一、数据挖掘研究和应用的现状与前景（论文文献综述）
席崇程[1]（2021）在《明代温补学派肾命学说及其对《黄帝内经》继承发扬的研究》文中提出目的探讨明代温补学派肾命学说的核心组成、基本框架和临床应用等相关内容;探讨明代温补学派肾命学说对《黄帝内经》的继承与发扬以及其肾命学说对现代中医临床的指导作用;以知识图谱和定性定量相结合的方式对古籍进行研究,望能为现代文献研究提供一条新思路。方法本研究将知识图谱与定性定量研究方法相结合。对于孙一奎、赵献可和张介宾三人的研究,构建其肾命学说知识图谱。对于知识图谱的分析,以节点度、BC度量和人工判定确定肾命学说核心组成,并在可视化展示的基础上,引入扎根理论和数据挖掘的方式。最后从哲学、医学两方面出发探讨三者肾命学说,以及其肾命学说对《黄帝内经》的继承与发扬。对名老中医治疗腰痛的医案以数据挖掘和扎根理论相结合的方式,分析腰痛的辨治特色,探讨明代温补学派肾命学说在现代中医临床的应用。各个板块所涉及的主要数据挖掘算法详细如下。孙一奎:改进后关联规则、K-Means聚类、PCA降维赵献可:改进后关联规则、XGBoost张介宾:神经网络、贝叶斯信念网络名老中医:改进后关联规则结果1孙一奎肾命学说的核心组成包括元气、命门、原气、三焦、真气、动气、肾。原气与动气同类,是人体之命门,位于两肾之间,其气与肾相通;原气与谷气共同构成元气,并以三焦为通道,发挥对后天的管控。在肾命学说的临床应用方面,孙一奎临床辨证多从元气入手,认为劳逸过度、疾病损耗、脾胃不足、人欲过度、滥用苦寒和邪气侵袭是导致元气不足的主要病因病机,从营卫不足、脏腑失养、经络异常、躯体异常、神志异常和三焦异常六方面论述元气不足导致的病症。治疗方面,除了戒除奢欲和日常调养保养元气,孙一奎还通过方药以复元气之不足。关于孙一奎的处方用药经验,本研究一共纳入孙一奎补元气方剂108个,最常用剂型为汤剂;孙一奎补元气常用药物19味,常用药对18个,以温热药物和甘味药物为主。药物剂量方面,人参、茯苓、白术、黄芪、当归等核心药物用量之差较大,但是总体用量偏小。2赵献可肾命学说的核心组成包括命门、命门之水、命门之火、真阴、真水、元精、三焦、相火、真火、真阳、元气、肾阴、肾阳、肾。命门位于两肾之间,其性属火,为真君太极。命门以三焦为通道,主宰后天脏腑。命门水火作为先天之水火,位于两肾之中,二者互根互用,互相制约。相火与真阴为命门水火下一级的先天水火,相火为命门之火寄运于三焦的产物,并由命门之火主管;真阴为命门之水所化生,并由命门之水主管。在肾命学说的临床应用方面,赵献可认为导致命门水火不足的根本原因在于贪奢之欲望,分而论述命门水火不足的表现与治法。关于命门火衰的表现,赵献可从元气不足、命门之火不归元、水液不化、冲任异常、脾胃阳虚、神光化生不足和真水偏盛七方面进行论述,治之以八味丸进行加减;关于命门水亏的表现,赵献可从冲任异常、后天失养、肾阴不足和相火离位四方面进行论述,治之以六味丸进行加减。关于赵献可的处方用药经验,本研究一共纳入相关方剂77个,赵献可补命门的主要治法体现在对六味丸和八味丸的加减应用。附子、熟地、芍药、肉桂、陈皮、人参对于赵献可补命门水火方剂贡献较大。3张介宾肾命学说的核心组成包括命门、元气、元精、元阳、命门之水、真阴、真气、命门之火、元阴、肾、真水、真阳、真精。命门之水火蕴藏于命门之中,属于先天精气的范畴。命门在人体为子户,兼备水火二性,作为一个中间环节,向上抽象出形而上的真阴,向下形成命门水火。真阴藏于命门,决定命门功能的发挥,嗜欲过度、气血失调、邪气侵扰和不合理治法可以导致真阴异常;命门在两肾之间,其气与肾相通,因此既可通过调节命门水火调补肾阴肾阳,又可补益肾阴肾阳恢复命门水火。张介宾肾命学说的临床应用以真阴与命门水火为中心,而真阴的相关内容可以归入命门水火。张介宾认为嗜欲过度、外邪侵袭、不合理的治疗方法和肾阴不足会影响命门之水,先天不足、外感邪气、命门水盛、后天失养可以影响命门之火。治之之法,张介宾不仅通过戒除奢欲、艾灸等治法恢复命门水火,还自创新方,培补真阴命门。关于张介宾的处方用药经验,本研究一共纳入补命门之水方剂95个,补命门之火方剂152个,补益真阴方剂29个;张介宾补命门常用药物24个,形成补命门之水马尔科夫毯21条,补命门之火马尔科夫毯22条。张介宾补命门之水以平性药和甘味药为主,补命门之火以温热药和辛温药为主。4现代名老中医治疗腰痛方剂一共纳入284份,涉及7位名老中医的腰痛诊治病例,治疗18个西医疾病,共涉及常用药物39味,以温性药和甘味药为主。常用药对49个,以扎根理论的方式进行编码形成亚类别5个,类别2个。结论1以知识图谱的形式对明代温补学派肾命学说相关内容进行结构化整理,并对知识图谱包含的专业知识进行推理,可以获取与传统文献研究方法相似的结论。而在症状、方药节点的处理上,以数据挖掘和扎根理论的方法对节点进行分析,其信度和效度都十分可观。因此以知识图谱的形式对中医古籍数据进行存储和处理切实可行。2孙一奎吸收“气一元论”的思想,借由《黄帝内经》藏象理论、道教和《易经》相关内容定义命门,并借“精气学说”将命门与肾相连;命门以三焦为通道,发挥对后天的管控,构建起命门-三焦主水道系统和命门-三焦气化系统。基于“气一元论”和“理一分殊”,孙一奎构建起元气-原气（动气）系统。在肾命学说的临床应用方面,孙一奎以《黄帝内经》和理学相关理论构建病因病机,确定治法和指导养生,其处方思路大致可以分为温脾健运、补中兼温、补中兼升、脾肾双补和营卫同调五方面。3赵献可从《黄帝内经》、道家、《易经》等角度定义命门,并旁参阴阳学说为指导定义命门水火、真阴相火的相关内容。赵献可借三焦,构建命门-三焦津液代谢系统、命门之火-三焦阳气运行系统和命门之水-三焦神水运行系统。在肾命学说的临床应用方面,对于命门火衰导致的病症,赵献可治之以八味丸进行加减,温补命门、补肾生脾、脾肾双补以益命门之火;对于命门水亏导致的病症,赵献可治之以六味丸进行加减,滋补命门、引火归原、滋阴降火、肝肾同调、脾肾同调以壮命门之水。4张介宾借无极定义真阴,以《黄帝内经》藏象理论和哲学的相关概念定义命门,并以太极为指导,构建命门-命门水火-阴阳系统。同时张介宾借藏象理论构建真阴-命门-肾先后天系统,并以太极、理气、精气和道器等相关概念定义命门与命门水火、真阴与命门之间的关系。在肾命学说的临床应用方面,张介宾以理学和《黄帝内经》相关理论指导对病因病机的认识,并以此指导治则治法的确立。张介宾将“补法”作为其调理命门之核心,视真阴亏损之程度,而分别采用补益真阴和峻补真阴的治法;补命门水火处方以药物阴阳属性为依据,调节真阴之动静而达到化生命门水火的作用。同时张介宾以精气学说作为切入点,补精以复命门之水,佐以补气“阳中求阴”;补气以复命门之火,佐以补精“阴中求阳”。5明代温补学派继承《黄帝内经》精气阴阳学说,进而构建肾命学说的组成以及各组成之间的关系;继承《黄帝内经》藏象学说,以命门与肾的关系突出命门之重要地位,以三焦和相火为媒介将命门与后天联系起来;继承《黄帝内经》的温补思想,使其与肾命学说相佐为用;继承《黄帝内经》的病因病机理论,指导辨证与处方。6现代名老中医治疗腰痛最常用的治法为补肾、补脾、清湿热、除寒湿和活血。明代温补学派的肾命学说中以六味八味作为补肾基础方,脾肾双补等思想用于现代中医临床腰痛的治疗效果显着。
邓晶艳[2]（2021）在《基于大数据的大学生日常思想政治教育创新研究》文中提出中国特色社会主义进入新时代,标定了大学生日常思想政治教育的新方位。面对新时代提出的新任务与新要求,大学生日常思想政治教育要不断探索新思路、新路径与新方法,进一步增强工作的针对性与实效性,以满足大学生成长成才需求以及党和国家事业发展需要。当前,随着移动互联网、物联网、云计算、人工智能等为代表的新一代网络信息技术的迅猛发展、全面集成与广泛应用,人类逐步迈入大规模数据挖掘、运用与创新的“大数据时代”。在此时代背景下,如何运用新媒体、新技术加强和创新高校思想政治教育工作,使之富有时代性、增强针对性、彰显实效性,是新时期高校面临的一个重要而现实的课题。作为当代信息技术发展的前沿,大数据广域的信息资源、先进的信息处理技术以及全新的思维范式,为大学生日常思想政治教育带来了即时性、精准性、前瞻性与个性化等创新发展的新动力与新空间。将大数据思维、技术与方法全方位嵌入大学生日常思想政治教育各要素、各环节与全过程,促进大学生日常思想政治教育革新思维、优化供给、改进方法、重构范式,建构科学化、数字化与智能化的大学生日常思想政治教育体系,推进大学生日常思想政治教育向“精准思政”“智慧思政”转型升级,是大学生日常思想政治教育顺应时代发展的现实需要,也是其进一步提质增效、焕发新机的重要生长点与强劲推动力。