一、基于Web数据挖掘的信息获取系统的研究及设计（论文文献综述）
陈秋瑾[1]（2021）在《基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统》文中研究表明近年来,随着无人机技术的飞速发展以及逐年上涨的市场需求,无人机在各领域得到广泛应用且发挥着重要作用。随着“互联网+”时代的到来以及大数据技术的迅速发展,互联网中信息数据呈现指数增长趋势,如何在信息爆炸的时代获取所需的有效信息成为亟待解决的问题。本文采用B/S服务器模式,以分布式微服务架构为基础,基于分布式及增量式爬虫技术获取互联网中与无人机等应用领域相关的海量数据,采用自然语言处理、知识图谱、机器学习等算法从海量的非结构化文本数据中提取挖掘隐含及潜在价值知识,并利用Echarts组件及知识图谱等算法进行可视化分析,最后形成定制化的无人机知识库。主要研究内容如下:（1）知识获取及存储技术。系统以Scrapy为爬虫框架,采用分布式结合增量式爬虫技术从互联网中高效地获取无人机行业相关的海量数据;采用Redis高速缓存数据库存储爬取的URL网址,结合My SQL关系型数据库稳定地存储最终得到的结构化数据。（2）系统构建流程及架构设计。利用云计算技术的大数据管理平台,基于分布式服务器与大数据技术搭建系统,采用自底向上为主、自顶向下为辅的方式构建知识库;由于系统爬取任务量的增加及分布式服务器的需求,系统的架构也由最初的SMM单体式架构优化升级为Spring Cloud分布式微服务架构,以提高系统的扩展性及移植性。（3）数据提取及知识抽取技术。采用类机器学习机制半自动化地提取非结构化文本数据,通过构建自定义的规则库训练样本数据,提取出标签以匹配提取出的结构化数据;并利用自然语言处理等算法从获取的文本数据中提取关键句并生成文章的摘要信息;通过知识图谱等算法实现对获取的文本数据的知识抽取,最终抽取出结构化的知识元加入进知识库中,以实现知识库的知识发现与知识挖掘功能。（4）知识表示及数据可视化分析。采用知识树形式进行知识表示,并采用Echarts技术、知识图谱等可视化技术对获取及处理后的数据进行数据可视化分析,并以各类统计图表、关键字云图、机构同现及作者同现图等形式展现,直观清晰地展示无人机等行业领域的研究现状与发展趋势。
付惠敏[2]（2021）在《多源APP数据采集与分析系统设计及实现》文中研究表明近年来,随着无线网络和移动通信技术的空前发展和快速普及,智能手机（以下简称手机）等移动终端以前所未有的速度融入人们的生活,记录着人类生产生活的方方面面。在手机应用软件（APP）中存储了大量用户个人信息,这些信息成为了当下数据分析研究的热点。通过有针对性地对多源APP的用户行为信息进行数据分析,可以掌握用户的行为习惯和生活喜好等。本文选择用户日常生活使用频次高的四款手机APP数据进行数据采集和分析,得到用户的社会关系、购买习惯、移动轨迹等信息。本文采集了多个APP的用户数据信息,并对用户行为数据进行分析,挖掘出用户的潜在行为特征和行为规律,设计并实现了多源APP数据采集和分析系统,主要工作如下:（1）采集了多源APP的用户个人数据信息。本文研究了 APP数据采集技术,使用基于APP的爬虫技术和ADB模拟操作技术进行采集,对多源APP数据进行预处理并存储至MySQL数据库,构建了用户个人信息库。（2）分析了用户行为数据和进行了用户购买行为预测。本文通过分析用户行为数据,得出用户行为规律和用户异常行为;根据系统的应用场景,在现有真实用户行为数据集的基础上,利用集成分析算法XGBoost对用户购买行为进行精确预测,通过实验证明了算法的有效性,并验证了应用于系统的可行性。（3）设计并实现了多源APP数据采集和分析系统。本文分析了系统应用场景和系统需求,围绕系统的用户登录功能、用户信息采集功能和用户信息分析功能进行工程开发,便于直观地对目标用户的行为进行全面宏观把控。
程子轩[3]（2021）在《面向用户知识需求的微信公众平台知识资源聚合及服务研究》文中指出移动互联网时代,微信公众平台已成为人们交流、休闲、学习、生活的一部分,随着以传播知识为主的微信公众号涌现,微信公众平台也逐渐成为人们获取知识的重要途径。一些综合性或专业领域微信公众号发布各类科普知识和前沿资讯,一些学术类微信公众号专业发布学术领域内相关的学术知识,部分高校学报和高校图书馆微信公众号还专门开设“学术播报”、“学术快讯”等专栏,用于发布学术讲座及学术前沿知识。各类机构或个人通过微信公众平台发布大量科普型知识、专业发展前沿资讯、专业学术知识以及学术专题等,能够满足不同专业和认知层面的用户知识内容的需求。然而,微信公众平台知识内容以用户生成为主,其庞大纷杂的微信公众平台账号主体导致了平台信息和知识质量的参差不齐、出现信息过载和迷航现象,对海量知识资源缺乏科学高效的组织和管理。当前,随着大数据、人工智能等技术的发展,简单提供知识资源内容已经无法满足微信公众平台用户知识服务需求。智能时代,用户对知识质量和知识服务模式提出了更高的要求,促使微信公众平台知识组织和服务转型。如何在海量纷杂的信息中筛选出真正需要和感兴趣的知识资源内容不仅是广大微信用户面临的困扰,更是微信公众平台需要关注并急需解决的问题。鉴于此,本文将知识聚合理论与方法引入到微信公众平台知识资源组织及服务研究中,提出了面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合及服务体系框架。首先,构建了微信公众平台用户画像并对用户知识需求进行了分析,从知识单元和句子层面分别提出了基于标签聚类和基于摘要生成的微信知识资源聚合方法,并基于不同知识资源聚合方法设计了微信公众平台知识推荐服务和知识集成服务两种知识服务模式。最后提出了提升微信公众平台知识聚合及服务能力的对策建议。本文主要开展了以下方面的研究:（1）面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合及服务体系框架构建。通过辨析知识聚合服务与用户知识需求之间的关系,明确了微信公众平台面向用户需求开展知识聚合的必要性和可行性。阐述了微信公众平台知识聚合概念、目标与原则以及聚合服务要素,认为微信公众平台知识聚合是为了满足用户个性化知识需求,通过计量分析、数理统计、数据挖掘、人工智能等方法分析挖掘知识单元的内在联系,将微信公众平台复杂多样化、数量庞大、无序碎片的领域知识资源重新组织和序化,形成结构完善的知识体系,为后续微信公众平台知识聚合服务提供资源保障。通过分析面向用户需求的微信公众平台知识聚合服务组成要素、动因及过程,提出了面向用户需求的微信公众平台知识聚合服务体系架构,将其划分为数据资源层、用户需求挖掘层、知识资源聚合层、服务提供层4个主要模块。（2）微信公众平台用户画像构建与需求分析。基于VALS2模型从宏观层面对微信公众平台使用者构建群体用户画像,将用户划分为初期引入参与型、成长型和成熟型用户3类,并绘制各类用户特征的标签词云。分析不同类型的用户知识需求形成的过程,并建立微信公众平台用户知识需求层次模型。综合用户画像和用户知识需求层次构建了微信公众平台用户知识服务需求模型,凸显微信公众平台知识服务现状与用户知识需求的巨大差距。（3）基于标签聚类的微信公众平台知识聚合方法。提出融合Word2vec模型和TextRank算法的微信公众平台知识资源标签抽取方法,将关键词作为标签表达文本知识资源内容的主题思想及关键内容。提出基于改进BIRCH聚类算法的微信公众平台文本标签聚类方法,在原算法执行过程中融合K-means算法初选聚类中心,并综合考虑用户需求因素。最后以微信公众平台发布的“认知计算”领域文章为例进行实证研究,研究发现本文提出的基于改进Birch算法的聚类结果主题分布较为合理,各个类之间的区分度较为明显,类簇大小的差距较小,其效果要优于基于K-means算法、基于Spectral Clustering算法和基于Birch算法的聚合效果。（4）基于摘要生成的微信公众平台知识聚合方法。提出基于改进TextRank算法的微信公众平台知识摘要生成方法,分别设计了单文本摘要生成和单领域多文本的知识摘要生成方法。在单文本摘要生成方面,通过综合考虑用户需求、句子位置、标题相似度等因素提高摘要生成效果。在单领域多文本摘要生成方面,采用Doc2vec模型进行文本向量化,对文档集中的句子进行主题细分,并运用MMR算法进行句子冗余处理,提高生成结果的准确性。以微信公众平台发布的“认知计算”领域文章为例进行实证研究,研究发现运用本文方法生成的文本摘要能够较好的匹配用户需求,能够实现面向用户需求的个性化抽取和生成,准确率明显优于其他算法。且本文算法生成的摘要,具有较好的语意连贯性,便于读者的理解和进一步掌握文章主旨大意。（5）基于知识聚合的微信公众平台创新知识服务模式。以微信公众平台知识聚合及服务体系框架为基础,针对不同层面的知识聚合,构建了基于知识标签聚类的微信公众平台知识推荐服务和基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务两种服务模式。分别阐述了两种知识服务的概念、知识服务要素和知识服务过程。（6）微信公众平台知识聚合及服务能力提升对策。分别从用户知识需求外化表达及挖掘、新技术应用和融合改进和微信公众平台创新服务理念及加强运营管理三个方面提出提升微信公众平台知识聚合及服务能力的对策建议。本文从理论层面将知识聚合理论和方法引入到微信公众平台,解决其知识组织和服务问题,扩展了知识聚合相关研究的领域和视角。同时,本文对微信公众号发布的知识内容进行知识主题聚类和自动化摘要生成,并建立了相应的知识聚合服务体系,丰富了社交媒体平台创新知识服务理论体系,为新媒体知识服务提供理论和技术支持。在实践层面,本文面向微信公众平台中不同微信公众号发布资源内容的知识聚合,分别进行了知识主题发现和自动生成摘要知识聚合技术实证,为微信公众平台知识资源组织管理提供了技术方法和手段。同时,提出的对策建议和服务模式也为微信公众平台开展创新型知识服务提供参考依据和建议。
