社会化网络环境下协同知识创新模式及知识扩散模型研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71871005
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    47.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0112.信息系统与管理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

With the rapid development and extensive application of socialized networks, collaborative knowledge innovation has become a new form of knowledge innovation in the socialized network environment, which has the considerable ambiguity and randomness. If there are absent of effective management, operational mechanisms, and diffusion strategies, the efficiency of knowledge innovation and knowledge diffusion will decrease. Meanwhile, the value of knowledge will be neglected. This project focuses on pattern of collaborative knowledge innovation and knowledge diffusion model. Specifically, based on the fully consideration of collaborative innovation characteristics, we do this project with following process. Firstly, we regard the participating collaborators as the main actors; then the factors that influence collaborative knowledge innovation are explored; finally, we discover the pattern of collaborative knowledge innovation in the socialized network environment. According to the above process, we explore the operation pattern of knowledge innovation. Then knowledge diffusion model be proposed. Generally, this research has vital theoretical value and practical significance, includes revealing the rule of collaborative knowledge innovation, promoting the participants’ ability of knowledge innovation, and increasing the efficiency of knowledge diffusion. This is a pioneer and frontier research, which can compensate for the deficiencies of current research, including the collaborative knowledge innovation and knowledge diffusion. Moreover, the research promotes the development and improvement of knowledge innovation theory.
随着社会化网络的快速发展和广泛应用,协同创新已经成为社会化网络环境下一种新的知识创新形式。这种形式通常隐藏于社会化网络信息传递过程中,具有相当的模糊性和随机性,如果缺失有效的管理支持、运作机制和扩散策略,知识创新和知识扩散的效率将会下降,知识的价值也难以突显。本项目针对社会化网络环境下协同知识创新模式及知识扩散模型展开研究。在研究过程中充分考虑社会化网络环境下协同创新的特点,将参与协同者视为行为主体,探究影响协同知识创新的因素,发现社会化网络环境下协同知识创新的模式,在此基础上研究知识创新的运作模式和知识的扩散模型,此研究对揭示社会化网络环境下协同知识创新的本质,促进参与者知识创新能力的提高,改善知识扩散效率,具有非常重要的理论价值和现实意义。本研究在方法和模型层面具有开创性和前沿性,能够弥补目前协同知识创新和知识扩散方面研究的不足,推进知识创新理论的发展及完善。

结项摘要

社会化网络环境下用户的社会化行为及其关系网络成为知识共享和传递的重要媒介。它能将知识嵌入到用户自主选择所衍生出的关系网络中,成为一种关系化的信息流,并根据用户的需求偏好聚合“碎片化”信息以及志趣相投用户,为多个拥有知识的个体间采用协同合作的方式进行知识创新并将创新知识扩散提供了便捷的平台。虽然在网络环境下采用协同方式实现知识创新的情景非常普遍,但知识创新行为通常隐藏于网络信息传递过程中,知识创新活动的协同性具有相当的模糊性,若没有有效的管理支持和运作机制,知识创新效率就会下降,创新知识的价值也难以体现。因此,有必要对社会化网络环境下协同知识创新的模式和知识扩散模型进行深入研究。.本项目研究内容包括:(1)通过对协同知识创新影响因素的定量化文献研究和实证研究,对社会化网络环境下协同知识创新影响因素进行研究;(2)通过协同知识创新模式发现研究、协同知识创新的过程模型研究和协同知识创新效应的测量模型研究,具体探究社会化网络环境下团队内协同知识创新运作模式;(3) 基于效益函数、不同传播率和自学机制和多层耦合网络结构中的知识扩散模型,系统探究社会化网络环境下的知识扩散。.本项目的研究工作已经全部完成,已经发表期刊和会议论文25篇,其中,国际期刊论文18篇,国内期刊论文3篇,被SCIE收录17篇/次,被SSCI收录6篇/次,被CSSCI收录3篇;有4篇论文发表于被EI收录的国际学术会议上。.本项目研究工作的主要数据来源于开源社区马云平台和实地实验。项目组使用网络爬虫等技术手段获得了共3737个项目信息,还对码云中国的用户信息进行了采集,共得到Starred项目参与用户共2352人,最新推荐项目参与用户共6149人,从未参与过Starred项目的用户共4108名。同时项目组设计了为期六个月的实地实验,通过专家评分、问卷收集、平台跟踪和焦点访谈,获取50个团队,共250名研究对象的一手实验数据。.本项目的研究成果可以弥补目前有关社会化网络环境下知识创新理论与方法方面的不足,拓展知识管理理论。

