一、数据挖掘在生命科学中的应用（论文文献综述）
冯诗尧[1]（2021）在《基于多源异构特征融合的LncRNA亚细胞定位预测与实现》文中研究表明长链非编码RNA（long non-coding RNA,lnc RNAs）是一种重要的非编码RNA,在人类基因转录调控、细胞生长、分化、繁殖等生命活动中起着重要的作用。同时,lnc RNA的保守性相对较低,使得其功能研究变得更加困难。现阶段,lnc RNA的表达性差异分析和lnc RNA与蛋白质的共表达分析可以用来预测lnc RNA的功能,但传统的生物实验方法过于昂贵和耗时,且往往需要更为严格的实验条件。一些统计计算方法虽然预测效率很高,但假阳性率也很高。细胞作为生命的基本单位,考虑到各细胞器在生命活动中的不同职责,lnc RNA在各细胞器上的定位是预测lnc RNA功能的好方法。基于计算的方法可以非常有效地预测lnc RNA的亚细胞定位,从而分析lnc RNA所行使的功能。细胞器的种类是多样的,所以lnc RNA的亚细胞定位实际上是一个多分类问题。但是由于缺乏实验数据,一些亚细胞定位区域的lnc RNA序列数量较少,使得不同细胞器定位区域的序列数目差异很大。数据的不平衡性导致机器学习模型对小数据子集的识别效果较差,这是现有研究中一个具有挑战性的问题。为了从全局多层次的角度来描述lnc RNA序列,本文结合多源异构特征构建了一个基于序列的计算工具来预测lnc RNA的亚细胞定位。lnc RNA序列的多源异构特征包括k元组特征、基本lnc RNA特征、理化性质和多尺度二级结构特征。为了探索它们对lnc RNA亚细胞定位靶点的有效性以及在不同机器学习模型下的表示能力,我们使用了多种机器学习模型对这些特征分别进行测试,包括支持向量机、随机森林和逻辑回归三种传统机器学习模型,基于boost策略的XGBoost和light GBM两种集成框架以及深度神经网络和卷积神经网络两种深度学习框架。实验结果表明,不同的特征包含不同的lnc RNA内容,lnc RNA序列可以从不同的层次和角度进行描述。为了消除由数据不平衡引起的预测偏差,提高小样本数据集的表示能力,我们采用多种特征筛选方法对特征做进一步处理。由于特征的维数和冗余度不同,本文将这些特征分为两类。对于原始的k-mer特征,采用基于超几何分布的滤波法进行处理;对于剩余的特征,在通过使用自动编码器进一步特征提取之后,采用递归特征消除算法进行特征筛选。通过使用不同的机器学习模型对两种特征及其组合进行测试,讨论了特征选择方法的有效性,验证了该方法可提高数据的表示能力,减少由于小样本导致的多分类数据不均衡和预测性能差的问题。本文提出了基于多源异构特征融合的lnc RNA亚细胞定位预测方法,使用多层分组的特征强化与筛选方案,在支持向量机（Support Victor Machine,SVM）作为预测器的基础上构建了预测模型。模型包括了一个核酸序列扫描输入端,四个种类的特征提取算法模块,两个基于全连接神经网络的自动编码器,两个属性查找表以及一个经过严格参数调整的支持向量机分类器。使用该方法在基准数据集上进行5折交叉验证,最终获得了87.78%的准确率。在20%的独立留出验证集上达到了89.69%的预测精度,相对精度比现有的工具高出三个百分点,特别是对拥有较小数据的分类子集而言,分类性能得到了显着提高,细胞质的查准率相对提高了25.59%,查全率相对提高了0.94%,核糖体的查准率相对提高了0.17%,查全率相对提高了19.45%,外泌体的查全率相对提高了48.98%。同时,对不同模型下不同特征的预测结果进行了讨论,揭示了不同特征和模型对lnc RNA亚细胞定位的有效性。由于标记的lnc RNA亚细胞定位的数据量较小,深度学习模型作为预测模型的预测效果相对较差,但是基于深度学习模型的特征提取方法可以在一定程度上增强lnc RNA数据的表达能力,从而提高预测的准确率。同时本文也利用该模型做了实际应用,包括在人类规模转录组上的lnc RNA亚细胞定位预测,开发了相关的Web Site和开源工具包,供感兴趣的科研人员选用。
王明鑫[2]（2021）在《基于联盟链的科学数据服务研究》文中提出随着科学技术的飞速发展,科学数据成为不可或缺的资源,科研人员对科学数据的依赖性也越来越强,科学数据对科研工作者而言亦至关重要,已然成为科研活动的命脉。科学数据服务不仅能体现和提升科学数据的价值,而且科学数据服务的优化对科研事业的发展有着重要的意义。联盟链的高透明度、不可篡改、智能合约等特点使其引领了新的时代潮流,联盟链作为具有联盟性质的区块链,保留了区块链的特点比区块链更灵活,联盟链给各行各业带来新机遇的同时也为科学数据服务的与时俱进提供了新思路。基于联盟链的科学数据服务以联盟链为平台,将科学数据资源有机整合,为科学数据服务提供更灵活的服务方式,提升科学数据服务效率,增加用户的服务体验满意度。本文通过对国内外科学数据服务现状的梳理,结合联盟链的科学数据服务研究的相关概念和理论,阐述了基于联盟链的科学数据服务运行体系,并对服务的类型、体系运行的机制、体系运行的模式的剖析,揭示其存在的障碍,并从应用技术、内外监管、服务质量、激励机制等四个方面提出相应的优化策略,促进科学数据服务不断地发展,旨在为后续的研究提供一定的参考。
