| 第1章 绪论 | 第15-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第16页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第16-21页 |
| 1.2.1 众包模式的相关研究 | 第16-18页 |
| 1.2.2 知识获取的相关研究 | 第18-19页 |
| 1.2.3 知识源识别的相关研究 | 第19-20页 |
| 1.2.4 亟待解决的关键问题 | 第20-21页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第21-22页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第21-22页 |
| 1.3.2 技术路线图 | 第22页 |
| 1.4 论文的主要创新点 | 第22-24页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第24-34页 |
| 2.1 众包相关理论 | 第24-27页 |
| 2.1.1 众包的兴起 | 第24-25页 |
| 2.1.2 众包的内涵 | 第25-26页 |
| 2.1.3 众包的类型和特征 | 第26-27页 |
| 2.2 众包创新相关理论 | 第27-29页 |
| 2.2.1 开放式创新 | 第27-28页 |
| 2.2.2 用户创新 | 第28页 |
| 2.2.3 民主化创新 | 第28-29页 |
| 2.3 知识获取相关理论 | 第29-33页 |
| 2.3.1 知识的内涵和类型 | 第29-30页 |
| 2.3.2 知识获取的内涵和途径 | 第30-32页 |
| 2.3.3 知识获取的模式与方法 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 用户参与众包创新模式的知识流分析 | 第34-41页 |
| 3.1 用户参与众包创新模式类型 | 第34-36页 |
| 3.2 用户参与众包创新的知识构成维度 | 第36-38页 |
| 3.2.1 关于用户的知识 | 第36页 |
| 3.2.2 用于用户的知识 | 第36-37页 |
| 3.2.3 来自用户的知识 | 第37页 |
| 3.2.4 与用户共同创造的知识 | 第37-38页 |
| 3.3 用户参与众包创新的知识流动过程 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 众包创新模式知识获取影响因素研究 | 第41-56页 |
| 4.1 扎根理论的优势及基本原理 | 第41-42页 |
| 4.2 研究设计 | 第42-43页 |
| 4.2.1 研究方法 | 第42-43页 |
| 4.2.2 软件选取 | 第43页 |
| 4.3 数据资料来源 | 第43-44页 |
| 4.4 研究过程 | 第44-51页 |
| 4.4.1 创建项目 | 第44-45页 |
| 4.4.2 开放式编码 | 第45-47页 |
| 4.4.3 主轴编码 | 第47-48页 |
| 4.4.4 选择性编码 | 第48-49页 |
| 4.4.5 模型构建 | 第49-50页 |
| 4.4.6 理论饱和检验 | 第50-51页 |
| 4.5 研究结果分析 | 第51-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 众包创新模式关键知识源识别模型研究 | 第56-75页 |
| 5.1 众包创新关键知识源识别的必要性 | 第56-57页 |
| 5.2 众包创新关键知识源识别体系构建 | 第57-60页 |
| 5.3 基于GA-BP神经网络的众包创新关键知识源识别模型构建 | 第60-66页 |
| 5.3.1 GA-BP神经网络的基本原理 | 第60-65页 |
| 5.3.2 基于GA-BP神经网络的众包创新关键知识源识别过程 | 第65-66页 |
| 5.4 实证研究 | 第66-72页 |
| 5.4.1 评价对象和数据收集 | 第66-69页 |
| 5.4.2 GA-BP神经网络模型设计 | 第69页 |
| 5.4.3 实验过程及结果分析 | 第69-72页 |
| 5.5 管理启示 | 第72-73页 |
| 5.6 本章小结 | 第73-75页 |
| 结论与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 附录一：用于扎根理论分析的部分原始资料 | 第83-85页 |
| 附录二：参与用户的详细信息 | 第85-90页 |
| 附录三：MATLAB程序编码 | 第90-93页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94-96页 |
| 中文摘要 | 第96-98页 |
| Abstract | 第98-99页 |