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目录

1. 五、关于知识管理研究的知识结构图谱论文提纲
2. 四、基于Word文本文档的信息隐藏方法研究论文提纲范文
3. 三、VC中用Word实现文档的自动生成和排版的研究论文提纲格式范文模板
4. 二、基于Word2Vec主题提取的微博推荐论文提纲范文
5. 一、基于LDA和Word2Vec的推荐算法研究论文提纲范文

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五、关于知识管理研究的知识结构图谱论文提纲

中文摘要

Abstract

1 引言

1-1 研究背景

1-1-1 研究知识管理的重要意义

1-1-2 现有研究中的问题

1-2 本文研究的目的与意义

1-3 研究内容

1-3-1 研究思路与框架

1-3-2 研究主要内容

1-3-3 本文创新点与不足

2 国内外研究综述

2-1 知识管理研究上取得的研究结果

2-2 关于共词分析上取得的研究成果

3 相关理论基础

3-1 知识

3-1-1 知识的定义与分类

3-1-2 知识的演化

3-2 知识管理

3-2-1 知识管理的定义

3-2-2 知识管理的层次

3-2-3 知识管理的研究学派

3-3 共词分析

3-4 社会网络可视化分析

3-5 复杂网络

4 基于共词分析研究知识管理发展动向

4-1 近 10 年来知识管理研究动向分析

4-2 2003‐2008 年知识管理研究动向

4-3 2008‐2013 年知识管理研究动向

5 知识管理网络可视化分析

5-1 近 10 年来知识管理研究动向网络

5-2 2003‐2008 年知识管理研究动向网络

5-3 2008‐2013 年知识管理研究动向网络

6 作者合作网网络复杂性分析

6-1 2003‐2008 年知识管理研究领域作者合作网络图复杂性分析

6-1-1 2003‐2008 年知识管理研究领域作者合作关系矩阵

6-1-2 2003‐2008 年知识管理研究领域作者合作网络图复杂性分析

6-2 2008‐2013 年知识管理研究领域作者合作网络图复杂性分析

6-2-1 2008‐2013 年知识管理研究领域作者合作关系矩阵

6-2-2 2008‐2013 年知识管理研究领域作者合作网络图复杂性分析

7 结论

参考文献

致谢

四、基于Word文本文档的信息隐藏方法研究论文提纲范文

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1-1 信息隐藏技术的产生与发展

1-1-1 信息隐藏技术的产生

1-1-2 现有信息隐藏系统方法与技术的不足

1-1-3 信息隐藏的发展趋势

1-2 基于文本文档的信息隐藏研究进展

1-2-1 基于文本文档的信息隐藏研究现状

1-2-2 基于Word文本文档的信息隐藏研究的进展

1-3 本文的研究内容和思路

1-4 论文的组织

第二章 信息隐藏方法与技术

2-1 信息隐藏定义

2-1-1 信息隐藏概念

2-1-2 信息隐藏技术模型

2-1-3 信息隐藏与*学的关系

2-2 信息隐藏原理

2-2-1 无密钥信息隐藏

2-2-2 私钥信息隐藏

2-2-3 公钥信息隐藏

2-3 信息隐藏分类

2-4 信息隐藏技术特性和要求

2-5 信息隐藏算法

2-6 信息隐藏技术发展与趋势

2-6-1 传统信息隐藏技术

2-6-2 数字信息隐藏技术

2-6-3 信息隐藏技术发展现状与趋势

2-7 信息隐藏技术的应用

2-8 信息隐藏技术的研究课题

2-9 本章小结

第三章 基于文本文档的信息隐藏

3-1 文本文档

3-1-1 文本的概念

3-1-2 文本文件

3-1-3 文本文档

3-2 人类视觉特点与感知模型

3-2-1 人类视觉特点

3-2-2 感知模型

3-3 文本信息隐藏方法

3-3-1 文本信息隐藏方法概述

3-3-2 基于语法的文本隐藏算法

3-3-3 基于语义的文本隐藏算法

3-3-4 造句法

3-3-5 空间特征替换法

3-3-6 颜色特征替换法

3-4 现有文本信息隐藏方法的比较

3-5 本章小结

第四章 基于Word文本文档的信息隐藏

4-1 Word文档

4-1-1 Word软件简介

4-1-2 Word文档格式分析

4-1-3 Word文档与PDF文档的比较

4-2 VBA编程基础

4-2-1 VBA简介

4-2-2 Word对象

4-3 Word文本文档中的信息隐藏方法及其算法实现

4-3-1 改变文字大小法

