一、文献信息序化浅论（论文文献综述）
王阮[1]（2021）在《数字人文视域下口述历史档案资源知识发现研究》文中研究表明近年来,数字人文在中国学界方兴未艾。数字人文对知识生产方式的改变,好比在学术圈这个相对平静的湖水中投进一颗石子,泛起的涟漪会波及整个学术领域[1]。2017年,中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《国家“十三五”时期文化发展改革规划纲要》指出:文化遗产保护工程需加快文物藏品数字化保藏,推进数字故宫、数字敦煌、数字丝绸之路和中国人民抗日战争数字博物馆建设[2]。在数字化浪潮中,人文活动在数字技术赋能下跨界融合,借助数字技术耕读人文知识,变革传统的人文研究范式,并赋予人文研究以新的活力。数字人文正在引领中国社会文化空间的数字化转型,身处数字环境的人们对历史档案文化的知识需求也愈加强烈。《全国档案事业发展“十三五”规划纲要》在有效推进档案资源体系建设过程中鼓励开展口述历史档案、国家记忆和城市（乡村）记忆工程、非物质文化遗产建档等工作。口述历史档案作为历史文化传承的重要载体与纽带,以记录时代变革、填补记录空缺、保护人类文化遗产等价值和功能受到国内外学者的高度关注。我国悠久的历史文化世代相传,随着时间的洗淘,诸多珍贵的文化遗产已经失传或濒临灭亡。1992年,联合国教科文组织启动世界记忆工程项目,旨在通过国际合作与应用数字技术抢救世界范围内正在逐渐老化、损毁、消失的文献记录。有关口述历史档案的研究最早可追溯至美国哥伦比亚大学口述历史研究室的建立。虽然从启动时间看,我国研究起点较美国晚了近30年,无论理论基础还是实践进展都缺少资源深度开发和知识挖掘,尚处于起步成长阶段。但作为中华文化的守护者和传承者,我国拥有相当丰富且数量庞大的人文资源亟待挖掘。在数字人文的大背景下,如何借助数字人文技术方法检索、利用浩瀚繁杂的口述历史档案资源,将其蕴含的丰富内部事实、数据和知识展现出来,实现口述历史档案资源知识发现具有迫切性和必要性。同时,如何对口述历史档案资源进行深度知识组织、知识关联、知识聚合与知识发现,为用户提供知识服务,也将成为当下及未来档案资源开发利用的研究重点。基于此,本文以口述历史档案资源为研究对象,通过对口述历史档案、知识发现的追本溯源,综合运用文献分析、专家访谈、实证研究等方法,结合口述历史档案资源特征与属性,架构数字人文视域下口述历史档案资源知识发现框架,探究数字人文视域下口述历史档案资源知识发现核心内容,构建口述历史档案资源本体与知识图谱并进行实例可视化展示,深入揭示口述历史档案资源知识元,将其蕴含的人、地、时、事等复杂内容关系予以揭示,辅助和支撑人文学者进行研究,为口述历史档案资源实践应用提供可操作性指导,实现口述历史档案资源多维知识发现。具体来说,核心内容包含4个部分。第3章数字人文视域下口述历史档案资源知识发现逻辑框架本章首先对口述历史档案资源知识发现需求进行分析,对口述历史档案资源知识发现目标进行概述,梳理口述历史档案资源知识发现流程及体系结构。然后,解析口述历史档案资源知识发现构成要素、功能要素、构成要素及功能要素关系,架构数字人文视域下口述历史档案资源知识发现框架。最后,对框架主要模块作用进行解构,包含知识组织的描述与揭示作用,知识关联的存储与链接作用,知识发现的多维挖掘作用。第4章口述历史档案资源本体构建口述历史档案资源纷繁浩杂,如何将零散杂乱的口述历史档案资源组织起来,就需要借助本体来实现。鉴于目前本领域尚未发现可复用的口述历史档案资源本体,故而需要自建本体,这也是本领域的创新之处所在。本章作为第五章的铺垫,通过构建口述历史档案资源本体呈现口述历史档案领域知识认可的概念及概念间的相互关系,从知识组织维度实现口述历史档案资源知识表示,并利用Protégé工具辅以实例可视化展示,验证了本文构建的口述历史档案资源本体具有良好的可操作性与实用性,为第五章口述历史档案资源知识图谱构建提供组织结构基础。第5章口述历史档案资源知识图谱构建本体只是从组织层面实现口述历史档案资源描述与揭示,而知识图谱是基于关联层面实现口述历史档案资源深度聚合。本章首先提出口述历史档案资源知识图谱框架设计构想,包含模式层和数据层,模式层既可以从口述历史档案资源本体解析、本体与图数据库的映射规则以及关系界定入手;也可以直接从口述历史档案资源数据源抽取所需要素。数据层包含信息抽取和知识融合两部分。然后介绍知识图谱存储和绘制工具。最后,基于第四章口述历史档案资源本体结构,引入实验数据源,采用目前主流的Neo4j图数据库构建口述历史档案资源知识图谱进行实例可视化展示,从知识关联维度实现口述历史档案资源深层聚合,构筑口述历史档案资源知识网系,实现知识关联,为第六章口述历史档案资源多维知识发现奠定关系主线。第6章口述历史档案资源多维知识发现本章在第五章口述历史档案资源知识图谱实例展示的基础上,基于知识图谱洞悉口述历史档案资源深层关系,从多维视角深入挖掘口述历史档案资源潜藏的丰富内部事实。具体包含:基于项目整体概况的知识发现、基于事件主题关系的知识发现、基于社会网络关系的知识发现以及基于时空网络关系的知识发现。既可以细致展现出口述历史档案资源间人、地、时、事之间的知识关联,又可以探求涉及同一主题或具有相关关系的多个口述历史档案资源之间的隐性关系,方便领域学者进行后续研究,以佐证本研究具有现实指导意义。综上所述,本研究在数字人文大背景下,将以本体和知识图谱为代表的数字人文技术方法“引介”口述历史档案研究,实现了口述历史档案资源领域本体和知识图谱构建新突破,同时借助实例可视化展示,将人、地、时、事等内容特征及其相互关系予以细粒度描述,从事件、时空以及社会网络关系等层面实现口述历史档案资源深层挖掘与多维知识发现,不仅丰富了多元学科理论与研究方法,而且还推进了口述历史档案资源实践创新。在“技术驱动+知识发现”的催化反应下,为口述历史档案资源深度开发提供了借鉴与可行指导,同时也对口述历史档案资源知识发现及可视化具体实施提供了可操作性框架参考,切实推动了口述历史档案资源知识组织、知识关联、知识发现与知识服务。
