一、关系型数据库的规范化（论文文献综述）
王志宇,郭士华[1]（2021）在《基于文档型非关系型数据库档案数据存储研究》文中研究表明2019年12月国家档案局正式发布了《基于文档型非关系型数据库的档案数据存储规范》,并于2020年5月1日开始实施,该标准规定了使用文档型数据库存储档案数据的总体要求,提出了使用文档型数据库存储和管理档案数据的基本功能和实施方法。通过对该《规范》的解读,结合文档型非关系型数据库的功能,以MongoDB数据库为实践对象,可以看出其存储档案数据特别是非结构化档案数据的原理和方法与传统解决方案的不同。采用文档型非关系型数据库存储档案数据具备全新的优势和价值。
郭士华[2]（2021）在《基于文档型非关系型数据库的档案数据存储与应用研究》文中研究指明
李娇[3]（2021）在《基于知识图谱的科研综述生成研究》文中进行了进一步梳理开放科学背景下,科技论文等文献资源的爆炸式增长大大超过人工处理的极限,使得研究人员在合理时间内准确获取研究专题相关信息变得愈加困难,为解决这一文献获取困境,科研综述研究已成为近年来学术界普遍关注的热点问题。现有的科研综述生成研究主要有面向文档数据的文本自动综述和基于文献数据的图表综述生成,受限于自然语言处理等文本计算技术水平的发展,存在数据资源处理规模有限、质量不稳定、知识挖掘深度不够、展示形态单一等问题,距离人工效果仍有一定差距,急需寻求新的技术路径。随着计算技术的发展及科研用户需求的提升,广义的综述在核心方法和展示形式上正在朝多元化发展。知识图谱作为学术大数据时代新的数据基础设施及知识组织形式,其语义规范性和链接思想可将原本非结构、无关联的粗糙数据逐步提炼为结构化、强关联的高质知识,可支持科技文献结构与主题信息的多角度组织与揭示,在数据分析与挖掘方面表现出极大的应用价值。本文以面向科技文献资源和专题知识的科研知识图谱为重要技术支撑,探索研究基于知识图谱的科研综述实现过程中的若干实用性科学问题,主要研究内容及成果包括如下几个方面:（1）设计了深度融合科技文献与专题数据的科研本体数据模型,支撑多源数据的融合组织。针对现有学术资源语义描述模型中文献与主题关联过于简单且主题类数据模型缺乏层次结构的问题,本文结合专题数据中术语、概念等的逻辑表达特征设计了主题数据模型,并基于文献结构特征和主题语义元素之间的语义连通路径设计了融合主题、科技文献资源、科研活动主体的多维语义描述关联模型,为科研知识图谱的构建提供语义基础。（2）研制了面向科技文献与专题数据的科研知识图谱构建方案与工具,实现多源语料的知识抽取与融合管理。设计了涵盖实体消歧、文献重要度计算、文献资源主题标引、摘要语步识别等算法模型的数据加工方法,基于开源ETL框架构建面向多源异构语料数据的图数据生成、更新、管理工具,形成以RDF图数据模型为主的知识图谱构建方法,工具功能的全面性及一站式操作特点在相关技术领域具有一定的创新性和较强的应用价值。（3）集成应用了跨数据模型的知识图谱映射存储机制及基于知识图谱的点边关系计算,实现科研知识图谱的高效存储管理与应用支撑。基于知识图谱数据的RDF图数据和属性图数据映射关系设计支持多层子类的索引策略,制定科研知识图谱数据存储管理方法及基于图算法的接口支撑策略,实现面向查询的语义解析与实例匹配、基于子图结构的实体及关系聚类等关键技术,为科研综述的实现奠定数据流逻辑。（4）构建了基于知识图谱的科研综述原型系统,实现面向查询的结构化聚合知识展示。研究设计基于知识图谱的科研综述系统的体系架构和功能模块,支持面向主题词查询的专题知识及文献聚类、重要文献发展脉络、热点主题演化分析、高影响力专家推荐多种应用场景,实现多维度、结构化科研综述的验证,并结合知识图谱和POI自动生成可阅览下载的科研综述文档。与现有典型综述系统的对比分析显示,结合知识图谱的图结构特性的科研综述系统在数据处理规模、操作灵活性及展示形式上均有所创新和突破。
李帅[4]（2021）在《基于领域本体的制造大数据统一建模技术研究》文中指出随着物联网、人工智能、大数据等科学技术与制造业不断融合,制造业得以飞速发展。制造大数据作为企业潜在的财富,是企业在“大数据”时代下的核心竞争力,因此,对制造大数据集成管理尤为必要。当前,制造业在制造过程中产生的数据具有多源异构的特点,面临数据汇聚困难、数据缺乏统一表示、数据集成难度大等问题。近年来,随着大数据统一建模技术（RDF元建模、网络化建模等）以及数据集成管理平台（EDM、PDM、Predix等）的发展,使得制造业对制造大数据的集成管理能力有所提升。但是,现有的技术和平台主要针对特定场景,对不同场景下的制造大数据统一集成管理能力不足,导致企业缺乏足够有效的数据作为基础支撑。本文针对制造大数据多源异构的特点,在对制造大数据统一建模技术研究的基础上,提出一种基于领域本体的统一逻辑视图模型——Meta-Onto-M,该模型包括源数据汇聚模型、元模型、本体模型。然后开发数据空间系统。本文主要研究内容及贡献如下:1.为了能对多源异构的制造大数据进行汇聚,提出制造大数据汇聚模型（NAP）。该模型通过对制造系统内部数据和制造系统外部数据处理,将涉及产品全生命周期过程的数据进行有机汇聚,能有效避免数据缺失与不足的问题,提高数据利用率。2.为了能对多源异构的制造大数据进行统一表示,提出制造大数据元建模方案,从粗粒度到细粒度对“人-机-料-法-环”数据分类分层进行元数据表征。