阐释大数据内涵、价值、特征与功能,阐释大学生日常思想政治教育内涵并且辨析其与大学生思想政治理论教育的关系,有利于进一步探讨两者的深度融合。基于此,大学生日常思想政治教育大数据概念得以提出。从大学生日常思想政治教育大数据资源、大学生日常思想政治教育大数据技术、大学生日常思想政治教育大数据思维三个维度全面阐述大学生日常思想政治教育大数据的内涵与外延,同时运用马克思主义哲学基本原理和方法论论析大学生日常思想政治教育大数据的生成逻辑、发展动因、方法论基础与价值取向,可以明确大数据与大学生日常思想政治教育需求的契合点,理清大数据对大学生日常思想政治教育的作用机理。面对新时代提出的新任务与新要求,大学生日常思想政治教育仍然面临一些困境、存在一些短板和弱环。运用文献资料法、大数据文本挖掘方法与访谈调研法审视大学生日常思想政治教育现状,总结当前大学生日常思想政治教育存在的问题与困境并作原因剖析,同时探讨新时代大学生日常思想政治教育新要求,指出新时代大学生日常思想政治教育面临的新课题以及新时代大学生日常思想政治教育的指导思想与原则、教育内容体系以及教育工作的主体转型,有利于为新时期大学生日常思想政治教育发展创新提供现实依据。通过分析大数据在大学生日常思想政治教育中应用的技术优势以及可能性,进一步探讨大数据在大学生日常思想政治教育中“精准画像”“规律探寻”与“超前感知”三个应用呈现。以之为基础,基于当前大学生日常思想政治教育存在的理念滞后、模式粗放、知行脱节、供需错位等难题,提出利用大数据推进大学生日常思想政治教育由线性思维向系统思维、由普适教育向个性化培育、由认知培育向实践养成、由需求侧适应向供给侧发力四大发展转向并详细阐述四大发展转向的实现路径。基于大数据推进大学生日常思想政治教育不仅要遵循学科规律、注重理论深化,还要坚持实践导向,致力推动大数据应用,促进理论与实践的双向转化。由之,宏观上,探索大学生日常思想政治教育大数据的数据采集、数据预处理与存储、数据挖掘与分析、数据应用与可视化、数据解释与反馈五大工作模块与应用流程;微观上,对大数据在大学生日常思想政治教育典型场域中的“数据画像”“精准资助”“失联告警”三个应用进行数据模型构建,从而为大学生日常思想政治教育利用大数据提供切实可行的实现路径。大数据为大学生日常思想政治教育创新发展带来了前所未有的机遇,然而,当前大学生日常思想政治教育利用大数据还存在观念性、路径性与机制性瓶颈,同时,大数据是一柄双刃剑,对数据的不当应用会带来诸如“数据垄断”“数据滥用”“数据侵害”“数据冰冷”等一些可能的风险与挑战。高校尚须在思维理念、技术开发、政策支持、制度完善、机制建设、校园环境建设等方面对大数据应用作出回应与调试。不仅如此,在基于大数据创新大学生日常思想政治教育过程中,高校要注重发挥教育工作者的主体性与能动性,始终坚持数字技术与人文精神、数据智能与教育智慧相结合。
黄蓝青[3]（2020）在《东南亚和非洲市场跨境电商平台商家选品策略研究》文中认为电子商务及跨境电子商务作为新兴的贸易方式,通过进驻海外电子商务平台开展跨境电商成为我国对外贸易转型的一大趋势。受贸易摩擦、发达国家消费降级、主流电商平台竞争激烈的消极影响,一些外贸企业开始将目光投向东南亚、非洲等地区的跨境电商新兴蓝海市场。选品是外贸企业进入跨境电商市场的关键环节,然而盲目跟风、同质化严重、侵犯知识产权等选品问题,在一定程度上阻碍了跨境电商运营的长足发展。在此背景下,本文采集东南亚与非洲电商平台的商品数据,基于聚类分析的算法对平台商品进行分类,比较每一组商品的特征和代表类目,从商家选品角度筛选出有价值的品类,为新进入东南亚与非洲跨境电商市场的商家提出选品建议。首先,本文分析跨境电商的发展现状和东南亚与非洲市场的特点,发现东南亚与非洲市场潜力巨大,本土电商占据主导地位。然后,通过梳理选品的影响因素,从商品属性、客户评价、市场前景三个维度构建选品分析的评价指标体系,以东南亚电商平台Lazada、非洲电商平台Jumia为例,基于聚类分析算法对平台商品进行分类,锁定有价值的品类,针对性地指导商家选品决策,为发展跨境电商的商家提供选品的思路。研究发现,东南亚和非洲的热门品类主要为母婴用品、服装配饰、美妆个护、家居用品,均面临同质化严重、价格战激烈、质量不一的问题。以手机平板、电脑、游戏机、电子配件为代表的电子产品,和以小型电器、食品百货、箱包收纳、乐器、园艺为代表的家居家电产品,市场需求和发展前景表现良好,适合作为外贸企业跨境电商选品的对象。商家需结合自身条件选择合适的品类,抢占海外市场,逐步树立品牌形象,促进跨境电商销售和运营的发展。
刘奕[4]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中研究指明随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
张璐璐[5]（2020）在《多尺度分类挖掘方法》文中指出分类挖掘作为数据挖掘的一个重要分支,其实质在于利用已有数据分析建模,对未知数据进行预测。多尺度分类挖掘是典型的跨学科课题,旨在将多尺度科学与分类技术相结合,多方位对数据进行分析,得到不同层次分类模型,学习更全面的信息。目前,多尺度分类研究已取得一定成果,可有效提高分类性能,但多局限于图像、空间数据。研究表明,对一般数据集进行多尺度挖掘探索也已初见成效,如多尺度聚类、多尺度关联规则,但在分类领域还有待完善。针对上述问题,尝试进行普适性多尺度分类挖掘方法的研究,不仅扩大多尺度适用范围,还可提高分类效率。论文从空间数据估计角度出发,结合层次理论和尺度特性,基于概率密度估计离散化方法,研究一般数据集下多尺度分类挖掘的转换方法。针对数据的多尺度特性进行分类挖掘,以非局部均值和双立方插值为理论基础,利用Q统计和不一致度量进行操作,提出多尺度分类尺度上推算法和多尺度分类尺度下推算法。论文的主要工作包括以下几方面:（1）研究多尺度分类理论基础。首先,针对分类挖掘的特点,结合离散化方法,依据尺度特性,参照等价划分模型,选取待划分的尺度,确定尺度层数;其次,分析范围尺度和粒度尺度,依据表征尺度的属性取值计算划分点得分,构造多尺度数据集;再次,将三支决策与多尺度相结合,利用多尺度决策表选取基准尺度;最后,给出多尺度分类的实质和体系架构,为后续多尺度分类算法研究提供知识与方法。（2）提出多尺度分类挖掘算法。从空间数据估计和尺度转换角度入手,对多尺度分类挖掘进行研究,给出多尺度分类尺度上推算法UAMSC（Upscaling Algorithm of Multi-Scale Classification）和多尺度分类尺度下推算法DAMSC（Downscaling Algorithm of Multi-Scale Classification）。在尺度上推中,基于多尺度自相似性,平滑细节信息,采用非局部均值加权滤波思想,利用Q统计实现从小尺度数据集到大尺度数据集的知识推导。在尺度下推中,基于不一致度量,利用双立方插值思想,增加细节信息,对挖掘的知识进行具体化,加权求取目标尺度信息,实现从大尺度数据集到小尺度数据集的知识推导。（3）实验验证多尺度分类挖掘框架和算法。采用4个UCI数据集和1个真实数据集进行实验,验证多尺度分类及UAMSC和DAMSC算法的可行性和有效性。结果表明:UAMSC和DAMSC算法可行有效,具有较高的准确度和较低的时间复杂度,不仅在效率上优于LIBSVM等基准算法,且在性能上比MSCSUA、MSCSDA有更好的表现。
甘文生[6]（2020）在《效用挖掘技术及其应用》文中认为在数字经济时代,数据型态丰富、复杂而量大,如何挖掘出数据中蕴含着的“效用特征”,是数据科学领域中关键而有挑战性的问题。基于效用驱动的数据挖掘比传统的数据挖掘有着更广泛的应用前景和需求,对于理论研究与工程应用都具有重要意义。在大数据时代,基于效用驱动的模式挖掘理论与技术是数据挖掘领域中的前沿研究课题。基于效用驱动的挖掘理论与技术,其相关研究对社会学、经济学、计算机科学、数据挖掘以及数据库等学科有着重要的科学意义,同时在购物篮分析、风险分析与预测、行为分析、推荐系统等领域有着许多应用前景。效用挖掘受到了广泛的关注与研究,但是诸多关键技术与难点有待深入研究,目前存在的问题包括:第一、效用模式的衡量准则单一。如何定义模式的效用函数,提高效用挖掘结果的可用性,让挖掘得到的结果更好?这是一个关键的基本科学问题。第二、适用处理的数据型态比较单一,应用性不够广。现有的效用挖掘模型和算法大多数针对各式各样的事务型数据,部分针对序列数据。第三、效用挖掘研究的理论与技术不够成熟。如何定义适用于不同型态数据的通用化效用挖掘模型,如何定义其效用计算模型,如何求解通用化的基于效用值的高估上界值,是重要的科学问题。