科研项目

主持完成两项国家自然科学基金面上项目、一项国家博士后科学基金(一等)；作为主要成员参与完成三项国家自然科学基金重点项目、两项国家自然科学基金创新群体项目、一项国家环保公益项目和多项面上项目。曾主持和参加近30项应用课题研究。

(1) 主持纵向课题

[1]. 基于类比推理的短生命周期无形体验品需求预测，国家自然科学基金委面上项目（No. 71672004），2017.1  2020.12.

[2]. 基于行为分析的个性化需求预测，国家自然科学基金委面上项目（No. 70772043），2008.1  2010.12.

[3]. 基于行为分析的员工参与TQM的影响因素研究，国家博士后科学基金（一等） （No. 200704020183），2008.1  2009.12.

(2) 参加纵向课题

[4]. 基于时间竞争的运作管理新技术新方法研究，国家自然科学基金委重点项目（No. 70631004），2004.1  2007.12.

[5]. 复杂大群体决策方法和平台研究，国家自然科学基金委重点项目（No. 70332001），2007.1  2010.12.

[6]. 复杂环境下不确定性决策的理论与应用研究,国家自然科学基金委创新群体项目（ 70921001, 71221061），2010.1  2012.12，2013.01~2015.12.

[7]. 湘江流域金属矿冶区土壤重金属污染突发事件应急预案体系构建研究，国家环保公益性行业科研专项，2011.1  2013.12.

发表论文

[1]. Duokui He, Zhongjun Tang*, Qianqian Chen, Zhongya Han, Dongyuan Zhao, Fengxia Sun. A two-stage deep graph clustering method for identifying the evolutionary patterns of the time series of animation view counts. Information Sciences, 2023,642: 119155（SCI源刊）

[2]. Dongyuan Zhao, Zhongjun Tang, Duokui He. A systematic literature review of weak signal identification and evolution for corporate foresight. Kybernetes, 2023（SCI源刊）

[3]. Tao Zhang, Zhongjun Tang. Should manufacturers open live streaming shopping channels? Journal of Retailing and Consumer Services, 2023, 71: 103229 （SSCI源刊）

[4]. Canaan Tinotenda Madongo, Tang Zhongjun. A movie box office revenue prediction model based on deep multimodal features. Multimedia Tools and Applications, published online:01March 2023. （SCI源刊）

[5]. Sayed Kifayat Shah, Pro. Tang Zhongjun, Judit Olah, Jozsef Popp, Angel ´ Acevedo-Duque. The relationship between 5G technology affordances, consumption values, trust and intentions: An exploration using the TCV and S-O-R paradigm. Heliyon, 2023, 9: e14101. （SCI源刊）

[6]. Tao Zhang, Zhongjun Tang, Zhongya Han. Optimal online channel structure for multinational firms considering live streaming shopping. Electronic Commerce Research and Applications, 2022, 56-101198: 1-18. （SSCI源刊）

[7]. Sayed Kifayat Shah, Zhongjun Tang. Understanding the Mediating Effect of Anchoring Price in Extant Mature 4G and Market-Creating 5G Technology Products. International Journal of Innovation and Technology Management, 2022, 2250038: 1-13. （ESCI源刊）

[8]. Tang Zhongjun, Sayed Kifayat Shah,, Mohammad Ahmad, Sohaib Mustafa. Modeling Consumer's Switching Intentions Regarding 5G Technology in China [J]. International Journal of Innovation and Technology Management, 2022, 19(4)-2250011: 1-21. （ESCI源刊）

[9]. Sayed Kifayat Shah, Zhongjun Tang, Beata Gavurova, Judit Oláh, Ángel Acevedo-Duque. Modeling consumer’s innovativeness and purchase intention relationship regarding 5G technology in China. Frontiers in Environmental Science, 2022, 10-1017557: 1-15.（SCI源刊）

[10]. Sayed Kifayat Shah, Zhongjun Tang, Sayed Muhammad Fawad Sharif, Arifa Tanveer. An empirical study of Chinese students’ behavioral intentions to adopt 5G for smart‑learning in Covid‑19. Smart Learning Environments, 2021, 8-25: 1-17. （ESCI源刊）

[11]. Zhongya Han , Zhongjun Tang*, Bo He. Improved Bass model for predicting the popularity of product information posted on microblogs. Technological Forecasting & Social Change, 2022, 176-121458: 1-13. （SSCI源刊）

[12]. Zhongjun Tang, Bo He. The influence of information configuration on mobile game download. Internet Research, 2022, 32(4): 1191-1213.（SSCI源刊）

[13]. Zhongjun Tang, Bo He. Explaining mobile game takeoff through information configuration. Industrial Management & Data Systems, 2021, 121(12): 2411-2425.（SCI源刊）