首先自底向上设计制造大数据元数据模型,并将该模型划分为实例层、模型层、元模型层;其次为数据建立粗粒度的统一资源描述,包括对基础数据、可扩展数据、数据路径、标识信息的描述;最后为“人-机-料-法-环”数据设计细粒度的元数据。本文提出的元建模能有效整合源数据,使得多源异构制造大数据能以统一的结构表示。3.为了能对多源异构的制造大数据进行集成,提出制造大数据本体建模方案,通过可扩展的层次化三元组动态集成。首先采用“七步法”自顶向下分类设计本体,结合都柏林核心元素集（Dublin core）构建领域本体;其次结合元建模,提出Meta-Onto-M模型,通过OWL语言对本体描述,获得OWL表示的领域知识文件;最后基于Pay-as-you-go演化集成机制集成各类数据及其关联关系。本文提出的本体建模使得多源异构的制造大数据能以一种松耦合的方式集成,打破时空限制,提高查询效率。4.为了能对多源异构的制造大数据进行管理,基于B/S架构设计并实现数据空间系统。通过源数据汇聚、元建模、本体建模过程,采用OWL语言对领域本体统一描述,形成领域知识并导入Neo4j图数据。本文以四川长虹实际生产过程中产生的数据为例,开发数据空间系统,实现对四川长虹制造大数据统一集成管理。
王阮[5]（2021）在《数字人文视域下口述历史档案资源知识发现研究》文中指出近年来,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。
邓天[6]（2021）在《基于web数据的装备个性化问答系统的构建》文中提出随着大数据时代到来,问答系统作为一种能够高效获取有效信息的手段,引起了各行各业的广泛关注。在军事装备领域,大量的装备类型、型号以及参数信息等对指挥作战人员非常有用,但这些信息却未能得到有效利用。主要原因是现有的搜索引擎给出的查询结果数目过于繁多,相关工作人员无法迅速找到自身所需的信息。针对传统搜索引擎在装备领域存在的问题,本文基于军事装备数据,构建了一个契合用户的个性化问答系统。该系统采用模块化方式构建,主要包括数据获取模块、个性化模块、问答模块等。其中,数据获取模块主要通过爬虫技术实现;个性化模块采用多种推荐算法实现,并在特定的应用场景对推荐算法做出相应的调整和优化;问答模块构建了多种查询方式,并使用个性化模块对问答结果进行优化。最终构建出的个性化问答系统解决了用户的个性化查询需求。主要工作如下:（1）构建了基于爬虫网络的数据获取模块。通过对真实装备表头信息以及相关军事网站装备信息的研究,采用MongoDB数据库和MySQL数据库相结合的方式,构建了一套基于WebMagic爬虫框架的异步网络爬虫系统,为个性化问答系统的各个部分提供数据支撑。和传统基于Http协议获取数据的方式相比,该数据获取模块具有速度快、高并发等特点。（2）构建了基于推荐算法的个性化模块。在基于内存、内容和模型的推荐算法的基础上,首先结合知识图谱提出了一种基于路径（path-based）的可为新用户寻找可靠邻域用户的方法,有效解决了系统中新用户冷启动的问题;然后结合评分预测模型,提出了对初始推荐列表装备进行预测打分处理的方法,解决了传统算法生成初始推荐列表缺少全局评价指标的局限性;最后在生成动态推荐列表时加入用户历史权重因子、评分特性等衡量标准,解决了传统算法生成的动态推荐列表不够个性化的局限性。实验结果表明,本文提出的方法比之传统方法在各类评测指标上均体现出一定的优势。（3）构建了系统的问答模块。通过分析不同用户群体的实际需求,设计了基于问答模板和基于关键字的两类查询方法,并针对传统查询方法中回答结果繁多以及个性化不足的局限性,采用个性化模块对问答结果进行了优化。实验结果表明本文构建的问答模块回答结果简洁且极具个性化。（4）搭建了基于上述三个模块的装备个性化问答系统。后端业务逻辑基于java中的Spring Boot框架实现开发,前端界面基于html+css+js的方法实现开发。最终构成的问答系统不仅能为用户提供自然语言查询服务,还能针对不同用户,提供个性化服务。
葛丽萍[7]（2020）在《基于移动互联网的健身房综合管理系统的研究与实现》文中研究说明近年来随着经济发展,生活水平提高,全民健身意识增强,人们在健身上投入的费用逐渐增多。健身成为获得健康的一种方式,各种规模的健身房随之出现。然而,人们工作生活压力大,可投入健身的时间有限。在智能手机普遍推广前提下,构建一个移动互联网与传统健身房行业相结合的管理系统成为可能。本系统用于管理中小型健身房的基础设施及健身服务,同时满足不同顾客在线查看健身房基础设施使用情况、预约健身服务。系统在保证系统功能完整、操作简洁易用的基础上要注重隐私保护与透明化管理相结合,而且也要考虑健身房使用者广泛性,系统应兼顾不同手机型号、不同操作系统及对手机熟练程度不同的各种用户。本文设计并实现了基于移动互联网的健身房综合管理系统。研究内容主要包括:（1）走访调查多个中小型健身房,以访谈、调查问卷、报表分析等方式收集了中小型健身房实际管理情况及会员健身过程中存在的问题和健身服务方面的需求。（2）在需求分析阶段使用UML构造软件需求模型。以用例图描述系统使用者和需求的关系,采用流程图描述系统对象之间的动态关系,采用E-R图描述系统数据库逻辑结构。将系统用户划分为系统管理员和会员两类,分别通过电脑浏览器和手机微信小程序/APP的方式登录系统。系统管理员在电脑上登录系统后,管理用户信息,记录健身房内的器械、课程信息;会员登录系统后查看健身房使用情况,在系统中预约课程。（3）在需求分析的基础上,对系统进行总体设计和功能模块的概要设计。系统以电脑端、移动端两种方式实现。电脑端基于B/S模式,采用J2EE服务端架构,按照分层的思路将系统整体划分为3层:用户界面层、逻辑处理层和数据层。移动端由发布为微信小程序/APP的界面展示和部署在服务器上的业务逻辑接口组成。（4）在需求分析和概要设计的基础上对系统进行详细设计,对系统界面展示风格、数据库物理结构进行详细设计。系统实现编码语言选择为java,以Spring Boot集成SSM框架的方式提高开发效率。数据库采用My SQL以保证系统数据的统一管理和保证数据安全。（5）在系统实现过程中以单元测试的方式保证每个系统功能的正确性。系统开发完成后采用黑盒测试的方式,以系统整体测试用例为指导对系统整体功能进行测试。