韩秋实[4]（2021）在《基于数据挖掘与智能技术支撑的持续审计系统的设计与实现》文中研究说明大数据时代的到来推动了社会信息化技术的发展,业务和财务信息化系统的更新迭代使企业的管理更加向精细化、实时化方向进行调整。而当下传统审计的时间密集性和劳动密集性的特点,使审计无法实时有效的将业务和财务发展中的问题呈现出来,可能使管理者在资源分配、战略规划中做出错误的决策,对企业生产效率的提升,业务的发展产生阻碍。审计作为国家严肃财经纪律、提高经济效益、保证经济体制改革顺利进行的重要组成部分,在面对社会信息化技术快速发展的同时,如何给审计信息使用者更加及时、可靠、准确的建议,这对审计模式的变革提出了新的要求。因此,基于数据挖掘与智能技术支撑的持续审计系统的设计与实现的研究就具有了积极的理论与现实应用价值。本文首先对持续审计的基本理论做了深入的理论研究,在对A公司信息化现状进行分析的同时,比较分析了国内外持续审计在目的认知、研究应用层面的不同情况。其次,本文对持续审计系统实现的关键技术进行了相关研究,主要是针对信息化系统中数据获取到Web页面对数据挖掘结果展现的整个流程,有数据采集技术、数据传输、数据存储、大数据挖掘和Web展现技术等。通过该部分的研究学习,设计整个持续审计系统的实现所采取的技术框架,设计采用Oracle技术中的哈希连接算法实现数据挖掘、智能技术Flask的Web框架实现整个持续审计系统的开发。最后采用Crontab和SQLAlchemy等关键技术实现持续审计系统的自动化运行,并完成系统的功能性和稳定性测试。与常规的信息化系统的建设研究相比,基于数据挖掘与智能技术支撑的持续审计系统的实现,在数据获取上使用规范统一的数据接口并运用FTP技术完成数据采集、在数据存储和挖掘上使用Oracle技术实现,在Web页面展现上使用智能技术Flask。这种创新性的技术组合方案为后期持续审计系统应对后期爆发式的数据量和系统向智能化方向进行拓展奠定了基础。也为大数据时代信息系统在去系统化、去专业化方向探索提供了创新思路和借鉴意义。
张倩[5]（2021）在《数据流聚类算法在Web访问日志分析中的应用研究》文中研究说明近年来互联网技术取得了惊人的发展成绩,各类使用也日益普及,在使用互联网的过程中产生了大量的Web数据,如何从这些海量数据中统计和分析出有价值的信息,挖掘日志数据中蕴藏的访问行为是一个值得研究和关注的热点问题。对这一问题的研究有助于网站管理员及时发现网站安全风险,修复网站漏洞,不断提升网站运维人员的网络安全意识,也有助于管理员及时了解用户关注的网站内容,及时更新维护相关内容,更好发挥网站的作用。本文针对Web访问日志分析的问题,对数据流相关的概念及算法进行研究,提出数据流聚类算法优化方法,对现有的基于密度网格的数据流聚类算法进行改进。然后在充分研究Storm框架基本原理的前提下,将改进算法基于Storm进行分布式并行化设计,提高改进数据流聚类算法的处理效率。最后将改进的分布式数据流聚类算法在实际采集的Web访问日志的分析上加以应用。本文的主要研究内容如下:（1）选择基于密度网格的数据流聚类算法作为Web访问日志分析的基础算法。针对现有算法在阈值参数设置和簇边界判定两个方面的不足,对现有算法进行改进,以提高现有算法聚类性能为目的,提出改进的基于密度网格的数据流聚类算法。（2）针对无法在单机环境下高效处理Web访问日志这类实时、海量数据的问题,搭建分布式流处理平台Storm,以并行化分布式的方式来设计数据流聚类算法,并且基于Storm来实现该算法。（3）将基于Storm实现的分布式数据流聚类算法在Web访问日志分析中应用,设计Web访问日志分析模型。基于实际采集的校园网站Web访问日志进行实验,结果表明,改进的算法聚类效果更优,并行化的计算更好地适应了Web访问日志的数据特点,算法具有分布性、实时性和准确性。得出的分析结果对网站的管理具有一定的参考价值,可以为网站管理中的类似问题提供参考依据。
罗滨鸿[6]（2021）在《水下拦截网制造物联系统研究与开发》文中指出随着我国绳网具行业的快速发展,自动化、信息化生产体系的建设已成为企业转型的关键环节。水下拦截网的生产要经过并丝、编织、织网、组装等几大主要流程,作为智能绳网装备,在岛礁水下防御、反蛙人、反潜艇、核电站等海洋防务系统中有重要应用。由于部署环境的多样,水下拦截网的材质、尺寸、性能等各异,具有多品种、变批量、生产工艺复杂的生产特点,复杂的结构参数与生产工艺参数对生产管理造成严重挑战。当前人工的业务流程传递与生产指令下达的生产管理方式,缺乏统一的业务处理平台与生产控制的数据基础,难以管理日益复杂的产品工艺结构与车间生产任务。因此,对水下拦截网制造物联系统进行研究,梳理业务流程,完善车间物联设施,挖掘生产数据,以此构建制造企业订单驱动、数据支撑、流程畅通的信息化集成平台,对实现高效的水下拦截网业务与生产过程处理流程和产品工艺缺陷优化有重要意义。本文主要研究内容和成果如下:（1）研究了水下拦截网的产品组成和制造业务流程,以产品BOM为主线构建了水下拦截网生产企业的基础数据环境和信息流模型。提出了综合利用自动化技术、物联网技术和数据挖掘等技术,以编织机和织网机等关键制造装备的物联为核心,有机促进并融合水下拦截网制造企业的工业化和基于制造物联的信息化。（2）分析了车间物料、设备等动静要素的物联概况,以绳网企业的生产瓶颈—编织工序的制造物联为研究对象,设计编织机恒Er/ω1变频调速与闭环反馈控制的无级调速方案,实现了拉伸牵引轴和锭子圆盘卷绕主运动电子传动比同步控制,极大地减少了传统人工更换机械齿轮以实现不同节距工艺的繁琐工作。由改造后的控制器通信接口集成应用了RS485、Modbus等现场总线,构建车间各生产设备总线网络实现集群控制,基于RFID设计车间动态要素的布置方案,并基于TDOA测距实现物料实时定位,通过以太网网关实现车间异构网络融合,建立车间数据总体感知网络。通过生产事件表达与各类中间件获得有效生产数据,以此建立车间制造过程实时监控体系,为信息系统进行实时、有效的数据提供,实现业务层与执行层的异地交流协同工作。（3）在实时采集生产过程监控数据的基础上,为优化工艺参数,提出基于改进Apriori算法的网线编织工艺缺陷数据挖掘方法,算法引入矩阵化思想对数据进行表达,极大减轻算法IO压力,并生成上三角矩阵立即获得频繁-2项集,避免矩阵化算法前期计算内存压力大的缺陷,基于原因-结果的挖掘模式特点增加两条性质用于无意义候选集剪枝,并在计算过程通过矩阵分块实现并行计算,关联规则生成过程中,引入提升度概念对负关联规则剪枝,通过以上改进有效提升了算法效率与准确度。通过网线编织工艺缺陷数据算例进行计算,验证了算法的有效性。（4）基于制造车间感知网络与实时监控体系,结合水下拦截网制造物联系统信息模型,设计系统总体结构与功能模块,基于.NET平台、SQL Server数据库、工控技术、通信技术等,开发完成了水下拦截网业务与生产管理的应用软件。以某拦截网制造企业作为验证平台,有效提高了水下拦截网产品的生产效率与产品品质,缩短了工艺研制周期,对推动水下拦截网制造企业转型升级具有重要意义。
王颖[7]（2020）在《基于Web日志的并行化聚类算法研究及应用》文中研究说明信息技术快速发展的同时带来了网络上信息含量的猛增。从大量冗余信息中快速准确获取目标内容变得不那么容易了。然而用户最期望可以直接略过自己不感兴趣的信息,快速直接的获取需要的内容。网站经营者则希望通过用户的访问记录挖掘用户的行为模式,然后对站点结构做出调整,更好进行商务推广活动。无形中加深了信息获得和供给的矛盾。本文正是基于这种矛盾提出以Web日志数据为基础对用户群体的行为模式进行聚类分析。为解决存在的矛盾冲突提出了一些方案。在仔细研读关于Web日志数据的聚类挖掘文章,分析和理解被提出的各种相关理论和方法后。本文提出了一种并行化的聚类算法,而且应用在现实Web日志数据上取得了极佳的聚类效果。因为实际中的日志数据质量并不能满足聚类要求,所以在聚类前有必要执行预处理步骤。预处理中比较重要的部分是能够利用提出的多条件约束法去准确识别用户。然后通过实验设置STT值进行用户会话的识别。为了后续聚类方便,需要识别用户的事务,采用改进的事务识别算法可以很好的区分导航页和内容页,进行有效事务识别。接下来针对K-Means需要人为随机给出聚类的个数K,以及每个类的中心数据点的缺陷。本文首先改进Canopy算法,克服阈值T1、T2的缺陷获得Canopy个数,成为K-Means算法所需的k值,所有Canopy中心点都成为K-Means初始聚类中心。然后通过实验验证将算法并行化到Hadoop集群上能在提高平均准确率到94.67%的基础上,降低了算法的执行时间。最后以Web日志数据为基础设计了能对用户行为进行分析聚类的系统,验证了理论上的研究也可以运用到实际操作中。图32表9参82
