75٪

3 من 4 - هذه هي الطريقة التي تقدر بها مجموعة بوسطن الاستشارية حصة مشاريع تكنولوجيا المعلومات التي ماتت لأسباب غير تقنية.

بالنسبة لإصدارين متتاليين من قاعدة معارف إدارة المشاريع (PMBOK) ، تم تحديد عمليات إدارة أصحاب المصلحة كمجال منفصل للمعرفة تحت رقم الحظ رقم 13 ، وينصح بشدة بالنظر في:

1. العلاقة بينهما ،
2. مراكز النفوذ ، وكذلك
3. ثقافة التواصل - لزيادة فرص النجاح.

السؤال الأول:

      ? 

^{الصورة: شريف حمزة للمذهولون والمشووعون ، عارضة الأزياء - لوبيتا نيونجو}

في ضوء الانتصار غير المشروط الأخير للرياضيات الروسية على مسألة الأرقام اللونية ، فلننظر في سيناريو تطبيق اكتساب شعبية سريعة بين نظرية الرسم البياني للتعلم الآلي لسبب فشل معظم مشاريع تكنولوجيا المعلومات. نحن نطبق علم الحساب الطبيعي تمامًا على المناطق التي كانت تعتبر من قبل " ناعمة ". وسوف نبيّن كيف تسمح النماذج الحديثة للمنظمة بالقياس في عصر التغيير. استراتيجية الحل - وهي خطوة بسيطة مكونة من خطوتين - نقوم ببناء رسم بياني لعلاقات أصحاب المصلحة ، ومن خلالها - نقوم بإيقاف تشغيل الشبكة العصبية. وبينما تؤدي خوارزميات التعلم الذاتي مهام إدارة معقدة ، تزيل المشاكل الإدارية من كومة من الكتفين البشريين - فنحن نشرب القهوة مع الكعك.

محتوى

1. الأهداف والغايات
2. النهج المقترح
3. ما للدراسة
4. كيفية القياس
5. رسم حالة العمل
6. أخبرني من هو صديقك (أو آليات الرسم البياني)
7. الزاوية الحمراء للنماذج الجميلة
8. ملخص ما تقدم
9. النتائج
10. اختيار الأدب
11. مذكرة التشغيل
12. وفي خط التسجيل

المهام والفشل

غالبًا ما تغير مشاريع تحويل الأعمال ، مثل تطبيقات SAP ، عمليات الأعمال أو الهيكل التنظيمي. في بعض الأحيان ، وكلاهما perevodnyayut في السعي لتحقيق أفضل الممارسات. ومع ذلك ، هناك فارق بسيط. إن الانضمام إلى (التحيز القائم على الوضع الراهن) بين الناس يجعل تحويل الأعمال التجارية تحديا - ونحن ، كنوع ، نسعى للحفاظ عليه وزيادة.

حقيقة مثيرة للاهتمام - حوالي 80 ٪ من السكان لن يكونوا سعداء بالابتكارات [1]. تفيد BCG بأن ثلاثة من أربعة مشاريع فاشلة لتكنولوجيا المعلومات قد اختتمت لأسباب غير تقنية ، تسمى أسباب "سهلة". إدارة التغيير التنظيمي هي مجموعة من الممارسات التي تتوقع مقاومة الجديد. SAP Recipe - إدارة الاتصالات ، والتحفيز ، وحقوق اتخاذ القرار ، والمؤهلات اللازمة للتنفيذ الناجح والانتقال إلى مرحلة التحسين المستمر [2].

في مقابلة حديثة ، ذكر ليونيد جوكوف (مدير الممارسة الروسية في BCG Gamma) القاعدة 10-20-70. في المشروعات الحقيقية لإدخال التعلم الآلي ، 10 ٪ من إجمالي الوقت الذي يقضيه في اختبار فرضية واختيار نموذج مناسب. يستهلك تطبيق DevOps للشباب (أو الشباب المألوف) 20٪ من تكاليف العمالة. 70 ٪ من الجهد يتطلب التغيير.