边庆平[8]（2020）在《基于Web GIS的H市矿山信息管理系统设计与实现》文中提出随着我国对矿产资源需求量的日渐增长,如何科学、高效、智能化地管理矿产资源,成为相关政府、企业和学术界共同面临的现实难题。Web GIS作为近年来GIS的最前沿技术,能够对异构、多源、海量的空间地理数据进行采集、存储、处理、分析和可视化。因此,将Web GIS技术引入到矿山信息管理中,构建面向海量、多源、异构的矿山信息管理的信息系统,对于政府和企业提升对矿产资源的管理效率,实现对矿产资源的精准化、科学化规划与管理,具有重要意义。本文就基于Web GIS的H市矿山信息管理系统的设计与实现展开研究,深入研究了 GIS和Web GIS技术的理论与技术、矿山信息管理的关键技术,然后分别研究了基于Web GIS的H市矿山信息管理系统的总体架构设计、数据库设计和系统实现等内容。论文的研究成果包括以下几个方面:（1）开展了相关的研究现状梳理、基础理论与关键技术研究,系统地分析了 Web GIS在矿山信息管理中的应用,相应成果为设计和实现基于Web GIS的H市矿山信息管理系统奠定了基础。（2）设计了基于Web GIS的H市矿山信息管理系统的总体架构。首先进行了面向系统构建的需求分析,确立了系统的建设目标与设计原则,明确了系统的设计思路与建设流程,设计了系统的总体架构设计与功能模块。（3）设计基于Web GIS的H市矿山信息管理系统的数据库。实现了矿山数据的采集与入库、矿山数据预处理与处理等关键技术的研究,构建了矿山数据模型,设计了矿山数据库表。矿山数据的采集与入库为数据模型构建前的数据特征分析提供了基本依据,矿山数据的预处理与处理保证了矿山数据的完整性和正确性,矿山数据建模在数据层和应用层之间建立了沟通的桥梁,为矿山数据的组织、存储提供了基本的逻辑数据结构,矿山数据库表的详细设计是其中的核心内容,也是基于Web GIS的H市矿山信息管理的最终底层实现。（4）设计和实现了 H市矿山信息管理系统。基于总体架构设计和数据库设计成果,阐述了矿山信息管理系统研制的关键技术并实现了实验系统的研制。展示了实验系统研制的最终成果,包括系统的总体架构、系统功能模块设计、系统开发环境介绍、系统的具体实现以及实验系统展示等功能模块;最后对本文研制的系统在H市矿山资源管理方面的实际应用情况进行了介绍。
李欢[9]（2020）在《基于微服务架构的省社会保障信息管理系统设计与关键技术优化研究》文中指出随着我国社会保险制度的不断完善,社会保险系统的信息化建设是社会保险向现代化迈进的必由之路。传统的窗口式服务已经被综合柜员制替代,因此,传统的单体架构程序已经无法满足社会保险的实际业务需求。为了有效的管理社保信息,设计、开发一套基于微服务架构的社会保险管理系统,具有重要的现实意义和实际价值。本文按照人力资源和社会保障部“网厅一体化、业务档案一体化、业务财务一体化、查询服务多样化”的要求,在了解国内外现行系统功能的基础上,使用微服务架构,利用数据库分库分表、Mycat、分布式缓存、分布式文件系统、并行计算等技术手段,整合现有软硬件资源,搭建省级社会保障行业云平台,设计一套覆盖全省城镇职工和城乡居民的社会保障信息系统。本文首先对构建系统涉及的关键技术进行简要介绍,随后对系统进行了架构设计,并在此基础上,对架构中影响性能的部分做了关键技术调整优化。另外,本文还描述了系统的数据库设计和集成方案设计,系统基于数据融合,实现了社会保险业务的一体化经办。最后,系统进行了性能测试,确保系统能够安全、稳定、高效运行。本省社会保障信息系统保证了高可用性和高可维护性,解决了社会保障业务经办问题,能满足需求的同时大大提升了经办效率,另外系统的扩展性极强,能够应对当前越来越多业务通过互联网办理而产生的高并发需求,具备实践意义。
王翔宇[10]（2020）在《基于领域本体的农药信息语义查询系统研究与实现》文中进行了进一步梳理农药是农业生产活动中重要的农用物资,可以防治病虫害、维持作物正常生长,从而提高作物产量、作物质量,增加农业收入。面对作物病虫害,关于农药的选择和安全合理使用,以及对于农药中毒后的急救处理便成为农业生产活动中不可回避的问题。针对当前农药信息系统多是基于关键字的查询系统,且农药使用信息较为分散,缺乏系统化,尤其缺乏对未知农药的中毒急救查询等问题。本文研究了对农药使用信息和未知农药中毒急救的语义查询方法,设计并实现了基于领域本体的农药信息语义查询系统。主要研究内容如下:（1）构建农药和农作物领域本体。首先需要建立农药和农作物领域本体,信息源于中国农业出版社出版的《农业科学叙词表》以及部分已搜集整理的信息,辅以网络爬虫Scrapy框架,爬取目标网站信息以及权威书籍和相关领域文章作为本体构建信息的补全与后续的更新来源。