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

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71271018
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    50.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0112.信息系统与管理
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Virtual community of practice (VCoP) is a new kind of open virtual organization. With the development of Web 2.0 and the widespread application of social software, users annotate the resources in community with tags. Through the collaborative tagging, the users who share the same interest will form a VCoP automatically. The knowledge management in a VCoP can promote the knowledge dissemination and sharing among participants. This project will launch an investigation on the knowledge dissemination model and community evolution paradigm in VCoP, which is based on the collaborative tagging. We take the action bodies that participate in knowledge dissemination and the knowledge that is transmitted as research objects. According to the research target, this project plans to examine the following five respects: factors affecting the knowledge dissemination in VCoP, knowledge dissemination recommendation model based on collaborative tagging, community discovery and evolution, behavior evolution model of knowledge dissemination and the effect of knowledge dissemination. This project will provide theory and methodology support for knowledge dissemination in VCoP, leading to further development and improvement of knowledge management theory.
虚拟实践社区是一种新型的开放式虚拟组织。随着 Web2.0技术的发展和社会化软件的广泛应用,用户经常使用标签对社区中的资源进行标注。通过用户的协同标注,系统内部具有相似兴趣爱好的用户会自动形成虚拟实践社区,对虚拟实践社区进行知识管理可以提高社区成员的知识传播和共享水平。本项目针对基于协同标注的虚拟实践社区中的知识传播模型和社区演化范式展开研究。将社区中参与知识传播活动的行为主体和被传播的知识内容作为观察对象,开展研究工作。依据项目的研究目标,本项目拟从虚拟实践社区知识传播的影响因素、基于协同标注的知识传播推荐模型、社区发现与社区演化、知识传播行为演化模型和知识传播效果等5方面开展研究工作。本项目将为Web2.0环境下虚拟实践社区中知识传播活动提供理论依据和基本分析方法的支持,进一步发展和完善知识管理理论。

结项摘要

虚拟实践社区是一种目前得到广泛认同和采用的网络社区。参与者通过虚拟实践社区自发组织起来,围绕特定的知识领域共同工作和学习。通过持续的相互交流和分享知识,参与者增强自己在此领域的知识和技能。在虚拟社区中,用户经常使用标签对社区中的资源进行标注,使得社区内部具有相似兴趣爱好的用户会自动形成新的较小的虚拟实践社区,因此,虚拟实践社区的知识管理可以提高社区成员的知识传播和共享水平。本项目针对基于协同标注的虚拟实践社区中的知识传播模型和社区演化范式展开研究,将社区中参与知识传播活动的行为主体和被传播的知识内容作为观察对象,开展研究工作。.本项目主要研究内容有:⑴虚拟实践社区中知识传播主体的动机因素模型实证研究;⑵从知识供给的视角,采用标签间共现分析和标签聚类分析,建立基于协同标注的知识推荐模型,研究基于协同标注的社区专家发现方法和专家推荐算法,建立基于内容聚合的知识推荐算法模型;⑶从知识主题和主体标注行为两个维度研究社区发现,利用社会网络分析方法寻找知识传播行为主体间的知识传播网络结构及其特征,构建消除情景依赖的知识社区的演化模型,并进行仿真研究;⑷通过对虚拟实践社区中知识传播行为演化模型研究及网络演化趋势分析,建立虚拟实践社区中知识传播行为演化模型;⑸对虚拟实践社区的知识传播效果进行实证研究。.本项目的研究工作目前已经全部完成,已发表(含录用)了20篇学术论文,其中,6篇已经被SCIE收录,2篇被国际期刊(SCIE源刊)录用,有9篇论文发表于国际学术会议,已经6篇被EI收录。另外,目前尚有4篇论文已经投稿到国际期刊,处于审稿状态。.本项目研究工作的主要数据来源于豆瓣读书频道和Delicious社区。项目组跟踪了豆瓣读书频道2010年9月到2014年6月的用户数据、图书数据、用户标注图书数据、用户标签数据和用户间的关注关系数据,共计87,897,917 条记录,清洗后有用用户数为5993441个;项目组还通过协作,获得了著名标注社区Delicious的数据集,包含了69223条用户的资源数据和53388条的标签数据。.本项目的研究成果可以在一定程度上解决用户无法利用协同标注平台进行有效的知识传播的问题,进一步拓展知识交流理论的应用范围,完善知识管理理论。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(9)
专利数量(0)
虚拟实践社区中知识传播影响因素研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    科学学研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王泰茗;李洪伟;郝金星
  • 通讯作者:
    郝金星
A new MCDM method combining QFD with TOPSIS for knowledge management system selection from the user's perspective in intuitionistic fuzzy environment
直观模糊环境下从用户角度选择知识管理系统的QFD与TOPSIS相结合的MCDM新方法
  • DOI:
    10.1016/j.asoc.2014.03.008
  • 发表时间:
    2014-08-01
  • 期刊:
    APPLIED SOFT COMPUTING
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Li, Ming;Jin, Lei;Wang, Jun
  • 通讯作者:
    Wang, Jun
A classification approach for less popular webpages based on latent semantic analysis and rough set model
基于潜在语义分析和粗糙集模型的冷门网页分类方法
  • DOI:
    10.1016/j.eswa.2014.08.013
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Expert Systems with Applications
  • 影响因子:
    8.5
  • 作者:
    Wang Jun;Peng Jiaxu;Liu Ou
  • 通讯作者:
    Liu Ou
Density-based rough set model for hesitant node clustering in overlapping community detection
重叠社区检测中犹豫节点聚类的基于密度的粗糙集模型
  • DOI:
    10.1109/jsee.2014.00125
  • 发表时间:
    2014-12
  • 期刊:
    Journal of Systems Engineering and Electronics
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Wang Jun;Peng Jiaxu;Liu Ou
  • 通讯作者:
    Liu Ou
A Method for Long Tail Recommendation Based onCollaborative
一种基于协作的长尾推荐方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Advances in Information Sciences and Service Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang Jun;Ding Dan;Liu Ou
  • 通讯作者:
    Liu Ou

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其他文献

超导Nb膜表面减反膜技术研究
  • DOI:
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    2017
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王君
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    2015-06
  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王君
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    10.1016/j.renene.2017.04.022
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Renewable Energy
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    王君
  • 通讯作者:
    王君

其他文献

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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
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  • 财政年份:
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  • 项目类别:
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知道了

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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