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目录

1. 第一篇计算机网络类论文范文参考：知识可视化理论、方法和工具及军事医学应用研究
2. 第二篇计算机网络类论文样文：基于自组织映射的期刊主题研究
3. 第三篇计算机网络类论文范文模板：基于Hadoop的网络流量分析系统的研究与应用
4. 第四篇计算机网络类论文范例：基于本体论的社会关系网络信息可视化研究
5. 第五篇计算机网络类论文范文格式：日本新媒介产业发展及动因研究

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第一篇计算机网络类论文范文参考：知识可视化理论、方法和工具及军事医学应用研究

随着科技的快速发展,知识呈爆炸式增长,如何从海量知识中揭示知识的发展规律及其结构特征等可视化的信息,已成为科学研究的重要课题.军事医学符合一般科学发展规律,军事医学知识的快速增长需要从大量知识中揭示其发展规律和结构特征.此外,军事医学科学院在十二五规划中提出两型一流发展目标,针对一流的发展目标,需要全面把握国际重要军事医学机构的研究方向及其变化趋势,需要对优势学科、优秀科研团队和优秀人才等进行科技评价.这就需要基于定量分析的知识可视化方法来揭示.

本研究采用文献调研、系统分析、综合分析和专家咨询相结合的研究方法,全面梳理了知识可视化理论的发展过程、研究基础、不同学科中知识可视化研究存在的问题以及关联性,提出了情报界的知识可视化定义、研究内容和研究对象.全面梳理了情报界知识可视化方法的分类、流程以及流程中各步骤涉及的数学和计算机方法.采用知识可视化方法集成分析、多元统计方法集成分析、知识可视化工具的综合应用和实证研究等方法,对科研机构、研究方向、学科领域和研究团队进行了知识可视化试验研究,较好地证明了方法和工具的适用性以及部分不足.

重点研究内容及结论分为以下三个部分：

第一部分：理论研究.

首先,系统分析了教育界和情报界的知识可视化理论的形成和发展,教育界的知识可视化概念为“视觉表征应用于改善两个或两个以上人之间知识创造和传递的研究”.发现教育界的研究缺乏可视化作用效果研究,所使用的经典表征方法只是一些图解表示,未形成批量的实际应用范式或工具.情报界的知识可视化可归纳为利用各种数学和计算机辅助方法对科学知识进行图表展示,来揭示科学发展规律和科学知识内部结构特征.

其次,探讨了情报界知识可视化的理论基础为计量学和知识图谱,将计量学分为统计分析、科学发展规律的数学模型和揭示知识单元结构特征.知识图谱则是将计量学中揭示知识单元结构特征的系列方法集成的系列软件.

最后,提出情报界知识可视化的概念、研究内容和研究对象.情报界知识可视化的概念：运用数学和计算机辅助方法,以图表等直观方式揭示科学技术产出的文献、专利和成果等知识的数量、质量、发展进程与结构关系的方法.研究内容：衡量知识的量化指标、知识的发展规律和知识的结构特征.并归纳了衡量知识的量化指标的10种常用科学技术指标和7种常用科学计量指标.研究对象：作者/发明者、关 键 词 （主题词）、期刊、学科、引用作者、引用文献、引用期刊、机构、国家/地区和时间等.

第二部分：方法和工具研究.

将情报界知识可视化分为统计类、数学模型类和结构特征类.系统梳理了知识可视化流程,统计类和数学模型类知识可视化流程为数据获取、数据整理和数据分析三个步骤.结构特征类知识可视化的流程为数据检索、数据清理、选择知识单元、构建知识单元关系、数据标准化、数据简化、可视化和解读七个步骤.总结各步骤涉及的方法,其中构建知识单元关系的二维、三维或多维共现是结构特征类知识可视化揭示研究对象的社会关系结构、概念结构、知识结构等的重要手段.

将常用集成工具分为统计分析软件、社会网络软件和专业软件,并描述各软件的特点和使用方法.根据数据处理需求和军事医学知识可视化需求选择了本论文试验研究中使用的TDA、TI、BICOMB、SPSS和CiteSpaceII软件和相关方法.