程子轩[2]（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》文中研究表明移动互联网时代,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。
马敏[3]（2021）在《图书馆知识功能研究 ——基于图情领域知识论的视角》文中提出20世纪80年代以来,知识论一直是图情领域基础理论研究的基调,以知识为对象开展研究不仅体现了理论的深化发展,同时也反映了图书馆适应知识社会的主动性和满足知识社会需求的积极性,其中一些经典理论对图书馆功能的研究和运用具有重要的指导意义。图书馆知识功能研究是以图情领域中相关的知识论作为指导思想来开展的功能研究,目的是在知识社会中有效运用实践图书馆功能,更好地履行图书馆使命。本文主要研究图书馆的基本知识功能,即:知识收藏功能、知识整理功能、知识服务功能。各类图书馆都具备基本知识功能,对其开展的研究更具有普适性。本文在了解现阶段国内外图书馆功能研究的基础上,探讨知识、知识论对图书馆功能的作用,并进一步开展图书馆知识功能研究。本文首先阐述了知识的概念、特征和类型,其次论述了图书馆和知识的关系以及图情领域知识论的发展演变,最后分别从三个角度出发具体研究图书馆基本知识功能,以知识资源论为指导:从主观知识和客观知识的角度探讨知识收藏功能;以知识组织论为指导,从隐性知识和显性知识的角度探讨知识整理功能;以知识交流论和知识服务论为指导,从知识教育、知识传递、开发知识资源的角度探讨知识服务功能。
王诣铭[4]（2020）在《社交媒体平台功能对用户应对虚假新闻传播的影响研究》文中研究指明互联网技术和移动智能设备的快速发展使得各大社交媒体平台成为公众获取资讯、传播信息和分享见解的重要媒介,大量虚假新闻也随之而来并以主导性力量迅速传播,严重影响了社会稳定和公众生活。社交媒体平台所提供的各种内容编辑、交互分享功能大大加深了信息传播的广度与深度,也为公众参与提供了更为便捷的途径,基于社交媒体平台的新闻传播机制已转变为一种基于群体互动的社会性行为。因此,厘清社交媒体平台功能对用户应对虚假新闻传播的引导性与辅助性作用,从而探讨利用其功能改进有效抑制虚假新闻传播的系统性模式具有重要意义。首先对已有文献系统梳理,了解用户信息行为的主要类型及影响因素,同时对社交媒体平台中虚假新闻识别与应对的主要方法和策略进行归纳;接着基于扎根理论,对社交媒体平台的功能类型及用户的功能使用习惯进行理论构建,并借助PLS路径回归,对其相关假设进行验证;然后根据上一章研究结论,探讨用户进行信息真实性判断时所使用的主要功能:精细化阐述、群体互动呈现及广播级功能对用户核实新闻真实性意愿的影响,通过设计控制变量实验的方式收集相关数据进行分析。再根据上一章节的研究结论,针对性地提出群体互动质量的提升有助于用户更好地判断新闻真实性,由此建立社交媒体平台与用户之间的演化博弈模型,并利用Matlab对审核与激励机制的作用效果进行仿真分析;然后根据以上章节对社交媒体平台功能在用户应对虚假新闻传播方面的文献研究、实证研究以及定量分析,提出利用众包模式鼓励用户参与虚假新闻识别与应对的系统性概念模型及激励策略;最后根据主要研究内容和研究结论内容,从简化功能使用过程、完善功能类型以及保障功能使用安全三个角度提出虚假新闻应对的相关策略。研究表明,出于不同动机使用社交媒体的用户在其功能的使用习惯上存在显着性差异;其中部分功能在用户参与应对虚假新闻传播的过程中有着重要作用,内容评价功能中的精细化阐述、内容聚合与序化功能中的群体互动呈现对用户新闻真实性判断的意愿有显着影响,但在一定程度上由于受到群体互动质量较低的抑制影响;通过社交媒体平台审核和激励机制的功能改进可以较好地解决这一问题,同时也再次佐证了功能设计及其各种机制在应对虚假新闻传播中的重要作用,据此,将众包模式系统性地应用其中。
丁卓尔[5]（2020）在《街头官僚的工作特征和行动逻辑研究 ——以X区城管为例》文中指出街头官僚是基层官僚中直接与公众接触互动的群体。因特定的工作环境和职业压力,他们形成了特殊的行动逻辑。为涵盖并解析街头官僚的行动逻辑,本研究通过文献综述和理论推导将行动逻辑分为行动过程自由裁量,行动结果自由裁量,以及权衡个人利益三个维度,并将这三个维度整合建立了行动逻辑立体直角坐标系模型;通过三个实践案例展示了以X区基层城管为代表的街头官僚的工作过程和行动逻辑,对行动逻辑模型进行了应用。街头官僚的工作特征是他们受到的特殊压力的一种体现。为确定、验证和测量街头官僚的工作特征和行动逻辑,以及二者的关系,本研究以问卷方式调查了符合街头官僚定义的216名一线城管队员,以及49名非街头官僚的基层工作人员。统计分析结果表明:（1）街头官僚的工作特征和行动逻辑较非街头官僚存在显着差异;（2）工作特征及其各维度在一定程度上影响了行动逻辑的各个维度。研究结果提示,组织管理者可以使用工作再设计和制度建设等方式对以一线城管为代表的街头官僚的行动逻辑分维度或赋能或控制,引导街头官僚维持个人利益的中立性,并以积极的方式使用自由裁量权。
