个人简介

赵一鸣，武汉大学信息管理学院教授，博士生导师，中国软科学研究会理事，中国信息经济学会理事、数智治理与交叉信息科学专委会副主任委员，教育部人文社科重点研究基地-武汉大学信息资源研究中心数据分析与信息资源规划研究室主任，武汉大学大数据研究院社会治理大数据研究中心负责人，湖北省数据局政策和规划处副处长（挂职），中国科技情报学会信息行为研究专委会、情报研究与咨询专委会、知识组织专委会委员，中国信息经济学会数据智能与产业创新专委会委员，中国大百科全书（第三版）情报学卷编委兼学科秘书，湖北省一流课程“大数据与信息社会”负责人，武汉大学珞珈青年学者，信息管理科学系副主任。

主持国家重点研发计划青年科学家项目、教育部基地重大项目、国家自然科学基金面上项目等各类科研项目20余项，出版著作/教材6部，发表论文80余篇，拥有国家发明专利和软件著作权6项。

获教育部第九届高等学校科学研究优秀成果奖（人文社会科学）一等奖（排2）、第九届高等学校科学研究优秀成果奖（人文社会科学）青年成果奖、中国科技情报学会首届“青年情报科学家奖”、Emerald高度推荐论文奖、国家精品在线开放课程、首批国家级一流本科课程、首届全国教材建设奖、湖北省科协优秀科技论文奖等荣誉奖励，入选中国科协“青年人才托举工程”人才计划、湖北省高层次人才。

兼任国家自然科学基金通讯评审专家，武汉电子商务国际会议、智慧健康国际会议等国际学术会议的程序委员会委员或分论坛主席，Information Processing & Management等SCI/SSCI国际权威期刊、iConference/PACIS等国际知名会议、《情报学报》等中文权威期刊审稿专家，国家自然科学基金创新研究群体骨干成员，湖北省自然科学基金创新群体骨干成员，教育部人文社科重点研究基地智库联合体成员，国际信息科学与技术学会（ASIS&T）、国际知识组织学会（ISKO）、国际信息系统学会中国分会（CNAIS）会员。

招生专业

硕士：数据资源管理、情报学、管理科学与工程、图书情报

博士：情报学、管理科学与工程

博士后：图书情报与档案管理、管理科学与工程

访问学者：情报学

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研究方向

用户信息行为、人智交互、数据分析与可视化、数字社会与大数据治理、交互式信息检索、大数据环境下的知识组织与服务创新、数据挖掘与知识发现、文本智能理解与分析。

学术成果

著作/教材

赵一鸣. 智能时代的搜索与问答服务创新研究.科学出版社，2020.

赵一鸣. 基于多维尺度分析的潜在主题可视化研究.武汉大学出版社，2015.

马费成，赵一鸣. 大数据环境下的知识组织与服务创新.武汉大学出版社，2021.

顾东晓，刘鲁宁，赵一鸣，陈任.大数据治理.清华大学出版社，2023.

陈忆金，奉国和，赵一鸣，曹高辉，张文亮.数据资源管理，机械工业出版社，2024.

马费成，宋恩梅，赵一鸣.信息管理学基础（第三版）.武汉大学出版社，2018.