改进了用于领域本体构建的七步法（增加验证与评价本体、持久化为关系型数据库这两个环节）构建农药和农作物领域本体,这是系统的关键和基础。（2）构建中毒症状本体和中毒症状用户词典。为了实现对未知农药中毒急救的查询,首先搜集并整理中毒症状与急救措施,以及用户输入的中毒症状文本,确定要添加的中毒的部位、表现、接触方式、农药名这几类词,并在筛选后构建中毒症状本体,再以本体主要内容构建NLPIR系统的中毒症状用户词典。系统对用户输入的文本进行分词,提取关键词并在中毒症状本体中查询关键词的同近义词,最后将查询结果作为查询条件,在农药和农作物领域本体数据库中查询农药的中毒症状与急救措施等属性,根据关键词的数量逐步缩小查询结果范围。（3）基于农药和农作物领域本体的语义查询过程。利用农药和农作物领域本体数据库和农药使用信息数据库设计了农药使用信息的语义查询功能,利用中毒症状本体数据库、中毒症状用户词典、农药和农作物领域本体数据库设计了未知农药中毒急救语义查询功能。（4）基于领域本体的农药信息语义查询系统设计与实现。主要功能都依赖于农药和农作物领域本体的内容,实现用户对农药和农作物分类体系浏览、农药使用信息语义查询、未知农药中毒急救语义查询功能,以及对系统的意见反馈。管理员则通过修改本体文件和用户词典以及数据库等信息对系统数据做出修改和更新,并按照用户合理反馈对系统进行更进一步地更新与完善。
二、关系型数据库的规范化（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、关系型数据库的规范化（论文提纲范文）
（1）基于文档型非关系型数据库档案数据存储研究（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 档案数据存储规范与要求 |
| 1.1 档案元数据存储规范与要求 |
| 1.2 档案数据存储格式规范与要求 |
| 1.3 档案数据检索规范与要求 |
| 2 非关系型数据库档案数据存储途径分析 |
| 2.1 非关系型数据库与关系数据库的比较分析 |
| 2.2 非关系型数据库档案数据存储与应用 |
| 2.2.1 非关系型数据库类型及特点 |
| 2.2.2 非关系型数据库的应用 |
| 2.3 基于非关系型数据库档案数据存储方法 |
| 2.3.1 MongoDB数据库介绍 |
| 2.3.2 MongoDB数据库档案数据存储实现 |
| 3 非关系型数据库档案数据存储建议 |
| 3.1 档案数据存储对象的选择 |
| 3.2 档案数据存储机构的选择 |
| 4 总结与展望 |
（3）基于知识图谱的科研综述生成研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究问题的提出 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 相关研究与发展现状 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 科研综述 |
| 2.1.2 科研知识图谱 |
| 2.2 科研综述相关研究进展 |
| 2.2.1 面向文档数据的文本自动综述方法 |
| 2.2.2 基于文献数据的图表综述生成方法 |
| 2.2.3 科研综述相关工具对比与分析 |
| 2.2.4 科研综述与知识图谱结合的可行性分析 |
| 2.3 知识图谱研究进展 |
| 2.3.1 知识图谱数据模型 |
| 2.3.2 知识图谱构建技术流程 |
| 2.3.3 知识图谱存储与管理 |
| 2.3.4 知识图谱在学术界的应用案例 |
| 2.4 文献资源语义关联描述模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 科研知识图谱构建与管理 |
| 3.1 科研知识图谱模式层构建 |
| 3.1.1 科研本体实体对象选取与定义 |
| 3.1.2 科研本体多维度数据模型描述 |
| 3.1.3 基于Protégé的本体构建与管理 |
| 3.2 结构化语料获取解析与加工 |
| 3.2.1 基于PID和消歧算法的实体消歧 |
| 3.2.2 多因子复合加权文献重要度计算 |
| 3.2.3 基于语义匹配的文献资源主题标引 |
| 3.2.4 基于深度学习的论文摘要语步分类 |
| 3.3 科研知识图谱数据层构建 |
| 3.3.1 基于本体模型的实体与关系抽取 |
| 3.3.2 多格式图谱数据的转换与加载 |
| 3.3.3 多查询端远程图谱数据迁移 |
| 3.3.4 图谱数据的动态更新 |
| 3.3.5 性能评估与对比试验分析 |
| 3.4 科研知识图谱的存储与管理 |
| 3.4.1 知识图谱属性映射规则 |
| 3.4.2 科研知识图谱存储过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 知识图谱驱动的科研综述实现机制 |
| 4.1 科研综述设计思路与技术需求 |
| 4.1.1 多层次科研综述模型设计 |
| 4.1.2 科研综述应用服务场景 |
| 4.1.3 基于图算法的接口支撑策略 |
| 4.2 知识计算在科研综述中的支撑应用 |
| 4.2.1 面向查询的语义解析与实例匹配 |
| 4.2.2 基于子图结构的实体及关系聚类 |
| 4.3 结合知识图谱和POI的综述文档生成 |