项目成果

期刊论文数量(21)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
Heuristic-Based Address Clustering in Bitcoin
比特币中基于启发式的地址聚类
  • DOI:
    10.1109/access.2020.3039570
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Zhang Yuhang;Wang Jun;Luo Jie
  • 通讯作者:
    Luo Jie
Expert Detection and Recommendation Model with User-generated Tags in Collaborative Tagging Systems
协作标记系统中具有用户生成标签的专家检测和推荐模型
  • DOI:
    10.4018/jdm.2020100102
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Database Management
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Shen Mengmeng;Wang Jun;liu ou;Wang Haiying
  • 通讯作者:
    Wang Haiying
Research into the Relationship between Personality and Behavior in Video Games, Based on Mining Association Rules
基于挖掘关联规则的电子游戏中人格与行为关系研究
  • DOI:
    10.3390/math11030772
  • 发表时间:
    2023-02
  • 期刊:
    Mathematics
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Mengyang Gao;Jun Wang;Jing Yang
  • 通讯作者:
    Jing Yang
The distinct roles of initial transmission and retransmission in the persistence of knowledge in complex networks
初始传输和重传在复杂网络中知识持久性中的不同作用
  • DOI:
    10.1016/j.amc.2020.125730
  • 发表时间:
    2021-03
  • 期刊:
    Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Haiying Wang;Jack Murdoch Moore;Wang Jun;Michael Small
  • 通讯作者:
    Michael Small
How does knowledge heterogeneity affect transactive memory system in innovation? Evidence from a field study
知识异质性如何影响创新中的交互记忆系统?
  • DOI:
    10.1108/jkm-01-2020-0008
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Knowledge Management
  • 影响因子:
    7
  • 作者:
    Zhang Ruilin;Wang Jun;Hao Jinxing
  • 通讯作者:
    Hao Jinxing

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其他文献

Interactionandsonodynamicdamageactivityofacridinered(AD-R) tobovineserumalbumin(BSA)
吖啶红(AD-R)与牛血清白蛋白(BSA)的相互作用和声动力损伤活性
  • DOI:
    10.1016/j.jlumin.2014.12.021
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Journal ofLuminescence
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王君
  • 通讯作者:
    王君
重点高中学生强迫症状流行特征及其与抑郁和焦虑的关系
  • DOI:
    10.16835/j.cnki.1000-9817.2016.11.003
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国学校卫生
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨巧红;王君;刘乃鹏;刘晓宇;张洪波
  • 通讯作者:
    张洪波
全脑CTP定量分析颅内动脉粥样硬化性狭窄患者血管表面渗透性
  • DOI:
    10.13929/j.issn.1003-3289.2020.05.005
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林澜;吕晋浩;张荣举;罗春材;马笑笑;韩东山;齐叶青;杨铁;田成林;王君;马林;娄昕
  • 通讯作者:
    娄昕
Preparation of Ag Deposited TiO2 (Ag/TiO2) Composites and Investigation on VisibleLight Photocatalytic Degradation Activity in Magnetic Field
Ag沉积TiO2(Ag/TiO2)复合材料的制备及可见光磁场光催化降解活性研究
  • DOI:
    10.1134/s0036024414120449
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Russian Journal of Physical Chemistry A
  • 影响因子:
    0.7
  • 作者:
    王君
  • 通讯作者:
    王君
一种识别动态因子模型的秩条件——基于Gaussian似然函数的视角
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    数学的实践与认识
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王君;韩猛;白仲林;缪言
  • 通讯作者:
    缪言

其他文献

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AI技术路线图

王君的其他基金

协作网络环境下知识扩散及博弈衍生行为研究:基于资源约束视角
  • 批准号:
    72171008
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    47 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于协同标注的虚拟实践社区知识传播模型及社区演化范式研究
  • 批准号:
    71271018
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    50.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
虚拟实践社区中知识协同的机理及实证研究
  • 批准号:
    70871006
  • 批准年份:
    2008
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
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    70401001
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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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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