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在社交網(wǎng)絡(luò)中匹配最優(yōu)小組
——基于貝爾賓角色理論組建完成某項任務(wù)的臨時小組

2019-10-16 06:04馬乙平胡少雁關(guān)皓元廣東石油化工學(xué)院廣東省茂名市525000
新生代 2019年11期
關(guān)鍵詞:排名榜成員模型

馬乙平 胡少雁 關(guān)皓元 廣東石油化工學(xué)院 廣東省茂名市 525000

一、背景

貝爾賓認(rèn)為團(tuán)隊是指有限的一些人為了共同的目標(biāo)而在一起工作,每個人分擔(dān)不同的角色,,有獨(dú)特的貢獻(xiàn)。當(dāng)今社會,越來越多的任務(wù)需要協(xié)同合作,一個人可以走得很快,但要走得遠(yuǎn),離不開一個團(tuán)隊。在一個團(tuán)隊中,當(dāng)每個人專門從事一種工作任務(wù)且相互之間進(jìn)行合作時,團(tuán)隊可以有更高的效率和更多的產(chǎn)出,有效的合作可以極大的促進(jìn)任務(wù)的完成。對于完成一項任務(wù),團(tuán)隊毋庸置疑具有極其重要的作用,然而在開展任務(wù)中,常常會因為各種矛盾,分工不合理等問題,導(dǎo)致任務(wù)進(jìn)展緩慢,甚至四分五裂,最終無法按時完成任務(wù),糾其背后的源頭,有很大一部分是因為團(tuán)隊。有一群合適的隊友顯得無比重要,如何在茫茫人海中找到最佳隊友,完美完成一項任務(wù)成為社會一個重要的難題。

在國內(nèi):袁和平認(rèn)為“團(tuán)隊是由少數(shù)有互補(bǔ)技能、愿意為了共同的目的、業(yè)績目標(biāo)和方法而相互承擔(dān)責(zé)任的人們組成的群體”。2008年袁炳耀研究了企業(yè)團(tuán)隊角色組合與團(tuán)隊績效的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)團(tuán)隊角色組合對團(tuán)隊績效中的三個維度(任務(wù)完成、成員滿意和團(tuán)隊學(xué)習(xí))有不同程度的影響。

在國外:1997年Senior 對11個管理團(tuán)隊的研究結(jié)果顯示,團(tuán)隊績效與團(tuán)隊角色的平衡措施相關(guān);2007年Eric Chong 對33個團(tuán)隊進(jìn)行了模擬實(shí)驗研究, 發(fā)現(xiàn)在團(tuán)隊中創(chuàng)新者、協(xié)調(diào)者和凝聚者與團(tuán)隊績效顯著相關(guān),三者中任何一個角色的缺失都可能導(dǎo)致一個截然不同的團(tuán)隊績效表現(xiàn)。

在此背景下,本文提出基于團(tuán)隊八種角色模式組建完成某項任務(wù)的臨時小組,使得人們在社交網(wǎng)絡(luò)中迅速匹配到最優(yōu)的小組,促進(jìn)任務(wù)合理且準(zhǔn)時完成。

二、模型介紹

本模型采用的是熟人投票數(shù)據(jù)分析,通過模型求解用戶的基本屬性,確定用戶的角色模式標(biāo)簽及其屬性值。

強(qiáng)強(qiáng)互補(bǔ)團(tuán)隊組建流程圖

1. 獲取用戶屬性:用戶在系統(tǒng)注冊之后,需要邀請18位熟人進(jìn)行投票,獲得初始屬性值,每次有新好友投票,都會刷新用戶的角色模式標(biāo)簽及其屬性值。

2. 從前獲取擬組建團(tuán)隊:系統(tǒng)會對參加任務(wù)的所有成員按用戶綜合屬性值排名,選取排行榜前若干名成員擬組建團(tuán)隊。

4. 重新擬組建:對不達(dá)標(biāo)的屬性,系統(tǒng)會剔除該屬性中屬性值最低的成員,錄取綜合排名榜最高的成員,被剔除的成員重新回到綜合排名榜,循環(huán)3,直到成功之后跳出循環(huán)。

5. 從后獲取擬組建團(tuán)隊:第一支團(tuán)隊組合完畢之后,選取排行榜后若干名成員擬組建團(tuán)隊。

6. 判斷團(tuán)隊是否最佳:對擬組建的團(tuán)隊進(jìn)行判斷,如符合,團(tuán)隊為最佳團(tuán)隊,擬組建成功。若不符合,擬組建失敗。

7. 重新擬組建:對不達(dá)標(biāo)的屬性,系統(tǒng)會剔除該屬性中屬性值最低的成員,錄取綜合排名榜中最低的成員,被剔除的成員重新回到綜合排名榜,循環(huán)3,直到成功之后跳出循環(huán)。

三、模型分析

(一)個人屬性分析

本模型假設(shè)用an表示該屬性的強(qiáng)度,Mn表示該屬性獲得的票數(shù), Nn表示參與該投票總?cè)藬?shù),則(其中n=0,1,2,3,4,5,6,7,8),an越高,則表示該屬性越強(qiáng)。

用戶第n項屬性等于該項屬性強(qiáng)度加用戶第n項綜合輔助,

其中用戶第n項綜合輔助:

即用戶第n項屬性為bn=an+fn

(二)團(tuán)隊屬性分析

其中Amn表示m個用戶中的第n項屬性,x為m個用戶中n屬性的最大值。

團(tuán)隊第n項屬性等于團(tuán)隊中用戶第n項屬性最高值加團(tuán)隊第n項綜合輔助

即團(tuán)隊第n項屬性: Bn=Axn+Fxn

四、模型推廣與應(yīng)用

本模型采用熟人投票方式,分析用戶個人及團(tuán)隊的屬性,破解了單一的人氣投票模式,所得結(jié)果能夠良好的反應(yīng)候選人的性格和綜合屬性,對各類評優(yōu)評先具有一定的參考作用;本模型在企業(yè)人員招聘方面,可以幫助企業(yè)找到最符合需求的員工;本模型在學(xué)校賽事活動方面,可以幫助學(xué)生和導(dǎo)師找到最優(yōu)的隊友;本模型在組建臨時任務(wù)小組上,可以幫助需求方迅速組建最佳的執(zhí)行團(tuán)隊。

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