网络维力及信息扩散机理研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    70971028
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    26.0万
  • 负责人：
    赵金楼
  • 依托单位：
    哈尔滨工程大学
  • 学科分类：
    G0107.管理系统工程
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

目前，研究网络管理问题的思维模式是"管理-网络"。其明显轻视网络内部性研究，造成了对象随机和特性冲突，导致研究结论带有随机性。究其原因，混淆网络的原本性和派生性；不区分直接对象和间接对象，网络支持对象人为化；感性定义的网络支持特性与其顶层支持特性相冲突。.如从根本上解决上述问题，则需探索新的理论与方法。该理论的基本思维应当尊重网络的原本性和内部性，从网络的设计原理和物理特性入手提炼网络的顶层支持特性，解决支持对象的唯一性，并在笛卡尔坐标中给出顶层支持特性力的曲线及其关系（网络维力）。然后，基于网络维力对具体管理问题的作用机理分析问题和解决问题。称此为"网络-管理"思维模式。借鉴成熟的信息扩散理论还将探讨网络维力作用下的信息扩散机理并进行效果模拟。.本研究将会从理论上指明网络优势的根本所在及其原理，提供检验其派生性的基准，阐释网络维力对信息扩散的作用机理，推动网络管理和网络经济两大学科发展。

结项摘要

本研究目标是提炼出网络维力并基于其推演出网络空间信息扩散模型，进而阐述扩散机理。研究按照计划正常进行并实现了既定目标。按照研究的逻辑步骤完成的主要工作、获得的重要结论及其价值如下：. 1]针对现有研究模式存在的问题，提出了“网络-管理”研究模式。. 2]从物理实证、比较研究和数学证明三个视角对网络特性力进行了分析，得到了网络特性力表现在时间（T）和数量（Q）两大参数，即网络优势在于时量效用特性。该结论为网络信息系统开发指明了功能重点，为研究与网络相关的诸多问题指明了切入点。. 3]提出了“同势”概念，进而在笛卡尔坐标中描述网络支持信息的时量效用得以实现，构建了网络维力模型。该模型为企业在信息量和信息新度平衡决策时提供了理论依据。. 4] 基于网络维力参数推演出了网络空间有效节点量变化函数。据此模型不但可以描述整个网络事件信息变化，而且具有预测与决策参考作用。. 5] 基于衡量信息扩散的两大参数（可达与采纳），构建了网络空间信息扩散系统模型。该模型为从时量效用方面评价网络效用提供了理论依据。.重要成果：. 发表与本项目相关的文章共计24篇，其中EI期刊6篇，EI国际会议文章6篇，CSSCI等期刊12篇。. 2011年6月8-11日，在北京交通大学组办了国际会议分会，收录EI论文12篇。. 培养与本项目相关的博士生3名，博士后2名，硕士生2名。2008-2009年，与工商管理学院学科带头人K.K.Lai教授联合培养博士生2名。. 基于本项目研究成果，2012年连续获得国家自然科学基金面上项目资助，题目为《基于网络维力的事件规模函数及其参数研究》。

项目成果

期刊论文数量（15）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（6）
专利数量（0）
Integrated optimization and deployment mechanism of information resources in complex manufacturing collaborative logistics network
复杂制造协同物流网络信息资源集成优化与调配机制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Theoretical and Applied Information Technology
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xu; Xiaofeng1;Zhao; Jinlou2;Deng; Yirui1
  • 通讯作者：
    Yirui1
网络效应下我国船舶工业参与国际竞合的提升路径分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    经济问题探索
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐小峰;赵金楼
  • 通讯作者：
    赵金楼
Uncertain control optimization of resource planning for collaborative logistics network about complex manufacturing
复杂制造协同物流网络资源规划的不确定控制优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Xitong Gongcheng Lilun Yu Shijian/system Engineering Theory and Practice
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xu; Xiao-Feng1;Zhao; Jin-Lou2;Song; Jie-Kun1
  • 通讯作者：
    Jie-Kun1
基于动态神经网络的消费者购买行为特征的挖掘
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    情报杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王崇;赵金楼;WANG Chong1;2 ZHAO Jinlou2(1.School of Economic Ma;2.Business School;Huaihai Institute of Technology
  • 通讯作者：
    Huaihai Institute of Technology
Saturation analysis of network information diffusion and modeling
网络信息扩散饱和度分析与建模
  • DOI：
    10.1007/s11005-008-0244-9
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Advances in Information Sciences and Service Sciences
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhao; Jin-Lou1;Liu; Zhi-Bin1;Yu; Jian-Nan2
  • 通讯作者：
    Jian-Nan2

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其他文献

搭便车行为影响下制造商渠道选择研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    系统工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘家国;周笛;刘咏梅;赵金楼
  • 通讯作者：
    赵金楼
基于投入产出非线性优化的制造业完全能耗强度情景分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    中国管理科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李根;刘家国;赵金楼
  • 通讯作者：
    赵金楼
基于全生命周期的绿色船舶评价研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    生态经济(中文版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵金楼;戈钢
  • 通讯作者：
    戈钢
基于用户感知、偏好和涉入的微博舆情传播意愿影响因素研究
  • DOI：
    10.1140/epjc/s10052-023-11838-8
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    情报学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵金楼;成俊会
  • 通讯作者：
    成俊会
基于三元联系数的网络舆情传播中主体参与意愿演化评价方法
  • DOI：
    10.13833/j.cnki.is.2017.08.053
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    情报科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵金楼;高宏玉;成俊会
  • 通讯作者：
    成俊会

其他文献

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赵金楼的其他基金

基于网络维力的事件规模函数及其参数研究
  • 批准号：
    71271062
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    55.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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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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