导读:本文包含了探索性搜索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:企业创新团队,网络特征,知识搜索,双元性
探索性搜索论文文献综述
张骁[1]（2018）在《创新团队网络特征、知识搜索与探索性创新绩效关系研究》一文中研究指出在创新驱动战略和中国制造2025的背景下,“创新”已经写入中国企业的基因当中。随着新兴技术的涌现,消费者类型和消费偏好的快速变化,技术和市场的变革周期明显缩短、力度增大,这就要求中国企业或团队的探索性创新有着较高的水平。知识演进的持续系统化,知识资源体现出多元化和分散化,开展探索性创新不仅需要依靠内源积累,还需要购买专利、技术、工艺等来供给创新所需的资源,对知识搜索管理提出了更高的要求。探索性创新是一种以新知识、新技术为基础的创造活动,需要有系统化与深入化的组织结构和管理程序。目前有研究指出,不应局限于利用性创新要跳出创新双元纠缠视角,直面探索性创新的挑战。近期研究中探索性创新及其前因变量逐渐成为热点,目前创新团队网络特征、知识搜索与探索性创新绩效的关系尚处于开放性研究中,需要探究创新团队网络特征对外部知识搜索的具体影响机制;外部知识搜索及其双元效应对探索性创新绩效的影响有待深入研究,情境变量因素考量和具体作用需要细致剖析。为了适应日益增加的对动态的技术与市场环境的灵敏性需要,企业创新团队逐渐掌握了企业创新整体走向并能深刻影响企业发展,具备创新战略意义,成为企业创新的核心驱动单元。随着创新活动嵌入社会网络中,以创新团队社会网络视角才能正确理解创新行为。在技术高速发展与变革的动荡环境下,创新团队网络特征在很大程度上影响了创新行为,有助于团队有效地获取与应用外部知识与信息资源;高效、精确及敏捷地利用自身网络进行有效的外部知识搜索,掌握知识搜索双元性特征规律,并影响或提升探索性创新能力是有价值的开放性研究命题。本研究整合了创新团队及其社会网络特征作为知识搜索前因变量、知识搜索作为探索性创新前因变量,围绕“企业创新团队如何利用社会网络关系及外部知识资源,更高效地开展探索性创新?”这一问题,引入行为整合,构建了整体关系概念模型研究新视角,以及情境变量(技术机会、冗余资源)等相关领域的研究文献展开了系统分析。总结推导整体理论模型及提出研究假设,一个整体模型包含两部分关系研究,为方便研究再分为叁个子研究展开:子研究一探讨创新团队网络特征、行为整合与外部知识搜索的影响机制;子研究二分析外部知识搜索与探索性创新绩效的影响关系;子研究叁探究在情境变量调节下外部知识搜索双元性与探索性创新绩效的效应路径。并进行问卷调查得到367份有效样本数据,实证结果表明:创新团队网络特征通过行为整合对外部知识搜索深度、宽度产生正向影响,行为整合起到部分中介作用;外部知识搜索促进探索性创新绩效;外部知识搜索双元性平衡维度对探索性创新绩效有倒U型影响,而联合维度则是线性正向影响,情境变量(技术机会、冗余资源)正向调节了这种影响。本研究有如下主要结论和发现:1.创新团队网络特征有助于提升外部知识搜索水平,行为整合起到不同的中介作用。创新团队的外部网络中心性、外部网络稀疏性和内部网络异质性对深度知识搜索、宽度知识搜索有着正向影响。占据中心地位的创新团队从网络中获得“信息势能”和“控制势能”,能接触到高质量的信息和更加广袤的知识流,进而可以将这种“势能”转化为深挖某一领域的知识及丰富外部知识来源。在充满结构洞的低密度网络中,创新团队能减少冗余关系且与数量巨大的网络参与者维持弱关系,既能提升网络中参与者相互间关系的层次深度,也能加强关系的数量,因而有利于外部知识搜索深度与宽度。同时,创新团队外部网络中心性和稀疏性对外部知识搜索的提升作用离不开团队内的相互协同配合,行为整合在其中起到了部分的中介作用。