在线观看的社交协同评论技术与实证研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61300201
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    23.0万
  • 负责人：
    丁向华
  • 依托单位：
    复旦大学
  • 学科分类：
    F0207.计算机网络
  • 结题年份：
    2016
  • 批准年份：
    2013
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Online TV viewing is becoming increasingly prevalent. Functions such as online commenting systems are important to enhance its interactivity and user experiences. To provide more real-time and sociable interaction as well as to address content organization issues in current online commenting systems, this proposal explores combining comments with social network information and mapping the linear comment document to the complex network one. Operation transformation (OT) based multi-factor consistency maintenance technique is investigated to support real-time flexible comment organization and presentation. By combining empirical research in each step of the technical exploration, the goal is to ensure that the innovation of cooperative commenting technologies can effectively improve sociable commenting of online TV viewing and relevant user experiences.
在线观看越来越普及，在线评论等功能增强了在线观看的互动性，改善了观看体验。针对目前的评论系统实时社交互动性差、评论内容组织无序的缺点，本项目结合用户复杂社会关系网络与评论信息，将评论的线性文档映射成复杂网络文档，提出基于操作转换（OT）技术的用户、文档多因素一致性维护技术，设计支持实时、灵活的评论文档组织和展示，并在每个阶段融入实证研究以确保技术的创新符合在线评论的社会机制，以有效改善互动观看的用户体验。

结项摘要

本项目组针对目前的评论系统实时互动性差、评论内容组织无序的缺点，项目结合用户复杂社会关系网络与评论信息，将评论的线性文档映射成复杂网络文档，提出基于操作转换(OT)技术的用户、文档多因素一致性维护技术，设计支持实时、灵活的评论文档组织和展示，并在每个阶段融入实证研究以确保技术的创新符合在线评论的社会机制，有效改善了互动观看的用户体验。这些相关的成果发表在高水平的国际会议和期刊上，其中包括ACM CSCW’14 一篇，ACM CHI’14 一篇，ACM CSCW’15 两篇，ACM CSCW’16 一篇。在本基金项目资助下，项目组发表论文共计15篇，其中SCI 收录1篇，EI 收录15篇；培养博士后1名，博士2名，硕士3名，参加国际学术会议和交流活动10人次。

项目成果

期刊论文数量（1）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（14）
专利数量（0）
Group-based Latent Dirichlet Allocation (Group-LDA): Effective audience detection for books in online social media
基于组的潜在狄利克雷分配（Group-LDA）：在线社交媒体中书籍的有效受众检测
  • DOI：
    10.1111/nbu.12489
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    Knowledge-Based Systems
  • 影响因子：
    8.8
  • 作者：
    Lu; Tun;Yang; Dayi;Ding; Xianghua;Gu; Ning
  • 通讯作者：
    Ning

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其他文献

一种动态实时高校建筑能耗异常检测方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    计算机工程
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    --
  • 作者：
    江航;卢暾;顾寒苏;丁向华;顾宁
  • 通讯作者：
    顾宁
基于局部敏感哈希技术的能耗社区实时推荐系统
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    小型微型计算机系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    韩军辉;卢暾;丁向华;顾宁
  • 通讯作者：
    顾宁
基于局部敏感哈希技术的能耗社区实时推荐系统
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    小型微型计算机系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    韩军辉;卢暾;丁向华;顾宁
  • 通讯作者：
    顾宁

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

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面向残疾人的强耦合众包协同交互机制的研究
  • 批准号：
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  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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