一、网络信息资源组织方式（论文文献综述）
夏立新,杨元,郭致怡[1]（2021）在《高校网络信息资源自动化处理与长期保存策略研究》文中提出本文在全面梳理国内外网络信息资源自动化处理与长期保存现状和高校文献信息资源保障现状的基础上,指出高校网络信息资源自动化处理与长期保存的必要性,并对高校网络信息资源自动化处理与长期保存最佳实践案例密歇根大学本特利历史图书馆网页归档项目进行深入分析,据此以完善高校文献信息资源体系为导向,从资源、技术和管理三个维度,制定我国高校网络信息资源自动化处理与长期保存策略。
曹思源,马海云[2]（2021）在《领域知识组织理论基础及方法分类简述》文中研究指明[目的/意义]互联网环境下人们之所以能够快速便捷地从网络中获取自己需要的信息和知识,是因为所能检索到的信息和知识来源于组织有序的系统,而知识组织则是形成有序系统的关键。文章通过对知识组织方法的梳理和分类,明确了知识组织的核心任务以及其在情报工作乃至知识检索领域的重要作用,以期使得知识组织在大数据时代中仍旧能够得到情报工作人员的重视,得以继续发展。[方法/过程]梳理知识组织发展的脉络,依据功能的不同将知识组织方法分为基础知识架构类知识组织方法、分类体系构建类知识组织方法和关系网络建立类知识组织方法,叙述这些知识组织方法的理论基础,并阐释每类方法在大数据领域知识组织环境下的作用和功能。[结论/结果]为了在新环境下最大化地发挥其效用,领域知识组织的发展可以做出逻辑表达语言专业化、更加个性化并注重知识的实时更新、自动逻辑推理和人机交互,更加智能化等方面的调整,以便能够更好地迎接大数据时代的挑战。
贾琼[3]（2021）在《基于关联数据的历史档案资源聚合研究》文中认为中华民族有着悠久的文明和灿烂的文化。中华优秀传统文化是中华民族的精神命脉,对中国特色社会主义建设有着重大意义,能够助推中国人民坚定文化自信。历史档案是中华优秀文化的载体,清晰系统地记录了中华民族的历史传统、文化积淀和文明传承,加强历史档案资源的开发利用,就是对中华优秀文化的挖掘、传承与创新。因此,以历史档案资源为研究对象,深入剖析其内容组织、聚合与开发等相关问题,具有重大的理论意义和现实价值。此外,随着现代信息技术在档案领域的不断应用与发展,档案资源的数字化管理与数据化应用成为学术研究和实践推进的重点领域。一方面,用户对历史文化资源全面获取的需求成为一种主流趋势,政府、社会和个人对历史档案的政治需求、学术需求、文化需求愈发迫切,并呈现出数字化、网络化、知识化等新特征;另一方面,数字技术的应用正在重塑历史档案开发利用的格局,数字人文、数据挖掘、知识组织等理论方法正在广泛应用于历史文献典籍的数据化加工、深度组织与实际应用等工作。但是面对卷帙浩繁、异构多元的历史档案资源,其深度聚合、语义互联、知识映射等问题的应用有效性有待解决。基于此,引入关联数据技术,构建实现历史档案资源聚合的解决方案,提出切实可行的实施策略,在理论层面、技术应用层面和实践层面具有较强的研究空间和应用场景。本研究在历史档案资源价值深刻认识的基础上,系统的梳理了历史档案资源开发利用、档案资源聚合、关联数据应用等领域的研究成果,发现基于关联数据的历史档案资源聚合研究具有进一步挖掘和探索的空间;在明确本研究基本研究概念和范畴的基础上,以档案价值论、档案知识组织、数字人文等理论与方法作为指导,展开系统的研究。首先,提出了关联数据技术驱动下历史档案资源聚合框架。明确了历史档案资源聚合的原则、流程及目标,讨论了历史档案资源聚合的关联强度、关联维度、关联阶度以及关联粒度四个维度,基于对历史档案资源层级的划分,提出了历史档案资源聚合的整体框架。其次,构建了历史档案资源的数据关联模型。对常用的历史档案资源元数据标准进行了对比分析,进一步明确元数据标准选择的思路和步骤,提出了历史档案资源描述的元数据方案;在对历史档案知识分类、知识本体层级划分等工作的基础上,以第二历史档案馆保存的中华民国临时约法档案为案例对象进行元数据实例研究,并以盛宣怀档案为例构建了历史档案资源知识本体;通过元数据元素识别、知识本体概念关系抽取等过程,实现历史档案资源数据关联模型的构建。第三,基于历史档案资源的数据关联模型,进一步设计了历史档案资源关联数据的语义化操作与发布流程,强化了历史档案资源聚合方案的可操作性。第四,详尽讨论了历史档案资源的聚合服务的主要功能,设计了历史档案资源聚合的服务平台。最后,针对目前历史档案资源服务现状,提出了基于关联数据的历史档案资源聚合的实施策略。本研究主要采用了文献调查、比较分析、实证研究等研究方法,从模型构建、技术方案、实现路径等角度进行讨论和分析,为历史档案资源开发利用提供新的视角和研究思路,对于激活历史档案价值实现,提高档案工作的社会影响力,满足政府、社会及个人的现实需求具有较强的促进作用。
张柳[4]（2021）在《社交网络舆情用户主题图谱构建及舆情引导策略研究》文中进行了进一步梳理习近平总书记在党的十九大上向全党全国人民发出了“坚定文化自信,推动社会主义文化繁荣兴盛”的伟大号召。“总体国家安全观”也被列为新时代背景下建设有中国特色社会主义的基本方略。对社交网络舆情的有效监管,是在新形势下应对国家安全环境新变化、新发展的必然要求。但是,网络的虚拟性,给社交网络舆情的监管带来了极大的难度。社交网络以及舆情用户的特性对社交网络舆情信息生态平衡有着较大的影响,如若不加以正确的引导与管理,会导致社交网络舆情生态系统恶化,甚至威胁社会和谐和国家稳定。如何有效地利用知识图谱构建社交网络舆情用户主题图谱系统模型,挖掘用户的潜在社群,确定用户的身份特征,并分析出用户的情感倾向,是舆情监管工作的有效切入点。本文结合文献分析法、实证研究法、知识图谱和机器学习等方法,构建社交网络舆情用户主题图谱并提出舆情引导策略。具体来说,本研究主要包括六个部分。首先,第三章提出社交网络舆情用户主题图谱系统模型,是全文的理论核心框架,指出社交网络舆情用户主题图谱系统模型的四个关键要素为信息环境、信息人、信息和信息技术,并通过用户社群图谱、用户身份图谱和用户情感图谱构成多维度的主题图谱;之后,第四章至第六章分别基于信息环境、信息人和信息,以“埃航空难”作为典型话题案例,运用实证分析方法,通过构建用户社群图谱、用户身份图谱以及用户情感图谱,研究社交网络舆情用户社群发现、用户身份识别以及情感演化规律,为第七章和第八章提供理论支撑;随后,第七章提出社交网络舆情生态性评价,并基于第四、五、六章的分析内容提出社交网络舆情生态性评价指标,为第八章提出的舆情引导策略提供理论支撑;最后,第八章提出社交网络舆情引导策略,为本文实践层面的落脚点。下面予以详细阐述。第三章社交网络舆情用户主题图谱系统构建。首先,提出社交网络舆情用户主题图谱的信息生态要素为环境要素、主体要素、客体要素以及技术要素;其次,结合知识图谱的相关理论,提出社交网络舆情用户主题图谱的实体识别、关系抽取、属性抽取以及模型构建;然后,指出社交网络舆情用户主题图谱分别由用户社群图谱、用户身份图谱和用户情感图谱三个维度构成,并从信息环境角度对社群发现、信息人角度对身份识别以及信息角度对情感演化进行深度分析,并在此基础上对整个社交网络舆情进行生态性评价;最后,提出社交网络舆情用户主题图谱系统模型。第四章社交网络舆情用户社群图谱构建及关系发现。本章基于信息环境理论,结合JS散度的LDA主题模型构建社交网络舆情用户社群图谱,并进行社群关系发现。采用实证研究法,对“埃航空难”话题下的舆情文本进行主题建模,利用困惑度指标确定舆情用户最优主题数,通过JS散度进行相似度度量,并将计算结果作为边权重,使用VOSviewer软件构建用户社群图谱,进一步划分多个网络社群,对网络社群的主题偏好以及用户特征进行分析讨论,并准确定位网络社群中的意见领袖。本章主要研究社交网络舆情中的信息环境,与第五、六章相呼应,为第七章社交网络舆情生态性评价指标（B1、B2）和第八章社交网络舆情社群的引导策略提供理论支撑。第五章社交网络舆情用户身份图谱构建及身份识别。本章基于信息人理论,结合LDA主题模型和朴素贝叶斯分类器模型构建社交网络舆情用户身份图谱,并对用户身份进行识别。首先,采用实证研究法,以突发事件“埃航空难”话题作为信息环境构建舆情空间,挖掘舆情用户转发评论文本的深层语义特征,剖析舆情用户的身份特征和传播特征;然后利用朴素贝叶斯分类器划分舆情用户类型,结合舆情生命周期,使用Neo4j绘制用户身份图谱,从而有效掌握社交网络舆情用户身份类型,并系统剖析社交网络舆情用户主题关注点及演化过程。