第三部分：应用和实证研究.

首先,根据军事医学知识可视化应用分析,将军事医学知识可视化按照目的、功能和内涵进行分类.军事医学知识可视化目的分为科学研究和科研管理中的知识可视化应用,军事医学知识可视化功能分为统计类、关联网络类、结构空间类和路径决策类知识可视化.统计类包括科学技术指标、科学计量指标、科学发展规律的数学模型以及一维知识单元数量等的统计.关联网络类是知识节点之间的属性连接关系.结构空间类是从知识的位置关系角度,揭示研究对象在知识空间中的结构.路径决策类是在关联网络类和空间结构类知识可视化基础上加入时间的动态分析考量.将常用内涵分为研究机构、科研方向、研究领域和科研团队知识可视化.

然后,针对军事医学机构知识可视化试验研究,选取全军医院为例,基于全军医院的SCI文献和TI专利数据,得出全军医院的研究方向及其随时间变化、军内医院合作及其随时间变化、与外单位合作的原因、重要作者之间的可能合作/竞争领域以及领域的潜在快速发展可能.证明了词共现、机构合作、作者合作、词共现与时间以及机构合作与时间知识单元关系方法能够进行军事医学机构知识可视化研究.但专利地图与专利技术词条共现聚类相比较,专利技术词条共现聚类更适合军事医学机构重要专利技术的领域划分.

然后,针对军事医学研究方向的知识可视化试验研究,选取国际重要军事医学机构的研究方向为例,分析了这些机构的主要研究方向及其随时间变化,并与情报调研结果比较,证明了基于SCI论文的关 键 词 共现聚类和多维尺度分析能够揭示军事医学的研究方向,但还需要增加非英语文献和专利数据的知识可视化揭示才更完善.

然后,针对军事医学科研领域的知识可视化试验研究,选取睡眠剥夺领域为例,分析了睡眠剥夺领域的子领域分类、子领域方向随时间变化,领域突现词,重要机构合作、重要作者合作和重要研究基础.证明了主题词共现方法能较好的进行子领域分类,突现词能够揭示领域中的突发研究方向和技术,文献共被引能够揭示领域的重要研究基础.

最后,针对军事医学研究团队的知识可视化试验研究,选取军事医学科学院的蛋白质组学创新团队为例,分析了团队的主要研究方向、主要成员、与外部机构合作、作者合作、团队子结构以及团队的重要研究基础.证明了作者合作网络可揭示研究团队的内部结构,文献和期刊共被引能揭示科研团队的重要研究基础.H指数能够评价研究团队和研究人员的学术影响力,但还需要增加发表文献的期刊评价指标、文献的同行评议分值（如f1000分值）以及专利强度指标（如Innography的专利强度分值）等质量评价指标.

第二篇计算机网络类论文样文：基于自组织映射的期刊主题研究

学术期刊是科学交流的重要载体.随着科学的发展与人类知识的积累,学术期刊及其刊载论文的数量一直保持快速增长的趋势.期刊数量的不断增长必然导致期刊内容的交叉重复,同一学科或研究领域内可能包括许多期刊,如何从主题的角度有效地*、利用并管理学术期刊受到许多机构与个人的关注.早期人们对期刊数量的关心也逐渐转化为对期刊主题内容的注意.期刊主题研究具有重要的学术意义与实践价值,它可以为图书馆等*机构有效采购学术期刊、新进入的研究者选择研究方向、研究者选择与其研究内容相关的期刊进行投稿、学术期刊制定相应的发展策略以及科研政策与资助计划的制定提供有意义的参考.

学术期刊通常涉及大量的主题,这种高维数据的特点使得期刊主题研究开展起来不太容易.鉴于此,本文将采用一种可视化的降维方法,即自组织映射(SOM)人工神经网络方法来研究期刊主题,使高维的期刊主题数据显示在低维的SOM空间中,便于研究者观察期刊主题的特点.