因此,本文主要开展以下研究工作,进一步扩大效用挖掘的内涵与外延,如下所述:在事务数据的层面,针对效用挖掘中效用函数衡量方式存在不足的问题,本文提出了一个基于效用占有（Utility Occupancy）的新衡量准则和高效用占有模式挖掘（High-Utility Occupancy Pattern Mining,HUOPM）算法。该算法提出了两个高度压缩的数据结构:效用占有度列表（Utility-Occupancy list,UO-list）和频率效用表（Frequency-Utility table,FU-table）,用于存储事务数据的频度和效用信息。此外,剩余效用占有的概念有助于快速计算出上界值,从而缩减实际的搜索空间。基于所提出的多种修剪策略,HUOPM算法仅需要扫描数据库两次,直接构建UO-list,然后直接从频率效用树中挖掘出结果。HUOPM算法不仅可以成功解决从事务数据中挖掘出高效用占有模式的新研究问题,而且能保证挖掘结果完整不遗漏,挖掘性能表现好。在序列数据的层面,针对高效用序列模式挖掘中存在的挖掘性能差和消耗内存大等问题,本文提出一种紧凑的数据结构,即基于序列的效用阵列（Utility-Array）,用于存储被处理序列数据库中的关键信息（例如序列的效用、剩余效用、位置、时间顺序等）。Pro UM（Projection-based Utility Mining）算法通过运用投影机制,可以快速构建出某个序列的扩展序列所对应的效用阵列,能避免采用以往算法中常用的耗时操作:先构建投影序列数据库,再进行扫描处理。本文还提出了序列最大扩展效用值（Sequence Extension Utility）,该高估上界值能用于修剪搜索空间,并且保证最终的高效用序列结果的完整性。因此,Pro UM算法可以及早过滤掉大量无希望的序列模式,并快速地在挖掘过程中返回高效用序列模式。大量的实验结果表明,Pro UM算法明显优于目前最先进的高效用序列模式挖掘算法,例如USpan算法和HUS-Span算法,其运行时间更快、消耗内存更少、可扩展性更好。在复杂事件序列的层面,针对现有的高效用情节挖掘算法中存在的挖掘性能差和结果不完整等问题,本文提出了UMEpi（Utility Mining of High-Utility Episodes）算法,用于从复杂事件序列中挖掘出完整的、正确的高效用情节。本文首次提出了基于情节的剩余效用概念和正确的情节加权效用值（Episode-Weighted Utilization,EWU）,在此基础上提出基于EWU策略的高效用情节挖掘算法。此外,进一步提出了两个优化的过滤策略,大大提高了基于前缀扩展机制的高效用情节挖掘的性能。相关实验结果表明,UMEpi算法成功解决了目前的高效用情节挖掘算法中存在的缺乏正确的高估上界值和有效的修剪搜索空间的策略等问题。它不仅有效地保证了高效用情节挖掘的完整性和正确性,并且在处理长事件序列或密集型事件序列时具有很好的可扩展性。在挖掘结果的评估层面,提出基于零事务不变相关性的效用挖掘问题,并提出了两种基于不同挖掘机制的算法:Co HUIM算法和Co UPM算法。如何更好地评估效用挖掘的结果,如何让效用挖掘的结果更好、更有实用性,是效用挖掘领域中关键的基础问题。通过衡量相关因子,本文所提的两个算法其挖掘出来的模式不仅是高效用的,而且具有很高的正相关性,它们可以为高效用模式挖掘带来切实可行的效果。Co HUIM算法基于投影技术和Kulc相关性度量的排序向下封闭特性;Co UPM算法基于效用列表的挖掘框架,其挖掘性能更优。大量的实验表明,基于相关性的效用模式比以往算法挖掘出来的单纯高效用的模式,更具相关性,对于推荐和交叉销售等更具实用性。这两个算法研究了如何从事务数据中挖掘出具有相关性的高效用项集,其相关的研究理论与技术可以扩展到处理其他型态数据（例如时序数据、事件序列）的效用挖掘分支,例如挖掘出具有强相关性的高效用情节。
毛莹[7]（2019）在《基于医疗信息系统的数据挖掘算法研究》文中研究表明随着科技的进步和发展,数据呈现爆炸式增长,如今的社会是快速发展的社会,也是数据社会,随着数据库技术的不断发展和普及,数据存储已经成为可能,海量的数据实现了存储,数据库转化为数据仓库。数据的存储已经不再成为问题,数据的分析和处理逐渐成为学者的研究对象,数据挖掘这门学科诞生。它是研究数据更高级的形式,海量的数据中有不完整,有噪声但是价值极高的数据,针对这些数据,数据挖掘这门学科进行高度智能化分析,通过归纳总结,发掘到数据间一抹的关联,数据挖掘研究两个方面的内容,第一个方面从数据中寻找有用信息,建立初步模型。第二个方面,随着数据的不断加入,可以改善数据挖掘的方法,改善新的模型。随着经济的发展,医疗技术得到了不断的发展,医学需要大量有效的信息和知识,帮助医生可以进行快速的诊治。目前医院已经实现了数字化系统,全世界成千上万的海量数据产生于这些数字系统。本文主要结合医院医疗信息系统使用现状,对数据挖掘技术开展了深刻的研究。主要内容有:一、分析了数据挖掘技术的国内外研究现状。二、研究医院信息系统的发展和体系机构,分析医院系统的主要缺陷。三、研究了数据挖掘技术的方法、流程和常用技术。四、重点研究了Apriori算法在医疗信息系统中的应用。主要完成工作如下:第一,建立数据挖掘基本理论,结合实际分析医疗信息系统的特点,结合基本理论找出数据挖掘的特点,找到适用于医院的数据挖掘算法;第二,对医院的具体数据表结构进行分析,找出数据表的关联关系,根据实际需求建立与医院数据库对应的事实表,对所需的数据进行数据准备操作。第三,建立数据库,为后续的工作打下坚实的基础;第四,利用SQL集成环境创造环境,基于医院的数据库管理系统,建立适用于医院新系统的挖掘模型,选择合适的算法和工具;第五,利用数据模型分析历史医疗数据,并得到其中有价值的信息用来为临床诊断和管理者决策提供依据。最后对研究的结果和问题进行了总结,并且展望未来的研究方向和目标。
李金兆[8]（2019）在《信息化社会的戏曲传承 ——以川剧为例的“互联网+戏曲”研究》文中研究指明本论文核心主题是“信息社会视域下戏曲文化的数字化传承与发展”,在以川剧戏曲文化本体传承为例的研究基础上,将数字化、大数据、云计算、新媒体、互联网等信息化主流关键技术与川剧的保护传承相融合,实现了戏剧戏曲学、文化传播学、计算机与信息技术科学多学科融合研究的突破。研究梳理分析了川剧数字化研究的文献,对国内外有关戏曲传承数字化和川剧传承数字化的研究进行了大量的查阅、比对、跟踪、分析,同时引入大数据挖掘方法对中国传统戏曲在互联网传播进行了全样本的数据爬取和比对分析;在论述戏曲文化发展与人类社会进化的关系上,研究了信息社会的主要技术元素对戏曲传承与发展的影响;综述分析了川剧在信息化社会生态下生存、传承、发展的现状,并对川剧传承与发展中存的观念自闭、政策失衡、人才断代、传播无序、创新不足等问题进行了剖析;研究了信息化社会生态下承担川剧戏曲文化传承发展的主体人群,指出年轻化的川剧受众者的主体文化特质和需求;引入云存储、云备份、云容灾、云安全概念,论证设计了川剧整体数字化保护的主要领域、主要路径、主要方法、技术路线和顶层架构;论证设计了川剧戏曲文化整体数字化云共享的主要内容和基本方法;论证设计了川剧戏曲文化实现云传播的矩阵体系和传承发展方向。研究过程中,本论文提出了若干重要观点,一是以公众参与社会治理的方式和文化传播方式、传播内容、传播技术的关系出发,通过研究分析社会进化中的人性解放和赋权方式,将人类社会发展进程主要划分为农业文明社会、工业文明社会和信息文明社会三个文明进化阶段;二是信息文明社会互联网和信息技术作为一种新的权力来源,激活了社会中无数的“相对无权者”,推动了公众参与社会治理文化转向社会化、融合化和去中心化;三是农业文明、工业文明、信息文明三个社会文明进化阶段对戏曲文化发展的影响呈“V”字型关系,信息技术为戏曲传承发展带来了新的契机;四是云保护是实现川剧戏曲文化数字化传承与发展的基础,云共享是实现川剧戏曲文化数字化传承与发展的核心,云传播是实现川剧戏曲文化数字化传承与发展的生态;五是中华民族传统文化的创造性转化、创新性发展,互联网将成为主战场,戏曲依托于互联网为代表的数字技术进行创作、生产、传播,将极大地提升我国的文化竞争力。通过以上研究,本论文得出三项主要结论:一是推进川剧戏曲文化整体数字化是实现川剧传承发展的必然选择,二是推进川剧戏曲文化整体数字化传承发展是科学和切实可行的。三是推进“互联网+戏曲”研究与规划应上升成为国家文化战略。本论文建构了支撑川剧戏曲文化整体数字化传承发展的“云保护、云共享、云传播”基本理论框架,研究论证了“云保护、云共享、云传播”三个理论概念和构架体系设计是一种既递进又同步的关系,指出了“云保护、云共享、云传播”理论与设计体系是实现川剧戏曲文化整体数字化传承发展的重要支撑,推演了中国传统戏曲文化创造性转化创新性发展的“互联网+戏曲”之路,为中国戏曲文化整体推进数字化传承发展进程提供了跨学科融合研究样本和实体设计借鉴。
