| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究述评 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 研究述评 | 第15页 |
| 1.3 研究内容与研究方法 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16-17页 |
| 1.4 论文创新点 | 第17-19页 |
| 第2章 相关概念与理论基础 | 第19-32页 |
| 2.1 大数据相关概念 | 第19-23页 |
| 2.1.1 大数据的基本概念及特点 | 第19-20页 |
| 2.1.2 大数据产生和应用 | 第20-23页 |
| 2.2 自组织理论 | 第23-27页 |
| 2.2.1 自组织的基本理论 | 第24-26页 |
| 2.2.2 自组织系统的应用 | 第26-27页 |
| 2.3 知识自组织理论 | 第27-31页 |
| 2.3.1 知识自组织的内涵 | 第27-28页 |
| 2.3.2 知识自组织的表现形式 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 大数据环境中知识自组织模型剖析 | 第32-42页 |
| 3.1 大数据对知识自组织的影响 | 第32-34页 |
| 3.1.1 知识的特性发生变化 | 第32-33页 |
| 3.1.2 知识自组织的应用发生变化 | 第33-34页 |
| 3.2 大数据环境中知识自组织的发展动力 | 第34-36页 |
| 3.2.1 外部动力 | 第35页 |
| 3.2.2 内部动力 | 第35-36页 |
| 3.2.3 联合动力 | 第36页 |
| 3.3 大数据环境中知识自组织模型出现条件 | 第36-41页 |
| 3.3.1 开放性的系统 | 第36-37页 |
| 3.3.2 远离平衡态 | 第37-38页 |
| 3.3.3 非线性的相互作用 | 第38-40页 |
| 3.3.4 系统存在涨落现象 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 大数据环境中的知识自组织模型构建 | 第42-53页 |
| 4.1 知识的生成模型与形态模型 | 第42-45页 |
| 4.1.1 知识生成模型 | 第42-43页 |
| 4.1.2 知识自组织环境下知识转化模型 | 第43-45页 |
| 4.2 大数据环境下知识自组织的模型 | 第45-52页 |
| 4.2.1 知识自组织系统中的因果回路图 | 第45-47页 |
| 4.2.2 大数据环境中的知识自组织模型演化过程 | 第47-49页 |
| 4.2.3 结合数学描述的知识自组织模型 | 第49-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于百度知道的知识自组织模型验证 | 第53-64页 |
| 5.1 百度知道 | 第53页 |
| 5.2 百度知道中知识自组织特征 | 第53-57页 |
| 5.2.1 开放式的百度系统 | 第54页 |
| 5.2.2 远离平衡态的百度系统 | 第54-55页 |
| 5.2.3 系统内部各要素内部的相互作用是非线性的 | 第55-56页 |
| 5.2.4 系统存在着涨落 | 第56-57页 |
| 5.3 基于百度知道的知识自组织模型验证 | 第57-62页 |
| 5.3.1 百度知道相关信息的数据统计 | 第57-59页 |
| 5.3.2 百度知道的中关于知识自组织因素的描述 | 第59-60页 |
| 5.3.3 知识自组织模型的数学验证 | 第60-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 结论 | 第64-66页 |
| 6.1 结论 | 第64-65页 |
| 6.2 创新点 | 第65页 |
| 6.3 不足和展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第72页 |