| 4.3.1 科研综述文档模板调研与设计 |
| 4.3.2 知识图谱与POI的匹配与协同 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于知识图谱的科研综述生成验证 |
| 5.1 科研综述生成体系架构设计 |
| 5.2 专题科研知识图谱构建 |
| 5.2.1 多来源专题及文献语料的遴选与加工 |
| 5.2.2 机器学习专题科研知识图谱的构建 |
| 5.2.3 机器学习专题科研知识图谱管理与查询 |
| 5.3 科研综述生成实现 |
| 5.3.1 专题知识及文献聚类 |
| 5.3.2 重要文献发展脉络 |
| 5.3.3 热点主题演化分析 |
| 5.3.4 综述文档预览与下载 |
| 5.4 与现有综述方法的对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（4）基于领域本体的制造大数据统一建模技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 相关领域国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 制造大数据统一建模技术研究现状分析 |
| 1.2.2 制造大数据集成管理平台研究现状分析 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第2章 相关技术研究 |
| 2.1 元建模 |
| 2.1.1 元建模相关概念 |
| 2.1.2 元建模常用方法 |
| 2.1.3 元建模实现流程 |
| 2.1.4 CWM公共仓库模型 |
| 2.2 本体建模 |
| 2.2.1 本体相关概念 |
| 2.2.2 本体构建常用方法 |
| 2.2.3 本体建模实现流程 |
| 2.2.4 本体相似度算法 |
| 2.3 图数据库Neo4j |
| 2.3.1 Neo4j介绍 |
| 2.3.2 Neo4j存储结构 |
| 2.3.3 Neo4j查询语言Cypher |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于领域本体的制造大数据汇聚与处理 |
| 3.1 制造大数据汇聚 |
| 3.1.1 制造大数据来源 |
| 3.1.2 NAP汇聚模型 |
| 3.2 制造大数据处理 |
| 3.2.1 数据填补 |
| 3.2.2 数据去噪 |
| 3.2.3 数据标识登记 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于领域本体的制造大数据数据空间统一建模 |
| 4.1 制造大数据的特征与分类 |
| 4.1.1 制造大数据特征 |
| 4.1.2 制造大数据分类 |
| 4.2 制造大数据统一建模 |
| 4.2.1 制造大数据源数据处理 |
| 4.2.2 制造大数据元建模 |
| 4.2.3 制造大数据本体建模 |
| 4.2.4 制造大数据统一建模 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于领域本体的制造大数据数据空间设计与实现 |
| 5.1 制造大数据数据空间设计 |
| 5.1.1 数据空间登录模块设计 |
| 5.1.2 源数据导入模块设计 |
| 5.1.3 元建模-本体建模模块设计 |
| 5.1.4 数据空间查询模块设计 |
| 5.2 开发环境及系统框架 |
| 5.2.1 开发环境 |
| 5.2.2 系统开发框架 |
| 5.3 制造大数据数据空间实现 |
| 5.3.1 登录与源数据导入模块实现 |
| 5.3.2 元建模-本体建模模块实现 |
| 5.3.3 数据空间查询模块实现 |
| 5.3.4 制造大数据数据空间验证与分析 |
| 5.4 本章总结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来进一步工作 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）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 |
（6）基于web数据的装备个性化问答系统的构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 知识图谱研究现状 |
| 1.2.2 推荐系统研究现状 |
| 1.2.3 问答系统研究现状 |
| 1.3 论文研究目标及内容 |
| 1.4 结构安排 |
| 第二章 构建系统所需的相关理论和技术 |
| 2.1 推荐算法综述 |
| 2.1.1 基于内存的协同过滤推荐算法 |
| 2.1.2 基于模型的协同过滤推荐算法 |
| 2.1.3 基于内容的推荐算法 |
| 2.1.4 混合推荐 |
| 2.2 问答系统算法综述 |
| 2.2.1 TF-IDF文本提取方法 |
| 2.2.2 分词算法 |
| 2.2.3 全局搜索算法 |
| 2.3 数据库技术 |
| 2.3.1 数据库分类 |
| 2.3.2 本文所采用的数据库 |
| 2.4 算法评测指标概述 |
| 2.4.1 MAE |
| 2.4.2 RMSE |
| 2.4.3 查准率 |
| 2.4.4 查全率 |
| 2.4.5 F1值 |