关升亮[3]（2020）在《现代科学认识的发生机制研究》文中研究指明自十六、十七世纪近代实验科学产生以来,科学认识就建立在科学实验归纳和数学演绎基础上,19世纪末20世纪以来,科学认识朝着微观世界和宏观世界两个维度发展,使观察实验失去了基础,科学认识进入假设、演绎及检验阶段,即根据科学认识存在的问题提出假说,然后建立数学模型进行演绎,最后对演绎出来的科学事实进行检验,进而证明科学假说是否正确,最后确定科学理论。“现代科学认识的发生机制研究”的选题是在系统梳理国内外科学哲学家的科学认识论和科学发展理论的基础上凝练而成的,尤其是充分吸取了以波普尔为代表的现代科学哲学家,对现代科学的产生及发展运行机制进行了哲学概括,提出了现代科学的产生即发展模式,即:科学问题-科学假设-逻辑演绎-科学事实-实验检验-理论确立,波普尔把它简单精炼地概括为“大胆假设,小心求证”的理论。国内外大批科学哲学家,对关于现代科学假设的提出、现代科学的运行模式、现代科学的检验和现代科学理论的确立等问题,进行了深入的认识和研究,陆续产生了批判理性主义、历史主义和科学实在论等学派。在我国改革开放后,以舒炜光教授为带头人的一大批现代早期科学哲学“学术共同体”,率先翻译、引进、论述了现代科学哲学理论,进而创造性地构建了具有自身理论特色的科学认识论体系,对我国科学哲学的发展做出了基础性、理论性和创造性的贡献。现代科学认识是人类认识史上的高级阶段,也是现代人们的一项重要的社会活动形式。现代科学认识的发生机制,即发生因素,是多种因素交互作用的结果。自然客体、社会存在和社会生活中的种种事物、科学实践等等都对现代科学认识的发生起着基本的作用。其中,科学实践就是科学认识发生、形成和发展的源泉、基础和动力,它对现代科学认识发生的各个环节起着基础性的作用。但本论文所研究的不是,也不可能是所有对现代科学认识发生起作用的机制,即因素;而是研究与现代科学认识发生有着直接关系,起着重要作用的因素,是在科学实践的基础上,从哲学的视域重点研究现代科学认识发生的内在因素、外在因素、逻辑因素和工具因素,即认识工具因素的“硬件”和“软件”,侧重探讨从计算机诞生以来的现代科学认识工具“硬件”的广泛使用和科学认识工具“软件”的统一及广泛应用对现代科学认识发生的作用。现代科学认识是科学劳动者运用科学认识工具的“硬件”（科学仪器）和科学认识工具的“软件”（科学方法）,在同科学对象的相互作用中发生的。现代科学劳动者（主体）,现代科学认识发生的内在因素、外在因素、逻辑因素,现代科学认识工具（认识工具的“硬件”和“软件”）是现代科学认识发生的基本的、直接的、重要的因素,它对现代科学认识发生的作用及其在当今社会发展具有重要的理论价值和实践价值。随着现代科学技术的飞速发展,现代科学认识向广深拓展的速度越来越快,尤其是随着计算机的产生及其技术方法的运用,为人们进行现代科学认识提供了强有力的认识手段和认识工具,新时代智能技术（互联网、云计算、大数据、人工智能、5G应用技术）产生及广泛应用,又使现代科学认识发生了巨大的变化。本论文就是在现代科学技术发展基础上,研究现代科学认识发生所应用的技术手段、认识工具、认识方式、研究方法等理论问题,以更好地为现代科学认识提供理论依据。论文共分为五个部分:第一部分,系统阐述了选题的研究背景、研究意义、国内外研究现状及研究的创新点。第二部分,全面阐释科学认识主体的特点及其实质,提出科学认识主体应具有强烈地科学意识和探索精神、具有适应自然、社会和思维三大科学领域探索研究的组织形式、具有广泛的群体性和社会性,是科学认识的决定性因素,也是科学认识的生力军;还阐述了科学认识发生的特点。第三部分,科学地论述科学认识发生的内、外在因素和逻辑因素,提出现代科学认识发生要以科学问题为起点,以科研主体为中心,在经验知识启发和理论知识导引的前提下,去发现新事物,认识新问题。第四部分,重点论述现代科学认识工具的“硬件”和认识工具的“软件”的统一及其在现代科学认识中的广泛、合理的运用,为现代科学认识的发生及其发展提供强有力的认识手段。第五部分,明确阐述了科学认识的理论价值和实践价值,着重阐释了科学认识的认识价值和伦理价值,论证了它对科学发展和技术发展的价值和意义。
教育部[4]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中研究说明教材[2020]3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:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
吕晓赞[5]（2020）在《文献计量学视角下跨学科研究的知识生产模式研究 ——以大数据研究为例》文中进行了进一步梳理作为科学知识生产的重要模式,跨学科研究已成为推动当代科技进步和经济社会发展的重要手段,为促进科学发现、知识创新以及解决重大社会问题等发挥了重要作用。如何全面理解跨学科研究、系统分析跨学科研究知识生产模式的特征,并通过这种理解达成对科学发展特点的客观认识,是认识当代科学发展规律、有效规划和实施科技管理的重要前提。本文旨在从文献计量视角系统认识并研究跨学科知识生产模式及其特征,以期为跨学科研究提供一个新的分析维度。为全面系统地考查跨学科研究知识生产模式及其特征,本文首先通过文献调研,根据已有研究总结和归纳科学知识生产的要素系统及其特征,提炼量化科学知识生产模式的分析框架。文献调研结果发现,当前学术界关于科学知识生产模式的研究以理论研究为主,通过定性描述总结和概括当代科学知识生产模式的新特征,并形成了以“大科学”、“知识生产模式2”、“后学院科学”和“三螺旋模型”等为代表的科学知识生产新模式理论,但关于何为知识生产模式、如何系统地评估和量化知识生产模式等问题的研究十分匮乏。据此,本文从科学产出视角出发,以科学文献为研究对象,基于文献计量理论和知识生产理论,将科学知识生产系统分解为知识生产主体、知识生产载体和知识生产客体三个要素系统,并据此建立量化跨学科研究知识生产模式特征的分析框架。其次,考虑到大数据研究典型的跨学科性,本文以大数据研究为案例,对上述提出的分析框架进行实证分析,通过综合利用共现分析、引文分析和知识图谱等方法,量化了全球和我国大数据研究知识生产模式的主要特征,发现当前大数据研究具有作者合作程度高、研究主题应用性强和跨学科性明显等特征。研究结果表明,相较于传统“思辨式”和“实验型”的科学研究模式,当代科学的跨学科研究模式在知识生产的主体、载体和客体等方面都呈现出了一些新特征。这些变化不仅反映科学自身发展的复杂性,同时也表明科学与社会其他部门如政府、产业等之间正在形成新的联系。与此同时,对比全球大数据研究的模式特征,我国的大数据研究在跨界合作、学科结构分布和研究内容等方面均有可提升的空间。据此,本文从知识生产角度为我国跨学科研究的未来发展提出以下几点建议:1)规划跨学科研究总体布局,明确跨学科研究主题及其发展战略;2)成立跨学科研究中心,鼓励多元主体参与研究,大力支持跨学科和跨界合作;3)顺应科技全球化趋势,主动融入全球创新网络,积极参与国际合作;4)突出研究重点难点,以点带面推动跨学科研究的整体发展。本研究的创新点主要包括:1)基于现有理论提出跨学科研究知识生产模式的文献计量分析框架,从知识生产主体、客体和载体角度解析跨学科研究的主要特征;2)以大数据研究为例对分析框架进行实证分析,提供了对全球和我国大数据研究宏观动态发展模式的系统认识;3)以引文分析、共现分析和信息可视化相结合的方式呈现了大数据研究的合作网络、学科结构和研究主题的发展脉络;4)从科研管理和科技评价的实践出发,本文对研究成果的分析角度和分析方式能够为科学发展和管理研究及其实践提供一个新的方向。
