8]。科学文献传播过程中，知识不仅会“遗传”，而且具有选择性。当在外部环境刺激的作用下，知识主体会根据外部的环境激发自身的动力，对原有的知识基因进行选择性遗传，并使其作为科学文献传播网络的知识基因遗传下去。
图9—图12为区间右线施工时桩侧摩阻力及桩身轴力变化图。右侧隧道开挖时，同样在隧道中心线上下一定范围内的土体由于开挖卸载的影响，桩侧摩阻力会有局部下降，而在隧道下部由于土体卸载回弹的影响，桩侧摩阻力有少量的增大，但数值均较小。由于左侧隧道和右侧隧道开挖对1#墩都有一定的影响，因此，右线隧道掘进时1#墩桩侧摩阻力减小最大值达到约-1.6 kPa左右，而下部增大最大值为0.6 kPa左右。与左线隧道掘进时类似，桩身轴力变化不大，开挖会引起桩身轴力有所增加，变化趋势为先增大后减小，在桩长25 m左右最大，为80 kN。
（3）科学文献传播网络中的知识变异现象。科学知识单元可使蕴含的信息重新组合，导致知识基因的改变，进而实现科学文献传播网络的衍生与创新。正是知识的变异作用，促使知识主体引起的知识创新推动着科学文献传播网络的不断演变进化。伴随着渐变式进化和突变式进化的统一，科学文献传播网络将经历从无到有、从混沌到清晰、从相似到差异化的过程，并不断调整自身以适应环境。
（4）科学文献传播网络中的自然选择现象。在科学文献传播网络演变过程中，虽然不同知识主体对于科学知识的认知存在着差异，但是依然会遵循胜者生存、劣者淘汰的这种社会选择方式，不同的是，对于知识选择的标准比生物进化中的自然选择更复杂。这是因为自然选择具有随机性，而知识的选择是带有主观目的性的。当知识主体提出的科学知识经过学科领域知识体系的选择而决定是被保留或是被淘汰时，这个选择的过程不仅会很长，而且会相对复杂，涉及的因素众多，如社会政治、经济和文化环境等多重因素都会对知识的选择有着重大的影响。只有被当前学科领域知识体系所认可，新知识才能生存和传播下去，而旧的以及当前不被认可的知识将会被替代或淘汰。
此外，教师还要利用各种契机引导学生大胆质疑，敢于发出自己的声音，让课堂上“各种声音”，不去追求标准而完美的答案，让学生懂得事物的正确答案不止一个，课文的理解也不止一种，进而不断发展学生的质疑精神。
综上所述，科学文献传播网络经过知识进化机制，会产生类似于生物进化的可遗传性、变异性和自然选择性三个方面的特质[9-10]，这些特质可用于表征科学文献传播网络的知识进化现象。由此，本文将科学文献传播网络知识进化现象的表征定义为：可遗传性是指科学文献传播网络依托以往知识的知识基因进行复制与转移；变异性是指科学文献传播网络演变进程中，由于网络节点组合变化的出现，导致网络结构出现不平衡状态，从而引起网络结构发生改变；自然选择性是指科学文献传播网络的节点或者关系在演变过程中被保留或者被淘汰。
4 基于知识进化视角的科学文献网络演变模型的构建
4.1 演变模型的构建
通过前述研究的阐释，本文将构建的科学文献传播网络是由以传播要素表征的知识单元为节点、以知识单元之间的相互关联与衔接关系作为连线而组成的。因此，依据复杂网络理论，本文假设科学文献传播网络初始阶段具有x0个节点和m0条连接，则科学文献传播网络的节点增长机制、节点连接机制和适应度选择机制如下。
1）科学文献传播网络节点增长机制
由于科学文献传播网络的形成是随机的，那么传播网络初期在较短的时间内，有时不出现新增节点，有时又出现多个新增节点，网络新增节点的总体增长规律将与网络结构有关，其增速呈现先快后慢的总体趋势。随着传播网络规模的扩大，新加入的网络节点数目也逐渐增多，但是当学科领域发展到某一时期，受限于研究人员的学识水平和专业领域的信息资源等，传播网络达到一定规模后网络节点的增速呈现放缓趋势，最终达到相对稳定的状态。
在科学知识进化的过程中，知识将会遗传、变异与不断地被选择，科学文献内容与文献量就会随之不断地增加和被传播扩散，那么，科学文献传播网络将会在进化机制驱动的作用下随着时间发生一系列不可逆的进化与演变过程，进而引起科学文献传播网络的结构状态发生动态变化，并使知识的传承、拓展与创新得以实现[5]。因此，基于知识进化视角对科学文献传播网络演变进行研究，将为相关探索提供新的研究思路。