| 2.4.6 SPS |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 结合知识图谱解决推荐系统用户冷启动问题 |
| 3.1 冷启动问题 |
| 3.1.1 冷启动产生原因 |
| 3.1.2 传统解决方式及局限性 |
| 3.2 知识图谱与推荐系统 |
| 3.3 建立用户图谱解决新用户冷启动问题 |
| 3.3.1 用户图谱建立 |
| 3.3.2 用户图谱的更新 |
| 3.3.3 寻找topK邻域用户 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 数据集及评价指标 |
| 3.4.2 实验结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 改进的用户个性化推荐方式 |
| 4.1 推荐系统离线准备 |
| 4.1.1 数据稀疏性问题 |
| 4.1.2 梯度下降法 |
| 4.1.3 Regularized MF算法具体实现 |
| 4.1.4 相似性度量方式 |
| 4.1.5 训练评分预测模型 |
| 4.2 传统推荐方式及局限性 |
| 4.2.1 基于用户的初始推荐 |
| 4.2.2 基于物品的动态推荐 |
| 4.3 改进的个性化推荐方式 |
| 4.3.1 基于模型改进用户初始推荐 |
| 4.3.2 考虑用户特性因子的物品推荐 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 数据集及评价指标 |
| 4.4.2 最优评分预测模型的确立 |
| 4.4.3 改进的初始推荐算法评测 |
| 4.4.4 改进的动态推荐算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 个性化问答系统构建 |
| 5.1 系统总体构建分析 |
| 5.1.1 需求分析 |
| 5.1.2 整体架构 |
| 5.2 数据获取模块 |
| 5.2.1 数据获取流程 |
| 5.2.2 数据获取技术选择 |
| 5.2.3 数据获取功能实现 |
| 5.3 数据存储模块 |
| 5.3.1 数据存储总体流程 |
| 5.3.2 MySQL存储持久化数据 |
| 5.3.3 MongoDB存储NoSQL数据 |
| 5.3.4 Neo4j存储图数据 |
| 5.3.5 Elasticsearch存储全局数据 |
| 5.4 推荐系统模块 |
| 5.4.1 基于用户历史行为的初始推荐 |
| 5.4.2 基于用户评分行为的动态推荐 |
| 5.5 问答系统模块 |
| 5.5.1 基于问答模板的查询 |
| 5.5.2 基于关键字查询 |
| 5.5.3 对查询结果个性化定制 |
| 5.5.4 扩展查询结果 |
| 5.6 WEB展示界面模块 |
| 5.7 本章小节 |
| 第六章 系统测试及总体展示 |
| 6.1 系统功能性测试 |
| 6.2 系统中各类问题解决效果测试 |
| 6.2.1 解决新用户冷启动问题 |
| 6.2.2 个性化动态推荐功能测试 |
| 6.2.3 个性化问答功能测试 |
| 6.3 系统平台展示 |
| 6.3.1 用户整体操作流程 |
| 6.3.2 界面展示 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（7）基于移动互联网的健身房综合管理系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容和组织结构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术分析 |
| 2.1 面向对象和UML建模 |
| 2.2 相关技术 |
| 2.2.1 基于J2EE的服务端相关技术 |
| 2.2.2 WEB前端相关技术 |
| 2.2.3 移动端相关技术 |
| 2.2.4 项目管理工具 |
| 2.3 开发工具 |
| 第三章 健身房管理系统分析 |
| 3.1 功能需求 |
| 3.1.1 总体需求分析 |
| 3.1.2 课程管理 |
| 3.1.3 用户管理 |
| 3.1.4 基础管理 |
| 3.1.5 会员管理 |
| 3.1.6 辅助管理 |
| 3.2 非功能需求 |
| 3.2.1 非功能性需求描述 |
| 3.2.2 系统指标 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 健身房管理系统设计 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.1.1 系统架构设计 |
| 4.1.2 系统功能结构 |
| 4.2 接口概要设计 |
| 4.2.1 内部接口 |
| 4.2.2 外部接口 |
| 4.3 系统技术路线 |
| 4.3.1 基于SSM的PC端子系统 |
| 4.3.2 基于uni-app的移动端子系统 |
| 4.3.3 基于Spring+My Batis的自动处理子系统 |
| 4.3.4 基于SSM的 WEB接口子系统 |
| 4.4 用户界面设计 |
| 4.4.1 概述 |
| 4.4.2 用户界面设计流程 |
| 4.4.3 界面设计展示 |
| 4.5 可行性分析 |
| 4.5.1 操作可行性 |
