一、浅谈应用计算机管理文档（论文文献综述）
刘晓华[1]（2021）在《基于前端控制的企业文档数字化管理策略研究》文中研究指明分析了企业数字文档形成与管理的必要性、实施要求和运行中存在的问题,结合企业实际发展需求,从构建企业数字文档形成的管理体系框架、规划管理要求、设计管理标准和设计自动管控系统四个方面制定了提升企业数字文档管理的策略。
张柳[2]（2021）在《社交网络舆情用户主题图谱构建及舆情引导策略研究》文中进行了进一步梳理习近平总书记在党的十九大上向全党全国人民发出了“坚定文化自信,推动社会主义文化繁荣兴盛”的伟大号召。“总体国家安全观”也被列为新时代背景下建设有中国特色社会主义的基本方略。对社交网络舆情的有效监管,是在新形势下应对国家安全环境新变化、新发展的必然要求。但是,网络的虚拟性,给社交网络舆情的监管带来了极大的难度。社交网络以及舆情用户的特性对社交网络舆情信息生态平衡有着较大的影响,如若不加以正确的引导与管理,会导致社交网络舆情生态系统恶化,甚至威胁社会和谐和国家稳定。如何有效地利用知识图谱构建社交网络舆情用户主题图谱系统模型,挖掘用户的潜在社群,确定用户的身份特征,并分析出用户的情感倾向,是舆情监管工作的有效切入点。本文结合文献分析法、实证研究法、知识图谱和机器学习等方法,构建社交网络舆情用户主题图谱并提出舆情引导策略。具体来说,本研究主要包括六个部分。首先,第三章提出社交网络舆情用户主题图谱系统模型,是全文的理论核心框架,指出社交网络舆情用户主题图谱系统模型的四个关键要素为信息环境、信息人、信息和信息技术,并通过用户社群图谱、用户身份图谱和用户情感图谱构成多维度的主题图谱;之后,第四章至第六章分别基于信息环境、信息人和信息,以“埃航空难”作为典型话题案例,运用实证分析方法,通过构建用户社群图谱、用户身份图谱以及用户情感图谱,研究社交网络舆情用户社群发现、用户身份识别以及情感演化规律,为第七章和第八章提供理论支撑;随后,第七章提出社交网络舆情生态性评价,并基于第四、五、六章的分析内容提出社交网络舆情生态性评价指标,为第八章提出的舆情引导策略提供理论支撑;最后,第八章提出社交网络舆情引导策略,为本文实践层面的落脚点。下面予以详细阐述。第三章社交网络舆情用户主题图谱系统构建。首先,提出社交网络舆情用户主题图谱的信息生态要素为环境要素、主体要素、客体要素以及技术要素;其次,结合知识图谱的相关理论,提出社交网络舆情用户主题图谱的实体识别、关系抽取、属性抽取以及模型构建;然后,指出社交网络舆情用户主题图谱分别由用户社群图谱、用户身份图谱和用户情感图谱三个维度构成,并从信息环境角度对社群发现、信息人角度对身份识别以及信息角度对情感演化进行深度分析,并在此基础上对整个社交网络舆情进行生态性评价;最后,提出社交网络舆情用户主题图谱系统模型。第四章社交网络舆情用户社群图谱构建及关系发现。本章基于信息环境理论,结合JS散度的LDA主题模型构建社交网络舆情用户社群图谱,并进行社群关系发现。采用实证研究法,对“埃航空难”话题下的舆情文本进行主题建模,利用困惑度指标确定舆情用户最优主题数,通过JS散度进行相似度度量,并将计算结果作为边权重,使用VOSviewer软件构建用户社群图谱,进一步划分多个网络社群,对网络社群的主题偏好以及用户特征进行分析讨论,并准确定位网络社群中的意见领袖。本章主要研究社交网络舆情中的信息环境,与第五、六章相呼应,为第七章社交网络舆情生态性评价指标（B1、B2）和第八章社交网络舆情社群的引导策略提供理论支撑。第五章社交网络舆情用户身份图谱构建及身份识别。本章基于信息人理论,结合LDA主题模型和朴素贝叶斯分类器模型构建社交网络舆情用户身份图谱,并对用户身份进行识别。首先,采用实证研究法,以突发事件“埃航空难”话题作为信息环境构建舆情空间,挖掘舆情用户转发评论文本的深层语义特征,剖析舆情用户的身份特征和传播特征;然后利用朴素贝叶斯分类器划分舆情用户类型,结合舆情生命周期,使用Neo4j绘制用户身份图谱,从而有效掌握社交网络舆情用户身份类型,并系统剖析社交网络舆情用户主题关注点及演化过程。本章主要研究社交网络舆情中的信息人,与第四、六章相呼应,为第七章社交网络舆情生态性评价指标（B3、B4、B5）和第八章社交网络舆情用户的引导策略提供理论支撑。第六章社交网络舆情用户情感图谱构建及情感演化。本章基于信息理论,基于字词向量的多尺度卷积神经网络构建社交网络舆情用户情感图谱,有效划分舆情用户情感倾向。首先,采用实证研究法,以突发事件“埃航空难”话题为例对舆情用户的转发评论信息进行情感分类,并对构建的舆情文本情感分类模型的准确性进行验证分析,并验证模型的优越性;然后,结合舆情文本的情感倾向与突发事件舆情发展周期,使用Gephi绘制用户情感图谱,动态展示社交网络舆情用户情感演化过程,全面分析网络舆情的发展与舆情用户的情感变化规律。本章主要研究社交网络舆情中的信息,与第四、五章相呼应,为第七章社交网络舆情生态性评价指标（B6）和第八章社交网络舆情情感的引导策略提供理论支撑。第七章社交网络舆情生态性评价。本章基于信息生态系统理论提出社交网络舆情生态性评价体系。采用综合模糊评价法,对突发事件“埃航空难”话题的爆发期阶段进行生态性评价,并对评价结果进行了分析,有效地解决了生态评价指标难以量化的问题,为生态性评价提供了可操作性的解决方案。本章与第四、五、六章相呼应,为第八章社交网络舆情情感的引导策略提供理论支撑。第八章社交网络舆情引导策略。本章基于第四、五、六章的研究结论,在第七章社交网络舆情生态性评价指标的基础上,提出社交网络舆情引导策略。首先从互联网及社交网络舆情生态性的角度指出目前存在的问题;然后分别从信息环境、信息人以及信息三个维度提出了引导策略。具体而言,本章从信息环境维度,提出加强衍生话题的监测、完善社交网络舆情话题推送和重视社群服务的社群引导策略;从信息人维度,提出完善用户类型化管理、发挥主流媒体的作用和完善意见领袖沟通机制的用户引导策略;从信息维度,提出社交网络内容精细化管理、重视舆情情感引导、完善健全舆情情感预警机制的情感引导策略。本文在理论层面,提出了社交网络舆情用户主题图谱的系统构建方式,为社交网络舆情主题图谱的构建提供理论基础及实践指导。从用户社群、用户身份、用户情感三个不同维度构建了社交网络舆情用户主题图谱系统模型,从而使得管控主体能够深入挖掘用户的潜在社群、有效地识别用户身份、准确地分析用户的情感倾向;同时,提出的生态性评价指标为社交网络舆情生态评价提供了可量化的评价标准,为社交网络舆情的科学管理提供了有效的理论支撑。在舆情的具体实践中,能够指导管控主体从社群、用户、情感三个层面入手,制定相应的管控策略,指引社交网络平台的系统开发方向,保障社交网络舆情生态朝着健康的方向发展。
汪凡[3]（2021）在《计算机技术在办公自动化中的应用探究》文中研究指明随着科学技术水平的快速提升,我国计算机行业有了空前的发展,计算机技术被广泛地应用到人们的生活、工作和娱乐中,计算机也逐渐成为人们生活和工作中的必需品。而且,当今时代是信息量繁杂的时代,在工作中应用计算机技术不仅可以帮助人们减轻工作压力,有效地提高工作效率,同时也促进了办公自动化发展,充分确保了办公的安全性和准确性。作为办公自动化的重要纽带,计算机技术有效地连接了办公自动化工作的所有环节,对企业快速实现办公自动化发展起到了促进作用。基于此,笔者在本文将简单介绍办公自动化,并分析办公自动化中计算机应用中出现的问题及其应用价值,并针对如何在办公自动化发展中应用计算机技术提出几点建议。