赖文锐[9]（2019）在《数据挖掘在我国数字出版中的应用研究》文中认为随着大数据时代的到来,各行各业在数据的采集、传输和共享等方面实现了较大便利。目前,数据已经不再仅仅只是特定的数字,它更是一种非物质产物。大数据时代背景下,信息的高速发达,各种数据都有其特定的存在价值。另外,近几年来,数据库技术、人工智能、机器学习、信息检索等技术方法在不断发展,数据挖掘的应用领域越来越广泛。数据挖掘技术不仅仅能够进行数据的收集、整理、分析,还能够实现数据的日常管理,打破传统信息互扰的局面,实现数据的实时应用。如今,数据挖掘已经被应用于社会各行各业之中,数字出版这一领域也不例外,同样具有广阔的市场前景和潜在的应用价值。首先,本文在利用文献分析法的基础上梳理了国内外学者对数字出版和数据挖掘的研究现状,分析了数据挖掘在我国数字出版应用中的必要性和可行性。然后,本文重点分析了数据挖掘技术在我国数字出版中的应用实例和存在的问题。从传统出版企业、新型互联网企业和跨界融合这三个角度出发,选取典型案例进行详细分析;通过对比分析发现数据挖掘在我国数字出版中的应用途径主要集中在精准策划、精准营销、优化研发过程和评估用户体验这几个方面;另外,分析总结了数据挖掘技术在我国数字出版应用中存在的问题,即出现信息茧房现象、数字出版物质量降低、数据的安全性被忽视。最后为了解决上述问题,本文分别从用户个人、数字出版企业、政府三个角度出发提出了相关完善建议以促进我国数字出版业健康有序的可持续发展。除此之外,本文还结合时代背景对未来数据挖掘在我国数字出版领域中的应用方向进行了展望。
徐方秋[10]（2019）在《非并网风电价值链优化与评价模型及协同云平台研究》文中指出近年来,我国风电产业高速发展,装机容量跃居世界第一。然而,由于风电的波动性、市场机制等原因,风力发电目前面临大规模发电弃能现象,许多难以并网或者不计划并网的风电电量因得不到合理使用而造成浪费,失去了应有的价值。在此背景下,探究非并网风电的价值链管理问题尤为重要。非并网风电是指不直接向国家电网供电而是通过储能等方式进行消纳的风力发电电量。随着储能技术的逐步成熟和储能产业的不断发展,储能成为了非并网风电消纳路径中必不可少的环节,形成了一条非并网风力“发电-储能-用能”价值链。在信息技术条件下,该价值链多方利益主体协同发展,进而实现价值链的价值增值、价值创新和价值共创。本文针对非并网风电价值链的优化与评价问题,从价值链多方利益主体的协同角度入手,综合运用优化理论、智能预测以及决策评价理论,建立一个较为完整的非并网风电价值链协同优化以及评价的体系与方法,研究非并网风电价值链发电环节功率预测、储能环节容量优化配置、用能环节用户及逆向价值主体协同优化和价值链多主体协同与增值效应评价以及多方主体协同云平台设计等问题,以期为非并网风电价值链的管理与决策提供科学的理论与方法依据。（1）针对我国近年来风电弃风率在部分省份居高不下的问题,提出了非并网风电的概念,分析了非并网风力发电的产业现状及存在的问题,构建了非并网风电“发电-储能-用能”价值链,探讨了影响非并网风电价值链价值增值的关键因素,论述了先进信息技术和虚拟价值链对非并网风电价值链协同发展的重要作用。（2）针对发电环节风电资源出力不确定性问题,提出了非并网风电价值链发电环节功率预测模型。首先,采用集成经验模态分解方法将原始数据分解为高频信号和低频信号;其次,对于高频信号,采用深度学习算法稀疏自动编码器进行了深入分析,通过改进BP神经网络算法对低频信号进行预测;再次,对各预测分量进行叠加,得到非并网风力发电功率预测值;最后,通过实例分析对模型的有效性进行验证,并分别用五种方法对原始数据进行预测,对比预测结果,验证本文方法的准确性和优越性。对非并网风电功率的精准预测是研究弃风消纳的前提,是进行多方主体协同优化的基础,能够提高资源优化的准确度,为非并网风电价值链优化提供比较精准的数据支撑。（3）针对储能环节储能资源的合理配置,分别提出了促进非并网风电消纳的混合电储能系统容量优化配置模型和储热装置容量优化模型。以年利润最大化和弃风率最小化为目标函数,在约束条件的限制下,建立了基于NSGA-Ⅱ算法和VIKOR方法的混合电储能系统容量配置优化模型,以某风电场为实例进行分析,确定蓄电池和超级电容器的最优容量,并证明算法的有效性和适用性;另外,为了将系统投资成本、消纳弃风产生的售热收益、运行成本等多种因素都考虑到优化模型中,以年效益最大化作为系统优化目标,构建了促进非并网风电消纳的储热装置容量优化模型,采用粒子群优化算法计算得出电锅炉和储热装置的最优容量,并证明配置储热装置的方案能够更多地消纳弃风,并能够获得更高的经济效益。（4）针对用能环节用户用能方案优化问题,构建了用户及其逆向价值主体（发电主体、储能主体）协同优化模型。首先,梳理用能环节用户的类型,将用户分为一般电、热负荷和采暖负荷,并根据负荷类型分别构建了负荷响应模型;然后,考虑到发电主体的非并网发电功率和储能主体的容量配置等数据,以经济效益和环境效益最大化为优化目标,构建了基于自适应Tent混沌搜索改进的蚁狮算法的协同优化模型;最后,以西北部某地区为例,得到了未来一个生产周期内的各设备协同运行策略和用户用能方案,与非协同情景相比,用户与其逆向价值主体协同运行时,能够优化设备运行状态,消纳更多的非并网风电,增加日运行收益,提高环境效益,最终达到经济效益和环境效益最优的状态。（5）针对非并网风电价值链多种资源的协同效应以及价值增值效应问题,构建了多主体协同与增值效应评价模型。首先,构建了一级指标为组织协同能力、业务协同能力、知识协同能力、信息技术能力、经济价值增值、社会价值增值和环境价值增值的评价指标体系,在此基础上,建立了基于灰色累积前景理论的综合评价模型,并进行了实例分析,计算得出了不同非并网风电价值链的多主体协同与增值效应评价结果。（6）针对非并网风电价值链上多方主体的数据集成与信息共享问题,提出了非并网风电价值链协同云平台设计方案。首先,对协同云平台建立的必要性和可行性进行深入分析;其次,从信息协同、能量协同和价值协同三个维度给出了协同云平台的功能需求;再次,设计了协同云平台的总体架构和技术架构;最后,探讨了协同云平台的方法库、模型库、数据库、接口层和Hadoop云计算平台的设计方法,为云平台的进一步研发提供了理论基础和决策支持。本文所做的研究,丰富了非并网风电价值链协同管理理论,并为促进弃风能源消纳提供了一种可行的解决思路。
二、数据挖掘研究和应用的现状与前景（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、数据挖掘研究和应用的现状与前景（论文提纲范文）
（1）明代温补学派肾命学说及其对《黄帝内经》继承发扬的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 文献综述 |
| 综述一 明代温补学派肾命学说研究现状及问题分析 |
| 1 明代温补学派概述 |
| 2 肾命学说的基本内容 |
| 3 明代温补学派肾命学说研究存在的一些问题 |
| 4 小结 |
| 综述二 知识图谱在中医药领域应用现状及问题分析 |
| 1 知识图谱在中医药领域的应用现状 |
| 2 知识图谱在中医药领域应用存在的问题 |
| 3 小结 |
| 综述三 数据挖掘在中医药应用现状及问题分析 |
| 1 资料与方法 |
| 2 数据挖掘在中医药领域应用现状 |
| 3 数据挖掘在中医药领域应用问题及解决建议 |
| 4 小结 |
| 综述四 扎根理论在中医应用现状及问题分析 |
| 1 扎根理论在中医应用现状 |
| 2 扎根理论在中医药领域应用存在问题 |
| 3 小结 |
| 参考文献 |
| 前言 |
| 第一章 明代温补学派肾命学说知识图谱构建与分析 |
| 第一节 知识图谱构建 |
| 1 数据来源 |
| 2 抽样方法 |
| 3 本体构建 |
| 4 知识抽取 |
| 5 消歧技术 |
| 6 知识补充 |
| 7 剂量换算 |
| 8 核心组成确定 |
| 9 图数据库构建 |
| 10 知识图谱构建流程图 |
| 第二节 知识图谱分析 |
| 1 可视化展示 |
| 2 扎根理论编码 |
| 3 数据挖掘 |
| 第三节 技术路线图 |
| 第二章 孙一奎肾命学说研究 |
| 第一节 孙一奎肾命学说研究结果 |
| 1 知识图谱结果概述 |
| 2 肾命学说内容展示 |
| 3 肾命学说核心内容展示 |
| 4 元气不足内容展示 |
| 5 补元气用药特点 |
| 第二节 以藏象和儒道相关概念定义命门 |
| 1 借太极阐释命门特征 |