赵吉超[6]（2020）在《气学说与中医学术发展探析》文中认为本文基于《黄帝内经》产生的时代背景,选取秦汉以前传统文化中道、儒两家的代表着作《管子》、《老子》、《列子》、《庄子》、《四书》,进行传统文化气学说源流研究,寻找中医学术赖以建立的气学说内涵。并以此为根据,选取中医学术发展历程中的代表性着作,对其中的气学说进行研究,以明晰古代气学说对中医学术发展的影响。全文分为四章进行阐述。第一章为气学说源流研究,通过对《黄帝内经》之前道儒两家共八本着作中气学说进行研究分析,发现诸多名词的内涵与气相同,如道、天、心、性等。并且古人对气的体悟称为“内求法”,通过这种方法得出很多观点,涵盖了对形而上本体的认识,以及形而下万事万物的认识,成为中医学术理论体系构架的基石。形成了中国传统文化乃至中医学独特的生命观:天人整体的生命观、形气神三位一体的生命观。第二章为古代气学说的基本定理。通过对第一章的研究论述,阐发气学说相关的六大基本定理:气是宇宙万物的本原;气充盈于宇宙虚空;气是构成万物的要素之一;气是万物相互联系的中介;气化是万物运动变化的肇始;气与神相关。第三章为气学说对中医基础理论形成与发展的影响。这一章将中医基础理论分为两个大的时期,分别为形成时期与发展时期。形成时期以《黄帝内经》、《难经》、《神农本草经》、《伤寒论》分别代表中医学术的理论基础、临床基础、中药理论基础,分析其中的气学说的内涵,以明晰气学说对其形成的影响。发展时期分为晋至唐、宋至明、清至近代三个阶段,共15位医家及相关的15本着作,对各医家的着作进行气学说的研究分析,明晰气学说在中医学术发展中的作用。最后,综合研究内容,归纳出两点启示,展望气学说在现代科学中的发展方向。第四章为气学说在中医学中的应用。结合中医学的医学属性,对比了其与现代医学对生命认识的异同,对中医学两大生命观进行了简单概括。以此分析了气学说在人体生理、病理、诊断、治疗、养生的运用及价值。最后,选取《古今医案按》、导师以及笔者自身临床中的医案进行分析,对气学说在针灸、推拿按摩、中药方剂中的具体临床运用,以气学说为核心对临床诊断、疾病机理、药理进行了分析,以细节展现气学说的价值,使理论与实践相结合。故通过以上研究,认为气学说包含了形而上本体论与形而下万事万物发生、发展、变化的能量论与规律论两个方面的内容,是对通过内求法对自身生命体悟的基础上建立起来的世界观、人生观、价值观、生命观的高度总结,涵盖了内圣的修持理法与成就外王事业具体运用的学说。气学说使中医学在根本上成为与传统文化一致的存在,将之运用于自身则可循理体悟本体,运用于社会,则可拯危救困。同样,这些研究为气学说的现代化乃至中医学的现代化研究提供了重要的参考资料。
春花[7]（2019）在《基于群智能算法的K-均值聚类研究》文中研究指明随着计算机和信息技术的飞速发展,数据库及其应用不断膨胀,信息采集和处理技术不断更新.当今世界已经处于信息爆炸时代,在这海量数据中如何有效地获取所需的信息和数据成为当今学者们的研究难点和关键.聚类分析作为无监督机器学习方法,已成为模式识别与数据挖掘的重要研究领域,并且广泛应用于统计分析、医疗卫生、生物信息处理、图像处理、社会科学等众多领域.聚类分析根据数据的表达式或结构特征把给定数据分到不同的类簇,使得同类的数据具有最大程度的相似性,非同类数据具有最大的相异性.本文主要研究并发现了一些聚类算法的不足之处并提出了相应的改善策略.主要内容概括如下:第一章回顾了聚类分析的相关背景知识,描述了本文的主要研究内容.第二章提出了一种具有空类分配技术的算法-EXK-Means聚类算法.该技术改善了XK-Means在迭代过程中因探索向量的干扰而产生空类的现象.XK-Means（eXploratory K-Means）是通过在聚类中心向量上添加探索性干扰向量,从而跳出局部最优并降低对初始聚类中心的敏感度.XK-Means每次迭代过程中,聚类中心上添加探索向量,从而每一步迭代使聚类中心有所变动.当变化幅度较大时,数据元素重新被K-Means分配后,原本属于该类的数据元素可能会都被分配到其它类,从而导致该中心所代表的类变为空类.在聚类数目指定的聚类过程中,如果聚类结果类数目少于指定K,就会影响算法的整体效率和性能.作为一种补救措施,我们采用EXK-Means聚类算法重新分配迭代过程中产生的空类.为了提高算法的全局搜索能力和加速算法的收敛速度,本章将EXK-Means与遗传机制相结合,形成GEXK-Means聚类算法并在理论上证明了算法的全局收敛性.第三章结合基本免疫遗传算法与克隆选择算法提出一种改进的免疫克隆聚类算法.该算法将免疫算法的免疫疫苗概念引入到基本的克隆选择算法中,弥补了传统克隆算法的不足,增强了抗体的多样性并提高了 K-Means的全局搜索能力.第四章将克隆选择算法与粒子群优化算法相结合提出改进的粒子群优化聚类算法.该算法首先把免疫疫苗概念引入到克隆选择算法中,然后再将免疫克隆技术与粒子群算法进行结合.该混合算法弥补了传统的克隆算法和粒子群算法的不足,增强了粒子的多样性并提高了粒子群K-Means聚类算法的全局寻优能力.第五章将第二章提出的空类分配技术引入到粒子群K-Means聚类算法中,改善了普通粒子群算法对数据进行聚类时产生类似于第二章提到的空类现象.最后本章将克隆选择算法与改进的粒子群K-Means聚类算法结合在一起形成ECPSOKM聚类算法,提高了粒子群K-Means算法的寻优能力.