^{فيديو: هنا مقابلة حول استشارة أيام الأسبوع التي أعجبت فيها بشكل خاص قصة مروحية في المجمع}

بمعنى من المعاني ، يمكن التعبير عن شروط النجاح من خلال عدم المساواة A + B + C> D ، حيث A هي مستوى عدم الرضا عن الوضع الحالي ، B هي الرؤية العامة للمشكلة ، C هي فوائد اختبار الفرضية ، و D هو الجهد المطلوب للتحول. الأمر بسيط - قم بتهيئة الظروف التي تكون فيها الصيغة صحيحة للجميع والجميع - وستنتشر التغييرات بسرعة. يبدو أن النصر سهل ، أليس كذلك؟

تحليل أصحاب المصلحة هو لب مشاريع التحول. تتمثل المهمة الرئيسية في البحث وتحديد الأفراد والمنظمات التي ستتأثر بالتغييرات ، أو أولئك الذين يمكنهم التأثير على مشروعنا. يعد ترتيب أصحاب المصلحة حسب القوة والتأثير ممارسة شائعة (على الأقل بين من يلعبون في إدارة المشروع). تاريخيا ، تم حل المشكلة بشكل شخصي عن طريق العصف الذهني وغيرها من الأدوات المستمدة من تقليد البحوث الاجتماعية. لم تكن هناك مقاييس رقمية موثوقة. حتى يومنا هذا.

التطورات الحديثة في الرياضيات في نظرية الرسم البياني تجعل من الممكن قياس المشكلة. بادئ ذي بدء ، نحن نقوم رسميًا بتعيين المشكلة وتحديد طريقة التدوين الرياضي ، والتي سنستخدمها في المستقبل.

الهدف:

وفقًا للهيكل التنظيمي المعين والعمليات التجارية الموصوفة لظروف الإرادة والإرادة ، صنّف أصحاب المصلحة وفقًا لحجم التغييرات الفردية (الجهد المطلوب للتحول).

افعل ذلك

وصف حالة العمل على أنها علاقات وسير عمل.

تدير العديد من المنظمات الناضجة العمليات بطريقة منظمة (تدفع أحيانًا المتطلبات الخارجية مثل شهادة ISO). بالنسبة لمعظم الشركات ، تتم هيكلة الهيكل التنظيمي. نتيجة لبناء نموذج من البيانات ، نحصل على شبكة من العلاقات ، والتي سوف نقوم بتحليلها.

مواكبة العصر ، سنقوم بتصوير التغييرات التي بدأت في روح معيار IBCS ، الذي يدعي أن لوحة الرسومات التجارية يمكن أن تحتوي على سلسلة كاملة من الأسود. على اليسار - الوضع كما هو ، على اليمين - كما سيكون. يتم ترقيم وأصحاب المصالح: خطوط رفيعة من الهيكل التنظيمي ، وسهام سير العمل. يظهر تغيير القيادة لـ # 9 من خلال كسر العلاقة التبعية 4-9 في الحالة كما هي ، والعلاقة 5-9 الجديدة كما هي.

تخيل أنه يتعين علينا مساعدة الضفدع بيبي. محملة برؤسائه من خلال تحويل عملية إهدار الألقاب في شركة - لاعب في المستوى الثاني.

يتم وصف الحالة كما هو ، ولكن مع الكيفية التي ستكون بها - ليست تلك كارثة ، ولكن عذاب الاختيار. تم قراءة كلا الكتابين وحضر المؤتمرات ، وحتى تمت دراسة حالتين من أحد رواد السوق ومرشح غار من شركات استشارية مرموقة. نقل تجربة الآخرين إلى عملك هو مهمة أخرى.

بعد N ، لا ، فليكن أفضل ليالي M بلا نوم ، تبلورت الرؤية في خيارين كما تريد. هنا ، مسترشدين بشكل حصري بالهدف المضيء المتمثل في جعل القصة أكثر سخونة ، نبتعد عن متطلبات معيار IBCS ونضيف الألوان. كما هو الحال ، نحن غير سعداء ، لذلك ، سنصورها باللون الأحمر ، وكما ستكون - باللون الأخضر والأصفر ، على التوالي.

العمود المعين $$$G = (V، E)$ - هذا نموذج رياضي - العديد من المجموعات - العلاقات الزوجية ، تسمى الحواف (السندات ، الأقواس) والمشار إليها باسم $$$e_ {ij}$ لأي اتصال موجود بين رأسين (عقد) $$$v_ {i}$ و $$$v_ {j}$ . يمكن أن يكون لكل من القمم والحواف خصائص (على سبيل المثال: ملف تعريف المستخدم أو قوة الاتصال أو نوعه).