孙肖坤[4]（2021）在《复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计》文中研究表明随着全球范围内经济形势的动态稳定发展,复杂大型建设项目在国内外均呈持续增长的态势,国际工程项目市场的竞争愈发激烈。复杂大型建设项目事关民生和经济效益,其开发建设会对国家和社会产生广泛而深远的影响。在工程建设领域,许多投资主体拥有雄厚的资金实力和丰富的开发建设经验,并开始涉足复杂大型建设项目的开发建设,项目投资规模越来越大,建设周期越来越长,参与建设的单位越来越多,不确定性带来的项目风险也愈发复杂。随着时代的发展,复杂大型建设项目逐渐成为项目管理领域的研究热点。然而,在项目建设过程中,投资效率低下、费用超支等现象屡见不鲜,项目执行情况在各层面上不尽如人意,传统的项目管理理论已经不能适应现阶段管理实践的需求。因此,从复杂性视角出发对项目管理领域进行研究就成为一种新的解决思路。如何对项目复杂性进行科学、系统以及深入的分析,如何在项目建设过程中动态、全面地掌握项目费用状态,如何判断工程费用实际状态与计划的偏差严重程度,如何对项目费用偏差做出科学的警报和预测,如何有依据地对工程项目的费用偏差进行有效纠偏控制,就成为摆在管理者面前的一个理论和实践问题。为了更加科学有效地针对复杂大型建设项目费用实施监控管理,本文运用系统动力学相关理论和方法,建立了基于复杂性视角的建设项目费用偏差影响因素的系统动力学模型,构建了项目费用偏差的警报及预测模型,梳理了项目全生命周期不同费用偏差程度下的纠偏流程,进而分析并设计了以理论模型为基础的复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统。具体研究内容包括以下四个部分:（1）基于系统动力学的费用偏差关键影响因素识别研究。首先,对复杂大型建设项目的费用监控模式进行概述;在此基础上,对系统动力学相关基础理论及其应用在建设项目费用偏差控制领域的可行性进行分析;然后,将复杂大型建设项目作为一个整体系统,对项目建设各阶段内费用偏差影响因素之间的关系进行分析识别,构建系统动力学反馈图模型,确定主要变量,内生变量、外生变量,建立各变量之间方程关系;最后,通过Vensim软件模拟仿真,建立动态控制模型并验证其可行性和有效性,识别出费用偏差关键影响因素及其影响程度,并对模拟结果进行分析。（2）复杂大型建设项目费用偏差警报及预测模型研究。首先对复杂大型建设项目不同阶段费用偏差计算的需求及特点进行分析,据此选取适用于复杂大型建设项目费用偏差警报的方法模型;然后对K-Means聚类算法进行缺陷分析,引入贴近度概念,并将边界均值算子作为主要方法对经典K-means聚类进行改进,有效克服了主观随意性和警情区间不连续的问题;最后通过算例分析证实了本模型的有效性。复杂大型建设项目费用偏差预测模型是偏差警报模型的后续研究。首先,全面论述了神经网络模型的相关原理,对其在复杂大型建设项目费用偏差预测研究中的可行性和适用性进行了分析;然后,利用仿生算法对传统BP神经网络进行改进,优化神经网络模型中的初始网络权值和阈值,并将历史数据输入模型中进行训练获得成熟模型;同时,将现阶段的费用偏差进行子目费用分析,将总偏差最终分摊至每一个子目费用的扰动因素,深度分析复杂大型建设项目中不同活动对费用偏差的影响,在当前费用偏差情况已知的情况下,研究其对未来费用偏差的影响程度并予以量化,判定即将发生的项目警情及其位置,有效辅助项目费用管理方采取措施进行处理,实现真正意义上的项目费用事前控制。（3）复杂大型建设项目费用偏差控制策略及效果评价研究。首先,针对复杂大型建设项目费用偏差控制策略,挖掘了流程再造和协同理论与之相适应的契合点,梳理了费用偏差控制中流程再造和协同的目标和原则;其次,针对复杂大型建设项目在前期决策阶段、中期实施阶段、后期运维阶段所面临的不同费用偏差警情,明确各阶段责任方,梳理并总结出具体的纠偏操作流程和控制策略;为了增强该纠偏流程的适用性,本节首次提出了纠偏效果评价,从控制能力、控制效果、经济和社会效果等角度构建指标体系,构建了基于支撑度理论的模糊群决策模型,对纠偏效果进行评价,给出反馈结果,推动纠偏策略的持续改进。（4）复杂大型建设项目费用偏差控制系统设计研究。把研究的理论和构建的模型拓展到实际的项目费用管理中,提出了复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统设计。首先,对复杂大型建设项目费用偏差控制系统进行了定义,对系统建设目标、系统用户和系统需求进行分析,确定了系统的非功能需求和功能需求;然后构建费用偏差控制系统的总体设计框架结构,从系统开发方法、系统开发平台、系统功能模块、系统数据库四个角度对系统进行详细深入的设计;在涉及到系统关键的实施技术方面,对开发技术选型进行了结构性论述,并对数据仓库的核心设计理念进行了详细介绍,设计了系统模型管理模块的结构和重点功能。该系统包括费用偏差警报、费用偏差预测、费用偏差控制、纠偏效果评价等功能。
王艺瑶[5]（2021）在《面向智慧电厂的电子图文档系统建设》文中研究表明
韩亚楠,刘建伟,罗雄麟[6]（2021）在《概率主题模型综述》文中认为主题模型是当下文本挖掘中最主要的技术之一,广泛应用于数据挖掘、文本分类以及社区发现等.由于其出色的降维能力和灵活的易扩展性,成为自然语言处理领域的一个热门研究方向.Blei等人提出了以Latent Dirichlet Allocation（LDA）为代表的概率主题建模方法,在该模型中主题可以看作是单词的概率分布,主题模型通过单词项在文档级的共现信息提取出与文档语义相关的主题,实现将高维的单词空间映射到低维的主题空间,进而完成对目标文本数据的降维处理,开创了文本挖掘研究的新方向.其中LDA作为一种概率生成模型很容易被扩展为其它各种形式的模型,鉴于概率主题模型的应用价值、理论意义和未来的发展潜力,本文首先系统性地对LDA模型进行介绍,进而对基于LDA模型的各类扩展模型进行详细分类,并对其中各类的典型代表进行详细介绍,指出了各个概率主题模型被提出的原因以及其模型的具体形式、所具有的优缺点、适宜解决的问题等,进而又指出近年来主题模型典型应用场景;此外,本文还对目前概率主题模型常用的几个公认的数据集、评测方法以及典型实验结果进行详细介绍,并在最后指明了概率主题模型在进一步研究中需要解决的问题以及未来可能的发展方向.
教育部办公厅[7]（2021）在《教育部办公厅关于印发高等职业教育专科英语、信息技术课程标准（2021年版）的通知》文中认为教职成厅函[2021]4号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为贯彻落实《国家职业教育改革实施方案》,进一步完善职业教育国家教学标准体系,指导高等职业教育专科公共基础课程改革和课程建设,提高人才培养质量,我部组织研制了《高等职业教育专科英语课程标准（2021年版）》和《高等职业教育专科信息技术课程标准（2021年版）》。现印发给你们,请遵照执行。