林佳伟[8]（2019）在《基于网络表征学习的生物网络节点分类》文中指出随着人类基因组测序完成,“后基因时代”就此开启,科学界对于生命功能的探索重点逐渐从对单一的目标分析转移到组学分析。对组学进行分析时,主要是利用了已经积累的大量的生物组学数据并且与计算机技术相结合来从系统的角度进行分析,这大大提高了研究的效率。同时,计算机技术可以对生命过程进行建模,基于模型和大量的数据来对生物实验进行指导,提高生物实验的效率。生物信息学作为一个交叉性的学科,它将生命科学与计算机科学相结合,对未来的生物研究提出新的思路。生物信息学强调从系统角度出发,从系统层面去发现和解释相关的生命机制,这也是未来研究的必然趋势。本文中针对生物网络中的节点分类进行研究,对节点进行分类有利于我们挖掘节点在网络中的作用以此来推断它们在生命活动中的作用,除此之外,节点分类也可以对未知的节点进行来推断这些还未知的节点的功能,这对下一步的生物实验具有指导意义。节点的分类主要根据节点在网络中的重要性,以及节点在网络中的分布情况这两种不同的角度来进行表征学习继而进行节点分类。在本文中主要完成以下两个方面的工作:1)在基因网络中进行节点分类。基因之间通过相互作用来共同合作完成生命功能,这种相互作用的关系形成了基因网络。通过对基因网络中的基因进行分类有利于帮助我们理解基因在生命活动中承担的作用以及基因的重要性。在实验中我们把结构洞理论把信息流动的思想引入到基因网络中,并以此为根据来进行网络表征学习,通过表征学习的结果对节点进行分类。对不同类别的节点我们进行了分析,验证了不同类别的基因在生命活动中起到了不同的作用。2)我们设计了一个新的基于GAN的网络表征学习算法WalkGAN。将这个算法用到了疾病-基因网络中,通过表征学习的结果对节点进行分类。我们将我们的方法与一些经典的网络表征学习算法进行比较,实验结果证明我们的算法得到的表征学习的效果要优于其他的算法。
徐广涛[9]（2019）在《平安银行消费金融业务数据挖掘技术应用研究》文中研究表明在我国经济增速放缓,国家鼓励通过消费拉动经济增长的大环境下,目前消费已经成为带动我国经济发展的主要动力,消费金融近几年呈爆发式增长趋势。越来越多的市场主体参与进来,银行业不再占据消费金融市场的主导地位,如何进一步提升用户体验和深化场景逐渐成为银行消费金融业务发展的重中之重。银行掌握着大量的金融数据,随着大数据、云计算以及人工智能等技术与金融业务的深度融合,不断推动银行业向“金融+科技”方向转型升级,在这一过程中,数据挖掘技术应用最为广泛且发展较为成熟。本文以数据挖掘技术在平安银行消费金融业务中的应用现状为切入点,重点从客户关系管理、风险控制以及服务与产品创新等角度进行介绍,最后分析数据挖掘在具体应用中存在的问题,进而提出应用优化建议,并对全文进行研究总结,最后提出数据挖掘技术在平安银行消费金融业务应用的未来发展与展望。通过研究分析,得出如下结论:一是数据挖掘技术极大的提升了平安银行消费金融业务的核心竞争力;二是数据挖掘技术可以更好的服务于银行的客户关系管理、风险防控以及产品和服务创新等流程,帮助其进行科学决策。本文在研究中发现,数据挖掘技术在平安银行消费金融业务中的应用尚处在起步阶段,仍存在一些不足:如数据收集和处理不够规范化、“金融+科技”人才不足、数据存储容量增长与更新速度远远落后于数据增长的速度等,然后从四个方面提出优化建议:一是提升数据收集与处理能力;二是加快“金融+科技”复合型人才团队建设;三是加快PaaS基础平台的推广与试点工作;四是采用多元化的数据挖掘方法,进一步优化数据挖掘技术在平安银行消费金融业务中的应用,进而助力平安银行消费金融业务快速发展。
戴心睿[10]（2019）在《计算社会科学的哲学意义研究 ——以计算史学、计算政治学为例》文中认为本文选择两个大数据应用的领域计算史学和计算政治学作为案例切入点,通过实证分析,探寻计算社会科学在认知方式、研究对象和方法引起了怎样的变革?进而揭示其哲学意义。研究认为,计算史学相对于传统的计量史学在研究认知观念上由静态化转变成了动态性,并且在对内容数据的非设定性有效编码的同时,很好地解决了传统史学家们对于研究内容的中心预设,从而扩展延伸了可研究内容的图景;基于逻辑算法内核之上内敛有序并且是可进化的数据库方法有效推进了社会科学中量化的研究方式,开辟了史学研究方法的全新路径,建构了历史研究的多维图景;计算史学的研究对象从原有的代表性选择文本转变成了历史文献全覆盖,实现了全集数据样本的最大化利用。通过分析可见计算政治学运用数据分析工具来解释和处理政治现象和公民政治行为,计算政治学所扩大了的是一种“去中心化”的更加开放共享的公共政治研究领域;将认知研究内容延伸至公民的政治倾向预测、政府治理行为的反馈等诸多方面,其中通过数据挖掘而获得的数据规律相比因果规律来说可能具有偶然性,但后续用经验数据库的方法去检验求证,双重发展下的规律俨然可以诠释过去猜测未来,延伸了认知领域。基于上述分析,本文从三个维度阐释计算社会科学的哲学意义。首先是认知方式的转变:计算社会科学重视对相关性探求,这种“非设定性”获得的新洞见,在科学“始于问题”外有了科学始于“数据”的新进路,实现了新的研究范式的转变。其次是在研究方法上的突破,计算社会科学的产生提供了定性与量化的良性互动模式与可行性空间,达到两者的多元融合。提高量化的逻辑严谨性的同时也为其研究过程中的复杂性说明提供定性的理论保证与解释说明。最后大数据时代,人类个体本身的行为或是其连接的社会网络活动都成了可以编码的存在,提供了全新的研究领域,从而实现了研究对象的嬗变。因此从哲学意义上来看,刚刚产生10年的计算社会科学是社会科学发展历史的转折点。
二、数据挖掘在生命科学中的应用（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、数据挖掘在生命科学中的应用（论文提纲范文）
（1）基于多源异构特征融合的LncRNA亚细胞定位预测与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 机器学习模型在生物信息学中的应用 |
| 1.2.1 支持向量机 |
| 1.2.2 决策树 |
| 1.2.3 人工神经网络 |
| 1.3 生物大分子亚细胞定位研究进展 |
| 1.4 lncRNA亚细胞定位研究关键点 |
| 1.4.1 LncRNA亚细胞定位研究的难题 |
| 1.4.2 LncRNA亚细胞定位研究现状 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 1.6 论文结构安排 |
| 第二章 基于lncRNA序列的特征提取方法 |
| 2.1 多源异构融合的特征提取方案 |
| 2.2 数据准备 |
| 2.2.1 数据库介绍 |
| 2.2.2 数据下载 |
| 2.2.3 数据去冗余 |
| 2.3 描述lncRNA序列的方法 |
| 2.3.1 K-tuple特征 |
| 2.3.2 lncRNA初级特征 |
| 2.3.3 序列的物理化学性质 |
| 2.3.4 多尺度二级结构特征 |
| 2.4 在分类目标上的lncRNA特征数据增强方法 |
| 2.4.1 基于超几何分布的过滤特征筛选方法 |
| 2.4.2 基于自动编码器和递归特征消除的高级特征提取方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 分类模型的测试与选择 |
| 3.1 LncRNA亚细胞定位模型选择 |