本章主要研究社交网络舆情中的信息人,与第四、六章相呼应,为第七章社交网络舆情生态性评价指标（B3、B4、B5）和第八章社交网络舆情用户的引导策略提供理论支撑。第六章社交网络舆情用户情感图谱构建及情感演化。本章基于信息理论,基于字词向量的多尺度卷积神经网络构建社交网络舆情用户情感图谱,有效划分舆情用户情感倾向。首先,采用实证研究法,以突发事件“埃航空难”话题为例对舆情用户的转发评论信息进行情感分类,并对构建的舆情文本情感分类模型的准确性进行验证分析,并验证模型的优越性;然后,结合舆情文本的情感倾向与突发事件舆情发展周期,使用Gephi绘制用户情感图谱,动态展示社交网络舆情用户情感演化过程,全面分析网络舆情的发展与舆情用户的情感变化规律。本章主要研究社交网络舆情中的信息,与第四、五章相呼应,为第七章社交网络舆情生态性评价指标（B6）和第八章社交网络舆情情感的引导策略提供理论支撑。第七章社交网络舆情生态性评价。本章基于信息生态系统理论提出社交网络舆情生态性评价体系。采用综合模糊评价法,对突发事件“埃航空难”话题的爆发期阶段进行生态性评价,并对评价结果进行了分析,有效地解决了生态评价指标难以量化的问题,为生态性评价提供了可操作性的解决方案。本章与第四、五、六章相呼应,为第八章社交网络舆情情感的引导策略提供理论支撑。第八章社交网络舆情引导策略。本章基于第四、五、六章的研究结论,在第七章社交网络舆情生态性评价指标的基础上,提出社交网络舆情引导策略。首先从互联网及社交网络舆情生态性的角度指出目前存在的问题;然后分别从信息环境、信息人以及信息三个维度提出了引导策略。具体而言,本章从信息环境维度,提出加强衍生话题的监测、完善社交网络舆情话题推送和重视社群服务的社群引导策略;从信息人维度,提出完善用户类型化管理、发挥主流媒体的作用和完善意见领袖沟通机制的用户引导策略;从信息维度,提出社交网络内容精细化管理、重视舆情情感引导、完善健全舆情情感预警机制的情感引导策略。本文在理论层面,提出了社交网络舆情用户主题图谱的系统构建方式,为社交网络舆情主题图谱的构建提供理论基础及实践指导。从用户社群、用户身份、用户情感三个不同维度构建了社交网络舆情用户主题图谱系统模型,从而使得管控主体能够深入挖掘用户的潜在社群、有效地识别用户身份、准确地分析用户的情感倾向;同时,提出的生态性评价指标为社交网络舆情生态评价提供了可量化的评价标准,为社交网络舆情的科学管理提供了有效的理论支撑。在舆情的具体实践中,能够指导管控主体从社群、用户、情感三个层面入手,制定相应的管控策略,指引社交网络平台的系统开发方向,保障社交网络舆情生态朝着健康的方向发展。
陈为东[5]（2021）在《过程感知视域下学术新媒体用户信息偶遇行为研究》文中研究说明科学研究的偶然性发现离不开偶遇信息的点燃,从而引导个体心理发生顿悟、联结、移情和沉思,个体从偶然的被动获得转移到主动求索,非线性和线性的信息搜索行为彼此共生或演替,偶然性与必然性交织存在。偶遇的信息具有潜在价值,希冀解决科学难题、科研疑惑。移动互联网环境下,个体在搜索、浏览、交互过程中发生信息偶遇的可能性变大,信息偶遇成为日常生活中常见的现象。学术新媒体以学术信息服务为己任,包括学术APP、学术虚拟社区、学术微信公众号、学术社交网络和学术博客等多元类型,承载着丰富的学术资源,拥有基数庞大的科研人群,用户之间通过彼此关注、留言、互粉等,形成了社会网络关系,缓解了科研人员的信息孤岛现象。目前关于学术新媒体信息行为的研究主要偏重于主动的交流、交互、共享、贡献、持续使用、科研合作等行为,被动的信息获取行为还有待深入探索。用户在学术新媒体环境下意外获得有趣或有用的信息逐渐常态化,国内外多个领域都有关注信息偶遇,图情领域对信息行为的研究也延伸到了信息偶遇。信息偶遇一般过程模型中涵盖了注意、停驻、检验、摘取、返回5个步骤,表现为偶遇前—偶遇中—偶遇后3个阶段。目前缺少从心理和认知层面探析学术新媒体环境下用户信息偶遇行为的发生原因、感知变化和后续采纳等问题,有必要在偶遇过程下结合用户的感知心理去深入分析信息偶遇现象,挖掘偶遇信息价值,为科学发现提高几率。本文主要分析过程感知下学术新媒体用户信息偶遇行为机理、偶遇发生前的影响因素、偶遇中用户的认知演变、偶遇后用户信息采纳路径以及促进信息偶遇的感知和采纳策略5个方面展开相关研究。（1）学术新媒体用户信息偶遇行为机理。基于三元交互决定论的个体、环境、行为因素和人类行为的一般模式S-O-R（即刺激—个体心理、生理—反应）,结合学术新媒体特色和信息偶遇概念,将学术新媒体信息偶遇行为的要素划分为:学术新媒体用户、信息偶遇环境、学术信息。在已有信息偶遇发生过程和过程感知模型下分析了学术新媒体用户信息偶遇行为过程:偶遇前-偶遇中-偶遇后。将感知融入到偶遇行为过程,构建了学术新媒体用户信息偶遇过程感知模型,给出学术新媒体信息偶遇行为机理模型,包括5个子机理,分别为信息偶遇前的注意触发,信息偶遇中的心流体验、认知联结、感知控制,信息偶遇后的行为反馈,深入分析了5个子机理,以及过程与机理的关系,子机理之间的演进关系。（2）偶遇前引发学术新媒体用户发生信息偶遇行为的影响因素。基于三元交互决定论、S-O-R模式和技术接受模型从学术新媒体的用户维度、信息维度、环境维度分析引发信息偶遇行为的影响因素,给出学术新媒体用户信息偶遇行为的影响因素理论假设模型。其中信息维度包括信息特征、信息质量,环境维度囊括了平台可用性、平台多样性,用户维度涵盖了好奇心理、感知有用性、感知控制、先验知识以及信息偶遇行为共有9个变量,10个假设。通过问卷调查学术新媒体平台上发生过信息偶遇行为的用户,问卷设计的题项中涉及到是否发生过信息偶遇行为的设置,以排除没有发生过信息偶遇行为的用户;再利用结构方程模型（SEM）实例验证了假设模型的合理性。研究结果:信息特征、信息质量、平台可用性、平台多样性对感知有用性均具备显着正向影响;先验知识对感知有用性和感知控制均存在显着正向影响,信息特征显着影响用户的好奇心理;好奇心理、感知有用性、感知控制显着正向影响信息偶遇行为。（3）偶遇中学术新媒体用户的认知演变。本文采用访谈获取学术新媒体用户发生信息偶遇行为时的心理、情绪、认知和行为方面的资料,共访谈了15位曾经发生过信息偶遇事件的学术新媒体用户。由于学术新媒体主要服务于科研工作者,且以学术信息服务为主,因此,本文以硕博研究生和高校教师为目标人群,共获得4.5万余字的访谈资料。再根据扎根理论的开放式编码、主轴编码和选择性编码,获得了初始概念38个、初始范畴19个、主范畴8个,最终得到信息偶遇中的用户认知演变状况,构建了学术新媒体用户信息偶遇行为过程中的认知演变模型。学术新媒体用户信息偶遇行为中认知变化时的认知结构经历了同化、顺应、图式联结和意义建构过程,最终形成新的认知结构网络,并结合意义建构理论解读了用户从认知鸿沟、断带到认知联结跨越,对认知演变的意义进行了阐释。（4）学术新媒体用户偶遇信息采纳行为的路径构型。基于精细加工可能性模型（ELM）、信息采纳模型（IAM）、技术接受模型（TAM）和感知价值接受模型（VAM）,提取了学术新媒体用户偶遇信息采纳行为的动因构成,动因包括:信息质量、信源可信度、感知有用性、感知收益、认知结构、好奇心理和感知成本7个动因。通过问卷获得学术新媒体用户偶遇信息采纳行为的动因数据。利用定性比较分析（QCA）方法中的模糊集定性比较分析（fs QCA）检验偶遇信息采纳行为的组态构型,经过数据校准（完全隶属、交叉点和完全不隶属）得到真值表、必要性条件分析、组态充分性条件和结果稳健性分析,得到影响偶遇信息采纳行为的7条路径,即7种组态结果,并解释了这7条路径。（5）提出了学术新媒体用户信息偶遇前-中-后的感知与采纳策略。刺激物特征显着影响信息偶遇的发生,从信息偶遇前的信息质量（信息内容、信息源）和信息特征（信息表征和信息标题）等角度实现注意触发。信息偶遇中用户的认知心理、情感情绪都存在不断的变化,从认知联结、偶遇信息相关信息、感知控制和信息偶遇能力素养角度,帮助用户实现偶遇信息和先验知识的语义互联,更好地理解和研判偶遇信息的作用和价值;最后给出了促进学术新媒体用户信息偶遇采纳的策略,从平台可用性、偶遇信息资源关联和学术新媒体的网络口碑等角度,提升偶遇信息的采纳度从而实现信息价值。本研究丰富了学术新媒体信息行为的理论体系,信息偶遇是一种被忽略的、被动的、非线性的信息获取或检索行为。在过程感知视域下,将信息偶遇行为过程分为前-中-后3个阶段,并将用户感知融入到这3个阶段,给出信息偶遇行为机理、偶遇前引发信息偶遇的影响因素、偶遇中用户的认知演化和偶遇后的采纳行为,有助于深入了解信息偶遇现象,丰富了信息行为研究。本文最后给出用户信息偶遇行为的感知与采纳策略,为学术新媒体平台和学术知识服务体系的调整提供新的视角,优化学术新媒体的知识服务满意度。