茆学礼[8]（2021）在《面向文本分类的半监督主题模型研究》文中进行了进一步梳理在标注样本足够多且标注正确的数据集上,监督式分类算法通常可以取得比较好的分类效果。然而,在实际应用中带有标签样本通常很少,训练数据的采集困难,标注代价高昂。针对目标领域只有少量标注数据,辅助源领域包含大量的未标注数据的场景,面向这种交叉领域的半监督学习可以起到克服标注瓶颈问题,但是目标领域和辅助源领域的数据不满足独立同分布假设,会导致生成的分类模型偏离目标领域的主题,从而降低半监督分类器的精度。本文针对仅有少量标注样本和大量未标注样本共存的场景,结合主题模型和半监督学习方法,开展面向文本分类的半监督主题模型方法研究,鉴于上述所提到的一些问题,主要研究内容如下:（1）结合有监督主题模型SLDA和半监督学习方法,提出了一种半监督主题模型s-SLDA（semi-Supervised Latent Dirchlet Allocation）,该模型利用目标域少量标注文档和源域的未标注文档共同训练。s-SLDA的概率图模型除了原来SLDA的参数θm、φ和δ,引入新参数θd、ψ和μ,旨在建立源域的文档-主题分布、主题-词分布和主题-伪类分布。（2）提出一种s-SLDA-Gibbs隐含主题采样方法,该方法对目标域和源域中的文档分别根据不同的约束进行隐含主题采样,即对目标域中的标注文档根据标注类别约束进行主题采样,而对源领域的未标注文档,根据伪类标签约束进行主题采样,计算得到s-SLDA主题模型的参数θm、φ、δ、θd、ψ和μ。（3）基于s-SLDA主题模型,提出了一种新的半监督文本分类方法s-SLDA-TC（s-SLDA Text Categorization）,并在20newsgroup英文数据集和Sogou中文数据集上与其它方法进行对比实验,验证面向交叉领域的s-SLDA主题模型的有效性,实验结果表明s-SLDA-TC方法能够有效利用辅助的源域信息,提高半监督文本分类的性能。
朱辉[9]（2021）在《融合主题模型的文本语义表示方法研究》文中研究说明文本表示作为文本挖掘的前提将直接影响分类、聚类、检索和自动摘要等文本挖掘的结果和效率。目前文本表示主要存在的问题包括“维数灾难”、“稀疏性”和“语义丢失”等,其中文本的语义表示是目前学术界公认的研究难点。针对文本语义表示困难问题,融合有监督学习、迁移学习、主题模型和词嵌入等方法,展开深入研究,重点包括以下内容:（1）提出了融合有监督主题模型（SLDA）的语义词嵌入表示方法wt2svec模型。该方法利用SLDA有监督主题模型获取单词的全局语义词向量wiz,利用Word2vec获取单词的上下文词向量wic,二者共同构成语义嵌入词向量wis。（2）提出了融合迁移主题模型（Tr-SLDA）的语义词嵌入表示方法Tr-wt2svec模型。该方法利用Tr-SLDA迁移主题模型,依据不同领域的类别进行隐含主题采用,由于能够识别交叉领域共享主题的隐含语义。因此基于目标领域类别与潜在共享主题分布,作为全局语义信息,嵌入生成全局语义词向量,结合Word2vec生成的局部语义词向量,生成Tr-wt2svec词向量。（3）在上述方法的基础上,提出了文档语义向量表示doc2svec和Tr-doc2svec。利用wt2svec模型生成所有词的wt2svec词向量,文档向量由所有词的词向量构成。利用Tr-wt2svec模型训练生成所有词的词向量Tr-wt2svec,然后构成文档语义向量Tr-doc2svec。基于doc2svec文本语义表示,能够提高有监督文本分类的性能,基于Tr-doc2svec文本语义表示方法能够提高交叉领域的文本分类性能。（4）使用Python语言实现一个验证平台,对上述方法在多种数据集上进行了实验验证。从单词的语义相似度和文本分类结果两方面进行实验比较,大量的对比实验结果表明所提出的wt2svec语义嵌入模型、Tr-wt2svec语义嵌入模型,以及基于这两种模型的文本语义表示方法的有效性。
刘洪飞[10]（2021）在《融合信任度及不确定上下文质量修正模型的本体建模研究》文中进行了进一步梳理本文针对如何更好的建模上下文进行了研究。在上下文的建模和利用中存在着一些问题,本文针对低质量上下文、模糊上下文和缺失上下文三个方面进行了提高上下文质量、模糊本体建模和补全缺失上下文的研究。然后分别将它们应用在了光伏发电预测、文献摘要、文献检索的领域。研究内容如下:研究内容1:对于低质量上下文,本文提出了一种新的方法来建立了高质量本体模型,该本体模型可提高上下文质量。该本体先将上下文按照其来源的不同进行分类,共分为用户上下文、网络上下文、传感器上下文和邻居上下文四种。然后对这些分类后的上下文进行质量评估,最后选择高质量的上下文来代替低质量上下文,从而提高上下文的质量。上述研究成果可应用在光伏发电预测领域,解决环境上下文数据质量低的问题。在仿真实验中,本文建立了光伏发电高质量本体来获取光伏功率预测所需要的上下文信息。结合门控循环神经网络预测模型,该方法可以提高光伏功率的预测精度,使得在光伏并网时电网能更加安全地运行。研究内容2:对于模糊上下文,本文构建了一种模糊上下文本体来对用户文章的上下文进行建模和收集,并将其应用于文献摘要领域来提高文献摘要的精度。在文献摘要领域,各种词汇由于其所处领域不同会呈现不同的意思。本文提出的方法可以通过模糊上下文本体中的领域隶属度、用户兴趣隶属度和主题隶属度找出能够准确描述文章内容的词语。最后通过这些关键的摘要词语来获得准确的摘要。通过文献摘要实验证明,该模糊本体较传统方法平均精度可以提高15%左右,使得读者们通过摘要就能准确了解文章内容。研究内容3:完全缺失的上下文,新发表文献的被引频率为空,就属于完全缺失上下文。本文通过对新发表文章的被引频率进行推理预测,然后将推理得到的被引频率应用在了文献检索中,从而提高了文献检索的精度。具体是通过将文献上下文本体和模糊神经网络推理模型结合,利用其它存在的上下文推理得到缺失的上下文并将这些文献检索上下文应用于文献检索领域。经过文献检索实验表明,该方法比单纯使用Best Matching方法平均精度提高了20%左右,并且该方法可以使检索到的文献更符合用户兴趣。
二、浅谈应用计算机管理文档（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、浅谈应用计算机管理文档（论文提纲范文）
（1）基于前端控制的企业文档数字化管理策略研究（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、文档管理的前端控制及数字化 |
| (一)数字文档 |
| (二)企业数字文档 |
| (三)企业数字文档的形成 |
| 三、企业数字文档形成的前端控制 |
| (一)前端控制的必要性 |
| (二)前端控制的实施要求 |
| 1.满足企业内部控制需求。 |
| 2.满足企业运营活动需求。 |
| 3.满足信息治理及数字取证的需求。 |
| 4.满足企业档案管理的标准化需求。 |
| 5.满足企业安全性的需求。 |