| 3.1.1 传统机器学习模型 |
| 3.1.2 集成框架模型 |
| 3.1.3 两种典型的深度学习模型 |
| 3.2 实验结果 |
| 3.2.1 评价指标 |
| 3.2.2 K折交叉验证和独立留出验证 |
| 3.2.3 测试结果 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 结论与应用 |
| 4.1 预测模型效果以及与现有预测工具的比较 |
| 4.2 LncRNA亚细胞定位总体设计 |
| 4.3 人类转录组全部lnc RNA数据上的预测 |
| 4.4 Web site和开源工具 |
| 4.4.1 Web site介绍 |
| 4.4.2 发布开源工具 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所获得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）基于联盟链的科学数据服务研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与问题提出 |
| 一、研究背景 |
| 二、问题提出 |
| 第二节 研究目的和意义 |
| 一、研究目的 |
| 二、研究意义 |
| 第三节 国内外研究现状及总体评述 |
| 一、科学数据服务的国内外研究现状 |
| 二、基于联盟链的科学数据服务的国内外研究现状 |
| 三、国内外研究现状总体评述 |
| 第四节 研究内容、方法与创新点 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 三、研究创新点 |
| 第二章 基于联盟链的科学数据服务研究的相关基础 |
| 第一节 基于联盟链的科学数据服务的相关概念 |
| 一、联盟链 |
| 二、科学数据 |
| 三、科学数据服务 |
| 四、基于联盟链的科学数据服务的内涵 |
| 第二节 基于联盟链的科学数据服务研究的相关理论 |
| 一、战略联盟理论 |
| 二、数据生命周期理论 |
| 本章小结 |
| 第三章 基于联盟链的科学数据服务运行体系研究 |
| 第一节 基于联盟链的科学数据服务体系的构成 |
| 一、科学数据开发与获取服务 |
| 二、科学数据存储服务 |
| 三、科学数据分析服务 |
| 四、科学数据推广服务 |
| 五、科学数据监管服务 |
| 第二节 基于联盟链的科学数据服务体系的运行机制 |
| 一、科学数据服务的监管机制 |
| 二、科学数据服务治理机制 |
| 三、科学数据服务素养培训机制 |
| 第三节 基于联盟链的科学数据服务体系的运行模式 |
| 一、基于高校联盟链的科学数据服务体系运行模式 |
| 二、基于科研机构联盟链的科学数据服务体系运行模式 |
| 三、基于企业联盟链的科学数据服务体系运行模式 |
| 四、三种服务体系运行模式适用性分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 基于联盟链的科学数据服务现存障碍及优化策略 |
| 第一节 基于联盟链的科学数据服务的现存障碍 |
| 一、理论认知与现实服务的差距 |
| 二、开展服务所依据的政策缺失 |
| 三、服务体系内部数据共享引致安全隐患 |
| 四、科学数据服务主体权益失衡 |
| 第二节 基于联盟链的科学数据服务优化策略 |
| 一、基于应用技术的优化策略 |
| 二、基于组织机构内外监管的优化策略 |
| 三、基于服务管理的优化策略 |
| 四、基于激励机制的优化策略 |
| 本章小结 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文 |
（3）现代科学认识的发生机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究的创新点和难点 |
| 1.3.1 研究的创新点 |
| 1.3.2 研究的难点 |
| 第2章 科学认识发生机制的标志和特征 |
| 2.1 科学认识发生机制的标志 |
| 2.1.1 科学认识主体的形成 |
| 2.1.2 认识工具的科学化 |
| 2.2 科学认识发生机制的特征 |
| 2.2.1 人类认识成果的前提 |
| 2.2.2 科学认识工具的杠杆 |
| 第3章 科学认识发生机制的内、外在因素和逻辑因素 |
| 3.1 科学认识发生机制的内在因素 |
| 3.1.1 科学问题是科学认识发生的起点 |
| 3.1.2 科学主体是科学认识发生的中心 |
| 3.2 科学认识发生机制的外在因素 |
| 3.2.1 经验知识启发 |
| 3.2.2 理论知识导引 |
| 3.3 科学认识发生机制的逻辑因素 |
| 3.3.1 科学认识发生机制的多样性和统一性 |
| 3.3.2 科学认识发生机制的逻辑性和直觉性 |
| 第4章 科学认识发生是认识工具“硬件”和“软件”的统一 |
| 4.1 科学认识工具的“硬件” |
| 4.1.1 微观认识工具的广泛运用 |
| 4.1.2 宏观认识工具的精准使用 |
| 4.2 科学认识工具的“软件” |
| 4.2.1 传统科学方法的合理应用 |
| 4.2.2 新时代智能方法的广泛应用 |
| 4.3 科学认识工具“硬件”和“软件”的统一 |
| 4.3.1 科学认识工具“硬件”的功能 |
| 4.3.2 科学认识工具“软件”的作用 |
| 4.3.3 科学认识工具“硬件”与“软件”统一的功用 |
| 第5章 科学认识的理论价值和实践价值 |
| 5.1 理论价值 |
| 5.1.1 认识价值 |
| 5.1.2 伦理价值 |
| 5.2 实践价值 |
| 5.2.1 科学发展的价值 |
| 5.2.2 技术发展的价值 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（5）文献计量学视角下跨学科研究的知识生产模式研究 ——以大数据研究为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 跨学科研究的兴起及其重要作用 |
| 1.1.2 知识生产模式是科学研究的核心要素 |
| 1.1.3 文献计量学在发现科学发展规律中的独特作用 |
| 1.1.4 大数据研究的重要性及其跨学科特征 |
| 1.2 研究问题与意义 |
| 1.2.1 研究问题 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 跨学科研究 |
| 1.3.2 知识生产模式 |
| 1.3.3 大数据计量研究 |
| 1.4 研究内容与创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 主要创新点 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 2 理论基础 |
| 2.1 跨学科研究理论 |
| 2.1.1 跨学科研究的概念发展 |
| 2.1.2 跨学科研究的动力机制 |
| 2.1.3 跨学科研究的特征与类型 |
| 2.2 科学知识生产理论 |
| 2.2.1 科学知识及其特征 |
| 2.2.2 科学知识生产的特征 |
| 2.3 知识生产新模式理论 |
| 2.3.1 “小科学”到“大科学” |
| 2.3.2 “学院科学”和“后学院科学” |
| 2.3.3 知识生产“模式1”和“模式2” |