唐彬[6]（2021）在《跨界搜寻、大数据能力对平台企业商业模式创新的影响研究》文中认为平台企业是网络信息时代发展最快、最具活力的组织形式,创造了巨大的经济价值和社会价值,以亚马逊、阿里巴巴、腾讯等为代表的一批平台企业成为互联网经济时代新兴商业模式的典范。顺应时下多元化、个性化、重视体验的消费需求,平台企业带动供应链上下游融合发展,在政府与市场共同推动下,引领我国经济向数字化转型发展。纵观平台企业的成长过程,创新性的商业模式是其快速成长、迅速占据市场份额的重要驱动力。然而,随着数字技术的发展、竞争全球化以及消费需求升级,平台企业已从最初的蓝海进入红海,每一个行业市场几乎都被细分,平台同质化严重,用户流量日渐枯竭、增长困难。商业模式创新已成为平台企业应对环境变化、保持竞争优势的关键所在。资源基础观认为企业商业模式创新受资源禀赋影响。平台所体现的开放性、交互性、网络效应等特性促进了市场知识资源聚集,对其商业模式创新具有驱动作用。然而知识具有时效性,面对不确定的市场环境,只有高效创造新知识,并与环境变化相匹配,才能真正助力企业商业模式创新。近年来,跨界成为平台企业突破资源禀赋限制、培育市场适应性的重要手段,通过跨界搜寻外部异质性知识,可以扩展平台企业知识基,有效弥补平台知识缺口。大数据能力是数字经济背景下的企业新能力,可以加强平台企业对自身知识库的洞察和了解,拓展跨界搜寻的广度和深度,降低对外部知识吸收、消化、融合的风险和成本。跨界搜寻、大数据能力二者协同促进新知识创造,为平台企业商业模式创新提供知识资源。基于上述背景,本研究重点关注以下几个问题:第一,跨界搜寻、大数据能力及二者交互项如何影响平台企业商业模式创新;第二,知识创造在跨界搜寻、大数据能力及二者交互项与平台企业商业模式创新之间发挥了何种作用;第三,环境不确定性在知识创造与平台企业商业模式创新之间发挥何种作用。基于此,本文根据知识管理理论、组织搜寻理论、企业能力理论构建本文的理论模型,对跨界搜寻、大数据能力、知识创造、环境不确定性、商业模式创新之间的关系进行充分论证,提出相关研究假设。采用问卷调研的方式最终获取322份有效问卷,运用SPSS22.0、AMOS21.0等软件对调研数据进行了实证分析和检验,主要结论如下:（1）跨界搜寻、大数据能力及二者交互项均正向影响平台企业商业模式创新;（2）知识创造在跨界搜寻、大数据能力及二者交互项与平台企业商业模式创新关系之间发挥中介作用;（3）环境不确定性负向调节知识创造与平台企业商业模式创新之间的关系。本研究旨在探索数字经济背景下跨界搜寻、大数据能力对平台企业商业模式创新的影响机理,研究的创新点主要有以下三个方面:第一,本研究聚焦跨界搜寻、大数据能力及二者交互作用对平台企业商业模式创新的影响,丰富了平台企业商业模式创新的相关研究。跨界搜寻为平台企业资源配置提供“知识池”,是大数据能力发展的助推器。大数据能力可以帮助平台企业在对内部知识清晰认知的基础上准确判断和评估所需的外部知识,增强跨界搜寻的宽度和深度。以往研究大多讨论跨界搜寻、大数据能力单一因素的作用,忽视了二者在商业模式创新中相互促进、相互依赖的交互效应。本研究通过实证分析,证实了跨界搜寻、大数据能力及二者交互作用对平台企业商业模式创新具有积极影响,弥补了先前研究只关注资源或能力的不足,拓展了企业能力理论。第二,本研究打开跨界搜寻、大数据能力与平台商业模式创新之间作用关系的理论“黑箱”,引入知识创造这一中介变量,探讨了平台企业如何把外部知识应用到商业模式创新的具体实践过程。已有研究大多探讨的是企业如何利用外部新知识实现商业模式创新,忽视了知识创造的互补作用。只有将不同类型的外部知识要素耦合应用到新知识体系中,才能实现要素价值放大,从而形成针对在位企业的竞争优势。知识创造是连接跨界搜寻、大数据能力与平台企业商业模式创新的关键因素,本文将知识创造作为中介变量纳入研究模型,全面检验知识创造在跨界搜寻、大数据能力及二者交互项与商业模式创新之间的中介作用,不仅拓展了平台企业商业模式创新的影响因素研究,而且为知识创造相关研究提供崭新视角。第三,本研究揭示了环境不确定性在知识创造与平台企业商业模式创新之间的调节作用。现有研究大多从高管创造力、高管支持等组织内部的微观视角探讨影响平台商业模式创新的边界条件,忽视了外部环境这一权变因素,而主观判断可能对研究结果的普适性造成一定影响。实际上,数字经济时代下的平台企业,所处的外部环境愈加复杂多变,留给平台企业知识创造的时间缩短,平台企业及时整合新旧知识、重塑知识体系的难度加大,无法及时为平台企业商业模式创新提供有力支持。基于此,本研究探讨了环境不确定性在知识创造与平台企业商业模式创新之间的调节作用,研究结论完善了平台企业商业模式创新的边界条件,充实了该领域的研究成果。综上,本研究是对当前数字化背景下平台企业商业模式创新相关研究的有效补充,虽然提出一些有创新性的成果,但仍存在一些局限和不足,未来将在研究方法和研究内容上进一步完善。
李朝霞[7]（2021）在《面向精准就业的技能培训资源组织与个性实训方法研究》文中研究指明
赵吉峰[8]（2021）在《自组织视角下我国竞技体育高质量发展模式研究》文中进行了进一步梳理在新时代经济社会高质量发展、体育强国加快推进、国家治理体系与治理能力现代化建设、世界体坛激烈竞争以及自身可持续发展的现实背景与理论背景下,竞技体育需要实现从“优先发展”、“赶超发展”的数量增长型发展模式向“质量第一”、“效益优先”的高质量发展模式转变,突破竞技体育大而不强的发展困局,承载新时代赋予竞技体育的历史使命。由于竞技体育以往发展模式过多的关注资金、行政路径等外在因素,未能有效发挥竞技体育系统内在的自组织机制,未能激活竞技体育可持续发展的内生动力,长期以来发展结构、质量与效益并不尽如人意。2020年中国共产党十九届五中全会制定了2035年建成体育强国的战略目标,比《体育强国建设纲要》规划完成这一目标的时间提前了15年。在时间紧、任务重的形势下,竞技体育迫切需要探索和实施高质量发展模式,增强自主发展、主动发展的能力,激发竞技体育系统的内生活力,更好的发挥竞技体育加快建设体育强国的先导作用。高质量发展模式已经成为新时代竞技体育必须要面对和解决的理论与实践问题。基于此,本研究从自组织的视角,依据耗散结构理论、协同学理论以及系统动力学理论,综合运用系统动力学模拟仿真法、灰色模型预测法、系统分析法、文献资料法、比较研究法,从发展观、发展目标、发展条件和发展动力构建了竞技体育高质量发展的宏观模式,旨在为竞技体育的高质量发展研究提供新视角与新模式借鉴,为转变竞技体育发展方式提供理论框架参考,推动竞技体育又好又快的可持续发展。主要研究结论如下:第一,自组织视角下我国竞技体育高质量发展的宏观模式由高质量发展观、发展目标、耗散结构条件、竞争与协同动力四部分构成。第二,竞技体育高质量发展观在价值论上,要追求运动员的全面充分发展、多元利益均衡发展、可持续内生动力发展;在认识论上,它实质上是发展方式的根本转变,是建设“大而强”竞技体育的实践活动,是新时代提升“体育强则中国强”反哺效应的实践活动;在方法论上,需要建立自组织发展方式,贯彻全面协调可持续发展原则,坚持走守正创新与融合创新的中国特色之路。第三,我国竞技体育的高质量发展需要形成三体两元双向开放的耗散系统、远离平衡态、发挥好竞技体育系统的非线性相干效应、抓住竞技体育系统的内外涨落契机。第四,竞技体育建立耗散结构的动力学临界条件是职业体育的发展要远大于专业体育的发展。它要求职业体育成为竞技体育发展的主导方式,专业体育成为其辅助发展方式;职业体育自身造血能力要远大于专业体育;职业体育产生的负熵远大于自身与专业体育产生的正熵;职业体育产生的负熵远大于专业体育产生的负熵。第五,竞技体育高质量发展的动力系统是“一核三体三元”竞争与协同的结构,其中“举国体制与市场机制的融合度”是主导竞技体育高质量发展的序参量。第六,职业体育与专业体育之间的人才比例满足0.41<R2<1.86时,职业体育与专业体育能产生良好的协同发展效果,更有利于促进竞技体育的高质量发展。第七,根据系统动力学的模拟仿真,竞技体育赶超发展模式是不可持续的发展模式,职业体育与专业体育的协同发展模式、科技支撑模式是竞技体育高质量发展的理想模式,自我造血模式是竞技体育高质量发展的基础模式,竞技体育与群众体育的并行发展模式是具有可持续发展潜力的模式。第八,对于竞技体育可持续发展研究,“高质量发展”能够作为可参考的新逻辑起点,“自组织学理依据-系统动力学方法-Vensim分析工具”的研究框架更符合竞技体育复杂系统特点,有助于促进竞技体育可持续发展研究走向深入。