| (三)前端控制存在的问题 |
| 1.前端控制认知不足。 |
| 2.前端控制管理制度缺乏。 |
| 3.前端控制效果不明显。 |
| 四、提升企业文档数字化管理的前端控制策略 |
| (一)构建企业数字文档形成管理体系框架 |
| (二)规划企业数字文档形成的管理要求 |
| 1.企业数字文档形成要求。 |
| 2.企业数字文档分类和处置方案。 |
| 3.设计企业数字文档制作方案和模板。 |
| (三)设计企业数字文档形成的管理标准 |
| (四)设计企业数字文档形成的自动管控系统 |
| 1.企业数字文档分类子系统。 |
| 2.企业数字文档捕获子系统。 |
| 3.企业数字文档跟踪子系统。 |
| 4.企业数字文档集成子系统。 |
（2）社交网络舆情用户主题图谱构建及舆情引导策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外社交网络舆情研究现状 |
| 1.2.2 国内外网络舆情知识图谱研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究对象 |
| 1.4 研究技术路线图 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 社交网络舆情的相关概念 |
| 2.1.1 社交网络舆情的内涵 |
| 2.1.2 社交网络舆情用户 |
| 2.1.3 社交网络舆情的特征 |
| 2.1.4 社交网络舆情演化过程 |
| 2.2 主题图谱的相关概念 |
| 2.2.1 知识图谱的内涵 |
| 2.2.2 主题图谱的内涵 |
| 2.2.3 主题模型的内涵 |
| 2.3 突发事件的相关概念 |
| 2.3.1 突发事件的内涵 |
| 2.3.2 突发事件的类型 |
| 2.3.3 突发事件的特征 |
| 2.4 信息生态的相关理论 |
| 2.4.1 信息生态的内涵 |
| 2.4.2 信息生态系统 |
| 2.4.3 信息生态因子 |
| 2.4.4 信息生态链 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 社交网络舆情用户主题图谱系统模型 |
| 3.1 社交网络舆情用户主题图谱的信息生态要素 |
| 3.1.1 社交网络舆情用户主题图谱的环境要素 |
| 3.1.2 社交网络舆情用户主题图谱的主体要素 |
| 3.1.3 社交网络舆情用户主题图谱的客体要素 |
| 3.1.4 社交网络舆情用户主题图谱的技术要素 |
| 3.1.5 社交网络舆情用户主题图谱信息生态要素模型 |
| 3.2 社交网络舆情用户主题图谱构建 |
| 3.2.1 社交网络舆情用户主题图谱的实体识别 |
| 3.2.2 社交网络舆情用户主题图谱的属性抽取 |
| 3.2.3 社交网络舆情用户主题图谱的关系抽取 |
| 3.2.4 社交网络舆情用户主题图谱的模型 |
| 3.3 社交网络舆情用户主题图谱构成 |
| 3.3.1 社交网络舆情用户社群图谱 |
| 3.3.2 社交网络舆情用户身份图谱 |
| 3.3.3 社交网络舆情用户情感图谱 |
| 3.3.4 社交网络舆情生态性及评价 |
| 3.4 主题图谱系统模型构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 社交网络舆情用户社群图谱构建及社群发现 |
| 4.1 社交网络舆情用户社群图谱问题的提出 |
| 4.2 社交网络舆情用户社群发现模型 |
| 4.2.1 LDA主题模型 |
| 4.2.2 相似度度量 |
| 4.3 社交网络舆情用户社群图谱模型构建 |
| 4.3.1 社交网络舆情用户社群图谱建模思想 |
| 4.3.2 基于LDA主题模型的社交网络舆情用户社群图谱模型 |
| 4.4 研究设计 |
| 4.4.1 数据来源 |
| 4.4.2 数据采集 |
| 4.4.3 数据处理 |
| 4.5 数据结果 |
| 4.5.1 确定最优主题数 |
| 4.5.2 计算JS散度 |
| 4.5.3 构建用户社群图谱 |
| 4.6 讨论分析 |
| 4.6.1 社交网络社群主题偏好分析 |
| 4.6.2 社交网络社群用户特征分析 |
| 4.6.3 社交网络社群意见领袖识别 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 社交网络舆情用户身份图谱构建及身份识别 |
| 5.1 社交网络舆情用户身份图谱问题的提出 |
| 5.2 社交网络舆情用户身份识别模型 |
| 5.2.1 LDA语义特征挖掘 |
| 5.2.2 身份特征和传播特征构建 |
| 5.2.3 朴素贝叶斯分类器 |
| 5.3 社交网络舆情用户身份图谱模型构建 |
| 5.3.1 社交网络舆情用户身份图谱建模思想 |
| 5.3.2 基于LDA和朴素贝叶斯的用户身份图谱模型 |
| 5.4 研究设计 |
| 5.4.1 数据来源 |
| 5.4.2 数据采集 |
| 5.4.3 数据处理 |
| 5.4.4 舆情事件概况及周期划分 |
| 5.5 数据结果 |
| 5.5.1 用户关注主题划分 |
| 5.5.2 用户身份识别 |
| 5.5.3 构建用户身份图谱 |
| 5.6 讨论分析 |
| 5.6.1 社交网络舆情用户身份分类 |
| 5.6.2 社交网络舆情用户主题关注点比较 |
| 5.6.3 社交网络舆情用户关注点演化分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 社交网络舆情用户情感图谱构建及情感演化 |
| 6.1 社交网络舆情用户情感图谱问题的提出 |
| 6.2 社交网络舆情用户情感分类模型 |
| 6.2.1 中文分词与词向量训练 |
| 6.2.2 卷积神经网络 |
| 6.3 社交网络舆情用户情感图谱构建模型 |
| 6.3.1 社交网络舆情用户情感图谱建模思想 |
| 6.3.2 基于字词向量的多尺度卷积神经网络的社交网络舆情用户情感图谱模型 |
| 6.4 研究设计 |
| 6.4.1 数据来源 |
| 6.4.2 数据处理 |
| 6.4.3 模型设置 |
| 6.4.4 文本向量训练与选择 |
| 6.4.5 整体架构与算法流程 |
| 6.5 基于卷积神经网络超参数确定及实验对比 |
| 6.5.1 卷积核尺寸 |
| 6.5.2 激活函数 |
| 6.5.3 Dropout随机失活率与迭代次数 |
| 6.5.4 实验结果对比 |
| 6.6 数据结果 |
| 6.6.1 情感分类结果 |
| 6.6.2 构建用户情感图谱 |
| 6.7 讨论分析 |
| 6.7.1 社交网络舆情用户内容特征分析 |
| 6.7.2 社交网络舆情用户情感分布分析 |
| 6.7.3 舆情用户的情感演化分析 |
| 6.8 本章小结 |
| 第7章 社交网络舆情生态性评价 |
| 7.1 社交网络舆情生态性评价问题的提出 |
| 7.2 评价指标体系构建 |
| 7.2.1 信息环境维度 |
| 7.2.2 信息人维度 |
