首页--经济论文--经济计划与管理论文--企业经济论文--企业计划与经营决策论文

云环境下IT产业联盟知识转移与共享效果评价研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究目的及意义第12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-15页
        1.2.3 国内外研究现状评述第15页
    1.3 主要研究内容和方法第15-18页
        1.3.1 主要研究内容第15-16页
        1.3.2 主要研究方法第16页
        1.3.3 技术路线第16-18页
第2章 CEITIA 知识转移与共享过程分析第18-31页
    2.1 IT 产业联盟内涵及特征第18-20页
        2.1.1 IT 产业与 IT 产业联盟内涵第18-19页
        2.1.2 IT 产业联盟特征第19-20页
    2.2 IT 产业联盟形成动因第20-21页
        2.2.1 基于交易成本的动因分析第20页
        2.2.2 基于资源角度的动因分析第20-21页
    2.3 IT 产业联盟中知识的类型及特征第21-23页
        2.3.1 IT 产业联盟中知识的类型第21-22页
        2.3.2 IT 产业联盟中知识的特征第22-23页
    2.4 CEITIA 知识管理活动分析第23-26页
        2.4.1 云计算的内涵及特征第23-24页
        2.4.2 云计算环境下 IT 产业联盟知识管理优势分析第24页
        2.4.3 IT 产业联盟知识管理云平台模型第24-26页
    2.5 基于知识生态视角的 CEITIA 知识转移过程第26-27页
    2.6 CEITIA 知识共享 SE-IE-CI 模型第27-30页
    2.7 本章小结第30-31页
第3章 CEITIA 知识转移与共享效果评价指标体系第31-43页
    3.1 CEITIA 知识转移与共享效果评价指标的构建原则第31页
    3.2 CEITIA 知识转移与共享效果评价指标预选第31-34页
        3.2.1 联盟个体指标第31-32页
        3.2.2 联盟整体指标第32页
        3.2.3 云计算技术指标第32-34页
    3.3 CEITIA 知识转移与共享效果评价指标测度第34-39页
        3.3.1 CEITIA 知识存量表示模型第34-38页
        3.3.2 CEITIA 知识存量的度量第38-39页
    3.4 基于粗糙集理论的评价指标体系优化第39-41页
        3.4.1 粗糙集的适用性分析第39页
        3.4.2 粗糙集决策表建立第39-40页
        3.4.3 数据离散化处理第40页
        3.4.4 属性约简第40-41页
        3.4.5 评价指标体系确定第41页
    3.5 本章小结第41-43页
第4章 CEITIA 知识转移与共享效果评价方法第43-50页
    4.1 评价方法的选取第43-44页
        4.1.1 评价方法的对比第43页
        4.1.2 D-S 证据推理算法的优势分析第43-44页
    4.2 D-S 证据推理理论评价模型第44-48页
        4.2.1 模型定义第44-45页
        4.2.2 D-S 证据推理模型的改进第45-47页
        4.2.3 知识转移与共享效果评价模型构建第47-48页
    4.3 基于 D-S 证据推理的评价流程第48-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第5章 成都市云计算产业联盟知识转移与共享效果评价研究第50-56页
    5.1 成都市云计算产业联盟背景第50页
    5.2 成都云计算产业联盟知识转移与共享效果评价体系第50-54页
        5.2.1 指标体系构建第50-52页
        5.2.2 效果评价方法第52-54页
        5.2.3 评价结果分析第54页
    5.3 提升成都云计算产业联盟知识转移与共享效果的对策建议第54-55页
    5.4 本章小结第55-56页
结论第56-57页
参考文献第57-63页
攻读学位期间发表的学术论文第63-64页
致谢第64页

论文共64页,点击 下载论文
上一篇:战略性新兴产业企业商业模式创新研究
下一篇:基于互信息特征的移动云计算联盟推荐算法研究