邓晶艳[9]（2021）在《基于大数据的大学生日常思想政治教育创新研究》文中研究表明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。
刘春芳[10]（2021）在《在线学习资源组织对大学生自主学习效果的影响研究》文中研究表明随着“互联网+教育”的发展,大学生利用在线学习平台进行自主学习进入普及化阶段,但当前国内外主流在线学习平台数据显示,平台上的课程完成率不足10%,大学生自主学习的效果受到国内外各界越来越多的关注。为探究大学生自主学习效果较差的原因,本文通过爬取在线学习平台上的评论数据并使用文本分析方法对数据进行分析,得出学习资源是影响大学生自主学习效果的重要因素。通过分析当前主流在线学习平台上的学习资源,发现存在的主要问题是面对海量、来源广泛、碎片化的在线学习资源,大学生容易出现知识迷航。因此如何对学习资源进行有效组织成为提升大学生自主学习效果的关键,也成为当前如火如荼开展的“互联网+教育”在线学习平台建设需要考虑的重要问题之一。为提升大学生自主学习的效果,本文探究在线学习资源组织对大学生自主学习效果的影响。基于教育领域建构主义学习理论、关联主义学习理论以及管理领域信息资源管理理论、任务技术匹配理论构建了本研究的在线学习资源组织与大学生自主学习效果关系模型。该模型以标签完整性、标签有效性、资源关联性三个在线学习资源组织技术特征为自变量,以任务技术匹配为中介变量,以大学生自主学习效果为因变量,以性别、年级、学校类型、先前知识和学习目的为任务技术匹配对大学生自主学习效果影响的调节变量。通过向山东省三所省属高校在校大学生发放调查问卷,共获取2588份有效问卷。对收集的问卷数据进行实证分析得到以下结论:（1）标签完整性、标签有效性、资源关联性三个在线学习资源组织技术特征对任务技术匹配具有正向影响。（2）任务技术匹配对大学生自主学习效果具有正向影响,而标签完整性、标签有效性、资源关联性三个在线学习资源组织技术特征通过任务技术匹配正向影响大学生自主学习效果。（3）性别对任务技术匹配与大学生自主学习效果的关系不具有调节作用。（4）年级、学校类型、先前知识和学习目的对任务技术匹配与大学生自主学习效果的关系具有调节作用。基于实证分析的结果,本文对新建在线学习平台以及当前已经运行的在线学习平台在线学习资源的组织提出了以下建议。针对即将建设的在线学习平台,本文提出:（1）建立完备的在线学习资源标签体系;（2）建立标准的在线学习资源目录;（3）建立多维度的在线学习资源关联规则;（4）针对不同类型的在线学习资源采取不同的在线学习资源组织技术;（5）针对不同领域的在线学习资源采取不同的在线学习资源组织技术;（6）针对不同学科的在线学习资源采取不同的在线学习资源组织技术;（7）针对不同用途的在线学习资源采取不同的在线学习资源组织技术。针对已有在线学习平台,本文提出:（1）应加强对现有在线学习资源标签完整性与有效性的检查;（2）应加强现有在线学习资源之间的关联;（3）应实施差异化的在线学习资源组织技术。在上述建议基础上,本文提出了在线学习资源标签完整性对策、在线学习资源标签有效性对策、在线学习资源关联性对策,期望对在线学习资源进行有效组织,以提升大学生自主学习的效果。
二、网络信息资源组织方式（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、网络信息资源组织方式（论文提纲范文）
（1）高校网络信息资源自动化处理与长期保存策略研究（论文提纲范文）
| 1 相关研究 |
| 1.1 网络信息资源自动化处理与长期保存现状 |
| 1.2 我国高校文献信息资源保障现状 |
| 2 文献信息资源保障视角下高校网页归档的必要性分析 |
| 2.1 高校网络信息资源是反映高校发展历史相关信息与知识的文献信息资源 |
| 2.2 网络信息资源的自动化处理与长期保存能够丰富文献信息资源保障类型 |
| 2.3 高校网页信息归档实践能够为我国网络信息资源保障事业发展提供参考 |
| 3 国外高校网页归档最佳实践——以密歇根大学本特利历史图书馆为例 |
| 3.1 网页归档实践概况 |
| 3.2 网页归档资源及资源特点 |
| 3.3 网页归档的工作流程 |
| 3.4 网页归档过程中的自动化处理与长期保存策略 |
| 3.5 网页归档所提供服务与应用现状 |
| 4 本特利历史图书馆网页归档实践对我国文献信息资源保障工作的启示 |
| 4.1 探索我国高校网络信息资源归档与保障模式 |
| 4.2 构建我国高校网络信息资源自动化处理与长期保存策略框架 |
| 5 结语 |
（2）领域知识组织理论基础及方法分类简述（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 知识组织的理论基础 |
| 2.1 符号学理论 |
| 2.2 分类学理论 |
| 2.3 复杂网络分析理论 |
| 3 知识组织方法分类 |
| 3.1 基础知识架构类知识组织方法 |
| 3.2 分类体系构建类知识组织方法 |
| 3.3 关系网络建立类知识组织方法 |
| 4 领域知识组织系统框架构建 |
| 4.1 语料的预处理和术语抽取 |
| 4.1.1 语料预处理 |
| 4.1.2 术语抽取 |
| 4.2 知识关联 |
| 4.3 可视并系统化 |
| 4.3.1 建立知识网络图 |
| 4.3.2 步骤 |
| 5 结语 |
（3）基于关联数据的历史档案资源聚合研究（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 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究范畴 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 本文创新点 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 历史档案资源的数字化开发 |
| 2.1.2 档案资源聚合 |
| 2.1.3 关联数据在档案领域的应用 |
| 2.1.4 研究述评 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 档案价值论 |
| 2.2.2 知识组织理论 |
| 2.2.3 数字人文理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于关联数据的历史档案资源聚合框架 |
| 3.1 历史档案资源聚合的原则、流程及目标 |
| 3.1.1 历史档案资源聚合的原则 |
| 3.1.2 历史档案资源聚合的流程 |
| 3.1.3 历史档案资源聚合的目标 |
| 3.2 历史档案资源关联的多维分析 |
| 3.2.1 关联强度 |
| 3.2.2 关联维度 |
| 3.2.3 关联阶度 |
| 3.2.4 关联粒度 |
| 3.3 基于关联数据的历史档案资源聚合框架构建 |
| 3.3.1 历史档案资源聚合层级划分 |
| 3.3.2 历史档案资源聚合结构框架 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 历史档案资源的数据关联模型 |
| 4.1 历史档案资源元数据方案设计 |
| 4.1.1 常用历史档案资源元数据比较分析 |
| 4.1.2 基于关联数据的历史档案元数据方案设计思路 |
| 4.1.3 历史档案元数据方案设计步骤 |
| 4.1.4 历史档案元数据方案 |
| 4.1.5 历史档案资源元数据实例 |
| 4.2 历史档案资源知识本体建模 |
| 4.2.1 历史档案资源知识分类体系 |
| 4.2.2 历史档案资源知识本体的类型 |
| 4.2.3 历史档案资源知识本体构建 |
| 4.2.4 历史档案资源知识本体构建实例 |
| 4.3 历史档案资源数据关联模型构建 |
| 4.3.1 元数据元素识别 |
| 4.3.2 知识本体概念关系抽取 |