科研项目

[1] 国家重点研发计划青年科学家项目“工业软件价值链及数字化生态资源体系”（主持）

[2] 教育部人文社科重点研究基地重大项目“面向国家科技自立自强的颠覆性技术识别方法与创新机制研究”（主持）

[3] 国家自然科学基金面上项目“‘搜索即学习’视角下的用户学习状态感知与智能响应研究”（主持）

[4] 国家自然科学基金面上项目“探寻式搜索过程中的路径识别与评价研究”（主持）

[5] 国家自然科学基金青年项目“基于词汇空间集聚的潜在主题发现方法及其实现研究”（主持）

[6] 中国科协“青年人才托举工程”项目“网络搜索引擎自动问答能力的评价与优化研究”（主持）

[7] 教育部人文社会科学研究项目“基于复杂语义关系的词汇共现机理研究” （主持）

[8] 国家重点研发计划重点专项“长江中游城市群综合科技服务平台研发与示范应用”子课题“综合科技服务链集成关键技术研发”（主持）

[9] 国家社科基金重大项目子课题“人本人工智能驱动的信息服务系统重构”（主持）

[10] 教育部基地项目“面向任务的智能检索与推荐方法研究”（主持）

[11] 教育部基地项目“大数据环境下的学术论文影响力评价系统研究”（主持）

[12] 中央高校教育教学改革专项“武大通识3.0”核心通识课程建设项目“大数据与信息社会”（主持）

[13] 中国博士后科学基金特别资助项目“词汇集聚关系揭示与潜在主题挖掘研究”（主持）

[14] 中国博士后科学基金面上项目“基于词汇集聚关系的潜在主题可视化研究”（主持）

[15] 中央高校基本科研业务费项目“人工智能时代大国跨境数据战略竞争与中国应对研究”（主持）

[16] 中央高校基本科研业务费项目“知识组织视角下的大数据环境解构”（主持）

[17] 中央高校基本科研业务费项目“探寻式搜索中用户搜索系统使用行为及其绩效评价”（主持）

[18] 武汉大学社会科学数智创新研究团队“大国竞争背景下的战略情报分析团队”（主持）

[19] 国家自然科学基金创新研究群体“信息资源管理”（骨干成员）

[20] 湖北省自然科学基金创新群体“大数据资源语义组织与管理应用研究”（骨干成员）

[21] 湖北省自然科学基金创新群体“以人为本的人工智能创新应用”（骨干成员）

[22] 武汉大学人文社会科学青年学者学术团队“商业大数据驱动的管理创新” （骨干成员）

[23] 国家自然科学基金重点国际合作项目“大数据环境下的知识组织与服务创新研究”（骨干成员兼项目协调人）

[24] 国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目“基于知识关联的金融大数据价值分析、发现及协同创造机制”（参与）

部分论文

[1] 赵一鸣，孙绍聚，张家年.美国对华科技竞争政策的量化评价及启示，情报学报，2024，43(12):1399-1413.（国家自科基金委A类重要期刊）

[2] 赵一鸣,郑乔治,沈校亮.虚拟数字人对用户在线学习效果的影响研究.现代情报,2024,44(11):1-16.

[3] 赵一鸣,余馨婕,陈忆金.真实工作场景下“搜索即学习”任务集的构建与分析[J].图书与情报,2024,(01):121-133.

[4] 赵一鸣,陈湛,张帆.探寻式搜索中用户满意度状态识别与演化规律研究[J].数据分析与知识发现2024, 8 (1): 90-103.

[5] 赵一鸣,孙运涛,孙晓蕾.颠覆性技术早期识别方法及其在氢能源领域的应用[J].图书情报工作,2024,68(17):95-108.

[6] 赵一鸣; 尹嘉颖.语义增强型全文本共词网络的构建与分析, 情报学报, 2023, 42(10)：1187-1198.（国家自科基金委A类重要期刊）

[7] 赵一鸣,潘沛,毛进.基于任务知识融合与文本数据增强的医学信息查询意图强度识别研究[J].数据分析与知识发现,2023,7(02):38-47.

[8] 赵一鸣,陈宇,刘齐平.智能语音助手用户研究：理论进展与实践启示[J].数字图书馆论坛,2023,19(05):26-34.

[9] 赵一鸣,潘沛,黄瑶,李倩.组态视角下消费者信息搜索策略对搜索效果的影响研究[J].图书情报工作,2023,67(10):93-106

[10] 赵一鸣,李倩,邱雨蒙,陈忆金.用户搜索路径特征对信息搜索效果的影响研究——基于fsQCA的方法[J].情报学报,2023,42(1):103-112.（国家自科基金委A类重要期刊）

[11] 陈忆金,赵一鸣,林雨婷,等.不同搜寻方式下健康信息用户的学习结果差异研究[J].图书情报工作,2023,67(16):88-98.

[12] 赵一鸣，李倩. 用户移动搜索系统使用路径的提取与评价研究[J]. 图书情报工作, 2021,65(11): 89-100.（人大复印报刊资料全文转载）

[13] 赵一鸣，程宗，陈忆金. 探寻式搜索路径与搜索意图转换路径的协同分析[J].情报资料工作,2021,42(06):82-90. （人大复印报刊资料全文转载）

[14] 赵一鸣，吴林容，任笑笑. 基于多知识图谱的中文文本语义图构建研究[J]. 情报科学, 2021, 39(04):23-29.

[15] 赵一鸣，刘炫彤. 中外文搜索引擎自然语言问答能力的比较与评价研究[J].情报科学,2020,38(01):67-74.

[16] 赵一鸣，高晓寒，李倩，梁少博. 网络搜索引擎知识卡片功能的评价与比较研究[J].图书情报知识,2019(06):84-92+101.

[17] 赵一鸣，朱奕蓉，吴林容. 智能语音助手的知识服务能力评价研究[J].图书与情报,2019(04):132-140.

[18] 赵一鸣，夏雪，孙永强. 网络搜索引擎自然语言问答能力的评价研究[J].图书情报知识.2019,(2):102-110. （人大复印报刊资料全文转载）

[19] 赵一鸣，阮航，朱永春. 需求牵引的综合科技服务流程动态拼接研究[J].科技进步与对策,2022,39(06):1-10.

[20] 赵一鸣，朱永春. 基于状态空间搜索的科技服务智能拼接和组配研究[J].信息资源管理学报,2022,12(01):127-135+145.

[21] 洪漪，赵栋祥，赵一鸣. 大数据环境下的信息架构与数据模型[J].信息资源管理学报,2018,8(01):29-38.

[22] 赵一鸣. 知识图谱是一种知识组织系统吗？[J]. 图书情报知识, 2017.09(5).（卷首语）

[23] 赵一鸣等. 大数据环境对信息组织的影响[J]. 图书情报知识, 2017(1):4-10.（人大复印报刊资料全文转载）

[24] 赵一鸣等. 基于多维尺度模型的潜在主题可视化研究[J]. 情报学报, 2014, 33(1):45-54.