杨建林[6]（2020）在《情报学学科体系的再认识》文中指出[目的/意义]整合各方观点,提出一个争议相对较小、能够被情报学界普遍接受的新的情报学学科体系论述,不仅有利于情报学学科的良序发展,而且有利于情报学学科地位的提升以及情报学知识体系的传承。[方法/过程]论文在对已有关于情报学学科体系框架的学术成果进行述评的基础上,提出一个融合Information思维与Intelligence思维的情报学学科体系基本框架,将现有各情报学分支学科统一在一个框架之中。[结果/结论]该框架由以下5部分组成:1)由情报学基础理论、情报学支撑理论、情报与情报学史、情报方法技术体系构成的情报学基础性知识体系;2)基于情报学基础性知识体系,与特定领域的情报问题结合,演化出的一组情报学分支学科;3)情报学与其他学科交叉融合而成的、以其他学科为主导的一组交叉型学科;4)每个情报学分支学科细分出的具有自身特色的理论、应用、技术、管理、实践、教育等方面的分支性知识体系;5)每个分支体系内包含的若干研究主题。
杜琪[7]（2019）在《图书馆学序化思想研究》文中认为序化方法及其理论体系是人类序化思想的客观结晶,具有专业规范性和学术标准性。文章从哲学、学科思维、社会应用3个层面,对图书馆学序化思想进行了相关概念的界定,通过对图书、信息、知识以及（大）数据四个不同序化对象、序化历程的回顾,总结了图书馆学内容序、形式序及相关序等重要的序化方法,探讨了图书馆学序化思想的功用。
刘诗梦[8]（2019）在《社会组织参与社区治理的差序化协同机制研究 ——基于B街道和Y街道的比较分析》文中研究指明无论在国内学界,还是在地方政府治理实践中,社会组织参与社区治理已经成为基层社会治理的重要内容之一。通过连续跟踪浙江省基层社会治理创新的实践,笔者发现社会组织参与社区治理的成效并没有达到改革者们的预期,作用机制也并非完全一致,而是因类型不同而显示出差异化的建构过程,从而形成差序化协同的格局。笔者结合社会组织参与社区治理的具体情境,全面审视社会组织在社区治理在微观情境中的互动逻辑、协同机制以及可能引发的困境。结合已有研究,本文试图从“地缘性场域—工具性价值”的两大分析维度,建构“圈层结构—嵌入性运行—‘强社区-弱社会’”的解释框架,以阐释社会组织参与社区治理的微观机制、互动特征以及可能产生的后果。选取H市B街道、N市Y街道的实践,作为外生型社会组织、内生型社会组织参与实践的典型代表,发现在“强社区—弱社会”格局作用下,社会组织在参与社区治理实践中呈现不同的行动逻辑、协同模式。具体来说,外生型社会组织、内生型社会组织在参与社区治理的“供需对接、项目运作、资源整合及成效共享”四个阶段,分别表现出“供需难洽—供需互契”、“各取所需—有商有量”、“难以协调—相辅相成”及“回应不一—相互成就”的差异。在“地缘性场域”、“工具性价值”的作用下,社会组织在参与过程中形成了“低嵌入协同”、“高嵌入协同”的圈层结构,并逐步形成社会组织参与社区治理的“差序化协同”模式。本文进一步从认知性嵌入、关系性嵌入及结构性嵌入等方面解释差异化协同的形成机制,并把它们作为差序化协同型构的深层次原因。进一步分析来看,这种差序化协同模式的运行,可能带来“参与身份的合法性困境”、“参与行为的异化发展”、“参与路径高依附性”、“参与结构非均衡化”及“参与成效‘内卷化’”等一系列更为深远的后果。最后,文章认为要提升社会组织参与社区治理的成效,必须从宏观政策、中观机制及微观环境三大层面入手,建构社会组织参与社区治理的协同制度、优化协同路径及重塑协同场域,以实现社会组织与社区治理的共享式发展,跨越社会组织参与社区治理实践中差序化协同可能带来的问题。
骆健儿[9]（2019）在《智慧警务中公安情报融合方法设计与实现》文中研究说明随着“公安大数据”和“智慧警务”战略的推进,智慧警务建设中公安大数据中心得以建成,公安大数据应用得到发展,大大提高了公安的核心战斗力和社会治理能力。公安情报应用和公安大数据应用有着基本相同的应用背景和研究内容,但在目前的智慧警务建设中公安情报应用的研究和建设还相对薄弱。公安情报作为警务战略的资源、战役的支撑、战术的工具,公安情报应用建设应该成为当前特殊时期和复杂社会公共安全形势下智慧警务建设的着力点。而公安情报融合作为提高情报精准度和提升情报价值的重要途径,是智慧警务模式开展“主动打防管控”警务工作的保障。在数据上汇聚、技术上融合和业务上协同的智慧警务新时代,急需一种贴合公安业务解决公安情报资源问题的公安情报融合方法。本文立足于智慧警务模式中的公安情报工作,以智慧警务数据为基础,借助知识图谱技术,设计面向人员语义理解和机器识别处理的描述公安情报本质特征的公安情报表示方法,设计面向属性、关系、事件融合并实现公安情报关联网络的公安情报序化和降噪方法,解决基于多源、多元公安情报数据资源的情报融合降噪和序化问题,优化情报资源,支持公安综合研判,真正发挥智慧警务中公安情报融合的实战和决策价值。首先,梳理国内外现有智慧警务和公安情报融合的相关研究和基础理论,从情报融合视角下的公安情报工作入手,针对智慧警务对公安情报融合的机遇和挑战,对公安情报融合的相关内容和问题作分析界定,从智慧警务基础数据架构出发,结合公安情报融合相关技术,对公安情报融合的内容和方法进行探讨。其次,针对智慧警务中公安情报融合的情报表示和情报序化与降噪两大问题,提出改进的公安情报表示方法和公安情报融合的序化与降噪方法。在分析公安情报资源基础后,借鉴公安信息资源管理经验,通过对公安信息资源的理解和分类,设计了公安情报元体系;通过比较知识表示方法,基于三元组设计了同时面向警务人员语义理解和计算机识别处理的公安情报元表示模型,解决智慧警务中公安情报融合的多源、多元情报相互理解和统一处理问题。通过对公安情报融合的问题分析及解决思路的梳理,梳理智慧警务中公安情报融合流程,设计一种改进FP-Growth的关联规则算法,基于扩展FP-Tree节点描述解决情报序化问题,基于主题库加权的FP-Growth实现情报降噪。最后,以H市智慧警务平台数据为例,通过情报融合实验验证方法的有效性。
