| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第18-27页 |
| 1.1 研究背景 | 第18-19页 |
| 1.2 研究问题 | 第19-20页 |
| 1.3 研究方案 | 第20-22页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第20页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第20-22页 |
| 1.3.3 研究方法 | 第22页 |
| 1.4 论文主要创新点 | 第22-23页 |
| 1.5 本章参考文献 | 第23-27页 |
| 第二章 主持人及其支持技术研究综述 | 第27-47页 |
| 2.1 基本概念界定 | 第27-29页 |
| 2.1.1 群体支持系统 | 第27-28页 |
| 2.1.2 群体研讨支持系统 | 第28页 |
| 2.1.3 主持人与协助技术 | 第28页 |
| 2.1.4 决策任务 | 第28-29页 |
| 2.1.5 群体任务 | 第29页 |
| 2.2 主持人及其支持技术研究综述 | 第29-39页 |
| 2.2.1 协助策略对群体协作的影响研究 | 第29-33页 |
| 2.2.2 主持人的功能 | 第33-36页 |
| 2.2.3 主持人支持工具 | 第36-39页 |
| 2.3 研究共识及存在的问题 | 第39-40页 |
| 2.4 本章参考文献 | 第40-47页 |
| 第三章 面向复杂任务的群体研讨支持系统的概念框架 | 第47-62页 |
| 3.1 背景 | 第47-48页 |
| 3.2 相关研究 | 第48-50页 |
| 3.2.1 任务复杂性 | 第48页 |
| 3.2.2 决策过程 | 第48-50页 |
| 3.2.3 大群体、分布式群体协作 | 第50页 |
| 3.3 面向复杂任务的GASS 的概念框架 | 第50-56页 |
| 3.3.1 任务分解与集成 | 第51-53页 |
| 3.3.2 支持系统 | 第53-55页 |
| 3.3.3 工具集 | 第55-56页 |
| 3.4 结论 | 第56-58页 |
| 3.4.1 对GSS用户的启示 | 第57页 |
| 3.4.2 对GSS 研究人员的启示 | 第57-58页 |
| 3.5 本章参考文献 | 第58-62页 |
| 第四章 用于群体研讨支持系统的主持人支持系统的系统框架 | 第62-78页 |
| 4.1 前言 | 第62-63页 |
| 4.2 主持人支持系统的系统框架 | 第63-66页 |
| 4.2.1 任务和研讨主题识别支持 | 第63页 |
| 4.2.2 研讨前会议准备支持 | 第63-65页 |
| 4.2.3 研讨过程支持 | 第65-66页 |
| 4.2.4 研讨后会议整理支持 | 第66页 |
| 4.3 基于Cynefin 框架的协助策略与支持技术 | 第66-72页 |
| 4.3.1 Cynefin框架 | 第66-68页 |
| 4.3.2 群体研讨信息组织模型 | 第68-69页 |
| 4.3.3 用户信息需求分析 | 第69-71页 |
| 4.3.4 基于Cynefin 的协助策略与支持技术 | 第71-72页 |
| 4.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 4.5 本章参考文献 | 第73-78页 |
| 第五章 群体研讨支持系统用于公共决策时群体成员的权重算法 | 第78-93页 |
| 5.1 引言 | 第78-79页 |
| 5.2 公共决策支持平台 | 第79-81页 |
| 5.2.1 公共决策及支持平台 | 第79-80页 |
| 5.2.2 确定权重的需求与方法 | 第80-81页 |
| 5.3 权重算法 | 第81-86页 |
| 5.3.1 职能权重 | 第81-82页 |
| 5.3.2 专长权重 | 第82页 |
| 5.3.3 研讨绩效权重 | 第82-86页 |
| 5.3.4 模型整合 | 第86页 |
| 5.4 模型应用效果评价 | 第86-90页 |
| 5.4.1 模型应用示范 | 第87-88页 |
| 5.4.2 实验设计 | 第88-89页 |
| 5.4.3 实验结果与讨论 | 第89-90页 |
| 5.5 结论及进一步的研究方向 | 第90-91页 |
| 5.6 本章参考文献 | 第91-93页 |
| 第六章 共识评价、预测及分析技术 | 第93-110页 |
| 6.1 引言 | 第93-94页 |
| 6.2 群体研讨信息组织模型 | 第94-96页 |
| 6.3 智能可视化模型 | 第96-99页 |
| 6.3.1 关注水平 | 第96-97页 |
| 6.3.2 共识水平 | 第97-98页 |
| 6.3.3 关注水平变化趋势 | 第98页 |
| 6.3.4 共识水平变化趋势 | 第98页 |
| 6.3.5 共识点 | 第98页 |
| 6.3.6 分歧点 | 第98-99页 |
| 6.3.7 争议点 | 第99页 |
| 6.4 智能可视化功能设计 | 第99-103页 |
| 6.4.1 共识评价和预测 | 第100-102页 |
| 6.4.2 共识分析 | 第102-103页 |
| 6.5 智能可视化示范应用 | 第103-106页 |
| 6.6 智能可视化应用效果分析 | 第106-107页 |
| 6.7 结论及展望 | 第107页 |
| 6.8 本章参考文献 | 第107-110页 |
| 第七章 群体研讨支持系统中研讨主题自动聚类及其可视化 | 第110-130页 |
| 7.1 背景 | 第110-111页 |
| 7.2 GASS 中自动化研讨主题聚类的挑战 | 第111-113页 |
| 7.3 相关技术综述 | 第113-117页 |
| 7.3.1 文本分析 | 第114-116页 |
| 7.3.2 聚类分析 | 第116-117页 |
| 7.4 自动化研讨主题聚类的解决方案 | 第117-123页 |
| 7.4.1 自动索引 | 第118-119页 |
| 7.4.2 聚类分析 | 第119-123页 |
| 7.5 自动化聚类评估 | 第123-126页 |
| 7.5.1 实验设计 | 第123-125页 |
| 7.5.2 实验结果与讨论 | 第125-126页 |
| 7.6 结论及进一步的研究方向 | 第126-127页 |
| 7.7 本章参考文献 | 第127-130页 |
| 第八章 全文总结与展望 | 第130-133页 |
| 8.1 全文工作的总结 | 第130-131页 |
| 8.2 研究展望 | 第131-133页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和参加科研项目情况 | 第133-135页 |
| 致谢 | 第135页 |
