中文摘要：

以微内容为源的Web内容服务互联网企业如何提供原创性强、质量高、规模大的Web内容成为学术界、业界关注的热点问题。本项目以提供微内容服务的互联网企业或联盟为背景，从信息/知识管理、生产与运作管理、系统科学的综合视角，以解决微内容的信息碎片问题为切入点，研究微内容生产加工中的问题以及影响因素，界定微内容的序化与中心化，确定"序化、中心化"的基本框架；研究微内容的分类、表征以及测度模型；研究微内容的信息吸取方式、生产加工图式，建立图式匹配模型；研究微内容生产加工的超图模型以及基本操作，研究模式基元以及其抽取规则、基于超图立体结构的图式识别算法；研究实现微内容生产加工支持平台的模型，开发其支持平台（原型），进行实验与验证。本项目力图在微内容生产加工与实施平台的理论、方法有所突破，以推动互联网企业生产与运作管理的研究。

结论摘要：

本项目以管理理论、超图、人工智能、系统论等多个理论与方法为支撑，以提供微内容服务的互联网企业或联盟为背景，从信息/知识管理、生产与运作管理、系统科学的综合视角，以解决微内容的信息碎片问题为切入点，研究微内容生产加工中的问题以及影响因素，界定微内容的序化与中心化，确定“序化、中心化”的基本框架；基于马斯洛多层需求模型，研究了用户微内容需求框架；研究了用户广告定向的时间、空间、内容及行为需求，构建面向用户的三维空间定向广告模型；研究了基于公理设计理论，提出基于超图设计模型的内容产品族映射方法；基于用户微内容需求的三层卡诺模型，选择点评信息为加工对象，研究了基于DOC视角的评论信息加工模型；针对点评信息，研究了基于神经网络算法的意见领袖识别方法；针对点评信息的有序性特征，研究了针对用户在线评论信息的多层序化加工方法；针对移动环境，研究了基于频繁标引格的个性化推荐系统；针对移动数字图书馆，研究了情境敏感条件下的知识推荐系统；针对推荐背景中用户偏好转移的问题，研究了基于超图的用户偏好漂移识别模型；基于用户微内容，研究了基于超图知识表达的用户细分模型；针对微博热点发现需求，研究了微内容的中心化加工方法；针对危机事件识别，研究了微博危机的用户中心化方法和基于微博内容的危机事件损害性评价模型；针对虚拟社区，研究了面向微内容的用户持续使用行为，设计了用户社区生命周期延长办法;借鉴前景理论和社会交互理论，研究了面向微内容的用户的知识分享行为；针对负面口碑这一类型微内容，研究了基于价值共创理论的微内容加工框架；研究和开发了原型系统，为企业微内容序化和中心化加工提供理论依据，能显著提高企业在碎片化的微内容下信息价值吸取能力，有力推动相关学科的发展，具有重要意义。