ما للدراسة

تحدد طبيعة الاتصالات في الشبكة سلوك النظام - ككل ، ومكوناته - إنها حواف الرسم البياني الذي يصف الموقف الذي يربط الوحدات ، أو يوزع الحمل ، أو يضيف الضغوط الهيكلية. سوف نسعى جاهدين لاكتشاف أكبر عدد ممكن من العلاقات. الهيكل التنظيمي وعمليات الأعمال الموصوفة لشروط الإرادة والإرادة هي الحد الأدنى من المعلومات التي يصدر بها نموذجنا الأحكام على مستوى الشخص المحترف.

كيفية القياس

لطالما كان تحليل البيانات جزءًا مهمًا من منهجية التغيير التنظيمي لـ SAP. دراسة الهيكل التنظيمي والعمليات وأصحاب المصلحة أمر شائع. إن دراسات البيئة التي تحدث فيها تغييرات (أو أرغب في تنفيذها) كانت موجودة منذ عقود. على سبيل المثال ، تمتلك BCG 50 عامًا من الخبرة في مجال تحويل الأعمال. والنسخة الأولى من أعمال روجرز الأساسية (نشر الابتكارات) ، والتي نمت منها جميع منهجيات إدارة التغيير الحديثة ، نُشرت في عام 1962.

الجديد هو الحساب فقط.

تفتح عائلة من الخوارزميات المستوحاة من علم الأحياء (شبكات الرسم البياني العصبية) جبرًا مضحكًا جديدًا - نكتسب الفرصة لمناقشة طبيعة الاتصالات وإجراء العمليات الحسابية في الفضاء الذي يمكننا فيه قياس تشابه الهياكل بدقة عالية.

رسم حالة العمل

نحن نرقم رؤوس الرسم البياني ونحاول التفكير كمحترفين متعلمين جيدًا في تنفيذ التغييرات التنظيمية. دعونا تقييم حجم التغييرات لكل عضو في المنظمة بشكل فردي. على سبيل المثال ، خذ الجزء العلوي رقم 7 ، المزين بالفسيفساء بروح كاندينسكي.

عاش أحد أصحاب المصلحة ، لم تهتم. شارك في العملية كما هي. وكان لديه ثلاثة في الخضوع. اثنان - مباشرة: # 8 و # 9 ، ومرؤوس آخر أكثر من المرؤوس رقم 10.

لقد حان المبتكرين.

اقترحوا إزالة اثنين (# 8 و # 10) من الثلاثة. بالمقابل - أضف إطارًا آخر رقم 11 إلى القسم المجاور. ويتم إعادة هيكلة عملية تهيج البقع بطريقة جديدة. يتم بدء تدفق العمل في العالم الرائع الجديد بواسطة المشارك الجديد رقم 6 - تم تنفيذه مسبقًا بواسطة زعيمه رقم 3.

الخيار 1:

سيشارك أصحاب المصلحة لدينا في العملية بشكل غير مباشر - الموظف الوحيد الباقي رقم 9 الذي توصل إلى الوظيفة - لقد أجرى عملية أخرى من قبل (الآن سيتم تنفيذها بواسطة صاحب المصلحة # 4).

الخيار 2:

سيستمر صاحب المصلحة في تنفيذ العملية الأولى في العملية ، أما الثانية - بدلاً من المرؤوس رقم 9 - فسيتم تنفيذها بواسطة رئيسه رقم 4.

وبعد تحليل طبيعة التغييرات لكل فرد ، من الممكن بالفعل استخلاص بعض الاستنتاجات حول حجم التحول. هنا يواجه القارئ خيارًا: قم بالتمرين بنفسك ، أو اطلب الوصول المبكر إلى دراسة حالة كاملة.

عادة بعد $$$N ^ 3$ التكرار ، وهو خبير تعليمي جيد في التغيير التنظيمي قادر على إعطاء تقييم مناسب لحجم التغيير لكل صاحب مصلحة ، وترتيبهم وفقًا لذلك ، حيث $$$N$ - عدد أصحاب المصلحة. محترف كبير سيدير $$$N ^ 2 log (N)$ . الشخص المبدع الممتاز ، الذي توصل إلى صيغة لإضافة كل العلل ، وإعطاء نوع من التقدير العددي للتغيرات ، وإلى جانب ذلك ، من يعرف كيفية الفرز في Excel ، لديه عمومًا كل فرصة للاقتراب غير المقارب $$$N ^ 2$ .

