导读:本文包含了主持人支持系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:群体支持系统,自动主持人,头脑风暴,主意产生
主持人支持系统论文文献综述
李嘉,张朋柱,邓莎莎,原海英[1]（2010）在《群体支持系统中的自动主持人研究》一文中研究指出主持人对电子会议的成功起着至关重要的作用.由于合格主持人的稀缺性,以及人类主持人的固有缺陷,使得研究和开发自动主持人成为一项具有吸引力的工作.本研究以主意产生型任务为例,以前人总结的主持人任务为基础,提出了支持电子头脑风暴的自动主持人系统应该具备的功能,并进一步用实验评估了这些功能.用户对这些功能的评估为将来设计更加先进的自动主持人系统提供了一定的依据.同时,实验表明在GSS环境下有自动主持人支持的群体比没有自动主持人支持的群体发言更多并且能够产生更多主意.(本文来源于《管理科学学报》期刊2010年12期）
蒋御柱[2]（2008）在《用于群体研讨支持系统的主持人支持系统研究》一文中研究指出群体支持系统(Group Support Systems, GSS)通过在群体任务、主意生成以及群体沟通方面提供多种工具辅助以提高群体工作的效率和效果。GSS可以提高群体工作的效率,减少项目时间。先前研究表明:GSS平均可以减少50%的成本以及90%的项目时间。尽管GSS有提高群体绩效很大的潜力,但是GSS在组织中并没有得到广泛的应用。经验和理论均表明仅仅提供技术并不能带来群体的效率和效果。主持人及协助技术已经成为技术支持的群体协作成功的一个关键因素,可能已经成为GSS广泛应用的瓶颈,尤其是GSS大量的应用于分布式群体这一媒体丰富度低的环境下。故寻求有效的协助策略与支持技术变得更加紧迫,具体表现在以下几个方面:①群体协助已经成为GSS广泛应用的瓶颈因素;②GSS大量的应用于分布式群体环境;③群体协助是一项复杂的社会-技术(Social-Technology)任务。协助(Facilitation)是一项复杂的任务,不仅需要有社会动力学(Social Dynamics)方面的经验,对群体活动的基本原理有很深的认识,还需要有GSS技术方面的知识。协助是一个动态过程,包括管理人、任务和技术之间的关系,组织任务,以及促成会议有效达成目标等方面的辅助工作。设计有效的协助支持技术,通过合适的技术手段降低主持人的协助负担是一个有效的途径。本文正是基于这样一个思路,通过IT技术降低主持人的认知负担并提高协助效率,提供了一个如何识别群体的研讨状态并做出反应的框架,开发了多项工具,并设计实验证明了这些工具的效果。本论文的主要工作包括以下几个方面:1.提出了一个面向解决复杂任务的群体支持系统的概念框架。该概念框架从两个级别管理决策任务:决策任务的管理和群体任务的管理;根据认知过程和各个任务需要的知识及技术,将决策过程分为六个阶段:生成议案、任务识别、任务认知与分解、生成方案、方案选择与进度安排、方案执行与反馈。同时,我们设计了多个工具来支持群体协作。对于决策任务的每个阶段,选择不同的工具集合来支持不同的群体任务。该框架可以降低任务复杂性,辅助任务的分配和人员安排。2.基于GASS的概念框架,给出了主持人支持系统的系统结构。并基于解决复杂问题的Cynefin框架,从群体交互信息和研讨文本两个角度,识别出了共识水平与状态、关注水平与状态、群体贡献率、群体参与水平四个指标,设计并实现了文本聚类和摘要技术,形成了“感知—理解—响应”的概念结构,辅助主持人设计干涉技术,并选择适当的协助工具。3.通过分析开放持续公共决策环境下对权重的新的需求及现有权重确定方法的不足,提出了一种群体成员权重确定方法:根据背景信息得到的职能权重和专业权重,作为群体成员的基础权重,并周期性的根据群体的参与意愿、主题把握能力以及发言质量计算研讨绩效权重,作为基础权重的修正。实验表明通过该模型可以达到80%的准确性,即能够作为研讨用户信息质量的一个有效测度。4.在界定研讨信息属性、定义信息结构及其关系的基础上,按照语义关系,提出共识点、分歧点和争议点的概念,结合共识水平及共识状态、关注水平及关注状态、共识水平变化趋势、关注水平变化趋势四个指标,建立智能可视化模型,并用Java和XML技术设计并实现了基于Web的共识评价、预测及分析智能可视化。以一个实例给出了以人-机结合的系统思想为指导的共识评价和预测方法以及通过共识分析,形成群体注意力聚焦的示范应用。最后用实验的方法分析了智能可视化的应用效果。5.识别了GASS环境下自动化主题聚类的一些挑战,在简要综述相关技术的基础上,结合GASS的研讨模式、研讨文本特征及中文文本分析的要求,给出了中文分词、停词表处理以及有效词语识别的文本分析技术。提出基于主题分析的特征向量选择方法,并基于自组织映射的神经网络(Self-Organization Map,SOM)思想,用Java语言设计并开发了一个自动聚类工具。实验表明,该工具可以达到0.28的聚类准确率,0.35的聚类全面率,产生0.83的聚类错误率。最后讨论了实验结果,并给出了进一步的研究方向。(本文来源于《上海交通大学》期刊2008-01-01）