| 2.3.4 “三螺旋”理论 |
| 2.4 文献计量学理论 |
| 2.4.1 科学文献及其类型 |
| 2.4.2 科学文献的评价功能 |
| 2.4.3 科学文献评价功能的实现途径 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 分析框架建构 |
| 3.1 知识生产要素 |
| 3.1.1 要素构成 |
| 3.1.2 要素间关系 |
| 3.2 分析视角与框架建构 |
| 3.2.1 分析视角 |
| 3.2.2 分析框架构建 |
| 3.3 研究数据与指标介绍 |
| 3.3.1 数据库与检索策略 |
| 3.3.2 主要指标介绍 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 大数据研究产出概况 |
| 4.1 大数据论文的产出特征 |
| 4.1.1 时间分布 |
| 4.1.2 国家分布 |
| 4.2 大数据研究的学术影响力 |
| 4.2.1 施引文献学科分布 |
| 4.2.2 施引文献主题分布 |
| 4.2.3 高被引论文 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 大数据研究的主体特征 |
| 5.1 作者及其合作 |
| 5.1.1 规模与特征 |
| 5.1.2 合作模式 |
| 5.2 机构及其合作 |
| 5.2.1 规模与特征 |
| 5.2.2 合作模式 |
| 5.3 国家及其合作 |
| 5.3.1 规模与特征 |
| 5.3.2 合作模式 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 大数据研究的载体特征 |
| 6.1 期刊与学科分布 |
| 6.1.1 主要期刊 |
| 6.1.2 期刊所属学科分布 |
| 6.2 跨学科性 |
| 6.2.1 跨学科性测度 |
| 6.2.2 主要来源学科 |
| 6.2.3 核心文献 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 大数据研究的客体特征 |
| 7.1 基于关键词的知识点分析 |
| 7.1.1 高频关键词 |
| 7.1.2 关键词聚类网络 |
| 7.2 基于论文的研究主题分析 |
| 7.2.1 CWTS论文主题分类系统 |
| 7.2.2 大数据研究主题分布 |
| 7.3 基于论文聚类的研究方向分析 |
| 7.3.1 耦合网络 |
| 7.3.2 共被引网络 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 我国大数据研究的特征 |
| 8.1 主体特征 |
| 8.1.1 核心作者与机构 |
| 8.1.2 合作模式 |
| 8.2 载体特征 |
| 8.2.1 期刊分布 |
| 8.2.2 学科分布 |
| 8.2.3 跨学科性 |
| 8.2.4 核心文献 |
| 8.3 客体特征 |
| 8.3.1 高频关键词 |
| 8.3.2 论文主题分布 |
| 8.3.3 论文聚类网络 |
| 8.4 本章小结 |
| 9 研究总结与政策建议 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 政策建议 |
| 9.3 研究不足与展望 |
| 9.3.1 研究不足 |
| 9.3.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学期间所取得的主要科研成果 |
（6）气学说与中医学术发展探析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 第一章 气学说源流研究 |
| 1 《管子》气学说研究 |
| 1.1 作者及成书年代简介 |
| 1.2 《管子》气学说的特点 |
| 1.2.1 精气、心、道、德同论 |
| 1.2.2 心为主宰 |
| 1.2.3 修持理法 |
| 1.3 《管子》气学说对后世的影响 |
| 2 《老子》气学说研究 |
| 2.1 作者及成书年代简介 |
| 2.2 《老子》气学说的特点 |
| 2.2.1 道是天地万物的本原 |
| 2.2.2 对道的体认 |
| 2.2.3 对道体性用的描述 |
| 2.3 《老子》气学说对后世的影响 |
| 3 《列子》气学说研究 |
| 3.1 作者及成书年代简介 |
| 3.2 《列子》气学说的特点 |
| 3.2.1 宇宙万物的来源 |
| 3.2.2 道家的修道 |
| 3.2.3 气形质——天地万有产生的四个阶段 |
| 3.2.4 冲和气者为人 |
| 3.3 《列子》气学说对后世的影响 |
| 4 《庄子》气学说研究 |
| 4.1 作者及成书年代简介 |
| 4.2 《庄子》气学说的特点 |
| 4.2.1 养气所达境界——逍遥游 |
| 4.2.2 乘天地之正气的至人、神人、圣人 |
| 4.2.3 对证得道体的修持理法及悟道境界的描述 |
| 4.2.4 道无处不在 |
| 4.2.5 《庄子》的养生 |
| 4.2.6 内圣为体,外王为用 |
| 4.2.7 气“化” |
| 4.3 《庄子》气学说对后世的影响 |
| 5 《四书》气学说研究 |
| 5.1 《四书》作者及成书年代简介 |
| 5.2 《四书》气学说的特点 |
| 5.2.1 《论语》学问的境界——仁 |
| 5.2.2 《大学》之道,在明明德 |
| 5.2.3 《中庸》之中和境界 |
| 5.2.4 《孟子》之养吾浩然之气 |
| 5.3 《四书》气学说对后世的影响 |
| 6 小结 |
| 第二章 古代气学说的基本定理 |
| 1 气学说基本定理的内容 |
| 1.1 气是宇宙万物的本原 |
| 1.2 气充盈宇宙虚空 |
| 1.3 气是构成万物的要素之一 |
| 1.4 气是万物相互联系的中介 |
| 1.5 气化是万物运动变化的肇始 |
| 1.6 气与神相关 |
| 2 以气学说为基石的气科学体系 |
| 2.1 气学说与阴阳学说 |
| 2.2 气学说与五行学说 |
| 2.3 气学说与干支理论 |
| 2.4 气学说与八卦 |
| 第三章 气学说对中医基础理论形成与发展的影响 |
| 1 中医基础理论形成时期 |
| 1.1 理论基础 |
| 1.1.1 《黄帝内经》 |
| 1.1.2 《难经》 |
| 1.2 临床基础 |
| 1.2.1 《伤寒论》 |
| 1.3 中药理论基础 |
| 1.3.1 《神农本草经》 |
| 1.4 小结 |
| 2 中医基础理论学术发展时期 |
| 2.1 晋至唐 |
| 2.1.1 葛洪《肘后备急方》 |
| 2.1.2 巢源方《诸病源候论》 |
| 2.1.3 孙思邈《备急千金要方》与《千金翼方》 |
| 2.1.4 王焘《外台秘要方》 |
| 2.1.5 小结 |
| 2.2 宋至明 |
| 2.2.1 刘完素《素问病机气宜保命集》 |
| 2.2.2 张从正《儒门事亲》 |
| 2.2.3 李东垣《内外伤辨惑论》 |
| 2.2.4 朱丹溪《格致余论》 |
| 2.2.5 张景岳《景岳全书》 |
| 2.2.6 赵献可《医贯》 |
| 2.2.7 杨继洲《针灸大成》 |
| 2.2.8 小结 |
| 2.3 清至近代 |
| 2.3.1 叶天士《临证指南医案》 |
| 2.3.2 吴鞠通《医医病书》 |
