【摘 要】
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为了考察不同增长模式下知识网络的拓扑结构及知识节点的历时老化,建立了知识网络的增长模型。模型采用了泛增长函数的方式进行了一般的分析。数理分析和模拟仿真发现：当知识
【基金项目】
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项目资助：国家自然科学基金重点项目“基于生命周期理论的数字信息资源深度开发与管理机制研究”（NO：70833005）.
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为了考察不同增长模式下知识网络的拓扑结构及知识节点的历时老化,建立了知识网络的增长模型。模型采用了泛增长函数的方式进行了一般的分析。数理分析和模拟仿真发现：当知识增长率为线性等收敛函数时,知识网络的度分布与增长模式无关,且知识节点的历时被引是一直衰减的;而当增长率函数为发散性的指数函数时,知识节点的度分布指数较前者要小,节点的历时被引数则是单调上升的;增长速度越快,指数增长模式具有越平坦的度分布,知识的利用率越高,相反,收敛性的线性增长等在知识利用上分化则相对更大,知识利用率相对低些。
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