黄博[8]（2020）在《基于云电表的用电检测系统的可视化设计》文中研究表明云电表通过数据采集器将大量的用户用电数据传送到云服务器中,这些云电表用户用电数据下隐藏着大量用户用电行为信息,对云电表用户用电数据进行自动化数据挖掘可以更好的帮助电力公司营销人员针对不同类型用户制定不同的营销策略。如今,大多数学者都是用单一的聚类分析方法进行对用户用电行为的研究。为了更好的帮助人们对用电数据自动化挖掘得到的结果进行解读,分析和验证,同时更直观有效的分析不同用户的用电行为差异。由此提出了可视化方法,人眼的感知能力是人类获取知识最高效的方式,这决定了可视化可以起到直观高效的传达信息和帮助业务人员分析用户用电数据的作用。因此,为了电力系统专家挖掘用电行为背后隐藏的模式可以将可视化方法引入智能电网中,让它与电力数据分析和相关领域知识结合。本课题主要研究内容如下:（1）提出了一种基于云电表用电监测数据的可视化展示方法。智慧云电表用电数据具有典型的时序特征和空间特征,本文通过引入地图编码,将用户用电数据的空间特征更直观的展现出来,此外本文还根据用户用电时序特征和统计特征以自动化大数据挖掘的方法划分用户类别,同时本文改进了K-means聚类算法,比传统的人为定义k值聚类更加精确,效果更好。（2）设计并实现了一个基于云电表的用电监测可视化系统。系统根据可视化分析学流程标准将文中提出的可视化布局方法和自动化用电数据挖掘结合在一起,更好的帮助业务人员从多角度分析比较不同的用户用电行为之间的差异,让业务人员更直观的了解云电表用户用电数据。系统的电力数据管理功能可以帮业务人员从处理繁琐用电数据的任务中解放出来。可视化监测系统采用前后端分离的架构,后端由ASP.NET Core为云电表用电监测系统提供数据服务,前端由百度地图提供地图视图。云电表用电监测可视化系统是基于web程序设计的,这有利用业务人员进行功能扩展。最后,本文为证明系统的有效性和实用性对某城区云电表用户用电行为进行可视化分析,能够达到预期效果。
任雪娇[9]（2021）在《面向领域数据的高效数据获取方法研究与应用》文中研究说明大数据背景下,数据挖掘与充分利用已成为企业提升竞争力的核心要素。当前,Web数据获取的主要手段是网络爬虫,针对大规模Web数据获取,传统网络爬虫存在爬取效率低,工作难度大,安全性等问题。因此,本文构建了一种基于Scrapy-redis分布式爬虫框架的数据获取方法。提出了优化后的布隆过滤器去重算法,采用Docker容器进行项目管理;面向农业领域搭建了一个Web数据高效获取实验平台。具体研究成果如下:（1）搭建了面向Web领域数据的高效获取框架。改进了Scrapy-redis分布式爬虫框架以支持多节点并行爬取,该方法使用yaml文件实现爬虫可配置化,采用GNE进行网站正文抽取以提高数据准确率,利用Docker容器和Rancher平台管理分布式爬虫。（2）提出了一种海量URL去重方法。针对传统的基于磁盘或内存的URL去重方法带来的空间占用率过高等问题,通过调用布隆过滤器算法,利用多个哈希函数对元素集合进行映射,降低了内存空间的占用,从而大大提高了判重效率。（3）开发了Web数据高效获取的实验系统。面向农业领域,综合应用了ajax方法、Flask框架、html、css、js等技术工具,开发了Web数据高效获取的验证系统。通过输入检索关键词匹配对应资源的URL,利用任务管理控制台启动或停止爬虫进程,获取到相应数据并进行数据展示和保存。
韦雅楠[10]（2020）在《信息生态视角下企业与用户的新媒体信息交互研究》文中认为企业在国民经济发展中发挥重要作用,“智能+”与全媒体奏响中国新媒体发展的序曲,越来越多的企业关注数据经济,利用各种新媒体平台与用户进行信息交互。如何把握新媒体发展契机,提升企业与用户的信息交互效果,促进信息交互生态系统平衡,提高企业核心竞争优势成为企业发展的重要任务。本文在国内外相关文献梳理基础上,基于信息生态理论,构建了新媒体环境下企业与用户信息交互机理模型,进而提出了新媒体环境下企业与用户信息交互研究模型,系统地分析了企业与用户基于新媒体平台进行信息交互的特征、影响因素、评价指标体系、交互模式和引导策略,研究结论能够指引企业利用新媒体平台加强用户信息交互,提高客户关系维护效果,最终提升企业核心竞争力。本文基于信息生态理论,综合运用文献分析、实证分析、社会网络分析和案例分析等研究方法,剖析新媒体环境下企业与用户信息交互的机理、特征、影响因素、效果评价等理论问题。核心章节主要由六部分组成,第三章基于信息生态系统理论,深入分析新媒体环境下企业与用户信息交互机理,是全文的核心理论框架;第四章基于信息人因子理论,探究新媒体环境下企业与用户信息交互特征;第五章和第六章基于信息生态系统理论,构建新媒体环境下企业与用户信息交互影响因素和评价指标体系;第七章从信息生态实践应用视角,总结归纳了三大新媒体环境下的企业与用户信息交互模式,并针对典型企业新媒体信息交互平台案例进行深入对比分析。研究逻辑上,第三章为理论核心框架,第四章至第六章在理论研究上承前启后、逐步深入。第七章是信息生态视角下,企业与用户新媒体信息交互的实践层面理论归纳及演绎,为第八章提供支撑。第八章基于理论层面和实践层面研究成果,提出新媒体环境下企业与用户信息交互对策,是本文实践研究的最终落脚点。第三章基于信息生态系统理论,深入分析新媒体环境下企业与用户信息交互机理,构建新媒体环境下企业与用户信息交互机理模型,进而提出了新媒体环境下企业与用户信息交互研究模型。首先,展开企业和用户新媒体信息交互动机分析,构建新媒体环境下企业与用户信息交互动机模型;其次,从系统观视角出发,探究企业与用户在新媒体环境下进行信息交互的生态系统结构,具体包括企业与用户信息交互生态因子、生态链和生态位。接着,剖析了信息交互主体、客体、环境和技术等四大生态要素,构建了新媒体环境下企业与用户信息交互生态要素模型;最后,在上述研究工作基础上,构建新媒体环境下企业与用户信息交互机理框架模型,提出新媒体环境下企业与用户信息交互研究模型,为后续研究建立了坚实的理论基础。第四章基于信息人因子理论,在SICAS模型改进基础上,构建新媒体环境下企业与用户信息交互特征模型,采用社会网络分析和语义分析方法,展开新媒体环境下企业与用户信息交互特征研究。研究过程中,采用点度中心性指标分析信息交互中的转发与被转发行为、采用中间中心度指标分析关注与被关注行为、采用接近中心度指标分析评论与被评论行为、采用特征向量中心度指标分析信息互动行为的凝聚性、采用语义关键词词频分析信息互动词频、采用五大特征属性指标呈现新媒体环境下企业与用户信息交互的行为特征。研究结果表明,所构建模型能够对信息交互特征进行系统分析,新媒体环境下企业与用户信息交互更及时、交互效果更好、用户满意度更高。本章为第五章影响因素研究提供了理论积淀。第五章基于信息生态系统理论及沉浸理论,在信息系统成功模型基础上,构建新媒体环境下企业与用户信息交互影响因素模型,在详实的问卷调查基础上,采用结构方程对影响因素模型进行验证。研究结果表明,用户个体认知、新媒体信息质量、新媒体服务质量、沉浸体验、新媒体平台质量对信息交互满意度有正向影响,用户新媒体信息交互满意度对信息交互行为有正向影响。按照影响程度由大到小依次为新媒体信息质量、用户个体认知、沉浸体验、新媒体服务质量和新媒体平台质量。本章有力支撑了第六章评价指标体系的构建。第六章基于信息生态理论,从信息技术、信息、信息环境、信息人四因子维度,构建了新媒体环境下企业与用户信息交互效果评价指标体系,采用层次分析与模糊综合评价法确定指标权重。具体来说,基于信息人因子,构建信息交互内容安全性、用户参与性2个一级指标。基于信息因子,构建信息交互有用性、信息交互内容时效性2个一级指标。基于信息环境因子,构建信息交互服务性1个一级指标。基于信息技术因子,构建新媒体平台稳定性1个一级指标。研究结果表明,用户参与性、信息交互有用性、信息交互内容时效性是评价信息交互效果的主要指标。本章第八章对策研究提供指引。第七章基于信息生态系统理论,从实践层面归纳总结新媒体环境下企业与用户信息交互模式,并选择典型企业案例进行了分析。研究过程中,基于信息人视角,分析用户生成内容的交互模式,基于信息技术视角,分析“智能+”信息技术交互模式,基于信息环境,视角分析“线上+线下”信息交互模式。结合典型企业信息交互模式案例,探究不同信息生态位交互模式的特点。