سيكون بديلاً لطريقة التقدير التناظرية المدروسة هو استخدام الرياضيات الحديثة.

الخيار 1. حجم التغييرات في العملية والهيكل. بنية النموذج: طبقتان من الالتواء ، مصفوفة متماثلة من الاتصال ، التنشيط - خطيًا. المسافة جيب التمام.

كما ترون بسهولة ، فإن القمتين رقم 8 و 10 (محذوفتان) و # 11 (مضافتان) تحصلان على أعلى تصنيف على مقياس التغييرات في هيكل المنظمة. # 9 و 5 يحصلان على درجات متساوية تقريبًا - الأول سيخسر المرؤوس ، والثاني سيكسب. يمكننا أن نقول أن هذا النموذج يعتقد أن أن يكون المرء بدون موظف أسوأ قليلاً من وجود موظف جديد. بالنسبة لأعلى التسلسل الهرمي # 0 و # 1 و # 2 ، يظل الموقف بدون تغيير تقريبًا. لاحظ أنه بالنسبة للقيمة رقم 2 ، يكون هناك اختلاف بسيط ملحوظًا - حيث تحدث جميع التغييرات في الهيكل بين مرؤوسيه.

قارن سيناريوهات التحول الجاري. من أجل سهولة تفسير النتيجة ، نستخدم بنية تنظيمية متطابقة كما هي لكلا خياري العملية.

الحالة الأساسية - نقوم بتقييم التغييرات الهيكلية فقط. لا يتم استخدام البيانات الشخصية. عموما. الهيكل التنظيمي والعمليات. وهذا كل شيء.

مع البيانات الشخصية أكثر متعة. بكل معنى الكلمة.

تشبه هذه الطريقة مراقبة النظام المادي من عدد وافر من الكتل متصلة بواسطة عدد وافر من الينابيع - عندما يتغير نمط الاتصال ، أو عندما تتغير قوى التوتر ، تتغير الأجسام موضعها في الفضاء. نحكم على حجم التغييرات الفردية من خلال التحول بين الدول كما هي وكيف. ونحن نقيس هذا التحول على الفاصل الزمني [0،1] ، حيث يتوافق أي تغييرات مع الصفر (التشابه الكامل للحالات كما هي وإرادة) ، ووحدة - الحد الأقصى للتغييرات الممكنة.

أخبرني من هو صديقك (أو آليات الرسم البياني)

قد يتمثل أحد الأساليب لقياس حجم التغيير في تحليل مدى تغير بيئة الفرد - بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر: علاقات التبعية / التحكم ، أو تحديد مواصفات عملية العمل ، أو واجهة التعامل - كل هذا مسموح به بواسطة حساب جديد من أمستردام.

النظر في ميكانيكا عملها.

الحدس: خصائص الآخرين تحدد الفرد.

لكل موظف ، نجمع معلومات عن الزملاء ونمررها عبر شبكة عصبية (مجمع). نتيجة لذلك ، نحصل على تمثيل (إحداثيات في مساحة متعددة الأبعاد) يعكس الموقع النسبي في النظام لكل منها. إلى حد ما ، تشبه العملية محاولة أي شخص لتعلم جميع الاتصالات والخصائص ، ثم تنسى شيئًا ما تعلمه.

مقياس التغيير هو المسافة بين التمثيلات الناتجة للحالات كما هي وإرادة.

تنص نظرية التعلم الاجتماعي على أننا نتعلم من خلال مراقبة سلوك الزملاء والتعود عليه. تحول الأعمال يغير طبيعة العلاقات والبيئة تهتز. هناك حاجة للتعلم. سنقوم بقياس هذا التغيير في المناخ النفسي (على افتراض أننا قمنا بالفعل بتنميط الموظفين ولدينا البيانات).

في مساحة مقياس التغييرات الفردية ، يبدو كل شيء كما يلي:

كما ترون ، زادت إضافة بيانات ملفات التعريف من دقة النموذج - والآن نأخذ في الاعتبار ليس فقط تحول الهياكل والعمليات ، ولكن أيضًا ميزات المشاركين.

سيؤثر الخيار الأول لتغيير العملية في المرتبة السابعة. البديل سيؤثر على الأرجح على الرقم 9. سيكون لكلا الخيارين نفس التأثير تقريبًا على القوتين رقم 3 ورقم 6 - بينهما سيتم نقل دور بادئ العملية. مطابقة للحالة الأساسية ، تؤثر التغييرات في أعلى التسلسل الهرمي (# 0 و # 1 و # 2) بشكل بسيط على التغييرات.