| 4.5.2 技术可行性 |
| 4.5.3 经济可行性 |
| 第五章 健身房管理系统数据库设计 |
| 5.1 数据库选型 |
| 5.2 概念结构设计 |
| 5.2.1 局部E-R模型 |
| 5.2.2 全局E-R模型 |
| 5.3 逻辑结构设计 |
| 5.3.1 E-R图转换为关系模式 |
| 5.3.2 关系模式规范化 |
| 5.3.3 数据库实现的设计 |
| 第六章 健身房管理系统实现 |
| 6.1 系统开发环境 |
| 6.2 PC端子系统主要实现 |
| 6.2.1 系统登录功能 |
| 6.2.2 系统首页面 |
| 6.2.3 会员卡管理模块的实现 |
| 6.3 移动端子系统主要实现 |
| 6.3.1 系统登录功能实现 |
| 6.3.2 系统导航模块实现 |
| 6.3.3 器械功能实现 |
| 6.4 自动处理子系统主要实现 |
| 6.4.1 历史数据自动清理 |
| 6.4.2 自动通知功能 |
| 6.4.3 数据库自动备份 |
| 6.5 WEB接口子系统主要实现 |
| 6.5.1 内部接口 |
| 6.5.2 外部接口 |
| 6.6 系统的安全实现 |
| 6.7 小结 |
| 第七章 健身房管理系统测试 |
| 7.1 测试环境搭建 |
| 7.2 功能测试 |
| 7.2.1 测试用例设计 |
| 7.2.2 测试结果及分析 |
| 7.3 非功能测试 |
| 7.3.1 测试用例设计 |
| 7.3.2 测试结果及分析 |
| 7.4 小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文总结 |
| 8.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 程序清单 |
| 致谢 |
（8）基于Web GIS的H市矿山信息管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 基础理论与关键技术 |
| 2.1 Web GIS的基础理论 |
| 2.2 办公自动化系统技术 |
| 2.3 矿山信息管理技术标准体系 |
| 2.4 Web GIS在矿山信息管理中的应用 |
| 3 系统总体架构设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.2 系统的建设目标与设计原则 |
| 3.3 系统的设计思路与建设流程 |
| 3.4 系统的总体架构设计 |
| 3.5 系统的功能设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 系统数据库设计 |
| 4.1 矿山数据采集与入库 |
| 4.2 矿山数据预处理与处理 |
| 4.3 矿山数据模型的构建 |
| 4.4 矿山数据库表设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于Web GIS的H市矿山信息管理系统实现 |
| 5.1 系统的功能架构 |
| 5.2 系统开发环境 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于微服务架构的省社会保障信息管理系统设计与关键技术优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本论文的主要研究内容 |
| 第二章 社会保障系统总体设计要求及关键技术研究 |
| 2.1 系统设计要求 |
| 2.2 服务架构 |
| 2.2.1 单体应用架构 |
| 2.2.2 SOA/ESB |
| 2.2.3 微服务架构 |
| 2.3 数据库 |
| 2.3.1 关系型数据库 |
| 2.3.2 非关系型数据库 |
| 2.4 数据库中间件 |
| 2.5 分布式缓存 |
| 2.6 分布式文件系统 |
| 2.7 并行计算 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 系统架构设计 |
| 3.1 系统架构设计原则 |
| 3.2 系统架构设计 |
| 3.2.1 政务云平台资源服务层设计 |
| 3.2.2 社会保障云应用层设计 |
| 3.2.3 客户端接入层设计 |
| 3.3 系统总体部署架构设计 |
| 3.3.1 系统总体应用部署概述 |
| 3.3.2 总体应用访问示意图 |
| 3.3.3 交换区接入设计 |
| 3.3.4 数字证书应用部署 |
| 3.4 数据库设计 |
| 3.4.1 系统总体数据架构设计概述 |
| 3.4.2 生产区 |
| 3.4.3 监管区 |
| 3.4.4 统计分析区 |
| 3.4.5 交换区 |
| 3.4.6 平台支撑区 |
| 3.4.7 数据总体同步策略 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于数据融合的系统集成方案设计 |
| 4.1 总体规划设计 |
| 4.2 门户集成与单点登录统一认证设计 |
| 4.2.1 门户集成与单点登录设计概述 |
| 4.2.2 门户集成设计 |
| 4.3 单点登录设计 |
| 4.3.1 单点登录 |
| 4.3.2 CAS集成 |
| 4.3.3 应用集成方式 |
| 4.4 基础信息库设计 |
| 4.4.1 基础信息库概述 |