综上可知，科学文献传播网络节点的增长速率在不同时期是不一样的，考虑到网络节点增长的多样性，本文设定科学文献传播网络为N，网络节点的增长机制可以描述为：网络初始节点的个数为x0，在不同的成长阶段时期内，传播网络节点或以不同概率增加出现，或保持既有规模；若出现新增节点，则新增节点的数目上限为x(t )×P(t )个，其中，x(t )为t 时刻网络的节点数，P(t )为增长率，且与网络规模有关。当科学文献传播网络处于成长期内，网络总体节点数目将呈现增长趋势，具体可表示为x(t )= x(t - 1)+ x(t - 1)×P(t - 1)。反之，如果科学文献传播网络不处于成长期，那么网络节点有可能存在减少现象。进入该时期后，随着科学知识传播过程的深入，先前学科热点和主题的研究也在发生变迁，逐步成减退之势，并伴随着具有创新意识的网络节点萌动而生。
2）科学文献传播网络节点连接机制
在复杂网络中，网络节点之间通过连接机制形成的核心节点会直接对网络的拓扑结构、网络状态产生影响。虽然网络核心节点往往拥有大量的连接，但是其中大部分节点却很少有直接的连接。同样，在科学文献传播网络中，核心节点也会对网络的演变发展有着重要的地位，对知识的传播、分享与进化具有重大的促进作用，进而引领学科领域知识的进化、演变与发展。因此，针对核心节点连接的特性，本文运用知识进化理论中的遗传机制和变异机制研究科学文献传播网络节点连接机制，具体如下。
首先，基于遗传作用的节点连接机制，新知识产生的过程即可表述为向科学知识网络中添加新节点的过程，新节点与已存节点之间的连接边则表示新知识对已存知识的继承的关系。假设新节点连接到x 个已存在的不同节点上（x≤x0），以不同概率选择度择优连接机制，连接新节点到传播网络N 中一个已经存在的节点i 上。由于遗传机制的作用，旧节点的结构遗传于新节点，且新节点偏向于继承网络中的度值较大的核心节点，而度择优反映了科学文献传播网络的继承关系，其中度择优机制是对网络中重要节点的遗传与继承。因此，对旧的节点i的适应度μi 越高，与它生成节点连接的概率就越大，则基于遗传作用的新的网络节点与旧节点i 连接概率为
电网企业数据中心UPS系统往往同时也在为其他数据中心以外的重要负载供电，将这些负载完全分离出来测量有一定难度。因此可直接测量向IT负载供电的配电列头柜(精密母线)的输出功率，并累加起来作为IT负载的参考值。这样做不但考虑了UPS输出至列头柜(精密母线)输出之间的开关及电缆的损耗，也将不属于数据中心的负载分离出来了。
其中，ki 表示为网络节点i 的度；μi 表示为网络节点对任一旧的节点i 的适应度。
其次，基于变异作用的节点连接机制，由于变异机制的作用，使科学文献传播网络蕴含的结构重新组合，导致了知识基因的改变，实现传播网络的衍生与创新，经历了从无到有、从混沌到清晰、从相似到差异化的过程。而变异驱动力的存在，促使网络中度值较低的节点连接成为可能，即实现了传播网络的弱连接，这有助于传播网络吸收与传播新的知识节点，并由此生成很多新的网络节点。因此，对旧的节点i 的适应度μi 越高，与它生成节点连接的概率就越低，则基于变异作用的新的网络节点与旧节点i 连接概率为
3）科学文献传播网络节点的适应度选择机制
科学文献传播网络在演变中遵循的胜者生存、劣者淘汰的选择，本质上是一个动态的竞争过程。由于不断会有新的节点加入传播网络中，旧的节点因为不能适应外界和内部的需求也会不断退出，整个传播网络维持着一种动态的平衡，而这从知识进化来看就是基于遗传驱动力和变异驱动力导致节点增加或者节点删除的动态演变机制。同时，网络节点之间的连线在生成或删除时也不是随意产生的，而是遵循着节点适应性机制的，在网络结构上体现的是择优连接（重连）和反择优连接（弱连接）的机制。