| 7.2.3 信息维度 |
| 7.2.4 信息技术维度 |
| 7.3 评价方法及过程 |
| 7.4 实证分析 |
| 7.4.1 样本选择 |
| 7.4.2 评价过程 |
| 7.5 社交网络舆情生态性评价结果分析 |
| 7.5.1 一级指标得分情况分析 |
| 7.5.2 二级指标得分情况分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 社交网络舆情引导策略 |
| 8.1 社交网络舆情引导问题的提出 |
| 8.1.1 社交网络舆情引导的重要性 |
| 8.1.2 社交网络舆情引导生态性挑战 |
| 8.1.3 社交网络舆情引导体系 |
| 8.2 社交网络舆情社群的引导策略 |
| 8.2.1 加强衍生话题的监测 |
| 8.2.2 完善社交网络舆情话题推送 |
| 8.2.3 重视网络社群服务的提升 |
| 8.3 社交网络舆情用户的引导策略 |
| 8.3.1 完善用户类型化管理 |
| 8.3.2 发挥主流媒体的作用 |
| 8.3.3 建立意见领袖的沟通机制 |
| 8.4 社交网络舆情情感的引导策略 |
| 8.4.1 社交网络内容精细化管理 |
| 8.4.2 重视舆情情感引导 |
| 8.4.3 完善舆情情感预警机制 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 研究结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 研究创新点 |
| 9.3 研究局限及展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
（3）计算机技术在办公自动化中的应用探究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 办公自动化的概述 |
| 1.1 办公自动化的概念 |
| 1.2 办公自动化的特点 |
| 2 办公自动化中计算机技术的应用价值 |
| 2.1 有效改善了自动化办公环境 |
| 2.2 有效降低了办公自动化管理成本 |
| 2.3 有效提高了办公个体创造力 |
| 3 办公自动化中计算机应用的问题 |
| 3.1 工作人员综合素质较低 |
| 3.2 办公室管理质量比较低 |
| 3.3 办公自动化运行环境比较差 |
| 4 办公自动化中应用计算机技术的措施 |
| 4.1 网络技术在办公自动化中的应用 |
| 4.2 文字处理技术在办公自动化中的应用 |
| 4.3数据处理技术在办公自动化中应用 |
| 4.4 计算机文档管理在办公自动化中的应用 |
| 5 结语 |
（4）复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 复杂大型建设项目研究现状 |
| 1.2.2 项目费用控制研究现状 |
| 1.2.3 预警方法研究现状 |
| 1.2.4 纠偏策略研究现状 |
| 1.2.5 信息系统应用研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 复杂大型建设项目特点及费用控制分析 |
| 2.1.1 复杂大型建设项目特点分析 |
| 2.1.2 复杂大型建设项目费用偏差控制参与主体 |
| 2.1.3 复杂大型建设项目费用控制复杂性分析 |
| 2.2 费用偏差控制相关理论研究 |
| 2.2.1 费用偏差控制内涵 |
| 2.2.2 费用偏差影响因素分析 |
| 2.2.3 费用偏差控制基本原则 |
| 2.3 费用偏差控制模型及方法研究 |
| 2.3.1 偏差特征系统动力学理论 |
| 2.3.2 神经网络模型 |
| 2.3.3 费用偏差预警聚类方法 |
| 2.3.4 费用偏差控制策略及评价理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于系统动力学的费用偏差影响因素识别研究 |
| 3.1 复杂大型建设项目费用监控模式 |
| 3.1.1 费用监控模式特征分析 |
| 3.1.2 费用监控模式构建 |
| 3.1.3 费用监控模式运行流程 |
| 3.2 费用偏差影响因素的系统动力学模型构建 |
| 3.2.1 系统动力学的基本理论 |
| 3.2.2 基于系统动力学的费用偏差控制的可行性分析 |
| 3.2.3 系统动力学模型构建 |
| 3.3 费用偏差影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.3.1 系统动力学建模中涉及到的数学方法 |
| 3.3.2 影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.4 系统动力学模型仿真和分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进神经网络模型的费用偏差控制方法研究 |
| 4.1 工程建设项目费用偏差计算需求及特点分析 |
| 4.2 基于K-means算法的费用偏差警情计算模型研究 |
| 4.2.1 K-means聚类理论及缺陷分析 |
| 4.2.2 K-means聚类方法改进及适用性研究 |
| 4.2.3 基于改进K-means算法的费用偏差计算模型构建 |
| 4.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型研究 |
| 4.3.1 神经网络模型原理分析 |
| 4.3.2 神经网络模型的改进及适用性研究 |
| 4.3.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型构建 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于流程再造的费用偏差控制策略及效果评价 |
| 5.1 复杂大型建设项目费用偏差控制中的流程再造与协同 |
| 5.1.1 费用偏差控制中流程再造与协同的目标 |
| 5.1.2 费用偏差控制中流程再造与协同的原则 |
| 5.2 复杂大型建设项目各阶段费用偏差控制策略 |
| 5.2.1 前期决策阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.2 中期实施阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.3 后期运维阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.3 复杂大型建设项目费用偏差控制效果评价 |
| 5.3.1 费用偏差控制效果评价指标体系 |
| 5.3.2 基于支撑度理论的纠偏控制效果评价群决策模型 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 复杂大型项目费用偏差控制信息系统分析与设计 |
| 6.1 复杂大型建设项目CDMIS分析 |
| 6.1.1 复杂大型建设项目CDMIS的定义 |