| 2.3.3 徐灵胎《医学源流论》 |
| 2.3.4 唐容川《医易通说》 |
| 2.3.5 张锡纯《医学衷中参西录》 |
| 2.3.6 小结 |
| 3 对气学说发展方向的启示 |
| 3.1 气学说的发展可吸收现代优秀的科技成果 |
| 3.2 现代物理学场性物质对气学说的揭示作用 |
| 第四章 气学说在中医学中的应用 |
| 1 气学说与中医学生命观 |
| 1.1 天人整体的生命观 |
| 1.2 形气神三位一体生命观 |
| 1.3 中医、西医生命观之异同 |
| 2 气学说与人体生理 |
| 2.1 形的生理 |
| 2.2 气的生理 |
| 2.3 神的生理 |
| 3 气学说与人体病理 |
| 3.1 形的病理 |
| 3.2 气的病理 |
| 3.3 神的病理 |
| 4 气学说与中医诊断 |
| 4.1 气学说与望闻问切 |
| 4.2 气学说与辨证 |
| 5 气学说与中医治疗 |
| 5.1 气学说与针灸治疗 |
| 5.2 气学说与导引吐纳 |
| 5.3 气学说与按摩刮痧 |
| 5.4 气学说与中药治疗 |
| 6 气学说与中医养生 |
| 6.1 强调天人合一 |
| 6.2 注重形气神合一 |
| 6.3 重视正气 |
| 7 病案举例 |
| 7.1 《古今医案按》医案举例 |
| 7.2 导师医案 |
| 7.3 笔者医案 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读博士学位期间取得的科研与学术成果 |
| 文献综述 气学说研究文献综述 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（7）基于群智能算法的K-均值聚类研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 聚类分析的意义 |
| 1.2 聚类模型及其研究现状 |
| 1.2.1 划分法 |
| 1.2.2 层次法 |
| 1.2.3 密度算法 |
| 1.2.4 图论聚类法 |
| 1.2.5 网格算法 |
| 1.2.6 模型算法 |
| 1.3 聚类有效性评价 |
| 1.4 本文主要研究思路与内容 |
| 2 具有空类分配技术的遗传XK-Means聚类算法 |
| 2.1 背景介绍 |
| 2.1.1 经典遗传算法 |
| 2.1.2 遗传算法研究进展 |
| 2.1.3 遗传算法聚类 |
| 2.2 算法描述 |
| 2.2.1 相关符号定义 |
| 2.2.2 评价策略 |
| 2.2.3 XK-Means |
| 2.2.4 EXK-Means |
| 2.2.5 遗传操作 |
| 2.2.5.1 类标向量 |
| 2.2.5.2 初始化 |
| 2.2.5.3 选择操作 |
| 2.2.5.4 变异操作 |
| 2.2.5.5 空类重新分配技术—EXK-Means |
| 2.2.6 遗传机制与XK-Means的结合(GXK-Means) |
| 2.2.7 遗传机制与EXK-Means的结合-GEXK-Means |
| 2.3 数值实验与结果讨论 |
| 2.3.1 数据集与参数设置 |
| 2.3.2 实验结果分析与讨论 |
| 2.3.2.1 算法在四个评价指标(MSE、S、DB和XB)上的结果与分析 |
| 2.3.2.2 Nemenyi Test检验 |
| 2.3.2.3 运行时间 |
| 2.4 收敛性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 改进的免疫克隆聚类算法 |
| 3.1 背景介绍 |
| 3.1.1 生物免疫系统(Biological Immune System) |
| 3.1.2 人工免疫系统(Artificial Immune System) |
| 3.1.3 人工免疫系统基本概念(Basic Concept of Artificial Immune System) |
| 3.1.4 人工免疫算法的研究进展 |
| 3.1.4.1 免疫算法与其它算法的融合 |
| 3.1.4.2 基于免疫算法聚类 |
| 3.1.5 基本克隆算法 |
| 3.1.5.1 基本克隆算法的原理与概念 |
| 3.1.5.2 克隆算法研究进展 |
| 3.1.5.3 克隆算法融合与聚类 |
| 3.2 基于聚类过程的蒙文元素划分 |
| 3.2.1 相关符号定义 |
| 3.2.2 评价策略 |
| 3.2.3 算法步骤描述 |
| 3.3 数值实验与结果讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 改进的粒子群K-Means聚类算法 |
| 4.1 背景介绍 |
| 4.1.1 经典粒子群算法 |
| 4.1.2 粒了群优化的研究进展 |
| 4.1.3 粒子群优化问题 |
| 4.2 改进算法的描述 |
| 4.2.1 相关符号定义 |
| 4.2.2 算法评价指标 |
| 4.2.3 算法步骤 |
| 4.3 数值实验与结果讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 具有空类分配技术的克隆粒子群K-Means聚类方法 |
| 5.1 背景介绍 |
| 5.1.1 粒子群算法与其它算法的融合 |
| 5.1.2 融合粒子群优化的聚类问题 |
| 5.2 改进算法的描述 |
| 5.2.1 相关符号定义 |
| 5.2.2 评价策略 |
| 5.2.3 算法步骤 |
| 5.3 数值实验与结果讨论 |
| 5.3.1 数据集与参数设置 |
| 5.3.2 结果分析与讨论 |
| 5.3.2.1 算法在四个评价指标(SSE、S、DB和XB)上的结果与分析 |
| 5.3.2.2 Nemenyi Test检验 |
| 5.3.2.3 算法运行时间 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于网络表征学习的生物网络节点分类（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景和意义 |
| 1.2 本文的研究工作及创新之处 |
| 1.3 本文的组织结构 |
| 第二章 相关知识介绍 |
| 2.1 复杂网络 |
| 2.1.1 网络的定义 |
| 2.1.2 网络的特性 |
| 2.1.3 复杂网络数据挖掘 |
| 2.2 网络表示学习 |
| 2.2.1 背景 |
| 2.2.2 表示学习算法 |
| 2.3 强化学习 |
| 2.3.1 模型基础 |
| 2.3.2 策略梯度 |
| 第三章 基于结构洞理论的基因网络节点分类 |
| 3.1 概述 |
| 3.1.1 背景 |
| 3.1.2 相关工作 |
| 3.2 基于结构洞的模型 |
| 3.2.1 概念定义 |
| 3.2.2 建模 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.3.1 网络数据及预处理 |
| 3.3.2 分类结果 |
| 3.3.3 网络拓扑性质分析 |
| 3.3.4 数据集 |
| 3.3.5 富集分析 |
| 3.3.6 功能富集分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于WalkGAN的疾病分类 |
| 4.1 概述 |
| 4.1.1 背景 |