| 4.3.3 历史档案资源数据关联模型实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 历史档案资源关联数据的发布与聚合 |
| 5.1 历史档案资源语义化处理 |
| 5.1.1 历史档案资源元数据语义化转换 |
| 5.1.2 历史档案资源RDF化过程 |
| 5.1.3 历史档案资源实体语义关联关系识别 |
| 5.2 历史档案资源关联数据的发布 |
| 5.2.1 历史档案资源关联数据URI命名 |
| 5.2.2 历史档案资源关联数据的存储 |
| 5.2.3 基于D2R的历史档案资源关联数据发布 |
| 5.2.4 历史档案资源关联数据发布实例 |
| 5.3 历史档案资源关联数据聚合 |
| 5.3.1 关联数据聚合方法 |
| 5.3.2 历史档案资源关联数据互联 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 历史档案资源的聚合服务 |
| 6.1 基于关联数据的聚合服务功能 |
| 6.1.1 历史档案资源检索服务 |
| 6.1.2 历史档案资源推荐服务 |
| 6.1.3 历史档案资源可视化服务 |
| 6.2 基于关联数据的历史档案资源聚合服务平台结构设计 |
| 6.2.1 存储层 |
| 6.2.2 描述层 |
| 6.2.3 服务层 |
| 6.2.4 应用层 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 历史档案资源关联聚合策略 |
| 7.1 历史档案资源关联聚合实施策略 |
| 7.1.1 实现多源异构历史档案资源采集方法 |
| 7.1.2 建立多元协作的组织机制 |
| 7.1.3 制定统一规范的标准体系 |
| 7.1.4 提供泛在化关联数据应用服务 |
| 7.2 历史档案资源关联聚合的保障机制 |
| 7.2.1 政策保障 |
| 7.2.2 技术保障 |
| 7.2.3 人才保障 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 研究总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）社交网络舆情用户主题图谱构建及舆情引导策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外社交网络舆情研究现状 |
| 1.2.2 国内外网络舆情知识图谱研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究对象 |
| 1.4 研究技术路线图 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 社交网络舆情的相关概念 |
| 2.1.1 社交网络舆情的内涵 |
| 2.1.2 社交网络舆情用户 |
| 2.1.3 社交网络舆情的特征 |
| 2.1.4 社交网络舆情演化过程 |
| 2.2 主题图谱的相关概念 |
| 2.2.1 知识图谱的内涵 |
| 2.2.2 主题图谱的内涵 |
| 2.2.3 主题模型的内涵 |
| 2.3 突发事件的相关概念 |
| 2.3.1 突发事件的内涵 |
| 2.3.2 突发事件的类型 |
| 2.3.3 突发事件的特征 |
| 2.4 信息生态的相关理论 |
| 2.4.1 信息生态的内涵 |
| 2.4.2 信息生态系统 |
| 2.4.3 信息生态因子 |
| 2.4.4 信息生态链 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 社交网络舆情用户主题图谱系统模型 |
| 3.1 社交网络舆情用户主题图谱的信息生态要素 |
| 3.1.1 社交网络舆情用户主题图谱的环境要素 |
| 3.1.2 社交网络舆情用户主题图谱的主体要素 |
| 3.1.3 社交网络舆情用户主题图谱的客体要素 |
| 3.1.4 社交网络舆情用户主题图谱的技术要素 |
| 3.1.5 社交网络舆情用户主题图谱信息生态要素模型 |
| 3.2 社交网络舆情用户主题图谱构建 |
| 3.2.1 社交网络舆情用户主题图谱的实体识别 |
| 3.2.2 社交网络舆情用户主题图谱的属性抽取 |
| 3.2.3 社交网络舆情用户主题图谱的关系抽取 |
| 3.2.4 社交网络舆情用户主题图谱的模型 |
| 3.3 社交网络舆情用户主题图谱构成 |
| 3.3.1 社交网络舆情用户社群图谱 |
| 3.3.2 社交网络舆情用户身份图谱 |
| 3.3.3 社交网络舆情用户情感图谱 |
| 3.3.4 社交网络舆情生态性及评价 |
| 3.4 主题图谱系统模型构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 社交网络舆情用户社群图谱构建及社群发现 |
| 4.1 社交网络舆情用户社群图谱问题的提出 |
| 4.2 社交网络舆情用户社群发现模型 |
| 4.2.1 LDA主题模型 |
| 4.2.2 相似度度量 |
| 4.3 社交网络舆情用户社群图谱模型构建 |
| 4.3.1 社交网络舆情用户社群图谱建模思想 |
| 4.3.2 基于LDA主题模型的社交网络舆情用户社群图谱模型 |
| 4.4 研究设计 |
| 4.4.1 数据来源 |
| 4.4.2 数据采集 |
| 4.4.3 数据处理 |
| 4.5 数据结果 |
| 4.5.1 确定最优主题数 |
| 4.5.2 计算JS散度 |
| 4.5.3 构建用户社群图谱 |
| 4.6 讨论分析 |
| 4.6.1 社交网络社群主题偏好分析 |
| 4.6.2 社交网络社群用户特征分析 |
| 4.6.3 社交网络社群意见领袖识别 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 社交网络舆情用户身份图谱构建及身份识别 |
| 5.1 社交网络舆情用户身份图谱问题的提出 |
| 5.2 社交网络舆情用户身份识别模型 |
| 5.2.1 LDA语义特征挖掘 |
| 5.2.2 身份特征和传播特征构建 |
| 5.2.3 朴素贝叶斯分类器 |
| 5.3 社交网络舆情用户身份图谱模型构建 |
| 5.3.1 社交网络舆情用户身份图谱建模思想 |
| 5.3.2 基于LDA和朴素贝叶斯的用户身份图谱模型 |
| 5.4 研究设计 |
| 5.4.1 数据来源 |
| 5.4.2 数据采集 |
| 5.4.3 数据处理 |
| 5.4.4 舆情事件概况及周期划分 |
| 5.5 数据结果 |
| 5.5.1 用户关注主题划分 |
| 5.5.2 用户身份识别 |
| 5.5.3 构建用户身份图谱 |
| 5.6 讨论分析 |
| 5.6.1 社交网络舆情用户身份分类 |
| 5.6.2 社交网络舆情用户主题关注点比较 |
| 5.6.3 社交网络舆情用户关注点演化分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 社交网络舆情用户情感图谱构建及情感演化 |
| 6.1 社交网络舆情用户情感图谱问题的提出 |
| 6.2 社交网络舆情用户情感分类模型 |
| 6.2.1 中文分词与词向量训练 |
| 6.2.2 卷积神经网络 |
| 6.3 社交网络舆情用户情感图谱构建模型 |
| 6.3.1 社交网络舆情用户情感图谱建模思想 |
| 6.3.2 基于字词向量的多尺度卷积神经网络的社交网络舆情用户情感图谱模型 |
| 6.4 研究设计 |
| 6.4.1 数据来源 |
| 6.4.2 数据处理 |
| 6.4.3 模型设置 |
| 6.4.4 文本向量训练与选择 |
| 6.4.5 整体架构与算法流程 |
| 6.5 基于卷积神经网络超参数确定及实验对比 |
| 6.5.1 卷积核尺寸 |
| 6.5.2 激活函数 |
| 6.5.3 Dropout随机失活率与迭代次数 |
| 6.5.4 实验结果对比 |
| 6.6 数据结果 |
| 6.6.1 情感分类结果 |
| 6.6.2 构建用户情感图谱 |
| 6.7 讨论分析 |
| 6.7.1 社交网络舆情用户内容特征分析 |
| 6.7.2 社交网络舆情用户情感分布分析 |
| 6.7.3 舆情用户的情感演化分析 |
| 6.8 本章小结 |
| 第7章 社交网络舆情生态性评价 |