| 2 以气一元论定义命门所指 |
| 3 以藏象理论、道教和《易经》确定命门位置 |
| 第三节 基于精气学说构建命门-肾主后天系统 |
| 1 以精气学说将命门与肾相连 |
| 2 命门-肾主呼吸系统 |
| 3 命门-肾主后天系统 |
| 第四节 基于三焦的命门-三焦先后天系统 |
| 1 命门-三焦-膀胱主水道系统 |
| 2 命门-三焦气化系统 |
| 第五节 基于“气一元论”和“理一分殊”的元气-原气思想 |
| 1 元气真气所指为一 |
| 2 元气原气所指不同 |
| 3 原气动气所指相同 |
| 第六节 以《黄帝内经》与哲学相关理论指导肾命学说临床应用 |
| 1 以《黄帝内经》“劳伤”与理学“人欲”构建病因病机 |
| 2 以《黄帝内经》治则和理学“革尽人欲”构建治法 |
| 3 以《黄帝内经》与哲学、道教“真气”指导养生 |
| 第七节 基于元气理论的辨治思路 |
| 1 温脾健运 |
| 2 补中兼温 |
| 3 补中兼升 |
| 4 脾肾双补 |
| 5 重营卫气血 |
| 第八节 孙一奎肾命学说总结 |
| 1 孙一奎肾命学说框架 |
| 2 孙一奎以元气为纲的辨治特色 |
| 第三章 赵献可肾命学说研究 |
| 第一节 赵献可肾命学说研究结果 |
| 1 知识图谱结果概述 |
| 2 肾命学说内容展示 |
| 3 肾命学说核心内容展示 |
| 4 命门水火异常内容展示 |
| 5 补命门水火用药经验 |
| 第二节 以精气、藏象和哲学定义命门 |
| 1 以精气学说将命门与肾相连 |
| 2 以真君真主、太极定义命门人身之主 |
| 3 以“中道”“坎卦”和“小心”确定命门位置 |
| 4 以命门指导养生 |
| 第三节 以阴阳为指导阐释先天水火 |
| 1 医哲范畴下的阴阳 |
| 2 以阴阳理论构建先天水火 |
| 3 以阴阳理论阐述先天水火关系 |
| 4 以阴阳理论指导先天水火的临床应用 |
| 5 以阴阳理论形成“重阳”特色 |
| 第四节 基于“理气”与藏象阐释命门-命门水火-肾系统 |
| 1 基于理气关系构建命门与命门水火的关系 |
| 2 从藏象理论阐释先天水火-肾内容 |
| 第五节 借三焦构建命门-三焦先后天系统 |
| 1 三焦概念 |
| 2 命门-三焦-膀胱的津液代谢系统 |
| 3 命门之火-三焦-相火的阳气运行系统 |
| 4 命门之火-相火-君火的阳气运行系统 |
| 5 命门之水-三焦-神水的神水运行途径 |
| 第六节 肾命学说下的命门水火应用 |
| 1 八味丸处方思路 |
| 2 六味丸处方思路 |
| 第七节 赵献可肾命学说研究总结 |
| 1 赵献可肾命学说框架 |
| 2 赵献可肾命学说临床应用 |
| 第四章 张介宾肾命学说研究 |
| 第一节 张介宾肾命学说研究结果 |
| 1 知识图谱结果概述 |
| 2 肾命学说内容展示 |
| 3 肾命学说核心内容展示 |
| 4 命门水火异常内容展示 |
| 5 补命门水火用药特点 |
| 第二节 借无极定义真阴 |
| 1 真阴类似无极 |
| 2 真阴之象在形体 |
| 第三节 以藏象和太极定义命门 |
| 1 以藏象定义命门形而下内容 |
| 2 以哲学构建命门形而上的内容 |
| 第四节 以太极定义命门-命门水火-阴阳系统 |
| 1 以太极定义命门主宰后天 |
| 2 以太极定义命门水火为阴阳之根 |
| 第五节 以藏象理论构建真阴-命门-肾先后天系统 |
| 1 真阴藏于肾与命门 |
| 2 命门主肾 |
| 第六节 借“道器”、太极动静定义先天关系 |
| 1 命门与命门水火关系 |
| 2 真阴与命门关系 |
| 第七节 以理气阴阳阐释命门水火之关系 |
| 1 以理气为框架阐释命门与命门水火 |
| 2 以阴阳精气阐释命门水火之联系 |
| 3 以重阳思想定义命门之火的重要性 |
| 第八节 以理学和《内经》指导病因病机和治则治法 |
| 1 以“过用”指导认识病因病机 |
| 2 将“灭人欲”作为真阴命门异常基本治则 |
| 第九节 肾命学说下的真阴、命门应用 |
| 1 真阴之治分缓急 |
| 2 命门水火重精气动静 |
| 第十节 张介宾肾命学说研究总结 |
| 1 张介宾肾命学说框架 |
| 2 张介宾肾命学说临床应用 |
| 第五章 明代温补学派肾命学说研究内容讨论 |
| 第一节 医哲互参构建基本框架 |
| 1 哲学思想为划分先后天之依据 |
| 2 医学思想是肾命学说成形之保证 |
| 3 医哲相合服务肾命学说临床应用 |
| 第二节 以阴阳学说作为基础,辅以精气 |
| 1 以阴阳学说决定肾命学说的组成 |
| 2 以精气学说对肾命学说进一步完善 |
| 第三节 重阳思想与肾命学说互补互用 |
| 1 重阳思想贯穿于肾命学说 |
| 2 肾命学说为重阳思想提供理论支持 |
| 第四节 重视命门与脏腑的相关性 |
| 1 肾与命门理论相关 |
| 2 补肾以复命门之不足 |
| 3 温脾以助补肾 |
| 第五节 三者肾命学说特色 |
| 1 三者肾命学说框架比较 |
| 2 孙一奎肾命学说重元气 |
| 3 赵献可肾命学说重水火 |
| 4 张介宾肾命学说重水火精气 |
| 第六节 小结 |
| 第六章 明代温补学派肾命学说对《黄帝内经》的继承发扬 |
| 第一节 对《黄帝内经》中精气阴阳学说的继承发扬 |
| 1 天人相应理论 |
| 2 精气学说 |
| 3 阴阳学说 |
| 第二节 对《黄帝内经》藏象理论的继承发扬 |
| 1 命门与肾 |
| 2 脾与肾 |
| 3 三焦与相火 |
| 第三节 对《黄帝内经》温补思想的继承发扬 |
| 1 温补思想来源于《黄帝内经》 |
| 2 处方思路来源于《黄帝内经》 |
| 第四节 对《黄帝内经》病机治法的继承发扬 |
| 1 命门之不足源于“过用” |
| 2 保命门之关键在于防止过用 |
| 第五节 小结 |
| 第七章 明代温补学派肾命学说在现代中医临床应用举隅 |
| 第一节 现代名老中医医案研究流程 |
| 1 数据来源 |
| 2 纳入与排除标准 |
| 3 研究方法 |
| 第二节 现代名老中医医案研究结果 |
| 1 数据基本情况 |
| 2 jaccard相关系数结果 |
| 3 定量研究结果 |
| 4 扎根理论研究结果 |
| 第三节 现代名老中医治疗腰痛辨治思路 |
| 1 扶正以治本 |
| 2 驱邪以治标 |
| 3 现代名老中医与明代温补学派诊治相似之处 |
| 第四节 小结 |
| 第八章 结语 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（2）基于大数据的大学生日常思想政治教育创新研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 绪论 大数据让大学生日常思想政治教育智能化 |
| 第一节 选题缘由及研究意义 |
| 一、选题缘由 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究综述 |
| 一、国内研究现状 |
| 二、国外大数据与教育交叉研究综述 |
| 三、研究评析 |
| 第三节 逻辑结构 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究方法 |
| 三、内容框架 |
| 第四节 重点、难点及预期创新点 |
| 一、研究重点 |
| 二、研究难点 |
| 三、研究创新点 |
| 第一章 基于大数据创新大学生日常思想政治教育的理论基础 |
| 第一节 核心概念解读 |
| 一、大数据 |
| 二、大学生日常思想政治教育 |
| 三、大学生日常思想政治教育大数据 |
| 第二节 大学生日常思想政治教育大数据之马克思主义哲学审视 |
| 一、感性对象性活动之数据生成逻辑 |
| 二、实践的社会历史性之数据发展动因 |
| 三、辩证唯物主义认识论之数据应用的方法论基础 |
| 四、人的全面自由发展之数据应用的价值取向 |
| 第三节 大学生日常思想政治教育大数据自组织系统阐释 |
| 一、大学生日常思想政治教育之复杂自组织系统特征 |
| 二、大学生日常思想政治教育大数据之数据转化 |
| 三、大学生日常思想政治教育大数据之数据转换 |
| 四、大学生日常思想政治教育之数据工作机制 |
| 第二章 基于大数据创新大学生日常思想政治教育的现实依据 |
| 第一节 大学生日常思想政治教育存在的现实困境 |
| 一、基于大数据文本挖掘方法的大学生日常思想政治教育现实困境分析 |
| 二、大学生日常思想政治教育者访谈 |
| 三、大学生日常思想政治教育存在的问题及原因剖析 |