| 4.4.2 设计原则 |
| 4.4.3 同人同省同库设计 |
| 4.5 业务一体化与业务协同设计 |
| 4.5.1 业务一体化与业务协同设计概述 |
| 4.5.2 业务一体化建设要点 |
| 4.5.3 业务档案一体化设计 |
| 4.5.4 业务财务一体化设计 |
| 4.5.5 网厅一体化与业务协同设计 |
| 4.5.6 业务协同设计 |
| 4.6 统计报表设计 |
| 4.6.1 设计思路 |
| 4.6.2 功能描述 |
| 4.7 应用的透明化与可视化设计 |
| 4.7.1 应用的透明化与可视化设计概述 |
| 4.7.2 可视化设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 系统关键技术调整优化 |
| 5.1 数据库中间件性能调整优化 |
| 5.1.1 I/O模型选择 |
| 5.1.2 Mycat IO模型改进 |
| 5.1.3 函数调整与优化 |
| 5.2 分布式缓存性能调整优化 |
| 5.2.1 Redis性能分析 |
| 5.2.2 Redis多线程改造 |
| 5.2.3 Redis单线程与多线程性能对比 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统的总体性能测试 |
| 6.1 数据库分库 |
| 6.1.1 数据库性能对比 |
| 6.1.2 缓存性能分析对比 |
| 6.2 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于领域本体的农药信息语义查询系统研究与实现（论文提纲范文）
| 符号说明 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 本体研究现状 |
| 1.3.2 中文分词研究现状 |
| 1.4 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 章节安排 |
| 2 相关理论与技术 |
| 2.1 领域本体相关理论与技术 |
| 2.1.1 本体的种类和主要描述语言 |
| 2.1.2 领域本体的主要构建方法 |
| 2.2 中文分词相关理论与技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 农药和农作物领域本体构建研究 |
| 3.1 领域本体的构建流程 |
| 3.2 获取领域关键概念和术语 |
| 3.3 确定概念间的关系和概念的属性 |
| 3.4 半自动添加实例 |
| 3.5 验证与评价本体 |
| 3.6 持久化为关系型数据库 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 中毒症状本体和用户词典的构建 |
| 4.1 中毒症状本体构建 |
| 4.1.1 对中毒症状与急救措施的搜集与整理 |
| 4.1.2 对中毒症状输入文本的统计与筛选 |
| 4.1.3 中毒症状本体构建并持久化为数据库 |
| 4.2 基于中毒症状本体的用户词典构建 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 基于农药和农作物领域本体的语义查询过程 |
| 5.1 农药使用信息查询 |
| 5.2 未知农药中毒急救查询 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 基于领域本体的农药信息语义查询系统设计与实现 |
| 6.1 需求分析 |
| 6.2 系统总体设计 |
| 6.3 数据库设计 |
| 6.4 系统详细设计与实现 |
| 6.4.1 农药使用信息语义查询模块 |
| 6.4.2 未知农药中毒急救查询模块 |
| 6.4.3 农药和农作物分类体系浏览模块 |
| 6.4.4 用户意见反馈模块 |
| 6.4.5 信息管理模块 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文与成果 |
四、关系型数据库的规范化（论文参考文献）
- [1]基于文档型非关系型数据库档案数据存储研究[J]. 王志宇,郭士华. 档案学研究, 2021(05)
- [2]基于文档型非关系型数据库的档案数据存储与应用研究[D]. 郭士华. 辽宁大学, 2021
- [3]基于知识图谱的科研综述生成研究[D]. 李娇. 中国农业科学院, 2021(01)
- [4]基于领域本体的制造大数据统一建模技术研究[D]. 李帅. 四川大学, 2021(02)
- [5]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
- [6]基于web数据的装备个性化问答系统的构建[D]. 邓天. 电子科技大学, 2021(01)
- [7]基于移动互联网的健身房综合管理系统的研究与实现[D]. 葛丽萍. 南京邮电大学, 2020(03)
- [8]基于Web GIS的H市矿山信息管理系统设计与实现[D]. 边庆平. 山东科技大学, 2020(04)
- [9]基于微服务架构的省社会保障信息管理系统设计与关键技术优化研究[D]. 李欢. 沈阳农业大学, 2020(05)
- [10]基于领域本体的农药信息语义查询系统研究与实现[D]. 王翔宇. 山东农业大学, 2020(01)