| 7.1 社交网络舆情生态性评价问题的提出 |
| 7.2 评价指标体系构建 |
| 7.2.1 信息环境维度 |
| 7.2.2 信息人维度 |
| 7.2.3 信息维度 |
| 7.2.4 信息技术维度 |
| 7.3 评价方法及过程 |
| 7.4 实证分析 |
| 7.4.1 样本选择 |
| 7.4.2 评价过程 |
| 7.5 社交网络舆情生态性评价结果分析 |
| 7.5.1 一级指标得分情况分析 |
| 7.5.2 二级指标得分情况分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 社交网络舆情引导策略 |
| 8.1 社交网络舆情引导问题的提出 |
| 8.1.1 社交网络舆情引导的重要性 |
| 8.1.2 社交网络舆情引导生态性挑战 |
| 8.1.3 社交网络舆情引导体系 |
| 8.2 社交网络舆情社群的引导策略 |
| 8.2.1 加强衍生话题的监测 |
| 8.2.2 完善社交网络舆情话题推送 |
| 8.2.3 重视网络社群服务的提升 |
| 8.3 社交网络舆情用户的引导策略 |
| 8.3.1 完善用户类型化管理 |
| 8.3.2 发挥主流媒体的作用 |
| 8.3.3 建立意见领袖的沟通机制 |
| 8.4 社交网络舆情情感的引导策略 |
| 8.4.1 社交网络内容精细化管理 |
| 8.4.2 重视舆情情感引导 |
| 8.4.3 完善舆情情感预警机制 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 研究结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 研究创新点 |
| 9.3 研究局限及展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
（5）过程感知视域下学术新媒体用户信息偶遇行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究创新点 |
| 1.5 技术路线图 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 学术新媒体用户信息行为研究现状 |
| 2.1.2 信息偶遇行为研究现状 |
| 2.1.3 研究述评 |
| 2.2 概念界定 |
| 2.2.1 学术新媒体 |
| 2.2.2 信息偶遇 |
| 2.2.3 过程感知 |
| 2.2.4 学术新媒体用户信息偶遇行为内涵 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 意义建构理论 |
| 2.3.2 图式理论 |
| 2.3.3 信息采纳理论 |
| 2.3.4 三元交互决定论 |
| 2.3.5 技术接受模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 学术新媒体用户信息偶遇行为机理分析 |
| 3.1 学术新媒体用户信息偶遇行为的要素分析 |
| 3.1.1 学术新媒体用户 |
| 3.1.2 信息偶遇环境 |
| 3.1.3 学术信息 |
| 3.2 学术新媒体用户信息偶遇行为过程 |
| 3.2.1 信息偶遇前 |
| 3.2.2 信息偶遇中 |
| 3.2.3 信息偶遇后 |
| 3.3 学术新媒体用户信息偶遇行为机理模型与关系 |
| 3.3.1 学术新媒体用户信息偶遇过程感知模型 |
| 3.3.2 学术新媒体用户信息偶遇行为机理模型 |
| 3.3.3 信息偶遇行为过程与机理关系 |
| 3.3.4 信息偶遇行为机理之间的演进关系 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 学术新媒体用户信息偶遇行为影响因素分析 |
| 4.1 学术新媒体用户信息偶遇行为影响因素理论假设模型 |
| 4.1.1 学术新媒体信息维度 |
| 4.1.2 学术新媒体环境维度 |
| 4.1.3 学术新媒体用户维度 |
| 4.2 问卷设计与数据收集 |
| 4.2.1 问卷设计 |
| 4.2.2 数据收集 |
| 4.3 数据分析与模型验证 |
| 4.3.1 描述性统计分析 |
| 4.3.2 信度与效度检验 |
| 4.3.3 模型分析与检验 |
| 4.4 信息偶遇行为影响因素模型阐释 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 学术新媒体用户信息偶遇的认知演变分析 |
| 5.1 学术新媒体用户信息偶遇的认知演变问题提出 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 扎根理论 |
| 5.2.2 访谈对象筛选 |
| 5.2.3 访谈过程设计 |
| 5.2.4 访谈资料收集与整理 |
| 5.3 访谈资料编码过程 |
| 5.3.1 开放式编码 |
| 5.3.2 主轴编码 |
| 5.3.3 选择性编码 |
| 5.3.4 理论饱和度检验 |
| 5.4 学术新媒体用户信息偶遇的认知演变模型构建 |
| 5.4.1 模型构建 |
| 5.4.2 分析与讨论 |
| 5.4.3 认知演变意义阐释 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 学术新媒体用户偶遇信息采纳行为分析 |
| 6.1 学术新媒体用户偶遇信息采纳行为的动因 |
| 6.1.1 偶遇后信息采纳行为的动因依据 |
| 6.1.2 偶遇信息采纳行为动因构成 |
| 6.2 研究设计 |
| 6.2.1 定性比较分析 |
| 6.2.2 数据采集 |
| 6.2.3 数据校准 |
| 6.3 分析与讨论 |
| 6.3.1 偶遇信息采纳必要性条件分析 |
| 6.3.2 偶遇信息采纳的组态充分性条件分析 |
| 6.3.3 稳健性检验 |
| 6.4 学术新媒体偶遇信息采纳行为的路径分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 学术新媒体用户信息偶遇感知与采纳行为促进策略 |
| 7.1 学术新媒体用户信息偶遇的注意触发策略 |
| 7.1.1 利用多元化信息表征刺激用户注意的指向性和集中性 |
| 7.1.2 设计趣味性的信息标题吸引用户眼球 |
| 7.1.3 改善信息内容质量提高偶遇信息效用 |
| 7.1.4 监控信息源提高偶遇信息可信度 |
| 7.2 学术新媒体用户信息偶遇行为的认知联结激活策略 |
| 7.2.1 利用资源故事化形式促进用户认知联结 |
| 7.2.2 推送偶遇信息相关的学者、文献和主题提高感知有用性 |
| 7.2.3 增强用户对偶遇信息的感知控制 |
| 7.2.4 加强培养用户的信息偶遇能力素养 |
| 7.3 学术新媒体用户偶遇信息采纳度提升策略 |
| 7.3.1 改善平台可用性提高偶遇信息采纳度 |
| 7.3.2 形成偶遇信息的资源关联提高采纳度 |
| 7.3.3 建立学术新媒体网络口碑提高信息采纳度 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 学术新媒体用户信息偶遇行为影响因素调查问卷 |
| 附录2 学术新媒体用户信息偶遇的认知演变访谈 |
| 附录3 学术新媒体用户偶遇信息采纳行为的动因调查问卷 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
（6）跨界搜寻、大数据能力对平台企业商业模式创新的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 实践背景 |
| 1.1.2 理论背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 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 |
| 第2章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 组织搜寻理论 |
| 2.1.2 企业能力理论 |
| 2.1.3 知识管理理论 |
| 2.1.4 创新理论 |
| 2.2 相关文献综述 |
| 2.2.1 商业模式创新相关研究 |