[14]. Zhongjun Tang, Tingting Wang, Junfu Cui, Zhongya Han, Bo He. Predicting Total Sales Volume Interval of an Experiential Product with Short-life-cycle before Production: Similarity Comparison in Attribute Relationship Patterns. Management Decision, 2021, 59(10): 2528-2548. （SSCI源刊）

[15]. Sayed Kifayat Shah, Tang Zhongjun. Elaborating on the consumer’s intention–behavior gap regarding 5G technology: The moderating role of the product market-creation ability. Technology in Society, 2021, 66-101657: 1-7.（SSCI源刊）

[16]. Sayed Kifayat Shah, Tang Zhongjun, Abdul Sattar, Zhou XinHao. Consumer’s intention to purchase 5G: Do environmental awareness, environmental knowledge and health consciousness attitude matter? Technology in Society, 2021, 65-101563: 1-9.（SSCI源刊）

[17]. Zhongjun Tang, Shunpeng Dong. A total sales forecasting method for a new short life-cycle product in the pre-market period based on an improved evidence theory: application to the film industry. International Journal of Production Research, 2021, 59(22): 6776–6790. （SCI源刊）

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[21]. Zhongjun Tang, Xiaohong Chen, and Zhengwen Wu. Using Behavior Theory to Investigate Individual-level Determinants of Employee Involvement in TQM. Total Quality Management and Business Excellence, 2010, 21(12): 1231-1260. （SSCI收录）

[22]. Zhongjun Tang, Xiaohong Chen, Jianghong Luo. Determining socio-psychological drivers for rural household recycling behavior in developing countries: a case study from Wugan, Hunan, China. Environment & Behavior, 2011, 43(6): 848–877.（SSCI收录）

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[28]. Zhongjun Tang, Lang Ni. An interval reliability demand prediction method combined with XGBoost and D-S evidence theory in film preparation period. 2021 3rd International Conference on Artificial Intelligence and Computer Science (AICS2021).

[29]. Huike Zhu, Zhongjun Tang. Film Box Office Forecasting Methods Based on Partial Least Squares Regression Model [C]. 2019 8th International Conference on Intelligent Computing and Applications, 2019, 234-238. (EI收录)

[30]. Zhongjun Tang. Mechanism for a new demand forecasting paradigm ‘Individual Demand Forecasting’. Proceeding of IEEE BIFE 2010 (EI 收录).

[31]. Zhongjun Tang, Shuqin Liu. The constructing method of meta-requirement analysis model. IEEE BIFE 2010: 118-121 (EI 收录).

[32]. Zhongjun Tang, Shuqin Liu. The Meta-requirements Model study for trusted software. Proceeding of IEEE WICOM 2010 (EI 收录).

[33]. Zhongjun Tang, Jing Xiao. Tools for a New Demand Forecasting Paradigm ‘Individual Demand Forecasting’. Proceeding of IEEE BIFE 2009 (EI 收录).

[34]. Zhongjun Tang, Jing Xiao. New Tactics for Sharing Demand-Related Information to Implement Individual Demand Forecasting. Proceeding of IEEM 2009, Hongkong, 2009 (EI 收录).

[35]. Zhongjun Tang, Xiaohong Chen, Jing Xiao. Realizing Instant customerization through proactivity enhancing demand visibility. Proceeding of IEEM 2008, Singapore, 2008 (EI 收录).

[36]. Zhongjun Tang, Jianghong Luo. Determinants of user participation during business-to-business information system development: a field study. Proceeding of The Fifth Wuhan International Conference on E-Business, Wuhan, 2007 (ISTP收录).

[37]. Zhongjun Tang, Xiaohong Chen. A new demand forecasting paradigm 'customer-centric individual demand forecsting'. Proceeding of IEEM 2007, Singapore, 2007 (EI 收录)

[38]. Zhongjun Tang, Rongqiu Chen, Xuehong Ji. A logic framework of implementing mass customization. Proceeding of the Fifth International Conference of Management, Macao, 2004: 1503-1513 （ISSHP收录）.

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[42]. 唐中君, 王美月, 周欣浩, 杨崇耀. BP_Adaboost算法的改进及在首轮融资时总票房分类预测的应用[J]. 科技促进发展, 2021(6): 1158-1168.

[43]. 唐中君, 朱慧珂. 短生命周期体验品的消费者涌现行为演化机理[J]. 工业工程与管理, 2021, 26(5): 59-67.

[44]. 唐中君, 董顺朋. 筹备期短生命周期体验品区间信度需求预测[J]. 控制工程, 2020, 27(02): 226-233.

[45]. 唐中君, 周亚丽. 结合区间理论熵权和TOPSIS的映前总票房区间预测[J]. 工业工程, 2020, 23(04): 75-83.