此外，由于科学文献传播网络中任意一个网络节点对其他旧的节点都需要有一个自身的适应性评判，所以需要引入一个描述节点适应度的参数，来判断应该选择与哪些节点相连接。基于此，本文假设从一个有x0 个节点的网络开始，在时刻t 新加入到网络中的节点与网络中不同的节点相连接，每个节点的适应度μ 按一定概率分布选取，其中μ 不随时间变化，且适应度依赖于一个动态指数。
4.2 演变模型分析
第二步，对BA 无标度网络模型建模，分别以1000 个节点、5000 个节点、10000 个节点标准进行仿真试验，每个仿真试验单独进行8 次，计算出每次网络模型的网络密度、平均路径长度的值，并对各个试验数据求均值，具体数据如表2 所示。
科学文献传播网络在每个时间Δt 步内，由于遗传驱动力促使新节点按照一定的概率与pi个旧的网络节点生成连接，同时，由于变异驱动力促使新节点按照一定的概率与qi个旧的网络节点生成连接。ki的变化率与择优概率∏(i)正相关，与反择优概率∏·(i)负相关。其中，科学文献传播网络N 的平均度可表示为2(pi + qi)，根据遗传机制和变异机制，有
当时刻t 充分大时，N(t )在时刻t 的网络节点数则近似为t，即x0 + t ≈t，则有
由于变异机制体现的弱连接作用，传播网络节点之间连接概率近似一样，则有∏·(i) =
，令2(pi + qi)= η，式(3)可以表示为
小儿化食口服液由山楂、六神曲、麦芽、槟榔、三棱、大黄、莪术、牵牛子组成，具有消食化滞、泻火通便的作用，前期药理学研究表明有促进大鼠胃排空，促进便秘小鼠的粪便排出及其止痛的作用［10］。杨亚红［11］用该药联合妈咪爱治疗64例2～6岁便秘患儿，总有效率达到96.9%。
经简化并两边积分，则得到
其中，C 是积分常数。通过式(6)，令ν =
，则可转换为：
其中，
，利用平均场方法求解，则有概率函数：
令
，针对式(8)，计算传播
网络分布密度函数p(x)，则有
其中，
qi 是变异驱动力促使新节点i 与旧的网络节点的连接数；η 为科学文献传播网络的平均度值。由此，本模型可得到一个度分布服从幂律指数为γ 的无标度网络。
5 模型仿真分析
5.1 模型仿真实验
本文进行仿真实验的主要目的在于验证上述所建演变模型的有效性。虽然当前众多学者提出的无标度网络模型与现实网络具有较大的相似性，但是现实的网络都是兼具无标度特性和小世界特性的。所以，为了验证本文所构建的科学文献传播网络演化模型，借助于MATLAB 仿真软件设计三个方面的仿真实验内容：其一，演变模型仿真的节点度特征分布情况是否符合幂律分布；其二，相比于当前所提出的无标度网络模型，网络密度、平均路径长度等网络特征指标存在的差异性如何，并对网络小世界特性上是否有所改进；其三，与现实网络之间的相似性如何。
1）所建演变模型的节点度分布是否服从幂律分布的验证
由前所述，在知识进化中遗传机制和变异机制的共同作用下，网络节点连接即呈现出强连接又有弱连接。同时，通过对网络适应度BA 模型的理论推导结果表明，该模型的度分布不仅取决于推动传播网络演变发展的遗传驱动力与变异驱动力，还依赖于网络节点适应度的分布函数。式(9)中，网络节点度分布的幂律指数有
首先，在表1 和表2 中，对两个模型的网络密度对比，发现本文提出的模型网络密度最大，而网络密度反映了一个网络的集团化程度和节点之间的连接紧密程度，说明本文所构建模型的网络鲁棒性很强。
图1 科学文献传播演变模型与传统BA无标度网络模型的数值模拟结果比较
第一步，对基于知识进化的科学文献传播网络演变模型以1000 个节点、5000 个节点、10000 个节点为标准进行仿真试验，每个仿真试验单独运行8次，计算出每次网络模型的网络密度、平均路径长度的值，并对各个仿真试验数据求均值，具体数据如表1 所示。
为了验证提出的基于知识进化的科学文献传播网络演变模型相比于当前所提出的无标度网络模型在小世界性上是否有所改进，以及与传统无标度网络模型之间的差异性，研究中选取网络密度与平均路径长度等网络特征指标进行模拟实验，具体方案如下。
2）与当前已有研究提出的无标度网络模型差异性比较的验证