وبالتالي ، باستخدام شبكة عصبية تلافيفية بيانية ، صنفنا أصحاب المصلحة وفقًا لمدى تحول الأعمال في بيئتهم المباشرة.

والنتيجة قريبة من التقييم الذي سيقدمه أخصائي مدرب جيدًا ومكلف للغاية في مجال التغيير التنظيمي.

كل هذا ممكن بالفعل مع الحد الأدنى من المعلومات حول هيكل المنظمة والعمليات التجارية. مضيفا كمية صغيرة من البيانات الشخصية زيادة دقة هذه الطريقة. من الواضح أن إضافة المزيد من البيانات يتيح لنا الأمل في مزيد من التقدم.

الزاوية الحمراء للنماذج الجميلة

تتعلق الطرق التي تم بحثها في هذا المنشور في سياق مهمة ترتيب أصحاب المصلحة بالتعلم بدون معلم - فنحن نحاول تحديد الأنماط والتحدث عنها بطريقة أو بأخرى. بالنظر إلى المستقبل ، ألاحظ أن الشركات الكبيرة متعددة الجنسيات لديها بالفعل مجموعات من البيانات تسمح لها بتنفيذ التدريب مع المعلم. لذلك ، أتذكر نظرية الغداء المجاني ، سأتذكر باختصار الطرق البديلة لوصف الرسوم البيانية ، مثل الموجات ، والتي يمكن أن تكون مفيدة للباحثين.

منذ عام مضى ، عندما كتب عن مكان وكيفية قصه في حفلات رسم بياني ، بقي نموذجان خلف الكواليس التي تتطلب إضاءة - كانت جيدة جدًا:

الآية - هنا هو جيثب

كما تتذكر ، استندت الموجة الأولى من أساليب تضمين الرسم البياني إلى مسارات عشوائية. تنافست أفضل عقول الكوكب على من سيأتي بأكثر الإستراتيجيات التعبيرية لتحريك المصيدة. وقمنا بتحسين لوغاريتم احتمالية سقوط قمتين في نفس المسار. والفكرة هي أن ننظر إلى السؤال على نطاق أوسع ودراسة توزيع الاحتمالات بشكل عام. معلمة واحدة بدلاً من كومة الذاكرة المؤقتة ، SOTA في مشكلة التنبؤ الارتباط ، ووظيفة فقدان وضعت بشكل مثير للإعجاب.

المؤلف لديه أيضا العديد من المشاريع المثيرة للاهتمام ، من بينها نموذج واحد رائع. فقط في حالة ، لاحظت أن اسم البرنامج الذي يقدم الاستماع إلى شكل الرسم البياني يظهر بوضوح ويعبر بوضوح عن وضع سلبي فيما يتعلق بالممارسات المحفوفة بالمخاطر والدعوة إلى اتباع نمط حياة صحي.

الرسم البياني شبكة الالتواء

كل شيء بارع بسيط. بدلاً من القيام باختيار حسب البيئة ، نجمع خصائص جميع الجيران. و أنا أيضا. يتم تطبيقه بضرب المصفوفات التي تصف الرسم البياني - الدرجات المعدلة للرؤوس والاتصال ، وخصائص القمم. بعبارات عامة ، لكل طبقة ، يتم كتابة التحويل على النحو التالي:

$$$H ^ {(k + 1)} = Dropout \ {ReLU [(D + I) ^ {- ½} (A + I) (D + I) ^ {- ½} H ^ {(k)} W ^ {(ك)}] \} ،$

حيث:

$$ - تنظيم من خلال التصفير المعلمات المحددة عشوائيا - نفس "النسيان" ، على براءة اختراع من قبل جوجل ،
$$$Relu$ - وظيفة التنشيط غير الخطية $$$f (x) = الحد الأقصى (0 ، x)$ .
$$$D$ - مصفوفة قطرية لدرجات القمم (عدد الوصلات) ،
$$$I$ - مصفوفة قطرية من الوحدات ،
$$$دولا$ - مصفوفة الاتصال ،
$$$H ^ {(k)}$ - إشارة من طبقة التجميع السابقة ، $$$H ^ {(0)} = X$ حيث $$$X$ - مصفوفة خصائص قمة الرأس ،
$$$W ^ {(k)}$ - أوزان الطبقة k من الشبكة العصبية ، والتي يمكننا:

• تعلم في وضع التدريس مع المعلم.
• ملء مع القيم المحددة عشوائيا.
• رمي (وظيفة هذا سوف تصبح خطية قليلا).