| 6.1.2 复杂大型建设项目CDMIS的建设目标 |
| 6.1.3 复杂大型建设项目CDMIS的用户分析 |
| 6.1.4 复杂大型建设项目CDMIS的需求分析 |
| 6.2 复杂大型建设项目CDMIS设计 |
| 6.2.1 系统的总体设计原则及开发方法 |
| 6.2.2 系统的平台整体设计 |
| 6.2.3 复杂大型建设项目CDMIS的功能及模块设计 |
| 6.2.4 复杂大型建设项目CDMIS的数据库设计 |
| 6.3 复杂大型建设项目CDMIS关键技术 |
| 6.3.1 复杂大型建设项目CDMIS的开发技术选型 |
| 6.3.2 复杂大型建设项目CDMIS的数据仓库设计 |
| 6.3.3 复杂大型建设项目CDMIS的模型管理模块设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）概率主题模型综述（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 基本数学概念介绍 |
| (1)伯努利分布(Bernoulli Distribution) |
| (2)二项分布(Binomial Distribution) |
| (3)多项分布(Multinomial Distribution) |
| (4)高斯分布(Gaussian Distribution) |
| (5)逻辑斯蒂-正态分布(Logistic-Normal Distribution) |
| (6)狄利克雷分布(Dirichlet Distribution) |
| (7)冯米塞斯分布(von Mises distribution) |
| (8) softmax函数 |
| (9) sigmoid函数 |
| (10) KL散度(Kullback-Leibler divergence) |
| (11) Wasserstein距离 |
| (12)布朗运动 |
| (13) Dirichlet过程(Dirichlet Process,DP) |
| (14) Pitman-Yor过程(Pitman-Yor Process, PYP) |
| (15)中餐馆过程(Chinese Restaurant Process) |
| 3 概率主题模型 |
| 3.1 LDA主题模型 |
| 3.2 相关主题模型 |
| 3.2.1 CTM模型 |
| 3.2.2 四层的PAM模型 |
| 3.2.3 相关高斯主题模型 |
| 3.2.4 小结与分析 |
| 3.3 动态主题模型 |
| 3.3.1 DTM模型 |
| 3.3.2 On-Line LDA |
| 3.3.3 cDTM |
| 3.3.4 小结与分析 |
| 3.4 监督主题模型 |
| 3.4.1 Supervised LDA |
| 3.4.2 Discriminative LDA |
| 3.4.3 Label-LDA |
| 3.4.4 Multi-annotator sLDA |
| 3.4.5 MedLDA |
| 3.4.6 小结与分析 |
| 3.5 引入上下文信息 |
| 3.5.1 HMM-LDA模型 |
| 3.5.2 HTMM |
| 3.5.3 MEMMs |
| 3.5.4 CRFs |
| 3.5.5 小结与分析 |
| 3.6 贝叶斯非参模型 |
| 3.6.1 HDP |
| 3.6.2 HLDA |
| 3.6.3 STM |
| 3.6.4 HPYP |
| 3.6.5 小结与分析 |
| 3.7 链接主题模型 |
| 3.7.1 Link-LDA模型 |
| 3.7.2 Pairwise Link-LDA |
| 3.7.3 RTM |
| 3.7.4 小结与分析 |
| 3.8 情感主题模型 |
| 3.8.1 MG-LDA |
| 3.8.2 多刻面情感模型(MAS:) |
| 3.8.3 JST模型 |
| 3.8.4 Reverse-JST |
| 3.8.5 ASUM |
| 3.8.6 SJASM |
| 3.8.7 小结与分析 |
| 3.9 作者主题模型 |
| 3.9.1 ATM |
| 3.9.2 ACT |
| 3.9.3 ART |
| 3.9.4 TAT |
| 3.9.5 小结与分析 |
| 3.1 0 词义消歧 |
| 3.1 0. 1 LDAWN |
| 3.1 0. 2 基于知识型的WSD |
| 3.1 0. 3 小结与分析 |
| 3.11词向量概率主题模型 |
| 3.11.1基于高斯分布的词向量主题模型 |
| 3.11.2基于词向量增强主题模型 |
| 3.11.3基于知识向量主题模型 |
| 3.11.4小结 |
| 3.12各主题模型的对比 |
| 4 基于神经网络结构的主题模型 |
| 4.1 神经主题模型(Neural Topic Model,NTM) |
| 4.2 基于变分自编码器主题模型 |
| 4.3 基于RNN结构的主题模型 |
| 4.4 小结 |
| 5 非基于LDA主题模型 |
| 6 主题模型的应用 |
| 6.1 社交媒体 |
| 6.2 图像处理 |
| 6.3 文本分类和聚类 |
| 6.4 社区发现 |
| 7 主题模型的数据集和评价指标及实验比较 |
| 7.1 数据集 |
| 7.2 评价指标 |
| 7.2.1 模型泛化能力 |
| 7.2.2 主题词语义一致性(Topic Coherence) |
| 7.2.3 人工评估 |
| 7.3 实验分析 |
| 7.3.1 语义情感取向比较 |
| 7.3.2分类准确性、聚类性能和主题词语义一致性分析 |
| (1)分类准确性分析 |
| (2)聚类性能 |
| (3)主题语义一致性 |
| 8 未来研究方向 |
| 8.1 智能信息处理领域的应用 |
| 8.2 主题模型的扩展 |
| 8.3 参数学习算法的扩展 |
| 8.4 评价指标的扩展 |
| 8.5 融合高质量先验的主题模型 |
| 9 结论 |
（7）教育部办公厅关于印发高等职业教育专科英语、信息技术课程标准（2021年版）的通知（论文提纲范文）
| 高等职业教育专科英语课程标准（2021年版） |
| 一、课程性质与任务 |
| 二、学科核心素养与课程目标 |
| （一）学科核心素养 |
| 1.职场涉外沟通 |
| 2.多元文化交流 |
| 3.语言思维提升 |
| 4.自主学习完善 |
| （二）课程目标 |
| 三、课程结构 |
| 四、课程内容 |
| （一）基础模块 |
| 1.主题类别 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 2.语篇类型 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 3.语言知识 |