分析了抖音短视频用户生成内容交互模式、百度“智能+”交互模式、海尔“线上+线下”交互模式,并对这三种模式进行对比分析。本章为第八章提供实践层面的指引。第八章基于本文理论和实践研究成果,提出新媒体环境下企业与用户信息交互行为引导对策。首先,基于信息人视角,提出新媒体环境下企业信息管理综合水平提升策略,新媒体环境下用户信息综合素养建设策略。其次,基于信息技术视角,提出企业新媒体应用水平和系统质量优化策略,企业综合信息技术服务水平提升策略。最后,基于信息环境视角,提出新媒体环境下企业与用户信息交互服务水平建设策略,新媒体环境下的企业数字经济和信息消费升级对策。本文在理论层面,基于信息生态理论,系统研究了企业与用户新媒体信息交互理论体系。深化了信息生态理论在新媒体信息交互领域的应用,探索了企业和用户新媒体信息交互的特征和规律,明晰了企业和用户新媒体信息交互影响因素,提出了企业和用户新媒体信息交互体系,为企业如何充分利用新媒体工具同用户进行生态和谐的信息交互提供理论指引;在实践层面,突破理论迷雾,归纳了企业和用户进行新媒体信息交互的模式,为企业和用户如何利用新媒体工具进行生态和谐的信息交互提供了实践指引,同时从策略层面给出了基于生态因子的行动方针。在未来的研究中,本文将囊括更多的样本数据,增强研究结论的普适性。同时,将进一步基于信息生态理论及本文理论研究成果,构建新媒体环境下企业与用户信息交互行为演化模型,并展开实证研究,以推动本文研究成果在实践层面的深入应用。
二、基于Web数据挖掘的信息获取系统的研究及设计（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、基于Web数据挖掘的信息获取系统的研究及设计（论文提纲范文）
（1）基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义与价值 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 专家系统及知识库研究现状 |
| 1.2.2 知识图谱技术研究现状 |
| 1.2.3 Web文本挖掘技术研究现状 |
| 1.2.4 无人机技术发展及应用现状 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文研究技术路线 |
| 1.5 论文组织结构安排 |
| 第二章 理论基础及关键技术 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.2.1 知识库 |
| 2.2.2 知识发现 |
| 2.2.3 知识图谱 |
| 2.2 知识获取技术 |
| 2.2.1 数据获取技术 |
| 2.2.2 数据去重技术 |
| 2.2.3 数据提取技术 |
| 2.2.4 数据存储技术 |
| 2.3 知识抽取技术 |
| 2.3.1 实体抽取技术 |
| 2.3.2 关系抽取技术 |
| 2.3.3 事件抽取技术 |
| 2.3.4 实体链接与消岐 |
| 2.4 知识表示技术 |
| 2.5 自动文摘技术 |
| 2.5.1 自动文摘生成原理 |
| 2.5.2 TextRank算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 知识库系统的设计与构建 |
| 3.1 系统非功能需求 |
| 3.2 系统性能设计 |
| 3.2.1 系统可靠性设计 |
| 3.2.2 系统安全性设计 |
| 3.3 系统架构设计 |
| 3.3.1 整体架构设计 |
| 3.3.2 技术架构设计 |
| 3.3.3 分布式微服务架构 |
| 3.3.4 Scrapy爬虫框架 |
| 3.3.5 基于Swagger框架管理API |
| 3.4 技术路线与实施方案 |
| 3.4.1 知识库的构建方式 |
| 3.4.2 系统的技术路线 |
| 3.4.3 系统的实施方案 |
| 3.4.4 开发环境与开发语言 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 知识图谱的实现与应用 |
| 4.1 知识获取 |
| 4.1.1 定制化设置关键字 |
| 4.1.2 定制化爬取专业网站 |
| 4.2 数据提取 |
| 4.2.1 半自动化提取数据 |
| 4.2.2 自动文摘的提取 |
| 4.3 知识抽取 |
| 4.3.1 实体抽取(命名实体识别) |
| 4.3.2 实体关系抽取 |
| 4.3.3 元事件抽取 |
| 4.3.4 实体发现与链接 |
| 4.4 知识表示 |
| 4.5 文本数据可视化 |
| 4.5.1 数据可视化 |
| 4.5.2 关键字云图 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统的功能与实现 |
| 5.1 系统整体功能结构 |
| 5.2 系统前端功能实现 |
| 5.2.1 查询信息模块 |
| 5.2.2 台风实况模块 |
| 5.2.3 数据可视化模块 |
| 5.2.4 热门推送模块 |
| 5.2.5 关键期刊模块 |
| 5.3 系统后台功能实现 |
| 5.3.1 用户管理模块 |
| 5.3.2 菜单管理模块 |
| 5.3.3 采集设置模块 |
| 5.3.4 任务管理模块 |
| 5.3.5 专家知识模块 |
| 5.3.6 外部系统模块 |
| 5.3.7 期刊大全模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
| 附录 |
| 附录1 Swagger在微服务架构上的部署与集成 |
| 附录2 Echarts组件实现折线图/柱状图形式的数据可视化 |
| 附录3 BiLSTM+CRF模型构建过程 |
| 附录4 利用TF-IDF进行实体链接关键代码 |
（2）多源APP数据采集与分析系统设计及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 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 手机应用信息采集 |
| 1.2.2 网络数据采集技术 |
| 1.2.3 用户购买行为预测分析 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术及理论基础 |
| 2.1 APP数据采集技术 |
| 2.1.1 基于抓包工具的APP信息爬取 |
| 2.1.2 基于ADB模拟操作技术提取APP信息 |
| 2.2 数据分析技术 |
| 2.2.1 数据分析 |
| 2.2.2 用户购买行为预测算法 |
| 2.3 系统开发相关框架 |
| 2.3.1 前端框架 |
| 2.3.2 后端框架 |
| 2.3.3 数据库 |
| 2.4 本章小节 |
| 第三章 系统需求分析与系统设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 应用场景 |
| 3.1.2 功能性需求 |
| 3.1.3 非功能性需求 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.3 系统设计 |
| 3.3.1 系统总体架构 |
| 3.3.2 APP数据采集模块 |
| 3.3.3 数据存储模块 |
| 3.3.4 APP数据分析模块 |
| 3.3.5 系统可视化模块 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统详细设计与实现 |
| 4.1 APP数据采集模块 |
| 4.1.1 基于抓包工具的APP数据爬虫 |
| 4.1.2 基于ADB模拟操作技术提取APP信息 |
| 4.2 数据存储模块 |
| 4.3 APP数据分析模块 |
| 4.3.1 用户行为规律分析 |
| 4.3.2 用户异常行为分析 |
| 4.4 系统可视化 |
| 4.5 用户购买行为预测算法 |
| 4.5.1 数据集 |
| 4.5.2 用户行为分析 |
| 4.5.3 特征提取 |
| 4.5.4 XGBoost模型预测 |
| 4.6 系统测试 |
| 4.6.1 系统测试环境部署 |
| 4.6.2 功能性测试 |
| 4.7 本章小节 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录：缩略语 |
| 致谢 |
（3）面向用户知识需求的微信公众平台知识资源聚合及服务研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 微信公众平台成为用户获取知识的重要途径 |
| 1.1.2 微信公众平台知识资源海量庞杂且质量参差不齐 |
| 1.1.3 用户日趋追求精准和智能化的知识服务 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 网络知识资源聚合的国内外研究现状 |