表1 科学文献传播网络演变模型的网络密度和平均路径长度值
由上可知，本文基于知识进化的科学文献传播网络演变模型不仅与网络节点的度ki相关，还与网络节点的适应度μi 相关。同时，本文构建的传播网络演变模型的节点适应度是不确定的，这主要体现在：一是不同时间步Δt 内任一网络节点的影响因素等是动态变化的，会导致对同一旧的网络节点适应度在不同时间是不同的；二是同一时间步Δt 内任一网络节点的影响因素等虽已确定，但可能由于众多节点与旧的网络节点相连接，致使不同网络节点对同一旧的节点适应度也不同。
通过对上面的数据进行比较分析，可以得出以下结论。
实验组总有效率为94.73%，对照组总有效率为68.42%，差异具有统计学意义（P＜0.05），详见表1。
该模型能够生成一个度分布服从幂律指数为2 ＜γ ＜3 的无标度网络。此时，网络适应度BA 模型呈现出“先到者赢”的特征，也就是说，网络中最初的那些节点将有可能拥有相对较多的连接，因为它们有更长的时间获得其他节点的连线，幂律指数γ 也呈现出层次化的特征。研究中选取初始网络10000 个网络节点进行数值模拟，对科学文献传播网络演变模型与传统BA 模型的数值模拟结果进行比较，结果如图1 所示。从图1 可以看出，网络节点度分布呈现长尾特征，这与传统BA 模型的分析结果很相似，说明科学文献传播网络演变模型具有无标度特征，其网络节点的度是符合幂律分布的。
对于企业而言，激励员工工作热情的最直接、最有效的方式就是制定公平的、竞争力较强的福利政策。因此，企业在实行薪酬激励过程中，要重视人才优势，明确以人才优势作为薪酬界定的分界线。在企业内部，要确保酬分配的合理性，必须做好对工作岗位的评价与分析，这也是解决薪酬对内公平的关键。在企业外部，企业所制定的薪酬也要比同行业同地区类似岗位的薪酬更具有竞争力。用企业的薪酬水平，与同等条件的企业以及与当前地区的同等岗位待遇进行比较，其中应确保较好的企业薪资在市场中要保持竞争力，才能留住核心员工。
芮博廉先生谈到：“我们的目标就是为智能汽车创造一个更安全、更可靠的网络环境，不仅能够帮助车辆防止黑客攻击，也能够进行整车系统级的智能监测和风险预防。”
最后，两个模型中，本文所构建的基于知识进化的科学文献传播网络演变模型平均路径长度较短，这说明本文提出的演变模型比传统BA 无标度网络模型具有更好的小世界特性，而现实中的网络往往是兼具无标度特性与小世界特性的，从而说明本文所构建的演变模型更加贴近实际网络。
表2 BA无标度网络模型的网络密度和平均路径长度值
3）与现实网络之间相似性程度的验证
为了验证所构建模型与现实网络之间相似性程度，选取的研究对象是观察科学文献传播网络成长周期中同一个节点的适应度和节点度的关系。由此在仿真试验时，本研究建立一个节点个数为10000的传播网络，并选取本次实验的前300 个节点中适应度最高的8 个节点，统计这些点在网络发展到1000 个、5000 个和10000 个节点时刻的度值，因适应度是新加入的节点根据网络中已有节点的适应度和当前的节点度所产生的值，所以随着传播网络节点度的变化，适应度也是在不断变化的，具体仿真计算结果如表3 所示。
通过分析总结发现，网络节点度最大的节点并不是适应度最高的节点。例如，本次实验中度最大的节点序号为189 号，它的节点度为1872，而该节点的适应度值为9.76，且通过多次实验记录发现，适应度不高的节点要比适应度高的节点拥有更大的度的现象并不罕见，这可以说明适应度高的节点不一定就有高的节点度。
由于部门的性质和工作需要，公司统计部门需要完成的报表种类不仅限于统计部门各类报表，还包含兵团、师两级各部门的各类定报。报表种类繁多，方式多样化，时间、时效性强，还有随时出现的各类不定期临时性调查报表。以上诸多情况，给只有马成贵一人承担的统计工作来说，带来了巨大工作量，但他从来没有抱怨过。面对报表，他认真收集资料，积累各类数据，确保上报的准确、按时，在他工作期间，从未有迟报、拒报等现象发生。他工作认真的态度，赢得了兵团、师部门领导的好评。