| (1）词汇知识 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| (2）语法知识 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| (3）语篇知识 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| (4）语用知识 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 4.文化知识 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 5.职业英语技能 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 6.语言学习策略 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| （二）拓展模块 |
| 五、学业质量 |
| 六、课程实施 |
| （一）教学要求 |
| 1.坚持立德树人，发挥英语课程的育人功能 |
| 2.落实核心素养，贯穿英语课程教学全过程 |
| 3.突出职业特色，加强语言实践应用能力培养 |
| 4.提升信息素养，探索信息化背景下教与学方式的转变 |
| 5.尊重个体差异，促进学生全面与个性化发展 |
| （二）学业水平评价 |
| 1.基于学科核心素养开展学业水平评价 |
| 2.建立科学的教学评价体系 |
| 3.充分发挥教学评价的多重功能 |
| （三）教材编写要求 |
| 1.坚持立德树人，突出学科核心素养 |
| 2.体现职业特色，遵循语言学习规律 |
| 3.优化教材编写队伍，注重编写质量 |
| （四）课程资源开发与利用 |
| 1.文本资源 |
| 2.数字化资源 |
| 3.教学设备资源 |
| 4.特色资源 |
| （五）教师发展 |
| 1.基本要求 |
| 2.专业提升 |
| 3.团队建设 |
| （六）教学管理 |
| 附录词汇表 |
| 高等职业教育专科信息技术课程标准（2021年版） |
| 一、课程性质与任务 |
| （一）课程性质 |
| （二）课程任务 |
| 二、学科核心素养与课程目标 |
| （一）学科核心素养 |
| 1.信息意识 |
| 2.计算思维 |
| 3.数字化创新与发展 |
| 4．信息社会责任 |
| （二）课程目标 |
| 三、课程结构 |
| （一）课程模块 |
| （二）学时安排 |
| 四、课程内容 |
| （一）基础模块 |
| 1.文档处理 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 2.电子表格处理 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 3.演示文稿制作 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 4.信息检索 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 5.新一代信息技术概述 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 6.信息素养与社会责任 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| （二）拓展模块 |
| 1.信息安全 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 2.项目管理 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 3.机器人流程自动化 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 4.程序设计基础 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 5.大数据 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 6.人工智能 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 7.云计算 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 8.现代通信技术 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 9.物联网 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 10.数字媒体 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 11.虚拟现实 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 12.区块链 |
| 【内容要求】 |
| 【教学提示】 |
| 五、学业质量 |
| （一）学业质量内涵 |
| （二）学业质量水平 |
| 六、课程实施 |
| （一）教学要求 |
| 1.立德树人，加强对学生的情感态度和社会责任的教育 |
| 2.突出技能，提升学生的信息技术技能和综合应用能力 |
| 3.创新发展，培养学生的数字化学习能力和创新意识 |
| （二）学业水平评价 |
| （三）教材编写要求 |
| （四）课程资源开发与学习环境创设 |
| （五）教师团队建设 |
| （六）对学校实施本课程的要求 |
| 附录 |
| 教学设备设施配备要求 |
| 一、信息技术教学机房设备设施配备要求（基础模块教学必配） |
| 二、信息技术综合实训室设备设施配备要求（可根据拓展模块教学需要选配） |
（8）面向文本分类的半监督主题模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及相关技术 |
| 1.2.1 文本分类 |
| 1.2.2 主题模型 |
| 1.2.3 半监督学习 |
| 1.2.4 半监督的置信度评价指标 |
| 1.3 论文组织 |
| 第2章 相关方法概述 |
| 2.1 半监督学习假设 |
| 2.1.1 平滑假设 |
| 2.1.2 流形假设 |
| 2.1.3 聚类假设 |
| 2.2 LDA主题模型 |
| 2.3 SLDA主题模型 |
| 2.4 SVM算法和NB算法 |
| 2.4.1 SVM算法 |
| 2.4.2 NB算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于半监督学习的s-SLDA主题模型 |
| 3.1 s-SLDA概率图模型 |
| 3.2 s-SLDA参数估计 |
| 3.3 s-SLDA主题模型的评估 |
| 3.4 伪类分类器的选取 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于s-SLDA模型的文本分类方法 |
| 4.1 文档主题推断 |
| 4.2 基于s-SLDA的文本分类新方法 |
| 4.3 评估指标 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 数据集 |
