據(jù)ESI（Essential Science Indicators）的最新數(shù)據(jù)顯示，以我校為第一單位，我院吳傳榮副教授為第一作者和通訊作者的科研論文《Time Optimization of Multiple Knowledge Transfers in the Big Data Environment》入選ESI-Highly Cited Papers（ESI高被引論文是指近10年內(nèi)發(fā)表的SCI論文且被引次數(shù)排在相應(yīng)學(xué)科領(lǐng)域全球前1%以內(nèi)）。這是我院工商管理學(xué)科論文首次入選ESI高被引論文，是我院學(xué)科建設(shè)取得重要的科學(xué)研究成果。該論文是吳傳榮副教授在其國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目《大數(shù)據(jù)環(huán)境下知識(shí)轉(zhuǎn)移的優(yōu)化方法及策略研究》上取得的階段性科研進(jìn)展。

吳傳榮長期從事技術(shù)創(chuàng)新及知識(shí)管理方面的研究。目前，在《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》、《Journal of Internet Technology》與《Computer Modeling in Engineering & Sciences》等期刊上發(fā)表論文20余篇。作者在對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下知識(shí)轉(zhuǎn)移時(shí)間影響因素及其作用機(jī)理分析的基礎(chǔ)上，依據(jù)知識(shí)轉(zhuǎn)移時(shí)刻的異同，將復(fù)雜知識(shí)轉(zhuǎn)移時(shí)間優(yōu)化問題分成多種知識(shí)同時(shí)轉(zhuǎn)移和多種知識(shí)不同時(shí)刻轉(zhuǎn)移兩種情況，從而構(gòu)建了大數(shù)據(jù)環(huán)境下復(fù)雜多類知識(shí)轉(zhuǎn)移時(shí)間優(yōu)化模型，求解最優(yōu)知識(shí)轉(zhuǎn)移時(shí)間。