3）国家文物局官网htt p://www.sach.gov.cn/col/col 1660/index.ht ml；
表3 基于知识进化的科学文献传播网络演变模型适应度与节点度的关系数
图2 表示的是在网络结束增长后，依据节点度由大到小排序而选取的网络中前300 个节点，以及输出的与这些节点所对应的适应度的值。由图2 中可以看出，随着节点度的逐渐减少，节点的适应度是呈现出剧烈波动下降的，甚至在图2 的最开始还呈现出适应度上升的趋势，这说明新的传播网络有些是基于遗传驱动力而选择与度值较大的节点相连接，而有些节点基于变异驱动力与度值较大的旧节点相连接，而这与真实网络是相符的。
图2 基于知识进化的科学文献传播网络演变模型的网络节点适应度分布图
同时，网络结束增长后，节点度较大的点都是在网络增长到一定规模时度较大的节点。也就是说，当适应度高的节点有较高的度为依托的时候才会在网络成长中获得较多的节点。例如，在此网络中节点度最大的是189 号节点，此节点在网络成长到1000、5000 时的度分别为184、1056，都是该行中度数最大的点，且经过数次实验，均有此现象，这与现实社会是相符合的。
5.2 仿真结果解析
综上研究表明，科学文献传播网络的演变过程体现了网络节点之间的相互作用并随着时间而发生的变化，其中，所呈现的重要特征是动态性与非线性增长，尤其是表现出某个时间段内的一定波动性，有时甚至会出现暂时的衰退现象。科学文献传播网络这种结构上的变化，实际上就是各个网络节点之间相互作用而使知识产生的传承、拓展与创新。由此可见，科学文献传播网络的演变就是网络节点代表的知识基因之间经过知识的遗传或变异或自然选择过程的结果，属于知识进化的一种现象，是“优胜劣汰”思想的一种真实体现。
此外，科学文献传播网络的演变是一个动态的竞争过程，不断会有新的节点加入传播网络中，旧的节点由于不能适应也会不断退出，整个传播网络维持一种动态的平衡，在网络结构上反映的是节点增加和节点删除的演变机制。同时，网络节点之间的连线在生成或删除时也不是随意产生的，而是遵循着节点适应性的连接机制，在网络结构上体现的是基于遗传作用的择优连接（重连）和基于变异驱动力的反择优连接机制（弱连接）。
6 结 语
本文通过导入知识进化理论，并利用概率统计、复杂网络分析与仿真实验等方法，阐释了科学文献传播中具有的知识基因、知识遗传、知识变异与知识自然选择等知识进化现象及其表征，构建了基于知识进化的科学文献传播网络演变模型，并利用仿真实验验证所建演化模型的有效性与可行性。所得研究结果表明，基于遗传作用的节点连接机制可反映演化网络节点之间的择优连接，体现的是对核心知识的继承与传播；基于变异作用的连接机制可反映演化网络节点之间的反择优连接，体现的是对知识的更新与创造。进一步的仿真实验与分析，可知该模型能够生成一个度分布服从幂律指数为2 ＜γ ＜3 的无标度网络，并且与传统的无标度网络模型相比更具有无标度与小世界特性，从而说明本文所构建的演变模型更加贴近实际网络。
血脂检查的重点对象包括:1.有动脉粥样硬化性心血管病病史者。2.有高血压、糖尿病、肥胖、吸烟等多种心血管病危险因素者。3.有早发性心血管病家族史者（指男性一级直系亲属在55岁前或女性一级直系亲属在65岁前患缺血性心血管病），或有家族性高脂血症患者。4.皮肤或肌腱黄色瘤及跟腱增厚者。
今后，如何针对不同领域构建不同传播网络，并面对复杂多变的外部环境影响因素，结合各自的网络结构特征，进一步运用知识进化理论中遗传、变异、自然选择机制和所构建的演变模型，分析不同影响因素对特定科学文献传播网络演变过程中产生的具体影响，以及引起的网络演变行为和趋势变化等，将是值得深入探索与研究的。
参 考 文 献
[1] Philp J C, Ritchie R J, Allan J E M. Synthetic biology, the bioeconomy, and a societal quandary[J]. Trends in Biotechnology,2013,31(5)：269-272.