| 1.3.1.1 网络知识资源聚合的国内研究现状 |
| 1.3.1.2 网络知识资源聚合的国外研究现状 |
| 1.3.2 微信公众平台知识组织与服务的国内外研究现状 |
| 1.3.2.1 微信公众平台知识组织与服务的国内研究现状 |
| 1.3.2.2 微信公众平台知识组织与服务的国外研究现状 |
| 1.3.3 研究评述 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 主要研究方法 |
| 1.4.2 研究技术路线及思路 |
| 1.5 研究主要内容 |
| 1.6 研究的创新点 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 微信公众平台 |
| 2.1.1 微信公众平台概念 |
| 2.1.2 微信公众号的类型 |
| 2.1.3 微信公众平台知识资源 |
| 2.2 知识聚合理论与方法 |
| 2.2.1 知识聚合概念 |
| 2.2.2 常用的知识聚合方法 |
| 2.3 文本挖掘与分析 |
| 2.3.1 文本挖掘概述 |
| 2.3.2 文本挖掘流程 |
| 2.4 知识服务 |
| 2.4.1 知识服务概述 |
| 2.4.2 常见的知识服务模式 |
| 2.4.2.1 知识检索服务 |
| 2.4.2.2 知识导航服务 |
| 2.4.2.3 知识推荐服务 |
| 2.4.2.4 知识集成服务 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合服务体系框架 |
| 3.1 微信公众平台知识聚合服务面向用户知识需求的必要性 |
| 3.2 微信公众平台知识聚合及服务概述 |
| 3.2.1 微信公众平台知识聚合概念 |
| 3.2.2 微信公众平台知识聚合服务要素分析 |
| 3.2.3 微信公众平台知识聚合服务目标与原则 |
| 3.2.3.1 微信公众平台知识聚合服务目标 |
| 3.2.3.2 微信公众平台知识聚合服务原则 |
| 3.3 基于知识聚合的微信公众平台知识服务动因分析 |
| 3.4 面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合服务体系框架 |
| 3.4.1 面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合服务过程 |
| 3.4.2 面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合服务体系框架构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 微信公众平台用户画像构建及需求分析 |
| 4.1 微信公众平台用户画像概述 |
| 4.1.1 微信公众平台用户画像内涵 |
| 4.1.2 微信公众平台用户画像构建原则 |
| 4.2 微信公众平台用户画像构建 |
| 4.2.1 VALS2模型概述 |
| 4.2.2 基于VALS2的用户标签体系设计 |
| 4.2.3 用户画像标签权重设计 |
| 4.2.4 实证研究—以“学术类微信公众号用户”为例 |
| 4.2.4.1 样本特征统计分析 |
| 4.2.4.2 因子分析及分类标签抽取 |
| 4.2.4.3 用户画像聚类分析及可视化 |
| 4.3 基于用户画像的微信公众平台用户分类与知识需求分析 |
| 4.3.1 初期引入参与型用户 |
| 4.3.2 成长型用户 |
| 4.3.3 成熟型用户 |
| 4.4 微信公众平台用户知识需求层次分析 |
| 4.4.1 微信公众平台用户知识需求形成 |
| 4.4.2 微信公众平台用户知识需求层次划分 |
| 4.5 微信公众平台用户知识需求模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于标签聚类的微信公众平台知识聚合及推荐服务 |
| 5.1 微信公众平台文本标签聚类的内涵及作用 |
| 5.1.1 微信公众平台文本标签聚类内涵 |
| 5.1.2 微信公众平台文本标签聚类作用 |
| 5.2 基于标签聚类的微信公众平台知识聚合方法 |
| 5.2.1 微信公众平台文本标签抽取方法 |
| 5.2.1.1 基于TextRank算法的文本标签抽取方法 |
| 5.2.1.2 Word2vec词向量模型 |
| 5.2.1.3 融合Word2vec和TextRank的文本标签抽取方法 |
| 5.2.2 BIRCH聚类算法及优化 |
| 5.2.3 基于改进BIRCH算法的微信公众平台知识资源聚合过程 |
| 5.3 实证研究—以“认知计算”领域为例 |
| 5.3.1 文本知识资源标签抽取 |
| 5.3.2 基于标签聚类的微信公众号知识资源聚合 |
| 5.4 基于标签聚类的微信公众平台知识推荐服务模式 |
| 5.4.1 微信公众平台知识推荐服务概述 |
| 5.4.2 基于标签聚类的微信公众平台知识推荐服务要素分析 |
| 5.4.3 基于标签聚类的微信公众平台知识推荐服务模式构建 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于摘要生成的微信公众平台知识聚合及集成服务 |
| 6.1 微信公众平台文本知识摘要生成的内涵及作用 |
| 6.1.1 微信公众平台文本知识摘要内涵 |
| 6.1.2 微信公众平台文本知识摘要作用 |
| 6.2 基于TextRank算法的文本摘要生成过程及改进思路 |
| 6.2.1 基于TextRank算法的文本摘要生成方法及过程 |
| 6.2.2 基于TextRank算法的文本摘要生成方法改进思路 |
| 6.3 基于改进TextRank算法的微信公众平台知识摘要生成方法 |
| 6.3.1 基于TextTank算法的文本摘要生成方法改进 |
| 6.3.1.1 句子语义相似度计算 |
| 6.3.1.2 句子位置特征及标题相似度特征计算 |
| 6.3.1.3 基于MMR算法的句子冗余处理 |
| 6.3.2 融合用户需求与图模型的单文本知识摘要生成方法 |
| 6.3.3 融合主题与图模型的单领域多文本知识摘要生成方法 |
| 6.3.3.1 Doc2vec段落向量模型 |
| 6.3.3.2 微信公众平台单领域多文本知识摘要生成流程 |
| 6.4 实证研究—以“认知计算”领域为例 |
| 6.4.1 基于单文本知识摘要生成的微信公众平台知识聚合 |
| 6.4.2 基于单领域多文本摘要生成的微信公众平台知识聚合 |
| 6.5 基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务模式 |
| 6.5.1 微信公众平台知识集成服务概述 |
| 6.5.2 基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务要素分析 |
| 6.5.3 基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务模式构建 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 微信公众平台知识资源聚合及服务能力提升策略 |
| 7.1 用户知识需求外化表达及挖掘 |
| 7.1.1 提升用户知识需求外化表达能力 |
| 7.1.2 深入挖掘用户多层次知识需求 |
| 7.1.3 培养用户知识服务评价和反馈意识 |
| 7.2 加大新技术应用和融合改进 |
| 7.2.1 引入新技术,优化和改进知识聚合方法 |
| 7.2.2 知识聚合服务系统搭建和开发设计 |
| 7.2.3 应用可视化技术加强用户服务体验 |
| 7.3 微信公众平台创新服务理念及加强运营管理 |
| 7.3.1 加强主动知识服务意识,创新知识服务理念 |
| 7.3.2 构建和开展多元化平台知识服务模式 |
| 7.3.3 加强专业知识服务人才队伍建设 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 微信公众平台用户知识服务需求调查问卷 |
| 附录2 单领域多文本知识摘要生成示例 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于数据挖掘与智能技术支撑的持续审计系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.1.1 国家政策的积极响应 |
| 1.1.2 A公司信息化发展需要 |
| 1.2 持续审计系统国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容思路及创新性 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 研究的创新性 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 相关技术及理论知识 |