李富根,乔天碧[3]（2001）在《我心生命中的叁分之一——国家休闲产业与社会条件支持系统课题组主持人马惠娣专访》一文中研究指出马惠娣女士是中国最早关注休闲并专门从事休闲研究的学者之一。 １９９５年５月，国家开始实行每周五天工作制，７月。在于光远先生的倡导下，北京六合休闲文化研究策划中心成立，马惠娣即是其中一员。这一中心的主要成绩被认为是确立了一门新学科，推出了一个人。“一门新学(本文来源于《今日中国(中文版)》期刊2001年04期）
主持人支持系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
群体支持系统(Group Support Systems, GSS)通过在群体任务、主意生成以及群体沟通方面提供多种工具辅助以提高群体工作的效率和效果。GSS可以提高群体工作的效率,减少项目时间。先前研究表明:GSS平均可以减少50%的成本以及90%的项目时间。尽管GSS有提高群体绩效很大的潜力,但是GSS在组织中并没有得到广泛的应用。经验和理论均表明仅仅提供技术并不能带来群体的效率和效果。主持人及协助技术已经成为技术支持的群体协作成功的一个关键因素,可能已经成为GSS广泛应用的瓶颈,尤其是GSS大量的应用于分布式群体这一媒体丰富度低的环境下。故寻求有效的协助策略与支持技术变得更加紧迫,具体表现在以下几个方面:①群体协助已经成为GSS广泛应用的瓶颈因素;②GSS大量的应用于分布式群体环境;③群体协助是一项复杂的社会-技术(Social-Technology)任务。协助(Facilitation)是一项复杂的任务,不仅需要有社会动力学(Social Dynamics)方面的经验,对群体活动的基本原理有很深的认识,还需要有GSS技术方面的知识。协助是一个动态过程,包括管理人、任务和技术之间的关系,组织任务,以及促成会议有效达成目标等方面的辅助工作。设计有效的协助支持技术,通过合适的技术手段降低主持人的协助负担是一个有效的途径。本文正是基于这样一个思路,通过IT技术降低主持人的认知负担并提高协助效率,提供了一个如何识别群体的研讨状态并做出反应的框架,开发了多项工具,并设计实验证明了这些工具的效果。本论文的主要工作包括以下几个方面:1.提出了一个面向解决复杂任务的群体支持系统的概念框架。该概念框架从两个级别管理决策任务:决策任务的管理和群体任务的管理;根据认知过程和各个任务需要的知识及技术,将决策过程分为六个阶段:生成议案、任务识别、任务认知与分解、生成方案、方案选择与进度安排、方案执行与反馈。同时,我们设计了多个工具来支持群体协作。对于决策任务的每个阶段,选择不同的工具集合来支持不同的群体任务。该框架可以降低任务复杂性,辅助任务的分配和人员安排。2.基于GASS的概念框架,给出了主持人支持系统的系统结构。并基于解决复杂问题的Cynefin框架,从群体交互信息和研讨文本两个角度,识别出了共识水平与状态、关注水平与状态、群体贡献率、群体参与水平四个指标,设计并实现了文本聚类和摘要技术,形成了“感知—理解—响应”的概念结构,辅助主持人设计干涉技术,并选择适当的协助工具。3.通过分析开放持续公共决策环境下对权重的新的需求及现有权重确定方法的不足,提出了一种群体成员权重确定方法:根据背景信息得到的职能权重和专业权重,作为群体成员的基础权重,并周期性的根据群体的参与意愿、主题把握能力以及发言质量计算研讨绩效权重,作为基础权重的修正。实验表明通过该模型可以达到80%的准确性,即能够作为研讨用户信息质量的一个有效测度。4.在界定研讨信息属性、定义信息结构及其关系的基础上,按照语义关系,提出共识点、分歧点和争议点的概念,结合共识水平及共识状态、关注水平及关注状态、共识水平变化趋势、关注水平变化趋势四个指标,建立智能可视化模型,并用Java和XML技术设计并实现了基于Web的共识评价、预测及分析智能可视化。以一个实例给出了以人-机结合的系统思想为指导的共识评价和预测方法以及通过共识分析,形成群体注意力聚焦的示范应用。最后用实验的方法分析了智能可视化的应用效果。5.识别了GASS环境下自动化主题聚类的一些挑战,在简要综述相关技术的基础上,结合GASS的研讨模式、研讨文本特征及中文文本分析的要求,给出了中文分词、停词表处理以及有效词语识别的文本分析技术。提出基于主题分析的特征向量选择方法,并基于自组织映射的神经网络(Self-Organization Map,SOM)思想,用Java语言设计并开发了一个自动聚类工具。实验表明,该工具可以达到0.28的聚类准确率,0.35的聚类全面率,产生0.83的聚类错误率。最后讨论了实验结果,并给出了进一步的研究方向。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
主持人支持系统论文参考文献
[1].李嘉,张朋柱,邓莎莎,原海英.群体支持系统中的自动主持人研究[J].管理科学学报.2010
[2].蒋御柱.用于群体研讨支持系统的主持人支持系统研究[D].上海交通大学.2008
[3].李富根,乔天碧.我心生命中的叁分之一——国家休闲产业与社会条件支持系统课题组主持人马惠娣专访[J].今日中国(中文版).2001