创新团队内的多样性有利于拓宽知识范围、加深认知水平,但是只有团队成员间相互协作、信息共享、共同决策的团队才能发挥整体优势,进而提升外部知识搜索的宽度和深度,行为整合在创新团队内部网络异质性对外部知识搜索的正向关系中起到了完全中介作用。2.外部知识搜索单一性的宽度、深度均对探索性创新绩效产生正向影响。探索性创新所依赖的外部知识源是需要有一定深度和广度。丰富的外部知识源避免了狭隘地展开知识搜索的不利效果,提升了发现和利用新知识的可能性,拓展了知识的多样性,进而将不同的知识进行再造和重组产生新的技术、工艺等,快速适应新的市场或客户需求。而对特定知识领域的专注挖掘,提高了对这一领域的认识深度,提高了利用水平,降低了使用错误知识的风险,提高寻获更加有价值的知识的效率,进而加快新技术、新专利和新产品的产出和成功率,促进活跃探索性创新。3.知识搜索双元性不同维度对探索性创新绩效有不同影响作用,平衡维度对探索性创新绩效起倒U型作用,联合维度对探索性创新绩效起正向作用;情境变量(技术机会、冗余资源)起正向调节作用。即知识搜索双元性的平衡维度对探索性创新并不是一直持续有利的,存在着倒U型关系,在这种倒U型影响曲线的最高点前,丰富的技术机会或充足的冗余资源促进了这种正向作用;在超过最高点后,则缓解了负向作用;保持知识搜索深度、宽度的绝对匹配并不是明智现实的做法,提出了相对平衡观。对于知识搜索双元性联合维度来说,则是多多益善,其对探索性创新绩效有着积极的正向作用,而技术机会较多或冗余资源丰富则正向调节了这种作用关系。4.本研究聚焦企业创新团队,提出并深入剖析了“创新团队网络特征——知识搜索——探索性创新绩效”叁者间整体关系概念模型,完善理解整体关系研究视角。也就是将创新团队理论、社会网络理论、知识基础观、探索性创新理论都纳入一个统一分析框架中,同时对创新团队的“社会网络特征与外部知识搜索”、“外部知识搜索及其双元效应与探索性创新:单一性和双元性视角”两部分关系展开了全面系统的研究。为理解创新团队创新,整合提升团队探索性创新能力开辟了新的思路,也为创新团队创新实践提供了一定理论支持和有意义的管理启示。(本文来源于《华南理工大学》期刊2018-10-15）
孙小兵,王璐,王经纬,李斌,李宇[2]（2018）在《基于知识图谱的bug问题探索性搜索方法》一文中研究指出软件bug问题在软件开发与维护过程中不可避免.然而软件历史库中的bug库与commit库之间没有直接的对应关系,并且随着bug信息、commit提交信息量的增长,搜索bug变得更加繁琐.本文提出一种基于知识图谱对bug问题进行探索性搜索的方法.通过建立bug报告、commit提交信息及相关人员(如:bug报告人、commit提交者等)信息的bug知识图谱,并结合探索性搜索的思想,不仅能准确搜索bug问题,还能提供相关辅助信息对bug问题进行探索性搜索,帮助软件开发人员更有效地理解和解决bug问题.(本文来源于《电子学报》期刊2018年07期）
吴晓波,雷李楠,郭瑞[3]（2016）在《组织内部协作网络对探索性搜索与创新产出影响力的调节作用探究——以全球半导体行业为例》一文中研究指出在知识经济时代,高影响力的创新产出能为企业带来巨大的经济效益,而创新不足则会导致企业成长的停滞和倒退。通过文本发掘、数据库技术、社会网络分析技术对全球半导体行业1991—2000年间63家上市公司样本的大规模USPTO专利数据进行考察,其结果表明:探索性搜索对创新产出影响力具有正向作用;组织内部协作网络的不同结构属性对探索性搜索与创新产出影响力之间关系具有重要影响。其中,组织内部协作网络密度正向调节探索性搜索与创新产出影响力之间的关系,而组织内部协作网络分离度负向调节探索性搜索与创新产出影响力之间的关系。(本文来源于《浙江大学学报(人文社会科学版)》期刊2016年01期）