| 4.1.2 相关工作 |
| 4.2 WalkGAN |
| 4.2.1 生成网络 |
| 4.2.2 判别网络 |
| 4.2.3 特征表示 |
| 4.3 实验结果 |
| 4.3.1 实验数据集 |
| 4.3.2 评价指标 |
| 4.3.3 实验方案 |
| 4.3.4 对比方法 |
| 4.3.5 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）平安银行消费金融业务数据挖掘技术应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、国外文献综述 |
| 二、国内文献综述 |
| 三、文献述评 |
| 第三节 研究思路与研究内容 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究内容 |
| 第四节 研究方法 |
| 第五节 创新与不足 |
| 第二章 消费金融理论基础与数据挖掘理论 |
| 第一节 消费金融理论基础 |
| 一、绝对收入理论 |
| 二、信贷约束理论 |
| 三、生命周期理论 |
| 第二节 数据挖掘理论 |
| 一、数据挖掘技术含义 |
| 二、数据挖掘商业含义 |
| 三、数据挖掘行业运用 |
| 第三节 本章小结 |
| 第三章 平安银行消费金融业务数据挖掘技术应用现状 |
| 第一节 平安银行消费金融业务发展背景与现状 |
| 一、平安银行消费金融业务发展背景 |
| 二、平安银行消费金融业务发展现状 |
| 第二节 数据挖掘在平安银行消费金融业务中的应用 |
| 一、客户分析 |
| 二、风险管理分析 |
| 三、产品与服务创新分析 |
| 第三节 数据挖掘在平安银行消费金融业务应用中存在的不足 |
| 第四节 本章小结 |
| 第四章 平安银行消费金融业务数据挖掘技术应用优化 |
| 第一节 提升数据收集与处理能力 |
| 第二节 加快“金融+科技”复合型人才团队建设 |
| 第三节 加快PAAS基础平台的推广与试点工作 |
| 第四节 采用多元化的数据挖掘方法 |
| 第五节 本章小结 |
| 第五章 研究结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）计算社会科学的哲学意义研究 ——以计算史学、计算政治学为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 |
| 1.1.1 课题来源及研究的背景 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 文献综述与简析 |
| 1.2.1 计算社会科学研究现状的文献综述 |
| 1.2.2 传统社会科学研究对象及方法的文献综述 |
| 1.2.3 计算历史学计算政治学的文献综述 |
| 1.3 主要研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 计算社会科学的产生、发展及其研究方法 |
| 2.1 计算社会科学的产生 |
| 2.1.1 计算社会科学产生的背景条件 |
| 2.1.2 计算社会科学产生的理论支撑 |
| 2.1.3 计算社会科学产生的技术因素 |
| 2.2 计算社会科学的发展 |
| 2.2.1 计算社会科学的兴起 |
| 2.2.2 计算社会科学的特征 |
| 2.2.3 计算社会科学的发展图景 |
| 2.3 计算社会科学的研究方法 |
| 2.3.1 社会科学计算主要研究方法 |
| 2.3.2 计算社会科学研究方法中的挑战 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 计算社会科学实证分析之计算史学 |
| 3.1 从计量史学到计算史学 |
| 3.1.1 计量史学的兴起和发展与研究方法 |
| 3.1.2 大数据时代下计量史学向计算史学的发展 |
| 3.2 计算史学研究认知观念的转变 |
| 3.2.1 从传统史学的静态性到动态性 |
| 3.2.2 计算史学的非设定性 |
| 3.3 计算史学研究方法的变革 |
| 3.3.1 计算史学的数据库方法 |
| 3.3.2 以计算思维为核心的量化研究演进 |
| 3.4 计算史学研究对象的变化 |
| 3.4.1 对象数据化 |
| 3.4.2 文本从代表性到覆盖性的扩大化 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 计算社会科学实证分析之计算政治学 |
| 4.1 从传统政治学到计算政治学 |
| 4.1.1 传统政治学的研究内容和主要方法 |
| 4.1.2 数据驱动下政治学的新进路 |
| 4.1.3 计算政治学的产生 |
| 4.2 计算政治学研究领域的延伸化 |
| 4.2.1 政治倾向及选举预测 |
| 4.2.2 政府治理行为及反馈 |
| 4.2.3 政治预测与决策的结合 |
| 4.3 计算政治学现行研究方法的多元化 |
| 4.3.1 自动文本数据分析方法 |
| 4.3.2 可视化方法 |
| 4.3.3 地理空间同构方法 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 计算社会科学对传统社会科学研究的变革及哲学意义 |
| 5.1 认知方式的变革 |
| 5.1.1 传统社会科学的认知方式 |
| 5.1.2 计算社会科学对认知方式的综合发展 |
| 5.2 研究方法的突破 |
| 5.2.1 传统社会科学的定性研究方法 |
| 5.2.2 计算社会科学的定量研究方法的深化 |
| 5.2.3 定性研究与定量研究的多元统一 |
| 5.3 研究对象的嬗变 |
| 5.3.1 传统社会科学研究的对象 |
| 5.3.2 计算社会科学研究对象数据编码化倾向 |
| 5.3.3 对象数据化的复杂性挑战 |
| 5.4 对计算社会科学的哲学意义评价及局限性分析 |
| 5.4.1 计算社会科学的哲学意义 |
| 5.4.2 计算社会科学面临的问题 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
四、数据挖掘在生命科学中的应用（论文参考文献）
- [1]基于多源异构特征融合的LncRNA亚细胞定位预测与实现[D]. 冯诗尧. 吉林大学, 2021(01)
- [2]基于联盟链的科学数据服务研究[D]. 王明鑫. 黑龙江大学, 2021(09)
- [3]现代科学认识的发生机制研究[D]. 关升亮. 吉林大学, 2020(03)
- [4]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [5]文献计量学视角下跨学科研究的知识生产模式研究 ——以大数据研究为例[D]. 吕晓赞. 浙江大学, 2020
- [6]气学说与中医学术发展探析[D]. 赵吉超. 江西中医药大学, 2020(01)
- [7]基于群智能算法的K-均值聚类研究[D]. 春花. 大连理工大学, 2019(08)
- [8]基于网络表征学习的生物网络节点分类[D]. 林佳伟. 厦门大学, 2019(07)
- [9]平安银行消费金融业务数据挖掘技术应用研究[D]. 徐广涛. 安徽财经大学, 2019(09)
- [10]计算社会科学的哲学意义研究 ——以计算史学、计算政治学为例[D]. 戴心睿. 哈尔滨工业大学, 2019(02)