面向在线群体研讨的自动化辅助方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71001038
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    17.7万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0112.信息系统与管理
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

在线研讨平台由于产生的信息量太多,涌现速度过快,人工难以及时有效处理和干涉,因此如何实现在线研讨的自动化辅助就成为一个有意义的研究问题。本研究将依据言语行为理论、研讨理论、支架理论、ACT-R理论、信息处理理论和认知适应理论,在分析和借鉴国内外已有研究的基础上,采用算法设计、系统开发、实验室实验、问卷调查、实地研究的方法,对支持群体研讨的自动化辅助从原理和方法上进行较为系统的研究,研究建立在线研讨辅助研究的完整方法论,研究提出适用于中文研讨环境的言语行为分类体系以及研讨文本分析方法,研究建立基于研讨文本分析的群体研讨自动建模方法,研究给出基于研讨建模的群体研讨辅助方法和干涉手段。本研究对于进一步改进适用于中文研讨环境的文本分析方法,拓展群体研讨建模的研究领域,阐明提高群体绩效的辅助机理,具有积极的学术意义。同时,对于我国研制下一代基于语义的智能群体决策支持系统也能提供新的方法和思路。

结项摘要

在国家自然科学基金的资助下,本项目针对群体研讨的自动化辅助方法展开了系统研究。在分析和借鉴国内外已有研究的基础上,采用算法设计、系统开发、实验室实验、问卷调查、实地研究的方法,研究了(1)适用于中文研讨环境的言语行为分类体系以及研讨文本分析方法;(2)基于研讨文本分析的群体研讨自动建模方法;(3)基于研讨建模的群体研讨辅助方法和干涉手段。通过本项目的研究,(1)在若干典型的应用环境下(如E-learning、群体研讨、网络舆情)建立了适应中文环境的言语行为分类体系,提出了一种基于多阶段转换学习和分层方法的言语行为分类算法,并在上述若干典型应用环境取得了较好的分类效果;(2)研究建立了一套刻画研讨态势的指标体系,提出了一种基于可视化的研讨态势感知辅助方法,并通过实验室实验验证了其有效性;(3)研究提出了用于辅助群体研讨的自动主持人,并对比了内容干涉和过程干涉两种基本的群体研讨干涉方法对群体绩效的影响;对比了不同信息组织结构与不同群体研讨任务之间的最优匹配关系,并设计了一种新型的用于支持模糊型任务的信息组织结构。通过本项目的研究,对于进一步改进适用于中文研讨环境的文本分析方法,拓展群体研讨建模的研究领域,阐明提高群体绩效的辅助机理,具有积极的学术意义。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
在线群体研讨的信息组织结构研究:基于任务-技术匹配的观点
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    管理科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李嘉;张朋柱;刘景方;吕英杰;张晓燕
  • 通讯作者:
    张晓燕
网络舆情冲突类言语行为分析研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    情报科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李嘉;张朋柱
  • 通讯作者:
    张朋柱
基于多阶段转换学习的群体研讨文本言语行为分类
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    系统管理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李嘉;张朋柱;邓莎莎;原海英
  • 通讯作者:
    原海英
言语行为自动分类研究综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    系统管理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李嘉;张朋柱;李欣苗;刘璇
  • 通讯作者:
    刘璇
一种通过挖掘研讨记录来促进学生思考的在线督导系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    现代图书情报技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李嘉;张朋柱;李欣苗;Jihie Kim
  • 通讯作者:
    Jihie Kim

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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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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:
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  • 发表时间:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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    --
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    --
  • 作者:
    王玲;李嘉;卢航青;高启;丁粉干;袁晨燕;张东生
  • 通讯作者:
    张东生

其他文献

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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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