本文共分为七个部分：

1.期刊主题研究的理论基础

本章阐述了期刊主题研究的对象、主要内容、研究方法以及走向与趋势.期刊主题研究的对象主要有两种,即期刊及其主题.其研究内容可归纳为八个方面：①期刊主题标引研究,②期刊主题的聚类研究,③特定类别的主题在期刊中的分布研究,④基于主题的期刊分类与聚类研究,⑤特定期刊的主题构成分析,⑥不同国家与地区的期刊主题比较研究,⑦期刊主题热点分析,⑧期刊主题发展趋势研究.期刊主题研究的方法主要是文献计量学方法、内容分析法与专家调查法.潜在语义分析、多维标度以及人工神经网络方法也可用于期刊主题研究.期刊主题研究的发展趋势可归纳为以下几点.首先,期刊主题研究的方法迫切需要从现有的大量繁琐的统计分析工作中解脱出来,引入能有效处理高维数据的新方法.其次,研究内容需要拓展,包括对期刊主题的聚类以及基于主题的期刊聚类等内容.最后,期刊主题研究的层次需要进一步提升.例如,在期刊主题发展趋势研究方面,需要研究如何测量期刊主题整体随着时间变化的程度,而不是仅限于统计归纳个别主题随时间发展的状况.

2.自组织映射用于期刊主题研究的方法论

本章描述了自组织映射(SOM)的原理,比较了两种主要学习算法的优缺点与适用条件,归纳了SOM的几种显示方式,讨论了三种性能较好的SOM软件工具,设计并详细阐述了SOM用于期刊主题研究的方法.SOM是一种无指导学习的人工神经网络方法,其学习算法主要是序列学习与批学习算法,U-matrix图和成分图是两种常见的SOM输出形式.三维输出较平面输出而言,可以避免“边缘效应”,具有更高的准确性.通过广泛调查与试用,笔者发现SOM Toolbox, Viscovery SOMine和Databionic ESOM Tools是三种性能较好的SOM软件工具,并采用SOM Toolbox作为本文的研究工具.为了利用SOM进行期刊主题研究,笔者定义了四种SOM输入矩阵,在Ultsch于2003年定义的U-matrix基础上进行修改,提出一种新的增强型U-matrix.此外,笔者提出了四种新的SOM输出方式,即综合成分图、属性叠加矩阵、属性方差矩阵以及关键属性投影,并详细阐述了它们的定义、原理以及在本文的期刊主题研究中的应用方法.

3.期刊主题聚类研究

本章旨在利用SOM算法对期刊的主题进行聚类,生成等级式的主题目录,为用户查找相关主题、浏览相关文献或改进搜索术语提供建议.笔者以53种与图书情报领域相关的英文期刊为样本,抽取它们在2007年的主题,构造了主题-期刊输入矩阵,利用SOM算法对该矩阵进行训练,将2330个主题映射到163个SOM非空结点上.通过比较自定义的增强型U-matrix与Ultsch于2003年定义的U-matrix应用于训练结果的显示效果,验证了第2章提出的新的增强型U-matrix的有效性与先进性.根据结点的相邻性,将SOM结点中的主题聚为21个类,例如计算机信息管理、计算机信息系统、教育等,分析了各个主题聚类的大小与分布特点,并评价了聚类的效果.最后,笔者将主题聚类的结果与相关研究者的研究结果进行了比较.

4.期刊主题的热点分析

本章旨在发现期刊的热点主题以及这些热点主题在期刊中的分布状况.笔者将属性叠加矩阵应用于第3章的SOM训练结果,识别这53种期刊在2007年的热点主题.结果发现,虽然这些期刊广泛涉及大量的主题,但热点主题仅占全部主题数量的1.1%,主要集中在图书馆、计算机信息系统、教育、企业信息化等领域.笔者将热点主题的分析结果与国内相关研究者的研究结果进行了比较,发现了国内外图书情报期刊在热点主题上的异同点.接着,笔者选择了三种重要期刊,分析了它们的热点主题.最后,通过分析图书馆、信息技术与管理信息化这三类热点主题对应的综合成分图,揭示这三类热点主题主要分布的期刊.

