基于小世界网络的知识扩散研究

Argote和Ingram 提出，在集群式的网络中，知识的扩散是网络成员受到其他成员经验影响的过程，这种影响过程的效果取决于网络成员之间的知识交流频率和集聚程度。

Cowan和Jonard将知识扩散视作网络成员之间的以物易物的交易过程（Barter Exchange），用Watts和Strogatz给出的“W-S小世界网络模型”的构造算法进行网络模型构造，对知识扩散与网络结构之间的关系进行了研究。仿真结果显示：知识的扩散扩成具有明显的小世界网络特征；当网络结构呈现出小世界网络特征时，网络中节点的平均知识水平最高，节点间的知识水平差距较大。

Pier Giuseppe和R Richard在Cowan和Jonard模型的基础上进行了改进，构建了一个能够随着知识交换发生变化的网络结构，网络中的成员能够通过面对面的交流而相互认识从而建立起连接，由此可以研究小世界网络的生成过程。

小世界网络结构相比较其他网络结构使知识能以较高的速度、较低的成本在网络中扩散，从而使网络可以在较短时间达到较高的平均知识水平。网络成员的知识水平差距会对网络结构的生成和演化产生影响，保证网络成员间适当的差异化将有利于成员间小世界网络的形成和知识扩散。

基于小世界网络的知识转移研究

Bart和Geert研究了技术战略联盟网络中知识的转移过程，认为技术战略联盟网络同样具有小世界网络特征，同时这种网络结构有助于网络成员间知识的传递与转移