郭瑞[4]（2013）在《探索性搜索与创新产出影响力：组织内部协作网络和知识网络的调节作用》一文中研究指出探索性搜索是影响创新产出影响力的重要因素。目前学界在探索性搜索与创新产出影响力之间的关系上有不一致的发现,因此有必要对探索性搜索影响创新产出影响力的效果做进一步的实证研究。另一方面,学界近来开始关注影响探索性搜索有效性的权变因素。本文认为组织内部情景是影响探索性搜索有效性最根本的因素,现有研究未能对探索性搜索有效性所依赖的组织内部情景进行良好解构。鉴于此,本文提出了基于组织内部协作网络和组织内部知识网络的调节作用分析框架,深入剖析组织内部协作网络和组织内部知识网络不同结构属性对探索性搜索与创新产出影响力间关系的调节作用。通过对全球半导体行业1991-2000年间63家上市公司样本(630个观测值)的面板数据负二项回归分析,本文得出如下结论：探索性搜索正向作用创新产出影响力；组织内部协作网络密度正向调节探索性搜索与创新产出影响力间的关系,也即随着组织内部协作网络密度的加大,探索性搜索对创新产出影响力的正向作用会被增强；组织内部协作网络分离度负向调节探索性搜索与创新产出影响力间的关系,也即随着组织内部协作网络分离度的加大,探索性搜索对创新产出影响力的正向作用会被削弱；组织内部知识网络模块化程度正向调节探索性搜索与创新产出影响力的关系,也即随着组织内部知识网络模块化程度的加大,探索性搜索对创新产出影响力的正向作用会被增强。(本文来源于《浙江大学》期刊2013-12-01）
朱明泉,张智君,任衍具[5]（2006）在《互联网信息搜索用户行为模型的探索性研究》一文中研究指出探讨互联网信息搜索中用户与网络交互的行为模型.要求32名大学生或研究生被试完成不同类型(开放型与封闭型问题)的信息搜索任务,记录整个搜索过程,并提取各类关键事件的发生频次和时间等数据进行分析.基于路径分析获得的用户搜索行为模型显示:任务类型因素通过“主题目录链接”与“相关链接”的相关对搜索时间产生非因果效应;个体因素通过“页面跳转”对搜索时间产生间接因果效应,通过“相关链接”对绩效产生间接因果效应;环境因素通过“浏览时间”和“提交请求”对搜索时间产生间接因果效应.(本文来源于《浙江大学学报(理学版)》期刊2006年04期）
探索性搜索论文开题报告
（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：
软件bug问题在软件开发与维护过程中不可避免.然而软件历史库中的bug库与commit库之间没有直接的对应关系,并且随着bug信息、commit提交信息量的增长,搜索bug变得更加繁琐.本文提出一种基于知识图谱对bug问题进行探索性搜索的方法.通过建立bug报告、commit提交信息及相关人员(如:bug报告人、commit提交者等)信息的bug知识图谱,并结合探索性搜索的思想,不仅能准确搜索bug问题,还能提供相关辅助信息对bug问题进行探索性搜索,帮助软件开发人员更有效地理解和解决bug问题.
（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。
探索性搜索论文参考文献
[1].张骁.创新团队网络特征、知识搜索与探索性创新绩效关系研究[D].华南理工大学.2018
[2].孙小兵,王璐,王经纬,李斌,李宇.基于知识图谱的bug问题探索性搜索方法[J].电子学报.2018
[3].吴晓波,雷李楠,郭瑞.组织内部协作网络对探索性搜索与创新产出影响力的调节作用探究——以全球半导体行业为例[J].浙江大学学报(人文社会科学版).2016
[4].郭瑞.探索性搜索与创新产出影响力：组织内部协作网络和知识网络的调节作用[D].浙江大学.2013
[5].朱明泉,张智君,任衍具.互联网信息搜索用户行为模型的探索性研究[J].浙江大学学报(理学版).2006