[46]. 唐中君, 吴凡, 倪浪. 考虑竞争的电影首映日票房集成预测模型研究. 科技促进发展, 2020, 16(10): 1221-1229.

[47]. 唐中君, 崔骏夫, 唐孝文, 朱慧珂. 融合内容分析和关联分析的短生命周期体验品需求特征模式挖掘方法研究. 中国管理科学, 2019, 27(11): 166-175.

[48]. 唐中君, 刘垒朋, 禹海波,等. 融合Bass模型和三阶段过程模型的续集电影需求扩散研究. 运筹与管理, 2019, 28(01):170-179.

[49]. .唐中君, 吴凡. 基于类比法的短生命周期产品需求扩散预测研究. 科技促进发展, 2019, 15(8): 841-850.

[50]. 唐中君, 王美月, 禹海波, 吴凡. 结合改进Bass模型和参数回归模型的电影日需求预测. 工业工程与管理, 2018, 23(4): 51-59.

[51]. 唐中君, 崔骏夫, 禹海波. 基于扩展质量功能展开和网络图的产品大数据分析方法及其应用探讨. 中国科技论坛, 2017 (12), 148-156.

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[68]. 唐中君, 陈荣秋, 纪雪洪. 基于TRIZ的生产方式创新模型研究. 管理评论, 2004, 10: 32-38, 50.

[69]. Rongqiu Chen, Xuehong ji, Zhongjun Tang. Postponement: Design for customization and responsiveness. Proceeding of the Fifth International Conference of Management, Macao, 2004: 464-483（ISSHP收录）.

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[71]. Xuehong Ji, Rongqiu Chen, Zhongjun Tang. Grey Relational Analysis on the Sales Growth of Dell, IBM, HP and Compaq. The Journal of Grey System, 2005, 17(2):157-160.

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[73]. 王宛秋, 姚雨非, 郄海拓, 唐中君. 产业政策促进了半导体企业的创新发展吗?[J]. 科学学研究, 2022年3月网络首发.

[74]. 王宛秋, 王冉, 王芳, 侯雅雯, 唐中君. 通过跨界技术并购缓解企业经营压力的决策路径研究——基于刺激-反应理论的组态分析[J]. 软科学, 2022年10月网络首发.

[75]. 禹海波, 付建, 李健, 李泉林, 唐中君. 需求可变性和风险偏好对需求依赖促销努力供应链的影响. 管理工程学报, 2021, 35(4): 202-215.

[76]. 禹海波, 李欣, 李健, 李泉林, 唐中君. 基于信息收集的降低需求可变性两级供应链博弈研究. 管理工程学报, 2021, 35(3): 229-240.

[77]. 禹海波, 那娜, 唐中君. 均值-CVaR零售商的供应链服务决策及协调契约. 运筹学学报, 2020, 24(03): 87-100.

[78]. 禹海波, 那娜, 李媛, 唐中君. 需求可变性降低对均值CVaR约束销售努力决策库存系统的影响. 运筹与管理, 2020, 29(04): 102-112.

[79]. 臧维, 杨京雨, 徐磊, 唐中君. 跨界行为对团队创造力的影响:一个被调节的双中介模型. 预测, 2020, 39(02): 19-26.

[80]. 杨崇耀, 董顺朋, 唐中君, 郭增丽. 规避生产力困境的非财务信用评价指标体系研究. 科技促进发展, 2020, 16(02): 161-168.

[81]. 宋萌, 杨崇耀, 唐中君. 真诚型领导对员工主观幸福感的影响：基于社会学习理论的解释. 中南大学学报(社会科学版）, 2015, 21(5): 146-153.

[82]. 纪雪洪, 陈荣秋，唐中君. PC行业的模块化与整合研究. 中国工业经济, 2004, 10: 91-96.

[83]. 纪雪洪, 陈荣秋， 唐中君. 精益与敏捷集成的供应链. 工业工程与管理, 2005, 1: 54-57, 63.

[84]. 纪雪洪, 陈荣秋, 唐中君. 供应链中延迟研究的发展与展望. 管理工程学报, 2007，21(4): 62-66, 61.

[85]. 罗新星, 朱名勋, 唐中君. 可信软件需求获取与分析研究综述及展望. 計算机应用研究, 2010, 27(10): 3617-3621.

出版专著

唐中君. 个性化需求预测. 北京: 经济管理出版社, 2011年.

唐中君. 员工参与全面质量管理. 北京: 经济管理出版社, 2012年.

唐中君. 病人参与医疗的理论与实证研究. 北京: 经济管理出版社, 2014年.

唐中君. 中国文化创意企业创新与供应链协调评价. 北京: 中国财政经济出版社, 2016年.

唐中君, 吴天为. 工业产业集群区域品牌建设机理和模式研究. 北京: 中国财政经济出版社, 2020年.