| 论文创新点 | 第5-12页 |
| 摘要 | 第12-15页 |
| ABSTRACT | 第15-18页 |
| 0 引言 | 第19-52页 |
| 0.1 研究背景与研究意义 | 第19-24页 |
| 0.1.1 研究背景 | 第19-22页 |
| 0.1.2 研究意义 | 第22-24页 |
| 0.2 国内外研究现状分析 | 第24-46页 |
| 0.2.1 图书情报信息咨询与应急管理服务 | 第24-27页 |
| 0.2.2 专家排名融合 | 第27-30页 |
| 0.2.3 专家特征融合 | 第30-36页 |
| 0.2.4 专家检索可信度评测 | 第36-41页 |
| 0.2.5 专家意见融合 | 第41-45页 |
| 0.2.6 研究现状评析 | 第45-46页 |
| 0.3 研究内容、方法、重难点及创新点 | 第46-52页 |
| 0.3.1 研究内容 | 第46-48页 |
| 0.3.2 实验数据与研究方法 | 第48-49页 |
| 0.3.3 研究重难点 | 第49-50页 |
| 0.3.4 研究创新点 | 第50-52页 |
| 1 研究理论基础 | 第52-67页 |
| 1.1 信息融合理论 | 第52-54页 |
| 1.1.1 信息融合发展历程及概念 | 第52页 |
| 1.1.2 信息融合级别 | 第52-53页 |
| 1.1.3 信息融合常用方法 | 第53-54页 |
| 1.1.4 信息融合的应用及发展 | 第54页 |
| 1.2 应急情景下的信息管理理论 | 第54-59页 |
| 1.2.1 应急管理中的信息双面作用形式 | 第54-55页 |
| 1.2.2 应急情景下的信息管理流程 | 第55-58页 |
| 1.2.3 应急情景下的信息管理绩效评估 | 第58-59页 |
| 1.3 群体决策理论 | 第59-61页 |
| 1.3.1 群体决策发展历程 | 第59页 |
| 1.3.2 群体决策模型 | 第59-60页 |
| 1.3.3 动态群体决策 | 第60-61页 |
| 1.4 知识工程理论 | 第61-67页 |
| 1.4.1 知识工程概念与发展 | 第61页 |
| 1.4.2 知识工程与知识管理的差别 | 第61-62页 |
| 1.4.3 知识工程过程 | 第62-63页 |
| 1.4.4 知识工程在应急信息服务中的应用 | 第63-67页 |
| 2 面向应急决策的专家咨询流程 | 第67-77页 |
| 2.1 应急决策分析 | 第67-69页 |
| 2.1.1 应急决策概念与特点 | 第67-68页 |
| 2.1.2 应急决策方法 | 第68-69页 |
| 2.2 应急专家咨询 | 第69-77页 |
| 2.2.1 应急专家咨询特点、主体及角色 | 第69-70页 |
| 2.2.2 应急专家咨询服务客体的信息需求 | 第70-73页 |
| 2.2.3 应急专家咨询流程 | 第73-77页 |
| 3 专家排名融合 | 第77-83页 |
| 3.1 关联专家列表获取 | 第78-79页 |
| 3.1.1 突发事件情景要素提取 | 第78页 |
| 3.1.2 专家检索需求表达 | 第78-79页 |
| 3.2 专家分面设计 | 第79-81页 |
| 3.2.1 专家个人分面设计 | 第79-80页 |
| 3.2.2 专家文本分面设计 | 第80页 |
| 3.2.3 专家引文分面设计 | 第80-81页 |
| 3.3 排名融合过程分析 | 第81-83页 |
| 3.3.1 排名融合算法基础 | 第81页 |
| 3.3.2 专家综合排名生成 | 第81-83页 |
| 4 专家特征融合 | 第83-92页 |
| 4.1 基于学术资源的专家特征识别 | 第84-85页 |
| 4.2 基于WEB资源的专家特征识别 | 第85-86页 |
| 4.3 基于社会网络资源的专家特征识别 | 第86-89页 |
| 4.3.1 通用社会网络识别方法 | 第86-87页 |
| 4.3.2 “小众专家”识别方法 | 第87-89页 |
| 4.4 多源专家特征融合 | 第89-92页 |
| 4.4.1 资源分布评估 | 第89-90页 |
| 4.4.2 特征冲突解决算法 | 第90-92页 |
| 5 应急决策咨询团队构建效果分析 | 第92-119页 |
| 5.1 专家检索可信度评测 | 第92-100页 |
| 5.1.1 评测原则及假设 | 第92-93页 |
| 5.1.2 前端可信度评测 | 第93-95页 |
| 5.1.3 后端可信度评测 | 第95-97页 |
| 5.1.4 前后端可信度评测比较 | 第97页 |
| 5.1.5 专家检索效果示例分析 | 第97-100页 |
| 5.2 “小众专家”识别效果分析 | 第100-107页 |
| 5.2.1 数据源分析 | 第101页 |
| 5.2.2 节点空间分布态势分析 | 第101-104页 |
| 5.2.3 节点时序分布态势分析 | 第104-105页 |
| 5.2.4 属性指标校验与“小众专家”角色迁移分析 | 第105-107页 |
| 5.3 专家排名融合效果分析 | 第107-113页 |
| 5.3.1 分析对象获取 | 第107-108页 |
| 5.3.2 分面排名指标设计及统计 | 第108-109页 |
| 5.3.3 分面排名融合及效果对比 | 第109-113页 |
| 5.4 专家特征融合效果分析 | 第113-119页 |
| 5.4.1 专家基准特征向量生成 | 第113-114页 |
| 5.4.2 专家基准特征向量融合 | 第114-115页 |
| 5.4.3 特征融合结果评估 | 第115-119页 |
| 6 应急专家意见融合 | 第119-133页 |
| 6.1 意见融合背景及思路 | 第119-121页 |
| 6.1.1 背景分析 | 第119页 |
| 6.1.2 思路分析 | 第119-121页 |
| 6.2 应急专家意见表达与收集 | 第121-122页 |
| 6.2.1 应急专家意见表达 | 第121-122页 |
| 6.2.2 应急专家意见收集 | 第122页 |
| 6.3 应急方案属性指标设计 | 第122-124页 |
| 6.3.1 属性指标定义 | 第122页 |
| 6.3.2 属性指标权重计算 | 第122-124页 |
| 6.4 应急方案评估 | 第124-125页 |
| 6.4.1 确定模糊理想解 | 第124页 |
| 6.4.2 测度各方案与模糊理想解距离 | 第124-125页 |
| 6.4.3 模糊优选决策 | 第125页 |
| 6.5 应急方案反馈 | 第125-127页 |
| 6.5.1 应急专家评估意见权重设计 | 第125-126页 |
| 6.5.2 应急决策方案获取 | 第126-127页 |
| 6.6 意见融合示例分析 | 第127-133页 |
| 6.6.1 示例模型构建 | 第127-128页 |
| 6.6.2 示例模型运行 | 第128-130页 |
| 6.6.3 示例模型反馈 | 第130-133页 |
| 7 结论与展望 | 第133-138页 |
| 7.1 研究总结 | 第133-136页 |
| 7.1.1 专家发现总结 | 第133-135页 |
| 7.1.2 应急专家意见融合总结 | 第135-136页 |
| 7.2 研究不足与展望 | 第136-138页 |
| 参考文献 | 第138-151页 |
| 攻博期间参与项目和发表研究成果目录 | 第151-153页 |
| 致谢 | 第153-154页 |