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Social Network Analysis and Mining
Erschienen in:

01.12.2016 | Original Article

Statistical mechanics approach for collaborative business social network reconstruction

verfasst von: Angelo Corallo, Cristian Bisconti, Laura Fortunato, Antonio Andrea Gentile, Piergiuseppe Pellè

Erschienen in: Social Network Analysis and Mining | Ausgabe 1/2016

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Abstract

The role of human resources has become a key factor for the success of an organization. Based on a research collaboration with an aeronautical company, the paper compares two different approaches for the reconstruction of a collaborative social network in the business realm. Traditional social network analysis and novel statistical inference models were both evaluated against data provided by the company, with the final scope of scouting key employees in the network, as well as exploiting the knowledge-transfer processes. As a main outcome of this paper, it was found how the network reconstruction using statistical models has an increased robustness, as well as sensitivity, allowing to discover hidden correlations among the users.
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Metadaten
Titel
Statistical mechanics approach for collaborative business social network reconstruction
verfasst von
Angelo Corallo
Cristian Bisconti
Laura Fortunato
Antonio Andrea Gentile
Piergiuseppe Pellè
Publikationsdatum
01.12.2016
Verlag
Springer Vienna
Erschienen in
Social Network Analysis and Mining / Ausgabe 1/2016
Print ISSN: 1869-5450
Elektronische ISSN: 1869-5469
DOI
https://doi.org/10.1007/s13278-016-0342-0

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