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Analyzing Community Knowledge Sharing Behavior

机译：分析社区知识共享行为

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The effectiveness of personalized support provided to virtual communities depends on what we know about a particular community and in which areas the community may need support. Following organizational psychology theories, we have developed algorithms to automatically detect patterns of knowledge sharing in a closely-knit virtual community, focusing on transactive memory, shared mental models, and cognitive centrality. The automatic detection of problematic areas enables taking decisions about notifications targeted at different community members but aiming at improving the functioning of the community as a whole. The paper presents graph-based algorithms for detecting community knowledge sharing patterns, and illustrates, based on a study with an existing community, how these patterns can be used for community-tailored support.
机译：提供给虚拟社区的个性化支持的有效性取决于我们对特定社区的了解以及社区可能需要支持的领域。遵循组织心理学理论，我们开发了算法来自动检测紧密联系的虚拟社区中的知识共享模式，重点是交互记忆，共享的心理模型和认知中心。通过自动检测问题区域，可以针对针对不同社区成员的通知做出决策，但目的是改善整个社区的功能。本文介绍了用于检测社区知识共享模式的基于图的算法，并基于对现有社区的研究说明了如何将这些模式用于社区量身定制的支持。

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