5.期刊的主题相似性与差异研究

本章旨在利用SOM算法根据期刊的主题对期刊进行聚类,识别使期刊之间产生主要差异的关键主题,并确定各期刊聚类的主题特点.笔者构造了期刊-主题输入矩阵,利用SOM算法对该矩阵进行训练,将53种期刊映射到140个SOM结点上.通过分析自定义的增强型U-matrix图,结合结点的相邻程度,将期刊聚成19个类,并对聚类效果进行了评价.然后,笔者将属性方差矩阵应用于第2章对主题-期刊矩阵的训练结果,识别使期刊之间产生主要差异的关键主题；将期刊SOM输出投影到由图书馆类、信息技术类与管理信息化类这三组主题形成的三维空间中,从而分析各期刊聚类的主题特点.

6.期刊主题发展趋势研究

本章旨在利用SOM算法确定期刊主题整体在一段时间内变化的程度,分析主题的时序活跃性以及活跃主题的变化趋势.笔者以Journal of Information Science(JIS)从1981-2007年的主题数据为样本,构造了年份-主题矩阵,利用SOM算法对该矩阵进行训练,将27个年份映射到26个SOM非空结点上,并以彗星模式显示SOM输出.通过分析连续年份在SOM输出中的位置之间的相邻程度,根据自定义的增强型U-matrix图,将27个年份聚成13个类,揭示了该期刊的主题在这27年间的整体变化规律.接着,通过构造主题-年份矩阵,利用SOM算法对该矩阵进行训练,将990个主题映射到153个SOM结点上,应用属性方差矩阵,识别随时间变化较为明显的活跃主题,结合属性叠加矩阵,识别平稳发展的热点主题.最后,利用综合成分图,分析了信息类、计算机与网络类以及图书馆类这三类活跃主题随时间发展的趋势.

7.研究的不足及展望

本章总结了本研究在数据收集与研究内容上的不足,指出后续将扩大研究的期刊范围与时间跨度,研究更多期刊在更长时间跨度内的主题特点；阐述了属性叠加矩阵与属性方差矩阵用于分析期刊的主题总数、主题侧重程度之间的差别以及这些指标随时间变化的规律的基本原理.此外,比较不同国家与地区的图书情报期刊在主题上的相似性与差异将有助于国内图书情报学研究与期刊发展.

图24,表22

第三篇计算机网络类论文范文模板：基于Hadoop的网络流量分析系统的研究与应用

移动互联网时代为人们的信息交流提供了极大的便利,也在深刻地改变着人们的社交方式.分析移动用户的上网数据可以帮助我们了解用户的喜好、预测用户的行为、理解移动网络的特点并预测移动互联网的发展.随着网络带宽的提高,移动资费的下调,用户使用移动互联网产生的数据越来越多,传统的流量分析技术已无法满足要求,如何采集、存储和分析这些海量的信息是一个非常大的挑战,需要引入更高效、更可靠的面向大数据的处理方式和方法.对于海量流量数据,使用云计算技术来存储和处理数据是一个最优的解决方案,Hadoop是当前使用最为广泛的云计算技术实现框架.

在此背景下,本文基于移动互联网真实海量用户数据,提出海量流量分析的云计算解决方案—基于Hadoop的流量分析系统—FLAS,以解决海量流量数据的存储和分析难题；为了优化系统和保持系统稳定运行,我们提出了Hadoop集群监控机制-ZooManager系统,以解决分布式集群的管理、监控、告警及优化等问题；为了进一步优化Hadoop集群,提出了一种在云计算环境下预测MapReduce作业运行时间与CPU资源消耗的模型,该模型可以在云计算环境下预测系统性能.在设计和实现了分析海量数据的FLAS系统和监控Hadoop集群的ZooManager系统,并从云计算资源角度优化集群后,我们将研究成果应用于实际流量分析环境中,深入研究了移动互联网流量与用户特性,以及移动互联网的复杂网络特性.