| 第二节 新时代大学生日常思想政治教育新要求 |
| 一、新时代大学生日常思想政治教育面临的新课题 |
| 二、新时代大学生日常思想政治教育指导思想与原则 |
| 三、新时代大学生日常思想政治教育教育内容体系 |
| 四、新时代大学生日常思想政治教育的主体转型 |
| 第三节 基于大数据创新大学生日常思想政治教育技术优势 |
| 一、大数据关键技术之大学生日常思想政治教育应用 |
| 二、教育主体与教育客体的数据交互 |
| 三、教育管理平台载体的数据智能 |
| 四、教育管理实践数据的跨域应用 |
| 第四节 基于大数据创新大学生日常思想政治教育可能性分析 |
| 一、基于数据技术的效率提升 |
| 二、基于证据的日常教育管理 |
| 三、基于数据评价的工作改进 |
| 第三章 基于大数据促进大学生日常思想政治教育发展转向 |
| 第一节 大学生日常思想政治教育大数据应用呈现 |
| 一、精准画像:大数据精确反映学生行为状态 |
| 二、规律探寻:大数据有效呈现学生活动规律 |
| 三、超前感知:大数据准确研判学生活动趋向 |
| 第二节 基于大数据之由线性思维向系统思维转变 |
| 一、线性思维 |
| 二、系统思维 |
| 三、线性思维向系统思维转变的全面性与准确性 |
| 第三节 基于大数据之由普适教育向个性化培育转变 |
| 一、普适教育 |
| 二、个性化培育 |
| 三、普适教育向个性化培育转变的适应性与有效性 |
| 第四节 基于大数据之由认知培育向实践养成转变 |
| 一、认知培育 |
| 二、实践养成 |
| 三、认知培育向实践养成转变的实效性与长效性 |
| 第五节 基于大数据之由需求侧适应向供给侧发力转变 |
| 一、需求侧适应 |
| 二、供给侧发力 |
| 三、需求侧适应向供给侧发力转变的精准性与有效性 |
| 第四章 基于大数据创新大学生日常思想政治教育的实施路径 |
| 第一节 基于大数据创新大学生日常思想政治教育的原则 |
| 一、以人为本原则 |
| 二、守正创新原则 |
| 三、趋利避害原则 |
| 四、循序渐进原则 |
| 五、理论与实践相结合原则 |
| 第二节 大学生日常思想政治教育大数据资源库建设与运行 |
| 一、大学生日常思想政治教育大数据采集 |
| 二、大学生日常思想政治教育大数据预处理与存储 |
| 三、大学生日常思想政治教育大数据挖掘与建模分析 |
| 四、大学生日常思想政治教育大数据可视化与应用 |
| 五、大学生日常思想政治教育大数据解释与反馈 |
| 第三节 利用大数据推进大学生日常思想政治教育实践应用 |
| 一、数据画像 |
| 二、精准资助 |
| 三、异常告警 |
| 第五章 基于大数据创新大学生日常思想政治教育的条件保障 |
| 第一节 个体主观条件 |
| 一、培育大数据意识与大数据思维 |
| 二、掌握大数据知识与大数据技能 |
| 三、提升大数据伦理与管理理性 |
| 四、把握大数据应用的价值导向 |
| 第二节 技术条件保障 |
| 一、开发和搭建高校思想政治教育大数据技术平台 |
| 二、培育大学生思想政治教育大数据核心技术团队 |
| 第三节 组织与制度保障 |
| 一、加强组织领导 |
| 二、推进教育政策实施与制度建设 |
| 三、加强体制机制建设 |
| 第四节 文化环境保障 |
| 一、优化校园网络环境 |
| 二、培育校园数据文化 |
| 三、优化校园人文环境 |
| 结语:数据智能与教育智慧结合 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 |
（3）东南亚和非洲市场跨境电商平台商家选品策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 跨境电商研究现状 |
| 1.2.2 品类与品类管理研究现状 |
| 1.2.3 跨境电商选品研究现状 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究的创新点 |
| 第二章 电子商务和跨境电子商务及平台发展现状 |
| 2.1 我国与全球跨境电商发展现状 |
| 2.1.1 我国跨境电商发展现状 |
| 2.1.2 全球电商市场发展现状 |
| 2.2 东南亚与非洲电商市场分析 |
| 2.2.1 经济和人口增长迅速 |
| 2.2.2 互联网和手机普及助推电商发展 |
| 2.2.3 本土电商平台潜力巨大 |
| 2.2.4 跨境电商合作密切 |
| 2.3 东南亚与非洲主要电商平台 |
| 2.3.1 东南亚主要电商平台 |
| 2.3.2 非洲主要电商平台 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于聚类分析的选品策略指标体系构建 |
| 3.1 数据挖掘算法的应用研究 |
| 3.1.1 数据挖掘的功能和应用流程 |
| 3.1.2 选品策略研究的数据挖掘算法选择 |
| 3.1.3 聚类方法的选择 |
| 3.2 选品策略研究指标体系的构建 |
| 3.2.1 选品的相关概念 |
| 3.2.2 选品的影响因素 |
| 3.2.3 选品策略指标体系 |
| 3.3 商品聚类指标的选择 |
| 3.3.1 选择聚类指标变量的原则 |
| 3.3.2 聚类指标变量的选择 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 电商平台商品类目分析实证研究 |
| 4.1 数据准备 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 数据预处理 |
| 4.2 描述性统计 |
| 4.2.1 Lazada描述性统计分析 |
| 4.2.2 Jumia描述性统计分析 |
| 4.3 基于聚类算法的类目分析 |
| 4.3.1 建立聚类模型 |
| 4.3.2 聚类结果与分析 |
| 4.4 热门品类细分类目分析 |
| 4.4.1 东南亚市场热门品类细分研究 |
| 4.4.2 非洲场热门品类细分研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 跨境电商商家选品策略研究 |
| 5.1 选品策略实证研究结论及建议 |
| 5.2 市场本土化策略补充建议 |
| 5.2.1 价格策略 |
| 5.2.2 产品策略 |
| 5.2.3 市场细分策略 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（4）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（5）多尺度分类挖掘方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 分类挖掘 |
| 1.2.2 尺度转换 |
| 1.2.3 多尺度数据挖掘 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织与架构 |
| 2 分类挖掘 |
| 2.1 分类数据挖掘 |
| 2.1.1 分类挖掘概念 |
| 2.1.2 分类挖掘步骤 |
| 2.2 分类应用举例 |
| 2.3 分类算法 |
| 2.3.1 基于距离的分类 |
| 2.3.2 基于统计的分类 |
| 2.3.3 基于判别的分类 |
| 2.3.4 基于软计算的分类 |
| 2.3.5 其他分类算法 |
| 2.4 分类算法的评价标准 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 多尺度分类挖掘框架 |
| 3.1 分布式数据挖掘 |
| 3.1.1 分布式数据挖掘框架 |
| 3.1.2 分布式数据挖掘研究难题 |
| 3.2 多尺度数据挖掘 |
| 3.2.1 多尺度数据挖掘概念 |
| 3.2.2 多尺度数据挖掘步骤 |
| 3.2.3 多尺度数据挖掘应用举例 |
| 3.2.4 多尺度数据挖掘与分布式数据挖掘比较 |
| 3.3 多尺度分类架构 |
| 3.3.1 多尺度数据集构建 |
| 3.3.2 基准尺度选择 |
| 3.3.3 多尺度分类定义 |
| 3.3.4 多尺度分类实质 |
| 3.3.5 多尺度分类体系架构 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 多尺度分类算法 |
| 4.1 分类信息处理机制 |
| 4.2 尺度上推算法UAMSC |
| 4.2.1 理论基础 |
| 4.2.2 算法的基本思想 |
| 4.2.3 算法描述 |
| 4.3 尺度下推算法DAMSC |
