3.3 系統架構
3.3.2 N ETWORK M ODULE
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所顯示的 2-mode 網路型態下的 Simrank 演算法。
依序取得 Prediction Network 中所有人物與 Seed Person Set 中各人物的相似度 計算結果之後，最後將由 Prediction List Module 負責執行系統最後的運作階段，職 務接替人選推薦列表的建置。在此階段中，將藉由三種不同的統計分析方式：相似度累 加機制、權重化相似度累加機制以及投票機制，同時產生三種接替人選的推薦列表。
透過系統三階段的運作流程，取得最後的職務接替人選推薦列表之後，即可藉由人 事異動資料庫中該職務的實際接替人選，來檢驗系統的整體預測效果，並可進一步進行 分析每一職務的接任人選受到歷任人物職務歷程的影響程度。在以下各小節中，我們將 陸續針對 Network Module、Simrank Algorithm Module 以及 Prediction List Module 三程式模組進行進一步的解說。
3.3.2 Network Module
Network Module 可隨著輸入的期望預測時間點和預測職務名稱之不同，從人事異動 資料庫中取出所需的相關異動記錄資料，其後藉由模組內部的二網路建構子程序：
person-toward-post network construct procedure 以及 post-toward-person network construct procedure，同時建構出相對應的 Seed Network 以及 Prediction Network。
其中 Seed Network 是由所期望預測的職務節點，以及從預測時間點之前曾經擔任過期 望預測職務的所有異動記錄中，所取出的人物節點共同建構而成的一 2-mode 網路；而 Prediction Network 則是從在預測時間點之前的所有人事異動記錄中，依據所設定的訓 練資料年限長度，從所擔任職務的職等低於所期望預測職務的職等 2 等之內的人選中，
根據其在訓練資料年限範圍之內的異動記錄，依序擷取出職務節點以及人物節點共同建 構成一 2-mode 網路；對於選擇以和期望預測職務職等相距為 2 等的人物集合為主要人 選的原因，主要是因為透過觀察資料庫中的異動記錄，發覺其絕大多數的職務異動範圍
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均在 2 等之內，故合理推論可能的接替人選也應出現於此職等範圍之內的人選之中。舉 例來說，當期望預測職務為經濟部部長（職務職等為 16），訓練資料年限長度為 5 年時，
我們會先取出職務職等介於 14 至 15 等之間的人選，再從民國 96 年至民國 92 年間的異 動記錄集合中，依據這些人選名單取出其異動記錄，再依序擷取出職務及人物節點以建 構出 Prediction Network。
如圖 3-5 中顯示了預測時間為 97 年，預測職位為經濟部部長的 Seed Network 示意 圖；而圖 3-6 中所示則為在預測時間 97 年之前，設定訓練資料年數長度為 5 年（即從 92 年至 96 年之間）的 Prediction Network。藉由 Seed Network 以及 Prediction Network 的建構完成之後，後續的 Simrank Algorithm Module 便可從 Seed Network 中擷取出曾 經擔任過該期望預測職務的所有人物，將之彙整形成所謂的 Seed Person Set，之後再 以此 Seed Person Set 為核心基礎依序與 Prediction Network 中所有的人物進行職務 歷程相似度的計算。
圖 3-5 Seed Network 示意圖
接下來，我們便開始針對 Network Module 內部二子程序於建構 2-mode 網路時的流 程進行解說。首先藉由從圖 3-6 中可以看出，在設定訓練年數僅為 5 年，且期望預測職 務職等為 16 等的條件之下，其所呈現的人物以及職務節點已達一定程度的數量（數據
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資料顯示共有 280 個人物節點以及 216 個職務節點），隨著後續實驗階段針對訓練年數 長度以及期望預測職等的逐步下降，所產生的人物以及職務節點個數將可高達上萬，故 為了系統計算效能方面的考量，Network Module 在針對 2-mode 網路的建置方面，主要 是藉由 person-toward-post network construct procedure 以及 post-toward-person network construct procedure 兩子程序，透過運用 HashMap 資料結構的概念，同時以 2 個 HashMap 來模擬單一 2-mode 網路的建置。其中 person-toward-post network construct procedure 負責負責從異動記錄中，擷取出人物姓名以及異動部門、職位等 資訊，建構出以人物姓名為 Key 值，以異動部門與職位合併而成的職務資訊為 Value 值 的 HashMap；而 post-toward-person network construct procedure 則負責建構以職務 資訊為 Key 值，人物姓名為 Value 值的 HashMap。圖 3-7 所示即為此二子程序以各自產 生的 HashMap 來模擬單一 2-mode 網路的示意圖。
圖 3-6 Prediction Network 示意圖
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person-toward-post network construct procedure
post-toward-person network construct procedure
圖 3-7 Network Module 內部二子程序建構 2-mode 網路運作流程圖