张精理,邱渝,何晓阳[10]（2019）在《基于企业边界理论的图书馆边界分析》文中进行了进一步梳理借鉴经济学中的企业边界和边界扩展理论,结合图书馆的特点和发展规律,探讨了图书馆的核心能力和要素、效率,总结图书馆边界扩展的优势维度,并以面向科研嵌入式学科服务和学术社交网络Ami ner为例进行剖析,探讨了图书馆边界扩展限制,可作为图书馆新业务开展或边界扩展时的参考。
二、文献信息序化浅论（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、文献信息序化浅论（论文提纲范文）
（1）数字人文视域下口述历史档案资源知识发现研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 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 口述历史档案研究现状 |
| 1.3.2 知识发现研究现状 |
| 1.3.3 研究现状述评 |
| 1.4 研究内容、研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 口述历史档案 |
| 2.1.2 口述历史档案资源 |
| 2.2 档案信息资源开发理论 |
| 2.2.1 档案信息资源开发含义 |
| 2.2.2 档案信息资源开发意义 |
| 2.2.3 档案信息资源开发原则 |
| 2.3 本体理论 |
| 2.3.1 本体概念 |
| 2.3.2 本体分类 |
| 2.3.3 本体构建流程 |
| 2.3.4 本体在档案领域的应用 |
| 2.4 知识发现理论 |
| 2.4.1 知识发现定义 |
| 2.4.2 知识发现过程 |
| 2.4.3 知识发现方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 数字人文视域下口述历史档案资源知识发现逻辑框架 |
| 3.1 数字人文视域下口述历史档案资源知识发现需求分析 |
| 3.1.1 数字人文时代的必然要求 |
| 3.1.2 口述历史档案资源开发需求 |
| 3.2 数字人文视域下口述历史档案资源知识发现目标与体系架构 |
| 3.2.1 口述历史档案资源知识发现目标 |
| 3.2.2 口述历史档案资源知识发现流程及体系结构 |
| 3.3 数字人文视域下口述历史档案资源知识发现框架 |
| 3.3.1 口述历史档案资源知识发现构成要素 |
| 3.3.2 口述历史档案资源知识发现功能要素解析 |
| 3.3.3 口述历史档案资源知识发现要素及功能关系 |
| 3.3.4 口述历史档案资源知识发现框架构建 |
| 3.4 数字人文视域下口述历史档案资源知识发现框架主要模块作用解构 |
| 3.4.1 口述历史档案资源知识组织的描述与揭示作用 |
| 3.4.2 口述历史档案资源知识关联的存储与链接作用 |
| 3.4.3 口述历史档案资源知识发现的多维挖掘作用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 口述历史档案资源本体构建 |
| 4.1 口述历史档案资源知识组织原则 |
| 4.2 口述历史档案资源元数据标准选择 |
| 4.3 口述历史档案资源元数据抽取 |
| 4.4 口述历史档案资源本体模型设计 |
| 4.4.1 术语词表构建 |
| 4.4.2 确认类的等级体系,定义类和属性 |
| 4.4.3 充实、修正本体 |
| 4.4.4 本体模型转换 |
| 4.5 口述历史档案资源本体实例化 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 口述历史档案资源知识图谱构建 |
| 5.1 口述历史档案资源知识图谱框架设计 |
| 5.2 模式层组织 |
| 5.2.1 本体解析 |
| 5.2.2 本体与图数据库规则映射 |
| 5.2.3 关系界定 |
| 5.3 数据层组织 |
| 5.3.1 信息抽取 |
| 5.3.2 知识融合 |
| 5.4 知识图谱存储与绘制 |
| 5.5 口述历史档案资源知识图谱实例化 |
| 5.5.1 数据准备 |
| 5.5.2 口述历史档案资源知识图谱模式层组织 |
| 5.5.3 口述历史档案资源知识图谱数据层组织 |
| 5.5.4 口述历史档案资源知识图谱存储与绘制 |
| 5.5.5 口述历史档案资源知识图谱可视化 |
| 5.6 本章小节 |
| 第6章 口述历史档案资源多维知识发现 |
| 6.1 基于项目概况的知识发现 |
| 6.1.1 整体—局部分布 |
| 6.1.2 项目—时间分布 |
| 6.1.3 项目—地点分布 |
| 6.2 基于事件主题关系的知识发现 |
| 6.2.1 事件—项目关系的知识发现 |
| 6.2.2 事件—时间关系的知识发现 |
| 6.2.3 事件—地点关系的知识发现 |
| 6.3 基于社会网络关系的知识发现 |
| 6.3.1 基于口述项目本身的社会关系 |
| 6.3.2 基于口述项目内容的社会关系 |
| 6.4 基于时空网络关系的知识发现 |