本文的主要研究内容和创新点如下：

(1)根据实际离线流量分析特点,使用云计算技术设计基于Hadoop的离线流量分析系统解决海量流量数据的存储和分析难题

为了解决移动互联网海量用户流量数据的存储和分析难题,所提出的基于Hadoop的离线流量分析系统有以下三个特色：

第一个特色为,适用于结构化／半结构化(比如流记录)类型文件的分析和处理.

第二个特色为,在数据上传模块,使用自行研发的TMS(Traffic Monitoring System)来采集镜像报文数据,并生成流记录,并由UpLoader上传至HDFS.

第三个特色为,在数据分析模块,为了简化代码开发流程,自行开发了一套用于表示数据分析程序的高级语言,只需要输入简单的类似SQL的语句就可以轻松完成各类流量分析工作.

最后从作业效率和容错能力验证了整个系统的可用性,并总结了当前系统的瓶颈与缺陷.

(2)为提高流量分析系统可用性,设计分布式集群的管理、监控、告警和优化系统,以保证基于Hadoop的流量分析系统的稳定和高效运行

Hadoop集群的运营与维护对使用者来说一直是极大的挑战.为了保证集群正常、稳定和高效的运行,我们设计和开发了一个Hadoop集群监控系统—ZooManager,提供分布式集群的管理、监控、告警和优化功能,该系统可以采集基础数据,使用不同算法将其转化为直观的便于理解的指标,自行存储监控数据,分析数据,发现异常,并告警.同时还开发了展示告警和监控指标以及图形的界面供管理人员使用.监控系统可以帮助我们从资源的角度了解整个系统当前和历史的运行情况,发现资源运行瓶颈,为优化作业提出合理的建议.

(3)根据云计算作业资源消耗模式,提出了一种可以在云计算环境下预测MapReduce作业运行时间与CPU资源消耗的模型,以预测云计算环境下作业的资源消耗

为了进一步优化Hadoop集群和FLAS系统,研究了MapReduce的资源消耗模式,并提出了一种预估Hadoop的MapReduce作业的CPU利用率和运行时间的模型.该模型使用多项式回归的方法,可以在云计算环境下,对不同配置的MapReduce作业的CPU利用率和运行时间做出预判.我们使用不同配置条件下CPU密集型的Hadoop基准测试验证了该模型的有效性,最后使用SSE,MAPE,RMSE和R2四种评估方法计算了模型预测的精准度.

(4)使用真实海量移动互联网用户数据,深入分析移动互联网流量与用户特性,从多个维度理解用户行为特征

当前使用真实海量移动互联网数据分析国内移动网络流量特性的研究非常少,我们使用中国某典型城市全市连续一周的数据,所分析的数据量超过10TB,研究结果具有可靠性、实用性与真实性.

从时间、流特征和用户特性三个维度开展研究.对流特征维度的用户达到访问数分布使用泊松回归模型拟合.然后,从数据使用、移动性和Web服务使用三个角度研究用户特性：在数据使用方面,重点研究了heavy user的行为；在移动性方面,将移动范围大小不同的用户分为不同的组并分别进行研究；在Web服务使用方面,将Web服务按类型分为11种类别,并分析用户的使用情况.之后对数据使用、移动性和Web服务使用三个方面进行两两关系的分析,从数据资源和无线资源消耗的角度发现了很多有意义的结论.最后对于用户使用Web服务行为进行了更深入的分析,创新性地提出“兴趣簇”概念,并使用“归一化熵”来衡量用户访问兴趣的分散程度.

(5)从复杂网络角度,构建移动互联网网络结构,研究其复杂网络特性

构建移动互联网的拓扑结构是网络建模的关键,之前传统线网的相关研究并不能应用于移动互联网之中,需要我们针对移动互联网开展深入的研究.本文使用移动互联网的海量和真实流数据,从复杂网络角度深入研究移动互联网及其典型应用的结构和特性,发现其一般规律并建模.首先我们根据移动互联网内用户端和服务端所承担的不同角色构造了一个用户-服务端网络拓扑结构,并分别构建了全网、浏览类应用和即时通信类应用的网络拓扑图,分析了节点度分布和节点权值分布.之后我们单独研究了浏览类不同类别网站的复杂网络特性以及BA模型特性.