| 4.3.1 理论基础 |
| 4.3.2 算法的基本思想 |
| 4.3.3 算法描述 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实验与分析 |
| 5.1 数据集 |
| 5.2 实验环境 |
| 5.3 评价指标 |
| 5.3.1 CA |
| 5.3.2 F1-score |
| 5.3.3 NMI |
| 5.4 实验结果 |
| 5.4.1 尺度上推 |
| 5.4.2 尺度下推 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的科研成果清单 |
（6）效用挖掘技术及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 数据挖掘 |
| 1.1.2 效用挖掘 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究现状及分析 |
| 1.3.1 传统的模式挖掘技术 |
| 1.3.2 效用驱动的模式挖掘 |
| 1.3.3 研究现状总结 |
| 1.4 主要研究内容及创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第2章 基于事务数据的效用挖掘 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相关研究工作 |
| 2.3 预备知识与问题定义 |
| 2.4 HUOPM算法 |
| 2.4.1 搜索空间与挑战 |
| 2.4.2 UO-List和 FU-Table |
| 2.4.3 效用占有度上界 |
| 2.4.4 修剪策略 |
| 2.4.5 HUOPM算法 |
| 2.5 实验分析 |
| 2.5.1 数据描述和实验设置 |
| 2.5.2 模式分析 |
| 2.5.3 效率分析 |
| 2.5.4 修剪策略的效果 |
| 2.5.5 数据项处理顺序的效果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于序列数据的效用挖掘 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关研究工作 |
| 3.3 预备知识与问题定义 |
| 3.4 ProUM算法 |
| 3.4.1 词典量化序列树 |
| 3.4.2 效用阵列和投影机制 |
| 3.4.3 效用上界和剪枝策略 |
| 3.4.4 ProUM算法 |
| 3.5 实验分析 |
| 3.5.1 数据描述和实验设置 |
| 3.5.2 效率分析 |
| 3.5.3 候选模式分析 |
| 3.5.4 内存消耗分析 |
| 3.5.5 可伸缩性测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于复杂事件序列的效用挖掘 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关研究工作 |
| 4.3 预备知识与问题定义 |
| 4.4 UMEpi算法 |
| 4.4.1 EWU高估上界值 |
| 4.4.2 搜索空间中的修剪策略 |
| 4.4.3 UMEpi算法 |
| 4.5 实验分析 |
| 4.5.1 数据描述和实验设置 |
| 4.5.2 有效性分析 |
| 4.5.3 运行时间分析 |
| 4.5.4 内存消耗分析 |
| 4.5.5 可伸缩性测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于相关性的效用挖掘 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 预备知识与问题定义 |
| 5.3 基于阶层组合的Co HUIM算法 |
| 5.3.1 数据库的投影操作 |
| 5.3.2 基于排序的向下封闭特性 |
| 5.3.3 Co HUIM算法 |
| 5.4 基于效用列表的CoUPM算法 |
| 5.4.1 融合相关性的效用列表 |
| 5.4.2 CoUPM算法 |
| 5.5 实验分析 |
| 5.5.1 数据描述和环境设置 |
| 5.5.2 有效性分析 |
| 5.5.3 效率分析 |
| 5.5.4 内存消耗分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）基于医疗信息系统的数据挖掘算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 选题目的 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文结构 |
| 2 相关概念与技术介绍 |
| 2.1 数据挖掘概念 |
| 2.1.1 数据挖掘模型 |
| 2.1.2 数据挖掘方法 |
| 2.1.3 数据挖掘一般流程 |
| 2.1.4 数据挖掘功能 |
| 2.1.5 数据挖掘研究方向 |
| 2.2 常用数据挖掘技术 |
| 2.3 医疗数据挖掘算法对比分析 |
| 3 关联规则算法分析 |
| 3.1 关联规则算法概述 |
| 3.2 Apriori算法分析 |
| 3.2.1 算法概述 |
| 3.2.2 Apriori算法性能分析 |
| 3.3 关联规则应用举例 |
| 4 关联规则数据挖掘在HIS中应用 |
| 4.1 项目背景 |
| 4.2 医院管理系统简介 |
| 4.2.1 医院管理系统发展 |
| 4.2.2 医院管理体系结构 |
| 4.2.3 医学数据挖掘意义 |
| 4.3 医学数据挖掘基本过程 |
| 4.4 医疗数据处理模型 |
| 4.5 数据挖掘在医院管理系统应用实例 |
| 4.5.1 算法实现过程分析 |
| 4.5.2 数据分析 |
| 4.5.3 数据提取 |
| 4.5.4 数据处理 |
| 4.5.5 数据集成 |
| 4.5.6 实验结论 |
| 4.5.7 算法实际应用 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 程序关键代码 |
| 致谢 |
（8）信息化社会的戏曲传承 ——以川剧为例的“互联网+戏曲”研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 绪论 |
| 一、选题背景及研究意义 |
| 二、川剧数字化研究综述 |
| 三、研究方法与技术路线 |
| 四、主要观点与创新之处 |
| 第一章 信息化与戏曲传承 |
| 第一节 社会进化与戏曲发展的关系 |
| 第二节 信息技术对戏曲传承的影响 |
| 第三节 戏曲APP传播能力量化分析 |
| 第二章 川剧传承研究设计 |
| 第一节 川剧文化传承现状与存在问题 |
| 第二节 川剧互联网传播的大数据分析 |
| 第三节 川剧数字化传承发展路径设计 |
| 第三章 川剧传承的云保护 |
| 第一节 川剧传承的数字化记录 |
| 第二节 川剧传承的数据云存储 |
| 第三节 川剧传承的数据云容灾 |
| 第四章 川剧传承的云共享 |
| 第一节 川剧传承数字化云平台共享 |
| 第二节 川剧传承数字化元数据开放 |
| 第三节 川剧传承数字化软应用开放 |
| 第五章 川剧传承的云传播 |
| 第一节 川剧传承的数字化教学 |
| 第二节 川剧传承的网络化传播 |
| 第三节 川剧传承的个性化分享 |
| 第六章 余论:“互联网+戏曲”的发展前景 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（9）数据挖掘在我国数字出版中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究内容与创新之处 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 创新之处 |
| 第2章 相关概念和背景介绍 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 数字出版相关概念 |
| 2.1.2 数据挖掘相关概念 |
| 2.2 背景介绍 |
| 2.2.1 数据挖掘技术的产生背景 |
| 2.2.2 数据挖掘技术的应用领域 |
| 第3章 数据挖掘在我国数字出版应用中的必要性与可行性分析 |
| 3.1 数据挖掘在我国数字出版应用中的必要性分析 |
| 3.1.1 可以简化数字出版流程 |
| 3.1.2 能够丰富数字出版内容 |