تم فحص آليات العمل بالتفصيل من قبل المؤلف نفسه هنا . بالإضافة إلى ذلك ، خطوة بخطوة ومع أمثلة ، يتم النظر أيضًا في الطريقة هنا .

جميل في بساطته ، وهذا النموذج يظهر نتائج ممتازة. احتفظ بخيار تنفيذ لمعظم التعبير الوارد بين قوسين مربعين في ثلاثة أسطر من iggisv9t :

 D = sparse.csgraph.laplacian(A, normed=True) shape1 = X.shape[1] X = np.hstack((X, (D @ X[:, -shape1:]))) 

مقتطف من السنة ، في رأيي.

في المحادثة ، ناقشوا خيار استخدام مثل هذا الإلتفاف لرسم بياني ثنائي الأطراف ، وسوف يرى القارئ المُعد هنا أوجه التشابه مع خوارزمية RolX ، مزدوجة. في ثلاثة خطوط.

^{الصورة: شخص صنع في الكرملين لشخص في الكرملين ، عارضة الأزياء - فيديل أليخاندرو كاسترو روس}

بالنظر إلى أن قدرة الفصل في الالتفاف على الرسم البياني مماثلة لاختبار التماثل في WL ، وكذلك حقيقة أن القدرة التعميمية لشبكة عصبية أحادية الطبقة مع التنشيط غير الخطي أمر لا يصدق (يتم إثبات كلتا العبارتين بدقة) ، يتم الحصول على أداة جذابة للغاية لدراسة النظم المعقدة.

تجدر الإشارة إلى أنه من المستحسن تطبيق الأسلوب على المصفوفات المتناثرة - من الأسهل احتواء اللابلاسيان في الذاكرة ، وفي بعض الأحيان الطريقة الوحيدة. إذا كان الكسل مطلقًا - يكون المحول في مستودع VERSE. ونظرًا لأنك تنقلك إلى مساحة الرسوم البيانية الكبيرة جدًا ، فلا يزال الرسم البياني المدرج هنا يظل ذا صلة.

ملخص ما تقدم

مقياس التغيير هو المسافة بين الولايات كما هي وكما تشاء.

يتم تقريب هذه المسافة دون استخدام البيانات الشخصية.

إضافة البيانات الشخصية يحسن النموذج.

محاولة وصف ثقافة المنظمة (تلك التي تأكل استراتيجيات الإفطار) هي بمثابة اندفاع لتثبيط قطعة من الهلام على الحائط (أو سحب بومة على الكرة الأرضية) - العثور على مجموعة عالمية من الخطوات لتحقيق تحول الأعمال هي مهمة أخرى. كل ما نعرفه بالتأكيد هو أن الناس سيقاومون التغيير. كل موقف فريد من نوعه بطريقته الخاصة ويتطلب فهم الاتفاقيات والحقائق المحلية.

^{: . 0-30 — #8 #9. 31-40 — #8. - 40 . #9 #5 41 50. - 7-4-5-2 1:00 1:11. - 1:18 1:35. #7}

:

1)
2)
3)

, , , . , .

, , — — , . , ( ) , , .

النتائج

( ) . — — .

. . — - — SAP.

, . .

أدب

[1] Diffusion of Innovations, Fifth Edition, Rogers, 2003 (1962)
[2] Organizational Change Management in SAP Projects, Rothenpieler, SAP, 2009
[3] TRANSFORMATION Delivering and Sustaining Breakthrough Performance, Fæste and Hemerling, BCG, 2016
[4] Overcoming Resistance to Organizational Change: Strong Ties and Affective Cooptation, Battilana & Casciaro, 2013
[5] Inductive Representation Learning on Large Graphs, Hamilton & Ying, 2017
[6] Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks, Kiph & Welling, 2017
[7] A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide), PMI, 2017
[8] International Business Communication Standards (IBCS), Hichert & Faisst, 2017

, !

, , .

— . RolX ( , cs224w 2018 ) .

— RolX , .

!

— !

 , , ? , ,  ? 

^{: Pirelli, —}

  -  , ( )  2 ,  53 . 

.