第四篇计算机网络类论文范例：基于本体论的社会关系网络信息可视化研究

社会网络信息可视化是信息可视化的重要分支.社会网络信息可视化能够直观、形象地表现社会网络信息,是社会网络分析工作的重要辅助手段,它在社会网络信息分析中的应用日益广泛,已成为当前信息可视化领域的热门研究点.虽然社会网络信息可视化技术发展迅速,但仍然存在着可视化方法缺乏社会网络分析领域知识支持的问题,本体论应用缺乏统一的领域模型的问题,可视化布局算法显示内容贫乏,显示结果局部密集、难以识别的问题,布局压缩算法压缩效果不佳、对应性差、可能丢失有用信息等问题.

针对社会网络信息可视化中存在的问题和需求,本文从本体论角度对社会网络分析与可视化领域内的概念、方法、任务等知识进行深入研究与分析,建立了一个社会网络分析与可视化领域本体模型,基于该领域本体模型,深入研究了社会网络信息分析方法、显示布局算法和布局压缩算法,设计实现了基于本体论的社会网络信息可视化原型系统.论文的主要工作和贡献如下:

1.提出了社会网络分析与可视化领域本体模型-DOSN*模型.与社会网络信息可视化领域现有的本体模型相比较,DOSN*模型能够概括、抽象社会网络分析与可视化领域的各类问题和各项工作,实现了领域内的知识共享与复用,从而解决了社会网络信息可视化技术缺乏社会网络分析领域知识支持的问题以及本体论应用缺乏统一的领域模型的问题.

2.提出了一种社会网络子群分析方法-SA方法.SA方法在DOSN*模型的框架下,针对布局算法和布局压缩算法的需求,引入并改进了社会网络分析方法,对社会网络信息分别进行子群内的角色分析、基于规则对等组的子群分析、基于关键属性的子群分析和子群内的相对中心性分析.SA方法的分析结果比已有的社会网络分析方法更加完备,不但为SAL算法和SALC算法的实现提供了基础,而且还可以帮助用户更加深刻、透彻地理解社会网络信息.

3.提出了一种有效支持社会网络信息二维和三维显示的子群分析布局算法-SAL算法.该算法利用SA方法的分析结果,对传统力导引布局算法进行了改进.SAL算法与现有的力导引布局算法相比,显示、展现了更加丰富的社会网络分析结果,从而克服了社会网络信息可视化算法显示内容贫乏的问题.

4.提出了一种子群分析布局压缩算法-SALC算法.SALC算法在SAL算法的基础上,从子群内的规则对等组、子群、子群间的规则对等组这三个层次来简化信息可视化结果.SALC算法与现有的基于集群的布局压缩算法和缩减图元素算法相比,克服了这两种算法存在的压缩效果不佳、对应性差、可能丢失有用信息等问题.

5.设计实现了基于本体论的社会网络信息可视化原型系统-OIVSSN,对本文提出的领域本体模型、分析方法、布局算法和布局压缩算法进行了实现,建立了一套模块化的自动机制,用于分析、计算以及显示社会网络信息,并具有良好的扩展性.

本文研究成果对于社会网络信息可视化技术的模型化、共享和复用起到了良好的作用,本文提出的本体模型、分析方法和算法对社会网络信息可视化技术的发展具有良好的理论价值和实践意义.本文所做工作通过较为典型的恐怖活动信息等实例进行了验证,促进了国家863有关课题及自然科学基金课题的研究.