| 4.4.2 s-SLDA-TC与其它方法的分类性能比较 |
| 4.4.3 s-SLDA-TC效果的实验分析 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（9）融合主题模型的文本语义表示方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于VSM向量空间模型的扩展方法 |
| 1.2.2 基于嵌入(Embedding)技术的词向量方法 |
| 1.2.3 主题模型的研究状况 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 主要工作和组织结构 |
| 第2章 相关方法概述 |
| 2.1 向量空间模型 |
| 2.1.1 特征权重的计算方法 |
| 2.1.2 相似度计算方法 |
| 2.2 主题模型 |
| 2.3 Word2vec模型介绍 |
| 2.3.1 独热表示 |
| 2.3.2 分布式表示 |
| 2.3.3 Word2vec |
| 2.4 数据预处理 |
| 2.5 文本分类方法 |
| 2.6 本章总结 |
| 第3章 有监督主题模型的语义表示方法研究 |
| 3.1 SLDA主题模型 |
| 3.2 wt2svec词嵌入语义表示模型 |
| 3.2.1 wt2svec模型框架 |
| 3.2.2 doc2svec语义表示 |
| 3.3 实验分析 |
| 3.3.1 数据集描述 |
| 3.3.2 语义相似度比较 |
| 3.3.3 文本分类结果比较 |
| 3.4 本章总结 |
| 第4章 迁移主题模型的语义表示方法研究 |
| 4.1 Tr-SLDA迁移主题模型 |
| 4.2 Tr-wt2svec语义词嵌入模型 |
| 4.2.1 Tr-wt2svec模型框架 |
| 4.2.2 Tr-doc2svec语义表示 |
| 4.3 实验分析 |
| 4.3.1 数据集描述 |
| 4.3.2 语义相似度比较 |
| 4.3.3 文本分类结果比较 |
| 4.4 本章总结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文的工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（10）融合信任度及不确定上下文质量修正模型的本体建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 主要研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文研究内容与创新点 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第2章 相关理论与技术 |
| 2.1 上下文感知计算 |
| 2.1.1 上下文的定义和分类 |
| 2.1.2 上下文的感知和获取 |
| 2.1.3 上下文的建模 |
| 2.1.4 上下文的推理 |
| 2.2 本体建模方法 |
| 2.2.1 本体的要素 |
| 2.2.2 本体的构建方法 |
| 2.2.3 本体的建模语言和模糊本体 |
| 第3章 可提高上下文质量的高质量上下文本体 |
| 3.1 上层本体模型 |
| 3.2 加入优化上下文质量层的中层本体模型 |
| 3.2.1 上下文质量表示层 |
| 3.2.2 实现上下文质量的修正 |
| 3.3 下层光伏发电预测领域本体模型 |
| 3.4 光伏发电预测模型 |
| 3.5 其他领域的上下文本体 |
| 3.6 仿真实验 |
| 3.6.1 评估高质量本体模型 |
| 3.6.2 光伏预测模型实验 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 利用模糊上下文本体与机器学习方法进行文献摘要的研究 |
| 4.1 文献领域词语的模糊性和模糊本体 |
| 4.2 文本摘要介绍 |
| 4.3 文本摘要相关研究 |
| 4.3.1 基于统计的自动摘要方法 |
| 4.3.2 基于主题的方法 |
| 4.3.3 基于图模型的自动摘要方法 |
| 4.3.4 基于机器学习的自动摘要方法 |
| 4.3.5 基于本体的自动摘要方法 |
| 4.4 基于模糊本体的文本摘要方法 |
| 4.4.1 模糊本体的定义 |
| 4.4.2 词语的领域隶属度 |
| 4.4.3 词语的作者兴趣隶属度 |
| 4.4.4 词语的文档主题隶属度 |
| 4.4.5 句子选择与摘要过程 |
| 4.5 仿真实验 |
| 4.5.1 数据准备与评测标准 |
| 4.5.2 实验结果与分析 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 利用补全的上下文提高文档检索效率 |
| 5.1 基本的信息检索方法 |
| 5.1.1 布尔检索 |
| 5.1.2 倒排索引 |
| 5.1.3 排名检索模型 |
| 5.2 基于文章兴趣度的信息检索 |
| 5.2.1 文献检索上下文本体 |
| 5.2.2 建立基于兴趣度的文献检索模型 |
| 5.3 仿真实验 |
| 5.3.1 数据准备与评测标准 |
| 5.3.2 实验结果与分析 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要科研成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、申请发明专利 |
| 三、获奖情况 |
四、浅谈应用计算机管理文档（论文参考文献）
- [1]基于前端控制的企业文档数字化管理策略研究[J]. 刘晓华. 山东工商学院学报, 2021(05)
- [2]社交网络舆情用户主题图谱构建及舆情引导策略研究[D]. 张柳. 吉林大学, 2021(01)
- [3]计算机技术在办公自动化中的应用探究[J]. 汪凡. 软件, 2021(08)
- [4]复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计[D]. 孙肖坤. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [5]面向智慧电厂的电子图文档系统建设[D]. 王艺瑶. 长春工程学院, 2021
- [6]概率主题模型综述[J]. 韩亚楠,刘建伟,罗雄麟. 计算机学报, 2021(06)
- [7]教育部办公厅关于印发高等职业教育专科英语、信息技术课程标准（2021年版）的通知[J]. 教育部办公厅. 中华人民共和国教育部公报, 2021(06)
- [8]面向文本分类的半监督主题模型研究[D]. 茆学礼. 山东工商学院, 2021(12)
- [9]融合主题模型的文本语义表示方法研究[D]. 朱辉. 山东工商学院, 2021(12)
- [10]融合信任度及不确定上下文质量修正模型的本体建模研究[D]. 刘洪飞. 齐鲁工业大学, 2021(10)