| 6.4.1 基于社会关系的人物空间分布分析 |
| 6.4.2 基于任职经历的人物时空迁移轨迹分析 |
| 6.5 本章小节 |
| 第7章 研究结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究局限 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
（2）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 |
（3）图书馆知识功能研究 ——基于图情领域知识论的视角（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题背景、目的及意义 |
| 一、选题背景 |
| 二、选题目的 |
| 三、选题意义 |
| 第二节 国内外相关研究现状 |
| 一、国内的相关研究现状 |
| 二、国外的相关研究现状 |
| 第三节 研究方法 |
| 一、文献研究法 |
| 二、比较法 |
| 第四节 论文的创新点 |
| 第二章 知识及知识论概述 |
| 第一节 知识的概念、特点及类型 |
| 一、知识的概念 |
| 二、知识的特点 |
| 三、知识的类型 |
| 第二节 知识论概述 |
| 一、图书馆与知识的关系 |
| 二、知识论在图书情报领域的起源和发展 |
| 第三章 图书馆的知识收藏功能 |
| 第一节 图书馆的收藏功能:知识的收藏 |
| 一、图书馆保存客观知识的功能 |
| 二、图书馆挖掘主观知识的功能 |
| 第二节 图书馆知识收藏功能的实现基础 |
| 一、图书馆收藏对象的定位 |
| 二、图书馆收藏范围的界定 |
| 第三节 图书馆实现知识收藏功能的意义:奠基 |
| 一、保证客观知识主观化过程中人类知识的传承 |
| 二、保证主观知识客观化过程中人类知识的积累 |
| 第四章 图书馆的知识整理功能 |
| 第一节 图书馆的整理功能:知识的整理 |
| 一、图书馆序化和传承显性知识的功能 |
| 二、图书馆收集和整理隐性知识的功能 |
| 第二节 图书馆知识整理功能的实现基础 |
| 一、图书馆整理知识的多元化方式 |
| 二、图书馆序化知识的多重性目的 |
| 第三节 图书馆实现知识整理功能的意义:传承 |
| 一、图书馆整理知识保证人类文明的横向延续 |
| 二、图书馆序化知识实现人类文明的纵向发展 |
| 第五章 图书馆的知识服务功能 |
| 第一节 图书馆的服务功能:知识的利用 |
| 一、图书馆开展知识教育的功能 |
| 二、图书馆传递知识的功能 |
| 三、图书馆开发知识资源的功能 |
| 第二节 图书馆知识服务功能的实现基础 |
| 一、图书馆服务理念的重构 |
| 二、图书馆服务方式的多元 |
| 第三节 图书馆实现知识服务功能的意义:创新 |
| 一、开展知识教育是知识创新的基础 |
| 二、传递科学知识是知识创新的保证 |
| 三、开发知识资源是知识创新的目的 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文 |
（4）社交媒体平台功能对用户应对虚假新闻传播的影响研究（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 关键概念界定 |
| 1.3 研究内容和创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究创新点 |
| 1.4 研究方法和技术路线图 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究技术路线图 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 社交媒体平台功能对信息传播的影响研究 |
| 2.1.1 社交媒体平台的功能类型 |
| 2.1.2 社交媒体平台功能对信息传播的影响 |
| 2.2 社交媒体平台公众用户信息行为影响因素研究 |
| 2.2.1 社交媒体平台用户信息获取行为 |
| 2.2.2 社交媒体平台用户信息共享行为 |
| 2.2.3 社交媒体平台用户内容生成行为 |
| 2.3 社交媒体平台虚假新闻识别与应对研究 |
| 2.3.1 基于分类的虚假新闻识别与检测 |
| 2.3.2 基于模型的虚假新闻识别与检测 |
| 2.4 文献述评 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 社交媒体平台用户行为动机与功能使用关系研究 |
| 3.1 社交媒体用户行为动机与功能使用关系的理论研究 |
| 3.1.1 社交媒体用户行为动机 |
| 3.1.2 研究方法与研究过程 |
| 3.1.3 语料编码与理论构建 |
| 3.2 社交媒体用户行为动机与功能使用关系的实证研究 |
| 3.2.1 研究模型与理论假设 |
| 3.2.2 研究方法与数据收集 |
| 3.3 数据分析与结果讨论 |
| 3.3.1 信度与效度分析 |
| 3.3.2 结构模型检验 |
| 3.3.3 结果讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 社交媒体平台功能对用户核实新闻真实性意愿的影响研究 |
| 4.1 社交媒体平台功能对用户核实新闻真实性意愿的理论基础 |
| 4.1.1 社交媒体用户新闻真实性判别模型 |
| 4.1.2 社交媒体平台中影响用户核实新闻真实性的功能 |