[2] 何兵.真理、信念与知识进化——库恩的进化知识观[J].自然辩证法通讯,2008,30(2)：21-27,110.
[3] 丁玉飞,关鹏.知识进化视角下科学文献传播网络演化与预测研究及应用[J].图书情报工作,2018,62(4)：72-80.
[4] 王曰芬,丁玉飞,刘卫江.基于知识进化视角的科学文献传播网络演变研究[J].情报资料工作,2016(2)：5-10.
[5] Ferligoj A,Kronegger L,Mali F,et al.Scientific collaboration dynamics in a national scientific system[J]. Scientometrics, 2015,104(3)：985-1012.
[6] 文庭孝,罗贤春,刘晓英,等.知识单元研究述评[J].中国图书馆学报,2011,37(5)：75-86.
[7] 孙晓玲, 丁堃. 基于知识基因发现的科学与技术关系研究[J].情报理论与实践,2017,40(6)：23-26,17.
[8] 张凌志.基于知识进化观的企业创新模式研究[D].天津：天津大学,2012：103-108.
[9] 赵健宇,李柏洲.对企业知识创造类生物现象及知识基因论的再思考[J].科学学与科学技术管理,2014,35(8)：18-28.
[10] 王发友. 论波普尔的三个世界的关系——基于达尔文主义进化论的视角[J]. 安徽工业大学学报(社会科学版), 2013, 30(5)：57-60.
Construction and Simulation of the Transmission Model of Scientific Literature Dissemination Networks Based on the Perspective of Knowledge Evolution
Wang Yuefen1,2 and Ding Yufei1
(1.School of Economics and Management,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094；2.Jiangsu Provincial Social Public Safety Science and Technology Collaborative Innovation Center,Nanjing 210094)
Abstract： In order to reveal the essence of the process of scientific literature dissemination and analyze the dynamic mechanism of scientific development,this paper introduces the theory of knowledge evolution and uses the methods of probability statistics, complex network analysis, and simulation experiments, as well as research on scientific literature dissemination networks.First,it expounds on the main contents of the theory of knowledge evolution and analyzes the representation of knowledge evolution phenomena in scientific literature dissemination；second,it employs a network transmission model of scientific literature dissemination constructed based on knowledge evolution； and last, the validity and feasibility of the model are verified by simulation experiments. It is found that there is a hidden knowledge evolution phenomenon, as well as attribute characteristics and evolutionary behaviors, in scientific literature dissemination networks. The results reflect the state and laws of scientific literature dissemination.
Key words： knowledge evolution；scientific literature；dissemination network；transmission model
DOI： 10.3772/j.issn.1000-0135.2019.09.008
收稿日期： 2018-11-21；
修回日期： 2019-04-19
基金项目： 国家自然科学基金项目“新研究领域科学文献传播网络生长及对传播效果影响研究”（71373124）。
作者简介： 王曰芬，女，1963 年生，博士，教授，博士生导师，主要研究领域为文本挖掘与知识管理、数据科学与知识服务，E-mail：yfwang@njust.edu.cn；丁玉飞，男，1986年生，博士研究生，主要研究领域为知识管理与知识服务。
（责任编辑 王克平）
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