[25] 赵一鸣等. 学科知识网络研究（III）共词网络的结构、特征与演化[J].情报学报, 2014, 33(4):358-366.

[26] 赵一鸣等. 文本主题可视化及其在上市公司风险分析中的应用[J]. 图书情报工作, 2014, 58(2):102-108.

[27] 赵一鸣等. 面向特定领域的文本知识发现研究——上市公司的风险分类体系及关联识别[J]. 情报杂志, 2014(3):165-170.

[28] Zhao, Y., Li, Y., Chen, Y. and Sun, Y. Social support, social perceptions, and user satisfaction with intelligent voice assistants: Unravelling the differential mechanisms based on the social response theory. Aslib Journal of Information Management.(Forthcoming)

[29] Zhao, Y., Chen, Y., Sun, Y. and Shen, X. (2024). Understanding users' voice assistant exploration intention: unraveling the differential mechanisms of the multiple dimensions of perceived intelligence. Internet Research, 34(6), 2096-2122.

[30] Zhang, J., Le, T., Chen, J., & Zhao, Y. (2024). Analysis of Relationships Between Business Domains and Technical-Skill Requirements for Data Analysts. Journal of Global Information Management, 32(1), 1-20.

[31] Chen, Y., Lin, H., Zhang, J., & Zhao, Y. (2024). Online health information consumers' learning across health-related search tasks from the perspective of retrieval platform switching. Journal of Information Science. (Online)

[32] Zhao, Y., Yin, J., Zhang, J. and Wu, L. (2023). Identifying the driving factors of word co-occurrence: a persctive of semantic relations. Scientometrics, 128, 6471-6494.

[33] Chen, Y., Qiu, Y., Lin, H., & Zhao, Y. (2022). The effects of topic familiarity on college students' learning search process. Aslib Journal of Information Management, 74, 1151-1173.

[34] Zhao, Y., Wu, L., Zhang, J. & Le T. (2021). How Question Characteristics Impact Answer Outcome on Social Question-and-Answer Websites. Journal of Global Information Management, 29(6), 1-21.

[35] Wang A, Zhao Y.*, & Chen Y. (2021). Information Search Trail Recommendation Based on Markov Chain Model and Case-based Reasoning. Data and Information Management, 5(1), 228-241.

[36] Chen, Y., Zhao, Y.* & Wang, Z. (2020), Understanding online health information consumers' search as a learning process: Search platform sequences, query reformulation and conceptual changes, Library Hi Tech, 38(4), 859-881.

[37] Zhao Y., Wang A. & Sun Y. (2020), Technological environment, virtual experience, and MOOC continuance: A stimulus–organism–response perspective, Computers & Education, 144, 1-14.

[38] Sun, Y., Guo, Y., & Zhao, Y.* (2020). Understanding the determinants of learner engagement in MOOCs: An adaptive structuration perspective. Computers & Education, 157, 1-11.

[39] Zhao, Y., Zhang, J., Xia, X., & Le, T. (2019). Evaluation of Google question-answering quality. Library Hi Tech, 37(2), 312-328.

[40] Sun, Y., Ni, L., Zhao, Y. *, Shen, X., & Wang, N. (2019). Understanding Students’ Engagement in MOOCs: An Integration of Self-determination Theory and Theory of Relationship Quality. British Journal of Educational Technology, 50(6), 3156-3174.

[41] Zhao, Y. (2018). The Center for Studies of Information Resources. Science特刊, 10-11.

[42] Zhao, Y., Chen, B., Zhang, J., Ding, Y., Mao, J., & Zhou, L. (2018). An investigation on the evolution of diabetes data in social Q&A logs. Data and Information Management, 2(1), 37-48.

[43] Bu, Y., Murray, D., Ding, Y., Huang, Y., & Zhao, Y. (2018). Measuring the Stability of Scientific Collaboration. Scientometrics, 2018(114), 463-479.

[44] Bu, Y., Ding, Y., Xu, J., Liang, X., Gao, G., & Zhao, Y. (2018). Understanding success through the diversity of collaborators and the milestone of career. Journal of the Association for Information Science and Technology, 69(1), 87-97.

[45] Ma F., Chen Y., & Zhao, Y.* (2017). Research on the Organization of User Needs Information in the Big Data Environment. Electronic Library, 35(1), 36-49.

[46] Zhao, Y. et al. (2017). Risk Identification of Public Companies Based on Term Cohesion and Topic Visualization. WHICEB 2017 Proceedings, 18.

[47] Zhang J., Zhao, Y., Dimitroff A. (2014). A study on health care consumers’ diabetes term usage across identified categories, Aslib Journal of Information Management, 66(4), 443-463.

[48] Zhang J., Zhao, Y. (2013). A user term visualization analysis based on a social question and answer log. Information Processing & Management, 49(5), 1019-1048.