| 4.2 社交媒体平台功能对用户核实新闻真实性意愿的研究假设 |
| 4.2.1 精细化阐述对用户核实新闻真实性意愿的影响 |
| 4.2.2 群体互动呈现对用户核实新闻真实性意愿的影响 |
| 4.2.3 广播级对用户核实新闻真实性意愿的影响 |
| 4.3 实验设计与数据收集 |
| 4.3.1 实验方法与样本介绍 |
| 4.3.2 实验步骤与变量设置 |
| 4.3.3 实验结果与数据分析 |
| 4.4 结论与建议 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 社交媒体平台功能改进与用户提升群体互动质量的博弈研究 |
| 5.1 群体互动对社交媒体平台虚假新闻传播的影响 |
| 5.1.1 社交媒体平台虚假新闻的识别与应对策略研究 |
| 5.1.2 群体互动对社交媒体平台应对虚假新闻传播的重要作用 |
| 5.2 社交媒体平台与用户关系博弈分析 |
| 5.2.1 社交媒体平台策略分析 |
| 5.2.2 社交媒体平台用户群体策略分析 |
| 5.2.3 模型构建 |
| 5.3 社交媒体平台审核机制演化分析 |
| 5.3.1 博弈模型构建与求解 |
| 5.3.2 博弈模型稳定性分析 |
| 5.3.3 数值实验与结果分析 |
| 5.4 社交媒体平台审核与激励机制演化分析 |
| 5.4.1 支付矩阵构建 |
| 5.4.2 博弈模型求解及稳定性分析 |
| 5.4.3 数值实验与结果分析 |
| 5.5 结论与建议 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 社交媒体平台功能影响用户应对虚假新闻传播的系统模式提出 |
| 6.1 公众群体在应对社交媒体环境平台虚假新闻传播中的重要作用 |
| 6.1.1 公众参与应对社交媒体虚假新闻传播的作用分析 |
| 6.1.2 融合众包模式的理论研究与实践应用现状 |
| 6.2 融合众包模式的社交媒体平台虚假新闻识别与应对系统模式提出 |
| 6.2.1 社交媒体平台支持众包实现的功能机制 |
| 6.2.2 公众参与虚假新闻识别与应对的众包概念模型构建 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 基于社交媒体平台功能改进的虚假新闻应对策略研究 |
| 7.1 简化社交媒体平台功能使用过程 |
| 7.2 完善社交媒体平台功能类型设计 |
| 7.3 保障社交媒体平台功能使用安全 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 研究结论与未来展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究不足与展望 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（5）街头官僚的工作特征和行动逻辑研究 ——以X区城管为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第一节 研究的背景和意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、理论意义 |
| 三、实践意义 |
| 第二节 国内外研究现状综述 |
| 一、街头官僚研究 |
| 二、工作特征模型及其检验 |
| 三、对现有研究的评论 |
| 第三节 研究方法和思路 |
| 一、研究对象 |
| 二、研究目的 |
| 三、主要研究方法 |
| 四、技术路线和研究框架 |
| 第四节 本研究主要创新点 |
| 第一章 街头官僚的行动逻辑模型 |
| 第一节 理论基础和概念界定 |
| 一、街头官僚理论 |
| 二、街头官僚的自由裁量权 |
| 三、街头官僚的行动逻辑 |
| 第二节 模型的构建与理论验证 |
| 一、行动逻辑研究综述 |
| 二、行动逻辑模型的构建 |
| 三、行动逻辑模型的理论验证 |
| 第二章 街头官僚理论视域中的城管执法实践 |
| 第一节 城管执法研究综述 |
| 一、城管执法面临的困境 |
| 二、城管困境的解释 |
| 三、城管困境的解决方式 |
| 四、街头官僚理论视域中的城管研究 |
| 第二节 城管执法实践中的行动逻辑 |
| 一、示范路序化管控案例 |
| 二、规划执法案例 |
| 三、工程渣土运输管理案例 |
| 四、影响行动逻辑的因素 |
| 第三章 工作特征和行动逻辑的调查验证 |
| 第一节 调查设计 |
| 一、相关概念的定义和测量 |
| 二、理论模型和问卷设计 |
| 三、数据分析方法 |
| 第二节 街头官僚的工作特征 |
| 一、量表的信度和效度 |
| 二、街头官僚工作特征的统计实证 |
| 第三节 街头官僚的行动逻辑 |
| 第四章 工作特征和行动逻辑的关系 |
| 第一节 工作特征对行动逻辑影响的研究假设 |
| 第二节 工作特征对行动逻辑的回归分析 |
| 一、回归分析的目的和方法 |
| 二、相关分析 |
| 三、回归分析和假设检验 |
| 第三节 分析结果与讨论 |
| 一、假设检验结果汇总 |
| 二、线性回归结果分析 |
| 三、街头的政策企业家 |
| 四、研究结果与城管工作实践 |
| 结论和建议 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 管理启示 |
| 第三节 研究局限与未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 :调查问卷 |
