选择胜任、合适的协同成员组成CPIKN，是实现成员间高效配合、提升组织绩效以及保证协同产品创新工作取得成功的重要前提[15,28,29]。当前成员或伙伴选择的研究大多考虑都是成员的个体信息或属性，如成员个性、专业领域、技能、文化背景等，而对成员之间的协同属性的考虑则较少。实际上，成员间的协同属性与绩效往往起着更为关键的作用。在协同产品创新实践中，一项产品创新任务与项目的顺利实施与完成需要不同知识背景、专业技能的成员的共同努力与合作。成员之间的良好协作能够促进信息与知识的深度交互，提高目标与行动的一致性，增强成员间的相互满意，缩短彼此之间的适应时间，最终有利于协同产品创新绩效的提升[31]。因此，在选择组成CPIKN的协同成员时，不仅要考虑候选成员的个体属性，还需要考虑候选成员之间的协同属性。如何选取合理的标准或指标描述候选成员的个体属性与协同属性，并建立定量模型对上述属性进行合理表示，是研究CPIKN成员选择的一个关键问题；在对候选成员个体属性与协同属性进行多目标决策时，如何对上述属性进行有效集结是另一个需要解决的重要问题。

针对上述CPIKN成员选择决策需要解决的关键问题，本书基于网络协同效应的视角，提出成员的个体知识能力属性与成员间协作属性的量化方法，在其基础上建立基于个体属性与协同属性的成员选择决策模型。由于求解该模型是一个NP-hard难题，进而提出一种多目标优化算法对模型进行求解。(www.daowen.com)