| 2.1 大数据采集技术 |
| 2.1.1 离线采集技术 |
| 2.1.2 实时采集技术 |
| 2.1.3 互联网采集技术 |
| 2.1.4 接口采集技术 |
| 2.2 数据传输技术 |
| 2.2.1 Socket方式 |
| 2.2.2 FTP文件共享服务器方式 |
| 2.2.3 数据库共享数据方式 |
| 2.2.4 Message方式 |
| 2.2.5 数据传输方式总结 |
| 2.3 大数据存储技术 |
| 2.3.1 关系型数据库 |
| 2.3.2 Key-Value数据库 |
| 2.3.3 文档数据库 |
| 2.3.4 图数据库 |
| 2.4 大数据挖掘及应用技术 |
| 2.4.1 数据可视化 |
| 2.4.2 数据挖掘算法 |
| 2.4.3 预测性分析 |
| 2.4.4 语义引擎 |
| 2.4.5 数据质量管理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 需求分析 |
| 3.1 需求分析流程 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.2.1 登录功能 |
| 3.2.2 管理功能 |
| 3.2.3 审计结果运用功能 |
| 3.3 非功能性需求分析 |
| 3.3.1 性能需求 |
| 3.3.2 友好交互需求 |
| 3.3.3 信息安全需求 |
| 3.3.4 可扩展性需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统的总体架构设计 |
| 4.1.1 系统环境架构设计 |
| 4.1.2 系统功能性架构设计 |
| 4.2 系统的审计模型及重要算法设计 |
| 4.2.1 维护工单重复派发模型 |
| 4.2.2 技术服务费标准高套模型 |
| 4.2.3 超范围计费生产工单模型 |
| 4.2.4 系统数据挖掘及关键算法设计 |
| 4.3 系统的功能模块具体设计 |
| 4.3.1 登录模块设计 |
| 4.3.2 系统管理模块设计 |
| 4.3.3 审计结果运用之首页模块设计 |
| 4.3.4 审计结果运用之维护工单重复派发模块设计 |
| 4.3.5 审计结果运用之技术服务费标准高套模块设计 |
| 4.3.6 审计结果运用之超范围计费生产工单模块设计 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.4.1 维护工单重复派发模型中数据表的设计 |
| 4.4.2 技术服务费标准高套模型中数据表的设计 |
| 4.4.3 超范围计费生产工单模型中数据表的设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 持续审计系统的实现 |
| 5.1 Crontab和 SQLAlchemy等关键技术的实现 |
| 5.1.1 Crontab技术的实现 |
| 5.1.2 SQLAlchemy技术的实现 |
| 5.2 登录模块的实现 |
| 5.3 系统管理模块的实现 |
| 5.4 审计结果运用之首页模块的实现 |
| 5.5 审计结果运用之维护工单重复派发模块的实现 |
| 5.6 审计结果运用之超范围计费生产工单模块的实现 |
| 5.7 审计结果运用之技术服务费标准高套模块的实现 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试目的 |
| 6.2 测试环境 |
| 6.3 功能性测试 |
| 6.3.1 模块测试 |
| 6.3.2 确认测试 |
| 6.4 非功能性测试 |
| 6.4.1 安全测试 |
| 6.4.2 系统性能测试 |
| 6.5 测试结果与分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）数据流聚类算法在Web访问日志分析中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 Web日志分析 |
| 1.2.2 数据流聚类算法 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关理论与技术 |
| 2.1 Web日志挖掘 |
| 2.1.1 Web挖掘概述 |
| 2.1.2 Web日志挖掘概述 |
| 2.1.3 Web日志挖掘过程 |
| 2.2 数据流聚类算法 |
| 2.2.1 数据流 |
| 2.2.2 数据流模型 |
| 2.2.3 数据流挖掘 |
| 2.2.4 数据流聚类算法 |
| 2.3 分布式流处理技术 |
| 2.3.1 分布式流处理技术 |
| 2.3.2 分布式流处理平台Storm |
| 2.4 本章总结 |
| 第三章 改进的密度网格数据流聚类算法研究 |
| 3.1 基于密度网格的数据流聚类算法D-Stream |
| 3.1.1 D-Stream算法概述 |
| 3.1.2 D-Stream算法基本定义 |
| 3.1.3 时间周期gap与网格检查 |
| 3.1.4 算法描述 |
| 3.1.5 D-Stream算法的不足 |
| 3.2 改进算法设计 |
| 3.2.1 改进算法基本思想 |
| 3.2.2 改进算法基本定义及相关概念 |
| 3.2.3 算法描述 |
| 3.3 实验与结果分析 |
| 3.3.1 实验数据与实验环境 |
| 3.3.2 算法参数的设置 |
| 3.3.3 实验结果分析 |
| 3.4 本章总结 |
| 第四章 算法并行化设计及其基于Storm的实现 |
| 4.1 算法并行化设计 |
| 4.1.1 算法并行化设计基本思想 |
| 4.1.2 分布式数据流聚类算法概述 |
| 4.2 算法基于Storm的实现方案 |
| 4.3 实验与结果分析 |
| 4.3.1 实验数据与实验环境 |
| 4.3.2 实验结果分析 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 基于Storm的改进算法在Web日志分析中的应用 |
| 5.1 Web访问日志格式说明 |
| 5.2 基于Storm的Web访问日志分析模型设计 |
| 5.3 模型应用结果及分析 |
| 5.4 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 致谢 |
（6）水下拦截网制造物联系统研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 海洋工程和国防装备研究现状 |
| 1.2.2 制造管理系统研究现状 |
| 1.2.3 制造物联技术研究现状 |
| 1.2.4 生产数据挖掘研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与结构安排 |
| 第二章 水下拦截网制造物联系统信息模型 |
| 2.1 水下拦截网生产概况 |
| 2.1.1 水下拦截网介绍 |
| 2.1.2 业务流程分析 |
| 2.1.3 生产流程分析 |
| 2.1.4 制造车间生产特点 |
| 2.2 系统需求分析 |
| 2.3 水下拦截网制造物联系统ERP信息模型建立 |
| 2.3.1 基础数据环境构建 |
| 2.3.2 业务计划管理 |
| 2.3.3 生产管理 |
| 2.3.4 融合制造物联的ERP信息模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 离散车间生产设备集群通信与控制 |
| 3.1 绳网制造车间各要素概况 |
| 3.2 编织机无级调速设计 |
| 3.2.1 编织车间现状 |
| 3.2.2 硬件结构 |
| 3.2.3 异步电机变压变频调速 |
| 3.3 数据感知与联网研究 |
| 3.3.1 数据感知与传输方式 |
| 3.3.2 基于工业总线的车间设备数据采集 |
| 3.3.3 基于RFID的物料、人员数据采集 |
| 3.3.4 异构网络融合 |
| 3.4 离散车间物联制造过程实时监控研究 |
| 3.4.1 离散车间物联制造过程实时监控系统结构 |
| 3.4.2 离散制造过程时空数据模型 |
| 3.4.3 制造物联中间件研究 |
| 3.4.4 基于websocket协议的数据实时推送 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于改进Apriori算法的网线编织工艺缺陷数据挖掘方法研究 |
| 4.1 网线编织工艺缺陷数据挖掘研究 |
| 4.1.1 问题描述与算法选择 |
| 4.1.2 改进Apriori算法 |