| 2.2.2 跨界搜寻相关研究 |
| 2.2.3 大数据能力相关研究 |
| 2.2.4 知识创造相关研究 |
| 2.2.5 环境不确定性相关研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 研究模型构建 |
| 3.1 相关概念界定 |
| 3.1.1 平台企业 |
| 3.1.2 跨界搜寻 |
| 3.1.3 大数据能力 |
| 3.1.4 知识创造 |
| 3.1.5 商业模式创新 |
| 3.1.6 环境不确定性 |
| 3.2 概念模型提出 |
| 3.2.1 变量间关系梳理 |
| 3.2.2 概念模型构建 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 研究假设提出 |
| 4.1 跨界搜寻、大数据能力与商业模式创新 |
| 4.1.1 跨界搜寻与商业模式创新 |
| 4.1.2 大数据能力与商业模式创新 |
| 4.1.3 跨界搜寻、大数据能力交互作用与商业模式创新 |
| 4.2 跨界搜寻、大数据能力与知识创造 |
| 4.2.1 跨界搜寻与知识创造 |
| 4.2.2 大数据能力与知识创造 |
| 4.2.3 跨界搜寻、大数据能力交互作用与知识创造 |
| 4.3 知识创造与商业模式创新 |
| 4.4 知识创造的中介作用 |
| 4.5 环境不确定性的调节作用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 研究设计 |
| 5.1 问卷设计 |
| 5.1.1 问卷设计的原则 |
| 5.1.2 问卷设计的过程 |
| 5.2 变量测量 |
| 5.2.1 跨界搜寻的测量 |
| 5.2.2 大数据能力的测量 |
| 5.2.3 知识创造的测量 |
| 5.2.4 商业模式创新的测量 |
| 5.2.5 环境不确定性的测量 |
| 5.2.6 控制变量的选择与测量 |
| 5.3 预调研及问卷修正 |
| 5.4 样本与数据收集 |
| 5.4.1 样本选取 |
| 5.4.2 数据收集 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 实证分析与结果讨论 |
| 6.1 描述性统计与相关性分析 |
| 6.2 共同方法偏差分析 |
| 6.3 信度与效度分析 |
| 6.3.1 信度分析 |
| 6.3.2 效度分析 |
| 6.4 假设检验 |
| 6.4.1 跨界搜寻、大数据能力与商业模式创新关系检验 |
| 6.4.2 跨界搜寻、大数据能力与知识创造关系检验 |
| 6.4.3 知识创造与商业模式创新关系检验 |
| 6.4.4 知识创造的中介作用检验 |
| 6.4.5 环境不确定性的调节作用检验 |
| 6.5 结果分析与讨论 |
| 6.5.1 跨界搜寻、大数据能力与商业模式创新关系讨论 |
| 6.5.2 跨界搜寻、大数据能力与知识创造的关系讨论 |
| 6.5.3 知识创造与商业模式创新的关系讨论 |
| 6.5.4 知识创造的中介作用讨论 |
| 6.5.5 环境不确定性的调节作用讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 管理启示 |
| 7.4 研究局限与未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 关于跨界搜寻、大数据能力、知识创造、环境不确定性、商业模式创新的调研问卷 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（8）自组织视角下我国竞技体育高质量发展模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 现实背景 |
| 1.1.2 理论背景 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 文献综述 |
| 1.4.1 国外文献综述 |
| 1.4.2 国内文献综述 |
| 1.5 研究对象、方法与思路 |
| 1.5.1 研究对象 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 研究思路 |
| 1.6 研究重点、难点与创新点 |
| 1.6.1 研究重点 |
| 1.6.2 研究难点 |
| 1.6.3 创新点 |
| 2 理论基础 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 竞技体育 |
| 2.1.2 模式 |
| 2.1.3 发展模式 |
| 2.1.4 竞技体育高质量发展模式 |
| 2.2 自组织理论基础 |
| 2.2.1 自组织理论概述 |
| 2.2.2 耗散结构理论 |
| 2.2.3 协同学理论 |
| 3 我国竞技体育发展模式的演进历程、现实问题与转型方向 |
| 3.1 我国竞技体育发展模式的演进历程 |
| 3.1.1 集权提高阶段(1949-1978 年) |
| 3.1.2 集权赶超阶段(1979-1991 年) |
| 3.1.3 有限分权赶超阶段(1992-2011 年) |
| 3.1.4 转型探索阶段(2012 年至今) |
| 3.2 我国竞技体育发展模式取得的成就与存在的现实问题 |
| 3.2.1 发展成就 |
| 3.2.2 现实问题 |
| 3.3 我国竞技体育发展模式的转型方向 |
| 3.3.1 向高质量发展方向转型 |
| 3.3.2 向自组织发展方向转型 |
| 3.3.3 向多主体协同方向转型 |
| 4 我国竞技体育高质量发展观 |
| 4.1 我国竞技体育高质量发展的价值论 |
| 4.1.1 追求运动员的全面充分发展 |
| 4.1.2 追求多元利益均衡发展 |
| 4.1.3 追求可持续内生动力 |
| 4.2 我国竞技体育高质量发展的认识论 |
| 4.2.1 竞技体育高质量发展的实质是发展方式的根本性转变 |
| 4.2.2 高质量发展是建设“大而强”竞技体育的实践活动 |
| 4.2.3 竞技体育高质量发展是提升“体育强则国家强”反哺效应的实践活动 |
| 4.3 我国竞技体育高质量发展的方法论 |
| 4.3.1 竞技体育自组织发展方式 |
| 4.3.2 全面协调可持续发展原则 |
| 4.3.3 创新发展 |
| 5 我国竞技体育高质量发展目标 |
| 5.1 我国竞技体育高质量发展目标的确立依据 |
| 5.1.1 新时代中国经济社会发展的部署要求 |
| 5.1.2 体育强国建设的战略要求 |
| 5.1.3 我国竞技体育发展目标演化的逻辑要求 |
| 5.1.4 世界体坛发展格局的竞争要求 |
| 5.2 我国竞技体育高质量发展的目标 |
| 5.2.1 我国竞技体育高质量发展的整体目标 |
| 5.2.2 竞技体育高质量发展的分层目标 |
| 5.2.3 竞技体育高质量发展的可观测目标 |
| 6 耗散结构视角下我国竞技体育高质量发展的条件研究 |
| 6.1 我国竞技体育高质量发展的自组织条件 |
| 6.1.1 竞技体育形成全面双向开放的耗散系统 |
| 6.1.2 竞技体育系统要远离平衡态 |
| 6.1.3 竞技体育系统要发挥非线性相干效应 |
| 6.1.4 竞技体育要抓住系统涨落契机 |
| 6.2 耗散结构视角下我国竞技体育高质量发展的Brusselator模型 |
| 6.2.1 Brusselator模型的构成 |
| 6.2.2 我国竞技体育Brusselator动力学模型的转译 |
| 6.2.3 我国竞技体育Brusselator动力学模型分析 |
| 6.2.4 我国竞技体育系统形成耗散结构的动力学判断 |
| 7 协同学视角下我国竞技体育高质量发展的动力研究 |
| 7.1 竞争与协同:我国竞技体育高质量发展的内生动力 |
| 7.1.1 竞争是推动竞技体育非平衡发展的力量 |
| 7.1.2 协同是推动竞技体育有序发展的力量 |
| 7.1.3 竞技体育系统中竞争与协同的相互作用 |
| 7.2 协同学视角下我国竞技体育高质量发展的序参量 |
| 7.2.1 竞技体育高质量发展的快变量与慢变量 |
| 7.2.2 竞技体育高质量发展序参量的识别与确定 |
| 7.2.3 举国体制与市场机制融合度的内涵 |