| 后记 |
（6）情报学学科体系的再认识（论文提纲范文）
| 1 情报学学科体系相关观点 |
| 2 重构情报学学科体系的指导思想 |
| 3 重构的情报学学科体系基本框架 |
| 3.1 情报学基础性知识体系 |
| 3.1.1 情报学基础理论 |
| 3.1.2 情报学支撑理论 |
| 1)DIKW层次结构理论。 |
| 2)信息序化理论。 |
| 3)情报流程理论。 |
| 4)计量学理论。 |
| 5)源于其他学科的支撑理论。 |
| 3.1.3 情报与情报学史 |
| 3.1.4 情报方法技术体系 |
| 3.2 学科交叉产生的情报学分支学科 |
| 1)以情报学为主的交叉学科 |
| 2)以其他学科为主的交叉学科 |
| 3.3 情报学分支学科的分支 |
| 4 结 语 |
（7）图书馆学序化思想研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 图书馆学序化思想相关概念 |
| 1.1 序 |
| 1.2 序化 |
| 1.3 图书馆学序化思想 |
| 2 图书馆学的序化对象 |
| 2.1 图书馆学序化对象的嬗变历程 |
| 2.2 图书整理阶段的序化 |
| 2.2.1 我国图书序化的发展过程 |
| (1) 七分法。 |
| (2) 四分法。 |
| (3) 十分法。 |
| (4) 《中国图书馆分类法》。 |
| 2.2.2 西方图书序化的发展过程 |
| (1) 形式序为主, 内容序为辅。 |
| (2) 内容序为主, 形式序为辅。 |
| (3) 内容序与形式序并重。 |
| 2.3 信息整理阶段的序化 |
| 2.3.1 语义信息序化法 |
| 2.3.2 语法信息序化法 |
| 2.3.3 语用信息序化法 |
| 2.4 知识整理阶段的序化 |
| 2.4.1 显性知识的序化 |
| (1) 主题图。 |
| (2) 元数据。 |
| (3) 概念图。 |
| 2.4.2 隐性知识的序化 |
| (1) 本体。 |
| (2) 专家系统。 |
| (3) 语义网。 |
| 2.5 大数据整理阶段的序化 |
| 2.5.1 面向数据视角的大数据序化方法 |
| 2.5.2 面向流程视角的大数据序化方法 |
| 2.5.3 面向信息技术的大数据序化方法 |
| 3 图书馆学的序化方法 |
| 3.1 内容序 |
| 3.2 形式序 |
| 3.3 相关序 |
| 4 图书馆学序化思想的功用 |
| 4.1 图书馆学序化思想的哲学性 |
| 4.2 图书馆学序化思想的学科性 |
| 4.3 图书馆学序化思想的应用性 |
（8）社会组织参与社区治理的差序化协同机制研究 ——基于B街道和Y街道的比较分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 提出问题及研究意义 |
| 1.1.1 提出问题 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究述评 |
| 第二章 研究设计 |
| 2.1 核心概念 |
| 2.1.1 社区与社区治理 |
| 2.1.2 社会组织 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 “差序格局”理论 |
| 2.2.2 协同理论 |
| 2.3 研究思路 |
| 2.4 研究方法及程序 |
| 2.4.1 研究样本的选取 |
| 2.4.2 研究方法 |
| 2.4.3 研究程序 |
| 第三章 “差序化协同”:一个新分析框架 |
| 3.1 建构维度 |
| 3.1.1 地缘性场域 |
| 3.1.2 工具性价值 |
| 3.2 解释框架 |
| 3.2.1 圈层结构 |
| 3.2.2 嵌入性运行 |
| 3.2.3 强社区-弱社会 |
| 第四章 低嵌入协同与B街道实践 |
| 4.1 H市 B街道基本情况 |
| 4.2 B街道外生型社会组织与社区治理的实践 |
| 4.2.1 初步接触:“怀疑、不信任” |
| 4.2.2 项目运作:“各取所需” |
| 4.2.3 资源交换:“难以协调” |
| 4.2.4 成效共享:“回应不一” |
| 第五章 高嵌入协同与Y街道实践 |
| 5.1 N市 Y街道基本情况 |
| 5.2 Y街道内生型社会组织与社区治理的实践 |
| 5.2.1 供需对接:“需求互契” |
| 5.2.2 项目运作:“有商有量” |
| 5.2.3 服务资源:“相辅相成” |
| 5.2.4 治理成效:“相互成就” |
| 第六章 差序化协同的型构及其可能的后果 |
| 6.1 差序化协同的型构 |
| 6.1.1 认知性嵌入 |
| 6.1.2 关系性嵌入 |
| 6.1.3 结构性嵌入 |
| 6.2 差序化协同运行下可能的后果 |
| 6.2.1 参与身份的合法性困境 |
| 6.2.2 参与行为的异化发展 |
| 6.2.3 参与结构的非均衡化 |
| 6.2.4 参与路径的高依附性 |
| 6.2.5 参与成效的“内卷化” |
| 第七章 优化社会组织参与社区治理协同能力的对策 |
| 7.1 宏观政策:建构“协同”制度 |
| 7.1.1 建构社会组织有效参与的规则体系 |
| 7.1.2 完善社会组织有效参与的法规政策 |
| 7.1.3 统筹社会组织有效参与的资源制度 |
| 7.2 中观机制:优化“协同”路径 |
| 7.2.1 制定透明化的政府购买社会组织服务的清单 |