| 4.2 基于改进Apriori算法的网线编织工艺缺陷数据挖掘方法设计 |
| 4.2.1 数据预处理 |
| 4.2.2 频繁项集搜索 |
| 4.2.3 关联规则生成 |
| 4.3 缺陷数据挖掘实例与案例分析 |
| 4.3.1 缺陷数据挖掘实例 |
| 4.3.2 挖掘结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统实现与应用实例 |
| 5.1 验证平台 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.2.1 系统总体结构设计 |
| 5.2.2 系统功能模块设计 |
| 5.2.3 系统实现技术 |
| 5.3 系统数据库设计 |
| 5.3.1 数据库关系设计 |
| 5.3.2 数据表设计 |
| 5.4 系统运行实例 |
| 5.4.1 基础数据管理模块 |
| 5.4.2 业务管理模块 |
| 5.4.3 生产管理模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（7）基于Web日志的并行化聚类算法研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 论文内容和结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 组织结构 |
| 2 Web日志挖掘相关理论与方法 |
| 2.1 Web日志挖掘 |
| 2.1.1 Web日志挖掘概述 |
| 2.1.2 Web日志数据说明 |
| 2.2 数据预处理 |
| 2.3 聚类分析 |
| 2.3.1 概述 |
| 2.3.2 聚类方法分类 |
| 2.3.3 K-Means聚类算法 |
| 2.4 Hadoop分布式技术 |
| 2.4.1 Hadoop简介 |
| 2.4.2 HDFS文件系统 |
| 2.4.3 MapReduce计算框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 Web日志数据预处理 |
| 3.1 Web日志的数据清洗 |
| 3.2 多条件约束的用户识别 |
| 3.3 设置STT值识别用户会话 |
| 3.4 有效事务识别 |
| 3.4.1 问题的提出 |
| 3.4.2 改进的有效事务识别 |
| 3.5 实验分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 算法研究与实验 |
| 4.1 Web日志聚类数据表示 |
| 4.1.1 用户事务兴趣度量矩阵 |
| 4.1.2 相似性度量 |
| 4.1.3 用户事务相似性度量 |
| 4.2 改进的聚类算法 |
| 4.2.1 问题的提出 |
| 4.2.2 Canopy+K-Means聚类算法 |
| 4.2.3 改进Canopy+K-Means聚类算法 |
| 4.2.4 聚类初始中心的选择实验 |
| 4.2.5 聚类准确性实验 |
| 4.3 并行化的聚类算法 |
| 4.4 算法实际应用实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统设计与实现 |
| 5.1 总体设计 |
| 5.1.1 系统总体框架 |
| 5.1.2 模块结构设计 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 日志数据存储 |
| 5.2.2 数据预处理 |
| 5.2.3 聚类分析 |
| 5.2.4 聚类结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（8）基于云电表的用电检测系统的可视化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 云电表监测系统的可视化现状与研究内容 |
| 1.2.1 智能电网国内外现状 |
| 1.2.2 智慧云电表 |
| 1.2.3 可视化技术 |
| 1.2.4 WebGIS技术在智能电网中的应用现状 |
| 1.3 本文工作 |
| 1.3.1 Hadoop平台的搭建 |
| 1.3.2 用电行为可视分析方法 |
| 1.3.3 基于WebGIS的可视分析系统设计与实现 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 系统开发相关理论与技术 |
| 2.1 数据开发 |
| 2.1.1 数据预处理 |
| 2.1.2 数据管理 |
| 2.1.3 数据分析与挖掘 |
| 2.2 可视化 |
| 2.2.1 数据可视化流程 |
| 2.2.2 地理位置可视化 |
| 2.2.3 人机交互可视化技术 |
| 2.3 Hadoop平台技术 |
| 2.3.1 Hadoop平台 |
| 2.3.2 分布式文件系统HDFS |
| 2.3.3 Map Reduce |
| 2.4 基于WebGIS的可视化系统开发 |
| 2.4.1 WebGIS应用程序框架 |
| 2.4.2 基于Web的可视化技术 |
| 2.4.3 Web后端开发技术 |
| 2.4.4 Web前端开发技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 用电监测系统的总体架构 |
| 3.1 系统业务需求分析 |
| 3.2 总体架构设计 |
| 3.2.1 系统设计原则 |
| 3.2.2 系统架构 |
| 3.3 可视化流程设计 |
| 3.4 系统前端界面设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 用电监测可视化分析方法 |
| 4.1 自动化数据挖掘技术 |
| 4.1.1 自动化数据挖掘概念及步骤 |
| 4.1.2 数据挖掘方法 |
| 4.2 用电监测分析方法 |
| 4.2.1 基于聚类的分析 |
| 4.2.2 基于区域的分析 |
| 4.3 基于K-means算法的改进 |
| 4.3.1 初始聚类中心点的选取算法优化 |
| 4.3.2 k值选取算法改进 |
| 4.3.3 k值选取算法的验证与分析 |
| 4.4 可视化设计 |
| 4.4.1 地理位置数据可视化 |
| 4.4.2 行为数据可视化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统详细设计与实现 |
| 5.1 系统关键模块详细设计 |
| 5.1.1 基于GEOWebCache的缓存机制 |
| 5.1.2 数据处理模块 |
| 5.1.3 数据存储模块 |
| 5.1.4 数据分析模块 |
| 5.1.5 ASP.NET Core设计 |
| 5.1.6 前端视图设计 |
| 5.1.7 可视化组件设计 |
| 5.2 前端系统实现 |
| 5.2.1 前端系统开发环境 |
| 5.2.2 前端系统平台概览 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.3.1 实验环境部署 |
| 5.3.2 Hadoop平台搭建 |
| 5.3.3 测试运行Hadoop集群 |
| 5.3.4 实验数据 |
| 5.3.5 功能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 论文总结 |
| 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他成果 |
（9）面向领域数据的高效数据获取方法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究工作 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 相关理论与技术方法 |
| 2.1 数据获取 |
| 2.2 网络爬虫 |
| 2.3 分布式爬虫 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数据的高效获取方法 |
| 3.1 方法模型 |
| 3.2 领域数据的高效获取算法 |
| 3.3 海量URL去重方法 |
| 3.4 数据管理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 面向领域数据的分布式爬虫技术 |
| 4.1 技术框架 |
| 4.2 爬取流程 |
| 4.3 关键模块方法实现 |
| 4.4 使用Docker的分布式爬虫 |
| 4.5 方法验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 Web数据获取的实验系统设计与实现 |
| 5.1 系统总体架构设计 |
| 5.2 数据库设计 |
| 5.3 系统功能设计 |
| 5.4 系统实现 |