| 3.1.3 能够优化数字出版服务 |
| 3.1.4 提升数字出版经济效益 |
| 3.2 数据挖掘在我国数字出版应用中的可行性分析 |
| 3.2.1 数据政策的支持力度不断加强 |
| 3.2.2 国家数据环境的不断完善 |
| 3.2.3 数据挖掘技术的持续发展 |
| 第4章 数据挖掘在我国数字出版的应用实例和问题 |
| 4.1 数据挖掘在我国数字出版应用中的典型案例 |
| 4.1.1 数据挖掘在我国传统出版企业转型升级中的应用 |
| 4.1.2 数据挖掘在我国新型互联网出版企业中的应用 |
| 4.1.3 数据挖掘在我国数字出版产业跨界融合中的应用 |
| 4.2 数据挖掘在我国数字出版领域的应用途径 |
| 4.3 数据挖掘在我国数字出版应用中的问题及原因分析 |
| 4.3.1 导致信息茧房现象的出现 |
| 4.3.2 降低了数字出版物的质量 |
| 4.3.3 忽视了数据的安全性问题 |
| 第5章 完善数据挖掘在我国数字出版中应用的对策建议 |
| 5.1 用户个人应该注意培养信息聚合观 |
| 5.1.1 提高自己对信息的辨识能力 |
| 5.1.2 要注意保持客观理性的态度 |
| 5.2 数字出版企业要渗透积极的文化精神 |
| 5.2.1 引导正确的用户需求 |
| 5.2.2 注重内容资源的开发 |
| 5.3 政府需要加强立法和执法力度 |
| 5.3.1 注重个人隐私方面的保护 |
| 5.3.2 注重数字出版的版权保护 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 阶段性成果 |
（10）非并网风电价值链优化与评价模型及协同云平台研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外发展动态及研究现状 |
| 1.2.1 关于清洁能源发电及储能产业的发展现状 |
| 1.2.2 关于风电价值链 |
| 1.2.3 关于价值链协同机理与协同管理 |
| 1.2.4 关于风电价值链多方利益主体资源优化配置 |
| 1.2.5 关于大数据、云计算等信息技术在价值链中的应用 |
| 1.2.6 国内外相关研究的不足之处 |
| 1.3 论文主要内容及结构 |
| 1.4 论文研究创新点 |
| 第2章 非并网风电产业现状及风电价值链构建与分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 非并网风电产业现状分析 |
| 2.2.1 非并网风电产生背景 |
| 2.2.2 非并网风电产业发展现状和问题 |
| 2.3 非并网风电价值链构建与分析 |
| 2.3.1 传统风电价值链分析 |
| 2.3.2 非并网风电价值链构建与分析 |
| 2.3.3 非并网风电价值链与传统风电价值链的区别 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 非并网风电价值链发电环节功率预测模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 非并网风电功率数据挖掘模型 |
| 3.2.1 经验模态分解 |
| 3.2.2 集成经验模态分解 |
| 3.3 非并网风电功率短期预测模型 |
| 3.3.1 稀疏自动编码器 |
| 3.3.2 改进BP神经网络 |
| 3.3.3 非并网风电功率数据挖掘及预测模型构建 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 基础数据 |
| 3.4.2 预测结果分析 |
| 3.4.3 预测方法评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 非并网风电价值链储能环节容量优化配置模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 促进非并网风电消纳的混合电储能系统容量优化配置模型 |
| 4.2.1 不同类型电储能元件模型构建 |
| 4.2.2 优化模型构建 |
| 4.2.3 基于NSGA-Ⅱ的混合智能优化算法 |
| 4.2.4 算例分析 |
| 4.3 促进非并网风电消纳的储热系统容量优化模型 |
| 4.3.1 非并网风电供热模式分析 |
| 4.3.2 储热系统容量优化模型 |
| 4.3.3 算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 非并网风电价值链用能环节用户及其逆向价值主体协同优化模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多类型负荷响应模型 |
| 5.2.1 一般电、热负荷 |
| 5.2.2 采暖负荷 |
| 5.3 考虑多负荷类型的用户及其逆向价值主体协同优化模型 |
| 5.3.1 优化目标 |
| 5.3.2 约束条件 |
| 5.3.3 模型求解 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 基础数据 |
| 5.4.2 算例结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 非并网风电价值链多主体协同与增值效应评价模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多主体协同与增值效应评价指标体系 |
| 6.2.1 多主体协同与增值效应评价指标体系构建原则 |
| 6.2.2 多主体协同与增值效应评价维度 |
| 6.2.3 多主体协同与增值效应评价指标体系构建 |
| 6.3 多主体协同与增值效应评价模型构建 |
| 6.3.1 指标值归一化预处理 |
| 6.3.2 综合指标赋权方法 |
| 6.3.3 灰色累积前景理论 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.4.1 评价结果分析 |
| 6.4.2 方法对比分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 非并网风电价值链协同云平台设计 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 协同云平台建立的必要性和可行性分析 |
| 7.2.1 协同云平台建立的必要性 |
| 7.2.2 协同云平台建立的可行性 |
| 7.3 协同云平台功能设计 |
| 7.3.1 信息协同功能 |
| 7.3.2 能量协同功能 |
| 7.3.3 价值协同功能 |
| 7.4 协同云平台架构设计 |
| 7.4.1 总体架构 |
| 7.4.2 技术架构 |
| 7.5 协同云平台部分模块详细设计 |
| 7.5.1 协同云平台方法库设计 |
| 7.5.2 协同云平台模型库设计 |
| 7.5.3 协同云平台数据库设计 |
| 7.5.4 接口层设计 |
| 7.5.5 Hadoop云计算平台设计 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 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 |
四、数据挖掘研究和应用的现状与前景（论文参考文献）
- [1]明代温补学派肾命学说及其对《黄帝内经》继承发扬的研究[D]. 席崇程. 北京中医药大学, 2021(02)
- [2]基于大数据的大学生日常思想政治教育创新研究[D]. 邓晶艳. 贵州师范大学, 2021(09)
- [3]东南亚和非洲市场跨境电商平台商家选品策略研究[D]. 黄蓝青. 华南理工大学, 2020(02)
- [4]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [5]多尺度分类挖掘方法[D]. 张璐璐. 河北师范大学, 2020(07)
- [6]效用挖掘技术及其应用[D]. 甘文生. 哈尔滨工业大学, 2020
- [7]基于医疗信息系统的数据挖掘算法研究[D]. 毛莹. 内蒙古科技大学, 2019(03)
- [8]信息化社会的戏曲传承 ——以川剧为例的“互联网+戏曲”研究[D]. 李金兆. 山西师范大学, 2019(05)
- [9]数据挖掘在我国数字出版中的应用研究[D]. 赖文锐. 湘潭大学, 2019(02)
- [10]非并网风电价值链优化与评价模型及协同云平台研究[D]. 徐方秋. 华北电力大学(北京), 2019(01)