第五篇计算机网络类论文范文格式：日本新媒介产业发展及动因研究

电子计算机的发明与使用开启了人类社会的第三次浪潮,从单台的计算机到今天由无数微处理器所连接成的无所不在的网络,信息新科技以其惊人的发展速度改变着世界,也使得以其为技术支撑的传播媒介形态发生着急剧的变化,新媒介俨然成了国之利器,它在普惠大众的同时,也成为了国与国之间争夺地球村话语权的决胜手段.遗憾的是,我国目前所掌握的这一利器却远远未能达到与我国的经济实力和政治抱负所相匹配的水准.另一方面,我们的邻居、从二战废墟中重新起步的日本,敏感的把握着信息革命所带来的机遇,以弱求强,勇于创新,将其新媒介产业推进到了世界前列.如今,日本的新媒介产业已经从普及阶段进入了深度发展阶段,新媒介早已不仅仅是信息传播的工具,它已经深深融入到了日本社会、经济、政治的每一个角落,成为了日本人须臾不可离的生活助手,并进而造福全人类.日本的新媒介产业具有一个怎样的发展历程日本政府在发展新媒介产业的过程中起了什么样的作用哪些因素促发并促进了日本新媒介产业的发展日本发展新媒介产业的经验与教训能否为我所用本研究在国内首次以全景式的视角对日本新媒介产业进行考察分析,注重整体的扫描与把握,尽力追踪最新的数据,同时,将日本新媒介产业的发展置于信息社会建设的大背景下,进行综合性的研究.与以往的研究相比,这一研究跨度长、范围广,具有相对的深度与较大的现实意义.本研究从日本信息社会理论的提出与推广切入,以日本信息社会的建设为大背景,在分析介绍日本信息社会建设的不同发展阶段、其新媒介的不同呈现方式和发展重点以及日本新媒介产业的总体现状之后,以四章分别对日本的互联网产业、数字电视产业、数字出版产业、移动电话产业的发展从历史脉络到现实态势进行了具有一定深度与广度的研究揭示与阐释.日本的互联网产业由于原有的相对发达的计算机通信网络而初始发展迟缓,但进入21世纪后其宽带化、移动化的进展大大提速,在数字电视产业方面,日本虽率先研发出了高清晰度电视,但因其未能与世界数字技术的发展合流而被迫忍痛放弃,而在政府与民间的共同努力下,日本地面数字电视的转移已经顺利完成,广播电视与通信的融合也进展顺利,在数字出版产业方面,由于传统出版业的强大,日本的数字出版虽然早期有较好的发展,但一直步履维艰,不过移动终端为数字出版市场带来了活力,尤其是面向智能移动终端的电子图书市场规模在2010年后增长迅速,移动电话则是最有日本特色的新媒介产业,其发展速度较快却又相对封闭,在逐渐开放后,在世界市场的话语权也在增强.在对日本新媒介产业进行了总体考察和分类研究的基础上,本研究借鉴经济社会学制度学派在分析经济现象时所使用的三个自变量:理性的社会建构、国家的作用、非市场治理机制,进一步探寻并阐明了日本发展新媒介产业的动因.本研究认为,日本发展新媒介产业所取得的成就,来自于国家的整体力量、民众的激情与理性、市场竞争的活力与非市场治理机制的作用等众多因素的相互交织,来自其“师夷长技”,不甘人后、善于学习的民族特性与“日本第一”理念的高度结合.信息科技一日千里、国际竞争态势逼人是其发展的外部诱因,其具体表现为:警醒差距,力追领先国家,打造“酷日本”,助推国家形象塑造.发展的内部动因则是回应民生诉求、升华生命价值,具体表现在:摆脱生存困境,掌控自我命运,经济突围,凸显“IT立国”优势,让生命更有尊严与价值,对更美好生活的不懈需求.而这一切的实现,又有赖于相对自由的信息通信竞争体制和日本特色的凝聚各方智慧的官产学合作机制的驱动.从中,可为我国新媒介产业的进一步发展提供有益的借鉴:新媒介产业的发展需要顶层设计的引领,也需要开放的心态,而产业政策的制定需要充分的讨论,要走以信息通信业为主导的融合发展之路,同时充分发挥企业在新媒介开发应用与推广中的作用.但是,由于对新媒介定义的理解和认识的不统一,世界各国所使用的统计口径与方法也不一致,在有关新媒介产业的某些统计数据的选取和使用上可能会存在差异.同时由于本研究的跨度较大,而新媒介本身变化快速,难以在比较固定的范畴内对新媒介进行研究分析.

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