| 5.5 系统测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（10）信息生态视角下企业与用户的新媒体信息交互研究（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 信息交互知识图谱 |
| 1.2.2 国外信息交互研究进展 |
| 1.2.3 国内信息交互研究进展 |
| 1.2.4 国内外信息交互研究述评 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 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 新媒体的相关概念 |
| 2.1.1 新媒体的内涵 |
| 2.1.2 新媒体的分类 |
| 2.1.3 新媒体的特征 |
| 2.2 信息交互的相关概念 |
| 2.2.1 信息交互及信息交互行为的概念 |
| 2.2.2 企业与用户信息交互行为 |
| 2.2.3 企业与用户信息交互特征 |
| 2.3 信息生态的相关理论 |
| 2.3.1 信息生态的内涵 |
| 2.3.2 信息生态系统 |
| 2.3.3 信息生态因子 |
| 2.3.4 信息生态链 |
| 2.3.5 信息生态位 |
| 2.4 企业与用户的新媒体信息交互 |
| 2.4.1 企业与用户交互采用的新媒体类型 |
| 2.4.2 企业与用户新媒体交互具备的特征 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 新媒体环境下企业与用户信息交互机理 |
| 3.1 新媒体环境下企业与用户信息交互动机 |
| 3.1.1 用户基于新媒体的信息交互动机 |
| 3.1.2 企业基于新媒体的信息交互动机 |
| 3.1.3 企业与用户信息交互动机模型 |
| 3.2 新媒体环境下企业与用户信息交互生态系统 |
| 3.2.1 新媒体环境下企业与用户信息交互的生态因子 |
| 3.2.2 新媒体环境下企业与用户信息交互的生态链 |
| 3.2.3 新媒体环境下企业与用户信息交互的生态位 |
| 3.3 新媒体环境下企业与用户信息交互的信息生态要素 |
| 3.3.1 新媒体环境下企业与用户信息交互的生态要素模型 |
| 3.3.2 新媒体环境下企业与用户信息交互的主体要素 |
| 3.3.3 新媒体环境下企业与用户信息交互的客体要素 |
| 3.3.4 新媒体环境下企业与用户信息交互的环境要素 |
| 3.3.5 新媒体环境下企业与用户信息交互的技术要素 |
| 3.4 新媒体环境下企业与用户信息交互机理模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 新媒体环境下企业与用户信息交互特征 |
| 4.1 新媒体环境下企业与用户信息交互特征问题的提出 |
| 4.2 构建新媒体环境下企业与用户信息交互特征模型 |
| 4.2.1 社会网络分析 |
| 4.2.2 信息交互特征模型 |
| 4.3 样本选择与数据处理 |
| 4.3.1 研究样本选择 |
| 4.3.2 数据采集及处理 |
| 4.4 数据分析结果 |
| 4.5 讨论分析 |
| 4.5.1 转发与被转发行为分析 |
| 4.5.2 关注与被关注行为 |
| 4.5.3 评论与被评论行为分析 |
| 4.5.4 信息互动行为的凝聚性分析 |
| 4.5.5 信息互动中交互词频分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 新媒体环境下企业与用户信息交互影响因素 |
| 5.1 新媒体环境下企业与用户信息交互影响因素的提出 |
| 5.2 信息交互影响因素模型 |
| 5.2.1 沉浸理论 |
| 5.2.2 信息系统成功模型 |
| 5.2.3 模型构建 |
| 5.3 研究假设 |
| 5.4 研究设计 |
| 5.5 数据采集及处理 |
| 5.5.1 样本选择 |
| 5.5.2 信度与效度检验 |
| 5.5.3 验证性因子与模型检验 |
| 5.5.4 参数估计与假设检验 |
| 5.6 讨论分析 |
| 5.6.1 新媒体平台质量对用户信息交互满意度的影响 |
| 5.6.2 新媒体信息质量对用户信息交互满意度的影响 |
| 5.6.3 新媒体服务质量对用户信息交互满意度的影响 |
| 5.6.4 沉浸体验对用户信息交互满意度的影响 |
| 5.6.5 个体认知对用户信息交互满意度的影响 |
| 5.6.6 用户新媒体信息交互满意度对信息交互行为的影响 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 新媒体环境下企业与用户信息交互效果评价 |
| 6.1 企业与用户信息交互效果评价问题的提出 |
| 6.2 评级指标体系的设计原则 |
| 6.3 评价指标设计 |
| 6.3.1 信息人维度 |
| 6.3.2 信息维度 |
| 6.3.3 信息技术维度 |
| 6.3.4 信息环境维度 |
| 6.4 信息交互效果评价指标体系构建 |
| 6.4.1 构建层次结构模型 |
| 6.4.2 构造判断矩阵 |
| 6.4.3 指标相对权重及一致性检验 |
| 6.5 基于FCE的企业与用户信息交互效果评价方法 |
| 6.5.1 模糊综合评价方法 |
| 6.5.2 基于FCE的企业与用户信息交互效果评价过程 |
| 6.6 实证分析 |
| 6.6.1 样本数据的选择 |
| 6.6.2 评价指标数据分析 |
| 6.6.3 评价结果讨论分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 新媒体环境下企业与用户信息交互模式 |
| 7.1 新媒体环境下企业与用户信息交互模式问题的提出 |
| 7.2 用户生成内容信息交互模式及案例 |
| 7.2.1 用户生成内容信息交互模式 |
| 7.2.2 抖音短视频UGC信息交互案例分析 |
| 7.3 “智能+”信息交互模式及案例 |
| 7.3.1 “智能+”信息交互模式 |
| 7.3.2 百度“智能+”信息交互案例分析 |
| 7.4 “线上+线下”信息交互模式及案例 |
| 7.4.1 “线上+线下”信息交互模式 |
| 7.4.2 海尔“线上+线下”信息交互案例分析 |
| 7.5 三种模式的案例对比分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 新媒体环境下企业与用户信息交互引导对策 |
| 8.1 企业与用户信息交互行为引导策略问题的提出 |
| 8.2 基于信息人的企业与用户信息交互行为引导策略 |
| 8.2.1 提高新媒体环境下企业信息管理综合水平 |
| 8.2.2 提高新媒体环境下用户信息综合素养 |
| 8.3 基于信息技术的企业对用户服务策略 |
| 8.3.1 提高企业新媒体应用水平和系统质量 |
| 8.3.2 提高企业综合信息技术服务水平 |
| 8.4 基于信息环境的企业新媒体消费升级引导策略 |
| 8.4.1 引导新媒体宏观环境下的信息消费升级 |
| 8.4.2 引导新媒体微观环境下的信息消费升级 |
| 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 |
| 作者简介及研究成果 |
| 致谢 |
四、基于Web数据挖掘的信息获取系统的研究及设计（论文参考文献）
- [1]基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统[D]. 陈秋瑾. 厦门理工学院, 2021(08)
- [2]多源APP数据采集与分析系统设计及实现[D]. 付惠敏. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]面向用户知识需求的微信公众平台知识资源聚合及服务研究[D]. 程子轩. 吉林大学, 2021(01)
- [4]基于数据挖掘与智能技术支撑的持续审计系统的设计与实现[D]. 韩秋实. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]数据流聚类算法在Web访问日志分析中的应用研究[D]. 张倩. 天津理工大学, 2021(08)
- [6]水下拦截网制造物联系统研究与开发[D]. 罗滨鸿. 东华大学, 2021(01)
- [7]基于Web日志的并行化聚类算法研究及应用[D]. 王颖. 安徽理工大学, 2020(07)
- [8]基于云电表的用电检测系统的可视化设计[D]. 黄博. 佛山科学技术学院, 2020(01)
- [9]面向领域数据的高效数据获取方法研究与应用[D]. 任雪娇. 北方民族大学, 2021(08)
- [10]信息生态视角下企业与用户的新媒体信息交互研究[D]. 韦雅楠. 吉林大学, 2020(01)