| 7.2.2 探索政府购买社会组织服务的统一运作平台 |
| 7.2.3 健全政府购买社会组织服务的执行监管形式 |
| 7.3 微观环境:重塑“协同”场域 |
| 7.3.1 重点培育赋权,改善社区治理的生态结构 |
| 7.3.2 搭建共享平台,强化社会组织的协同意识 |
| 7.3.3 精准衔接需求,以精细化服务提升治理能力 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 1 |
| 附录 2 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 学位论文数据集 |
（9）智慧警务中公安情报融合方法设计与实现（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 智慧警务国内外研究现状 |
| 1.2.2 公安情报工作国内外研究现状 |
| 1.2.3 情报融合国内外研究现状 |
| 1.2.4 国内外研究总结 |
| 1.3 研究内容及论文结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 1.4 研究方法和论文创新点 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 论文创新点 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 智慧警务概述 |
| 2.1.1 智慧警务基本概念及数据基础 |
| 2.1.2 智慧警务对公安情报融合的机遇和挑战 |
| 2.2 公安情报融合 |
| 2.2.1 公安情报工作的含义及内容 |
| 2.2.2 公安情报工作的流程 |
| 2.2.3 情报融合视角下的公安情报工作 |
| 2.2.4 公安情报融合含义及内容 |
| 2.3 相关技术 |
| 2.3.1 公安情报元与情报元体系 |
| 2.3.2 公安情报融合方法技术路线 |
| 2.3.3 知识图谱技术 |
| 2.3.4 关联规则和FP-Growth算法 |
| 第3章 基于公安情报元体系的公安情报表示方法 |
| 3.1 公安情报融合情报资源基础分析 |
| 3.1.1 公安情报融合的政策支持 |
| 3.1.2 公安情报融合的技术基础 |
| 3.1.3 公安情报融合的融合层次分析 |
| 3.1.4 公安情报融合的情报表示准则 |
| 3.2 公安情报元体系设计 |
| 3.2.1 公安情报元体系中的情报对象 |
| 3.2.2 公安情报元体系中的情报元分类 |
| 3.2.3 公安情报元体系中的情报元组织 |
| 3.3 公安情报元表示模型设计 |
| 3.3.1 基于知识表示的情报元表示方法 |
| 3.3.2 基于“属性、关系”三元组的公安情报元表示模型设计 |
| 第4章 基于改进FP-Growth的公安情报融合的序化与降噪 |
| 4.1 公安情报融合问题分析及解决思路 |
| 4.1.1 问题分析 |
| 4.1.2 解决思路 |
| 4.2 智慧警务中公安情报融合流程 |
| 4.2.1 情报融合模型框架设计 |
| 4.2.2 情报融合实施路径设计 |
| 4.3 基于扩展FP-Tree节点描述的情报序化设计 |
| 4.4 基于主题库加权的FP-Growth算法的情报降噪设计 |
| 第5章 实验——以H市智慧警务平台数据为例 |
| 5.1 实验数据准备和实验内容 |
| 5.1.1 实验数据来源和描述 |
| 5.1.2 实验内容 |
| 5.2 实验结果 |
| 5.2.1 公安情报表示结果 |
| 5.2.2 公安情报融合的序化与降噪结果 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 研究不足和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（10）基于企业边界理论的图书馆边界分析（论文提纲范文）
| 1 图书馆的核心能力 |
| 2 图书馆的核心要素 |
| 3 图书馆的效率 |
| 4 图书馆高效率的维度 |
| 5 图书馆扩张的限制 |
| 6 图书馆边界扩展的必要性 |
| 7 结语 |
四、文献信息序化浅论（论文参考文献）
- [1]数字人文视域下口述历史档案资源知识发现研究[D]. 王阮. 吉林大学, 2021
- [2]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)
- [3]图书馆知识功能研究 ——基于图情领域知识论的视角[D]. 马敏. 黑龙江大学, 2021(09)
- [4]社交媒体平台功能对用户应对虚假新闻传播的影响研究[D]. 王诣铭. 上海工程技术大学, 2020(05)
- [5]街头官僚的工作特征和行动逻辑研究 ——以X区城管为例[D]. 丁卓尔. 浙江工商大学, 2020(02)
- [6]情报学学科体系的再认识[J]. 杨建林. 现代情报, 2020(01)
- [7]图书馆学序化思想研究[J]. 杜琪. 图书馆学研究, 2019(15)
- [8]社会组织参与社区治理的差序化协同机制研究 ——基于B街道和Y街道的比较分析[D]. 刘诗梦. 浙江工业大学, 2019(03)
- [9]智慧警务中公安情报融合方法设计与实现[D]. 骆健儿. 湘潭大学, 2019(02)
- [10]基于企业边界理论的图书馆边界分析[J]. 张精理,邱渝,何晓阳. 农业图书情报, 2019(02)