| 7.2.4 竞技体育高质量发展序参量的演化 |
| 7.3 序参量役使下我国竞技体育高质量发展的动力 |
| 7.3.1 我国竞技体育高质量发展的动力因素 |
| 7.3.2 我国竞技体育高质量发展的动力系统 |
| 7.3.3 我国竞技体育高质量发展的役使动力机制 |
| 8 我国竞技体育高质量发展的系统动力学模拟仿真 |
| 8.1 建模目的与系统边界 |
| 8.1.1 建模目的 |
| 8.1.2 建模原则 |
| 8.1.3 竞技体育系统动力学模型的边界 |
| 8.2 我国竞技体育高质量发展的系统动力学模型 |
| 8.2.1 我国竞技体育高质量发展的因果回路图 |
| 8.2.2 我国竞技体育高质量发展的存量流量图 |
| 8.2.3 我国竞技体育高质量发展的系统动力学方程 |
| 8.3 我国竞技体育高质量发展的模拟仿真 |
| 8.3.1 数据来源与确定 |
| 8.3.2 竞技体育系统动力学模型的检测 |
| 8.3.3 基于仿真结果的竞技体育发展模式分析 |
| 8.3.3.1 发展模式Ⅰ:原有发展模式 |
| 8.3.3.2 发展模式 2:竞技体育与群众体育并行发展模式 |
| 8.3.3.3 发展模式 3:自身造血发展模式 |
| 8.3.3.4 发展模式 4:专业体育与职业体育协同发展模式 |
| 8.3.3.5 发展模式 5:科技支撑发展模式 |
| 8.3.3.6 模式对比与分析 |
| 9 研究结论、建议与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 研究建议 |
| 9.2.1 竞技体育要树立高质量发展观,融入经济社会高质量发展的时代潮流 |
| 9.2.2 举国体制要加快融合市场机制，走中国特色的竞技体育高质量发展之路 |
| 9.2.3 切实壮大职业体育,搞活竞技体育表演市场 |
| 9.2.4 实现与群众体育、学校体育的协同发展 |
| 9.2.5 大力培育和发展体育社会组织 |
| 9.2.6 提高竞技体育系统的创新驱动能力 |
| 9.2.7 发挥体育科技攻关与服务的杠杆作用 |
| 9.3 研究展望 |
| 主要参考文献 |
| 致谢 |
| 学习经历 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 |
（9）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 |
（10）在线学习资源组织对大学生自主学习效果的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 大学生利用在线学习平台进行自主学习的普及化 |
| 1.1.2 当前大学生在线自主学习存在的问题 |
| 1.1.3 问题提出 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究框架 |
| 1.4 研究内容及章节安排 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.6 创新点 |
| 第2章 相关文献综述 |
| 2.1 在线学习资源组织相关研究 |
| 2.1.1 在线学习资源组织相关理论 |
| 2.1.2 在线学习资源组织的概念 |
| 2.1.3 在线学习资源组织研究现状 |
| 2.2 任务技术匹配相关研究 |
| 2.2.1 任务技术匹配理论 |
| 2.2.2 任务技术匹配的概念 |
| 2.2.3 任务技术匹配研究现状 |
| 2.3 大学生自主学习效果相关研究 |
| 2.3.1 大学生自主学习效果的概念 |
| 2.3.2 大学生自主学习效果研究现状 |
| 2.4 在线学习资源组织对大学生自主学习效果影响相关研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 在线学习资源组织与大学生自主学习效果关系模型构建 |
| 3.1 在线学习资源组织与大学生自主学习效果关系模型 |
| 3.2 在线学习资源组织技术特征对任务技术匹配的影响 |
| 3.2.1 标签完整性对任务技术匹配的影响 |
| 3.2.2 标签有效性对任务技术匹配的影响 |
| 3.2.3 资源关联性对任务技术匹配的影响 |
| 3.3 任务技术匹配对大学生自主学习效果的影响 |
| 3.4 性别、年级、学校类型、先前知识与学习目的的调节作用 |
| 3.4.1 性别对任务技术匹配与大学生自主学习效果的调节作用 |
| 3.4.2 年级对任务技术匹配与大学生自主学习效果的调节作用 |
| 3.4.3 学校类型对任务技术匹配与大学生自主学习效果的调节作用 |
| 3.4.4 先前知识对任务技术匹配与大学生自主学习效果的调节作用 |
| 3.4.5 学习目的对任务技术匹配与大学生自主学习效果的调节作用 |
| 3.5 研究假设汇总 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 问卷设计与数据收集 |
| 4.1 问卷设计与变量测量 |
| 4.1.1 问卷设计思路 |
| 4.1.2 变量测量 |
| 4.2 问卷前测 |
| 4.2.1 前测样本特征 |
| 4.2.2 前测问卷信度分析 |
| 4.2.3 前测问卷效度分析 |
| 4.2.4 最终问卷形成 |
| 4.3 问卷数据收集 |
| 4.3.1 问卷发放 |
| 4.3.2 样本基本情况统计分析 |
| 4.3.3 变量描述性统计分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实证分析 |
| 5.1 问卷信度与效度检验 |
| 5.1.1 信度检验 |
| 5.1.2 效度检验 |
| 5.2 结构方程模型分析 |
| 5.2.1 结构方程模型的构建 |
| 5.2.2 结构方程模型的拟合 |
| 5.2.3 结构方程模型的修正 |
| 5.2.4 结构方程模型的路径分析 |
| 5.3 性别、年级、学校类型、先前知识与学习目的的调节作用分析 |
| 5.3.1 性别的调节作用分析 |
| 5.3.2 年级的调节作用分析 |
| 5.3.3 学校类型的调节作用分析 |
| 5.3.4 先前知识的调节作用分析 |
| 5.3.5 学习目的的调节作用分析 |
| 5.4 假设检验结果 |
| 5.5 实证分析结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 建议与对策 |
| 6.1 在线学习资源组织的建议 |
| 6.2 在线学习资源组织的对策 |
| 6.2.1 在线学习资源标签完整性对策 |
| 6.2.2 在线学习资源标签有效性对策 |
| 6.2.3 在线学习资源关联性对策 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附件A 在线学习资源组织对大学生自主学习效果影响的调查问卷 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
四、网络信息资源组织方式（论文参考文献）
- [1]高校网络信息资源自动化处理与长期保存策略研究[J]. 夏立新,杨元,郭致怡. 数字图书馆论坛, 2021(09)
- [2]领域知识组织理论基础及方法分类简述[J]. 曹思源,马海云. 情报资料工作, 2021(05)
- [3]基于关联数据的历史档案资源聚合研究[D]. 贾琼. 吉林大学, 2021(01)
- [4]社交网络舆情用户主题图谱构建及舆情引导策略研究[D]. 张柳. 吉林大学, 2021(01)
- [5]过程感知视域下学术新媒体用户信息偶遇行为研究[D]. 陈为东. 吉林大学, 2021(01)
- [6]跨界搜寻、大数据能力对平台企业商业模式创新的影响研究[D]. 唐彬. 吉林大学, 2021(01)
- [7]面向精准就业的技能培训资源组织与个性实训方法研究[D]. 李朝霞. 东北石油大学, 2021
- [8]自组织视角下我国竞技体育高质量发展模式研究[D]. 赵吉峰. 上海体育学院, 2021(09)
- [9]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)
- [10]在线学习资源组织对大学生自主学习效果的影响研究[D]. 刘春芳. 山东财经大学, 2021(12)