4-3-1-1 通过改变文字大小在Word文档中加载数字水印

4-3-1-2 通过缩放字符比例在Word文档中隐藏信息的设计与实现

4-3-2 颜色特征替换法

4-3-2-1 通过修改字符蓝色成分在Word文档中加载数字水印

4-3-2-2 通过置换字符RGB颜色值在Word文档中隐藏信息的设计与实现

4-3-2-3 通过改变字符下划线RGB颜色值在Word文档中隐藏信息的设计与实现

4-4 本章小结

第五章 总结

5-1 本文的工作和主要贡献

5-2 进一步的工作

参考文献

附录A 算法索引

附录B 插图索引

附录C 表格索引

致谢

读研期间参加的科研项目

攻读学位期间发表论文情况

三、VC中用Word实现文档的自动生成和排版的研究论文提纲格式范文模板

摘要

Abstract

第1章 绪论

1-1 选题背景及研究意义

1-2 国内外研究现状

1-3 论文的研究内容和主要工作

1-3-1 研究内容

1-3-2 主要工作

1-4 论文的组织结构

1-5 小结

第2章 COM、OLE与MFC技术

2-1 COM对象

2-2 OLE自动化

2-2-1 外部软件、COM与OLE之间的关系

2-2-2 OLE自动控制研究

2-3 MFC技术

2-3-1 MFC与COM和OLE

2-3-2 VC开发环境

2-4 小结

第3章 系统总体设计

3-1 系统体系结构设计

3-1-1 Word文档生成机制和自动化控制理论

3-1-2 Office Word文档的宏控制

3-1-3 接口控制Word文档的自动化实现

3-2 自动化流程

3-3 系统功能

3-4 数据存储

3-4-1 数据库E-R图分析

3-4-2 数据库表分析

3-5 小结

第4章 系统详细设计

4-1 排版算法

4-1-1 文档结构与算法设计

4-1-2 标题定位算法

4-2文档内容格式校正

4-2-1 设置标题样式

4-2-2 设置表格样式

4-2-3 设置图片样式

4-2-4 设置图注和表注的样式

4-2-5 删除空白行和段落

4-3 文档格式的*

4-3-1 页面设置

4-3-2 页眉页脚

4-3-3 表格边框

4-3-4 题注

4-4 文档格式的分析

4-5 文档格式的校正

4-5-1 一键修改文档格式

4-5-2 选择修改文档格式

4-6 小结

第5章 系统测试

5-1 格式*模块测试

5-2 格式分析模块测试

5-3 格式校正模块测试

5-4 小结

第6章 结论与展望

6-1 总结

6-2 展望

参考文献

致谢

作者简介

二、基于Word2Vec主题提取的微博推荐论文提纲范文

摘要

Abstract

第1章 绪论

1-1 研究的目的和意义

1-2 微博概述

1-2-1 微博简介

1-2-2 微博的特点

1-2-3 微博的发展

1-3 国内外的研究现状

1-3-1 聚类的研究现状

1-3-2 分类的研究现状

1-3-3 推荐系统的研究现状

1-4 本论文的工作

1-5 论文组织结构

第2章 个性化推荐技术

2-1 个性化推荐概述

2-2 基于内容的推荐

2-3 协同过滤推荐

2-4 基于组合的推荐

第3章 WORD2VEC概述

3-1 词向量

3-2 Word2vec简介

3-2-1 n-gram语言模型

3-2-2 神经网络语言模型

3-2-3 层次soft-max

3-2-4 word2vec

第4章 基于WORD2VEC主题提取的微博推荐框架

4-1 概述

4-2 数据预处理

4-2-1 数据清理

4-2-2 去停用词

4-2-3 分词

4-3 历史微博主题提取

4-3-1 相似性度量

4-3-2 传统聚类方法

4-3-3 传统算法的问题及改进

4-3-4 基于word2vec聚类的主题提取

4-4 微博信息过滤

4-4-1 相关分类技术

4-4-2 文本表示方式

4-4-3 微博多特征引入

4-4-4 基于多特征的微博信息分类

4-5 基于主题的推荐

4-5-1 传统方法的问题

4-5-2 基于主题的推荐

4-5-3 推荐效果评价

第5章 实验过程及评估

5-1 实验数据采集与处理

5-2 基于word2vec聚类的实验结果

5-3 微博信息过滤实验结果

5-4 基于主题的推荐的实验结果

结论

参考文献

致谢

一、基于LDA和Word2Vec的推荐算法研究论文提纲范文

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 论文主要研究内容

第二章 辅助问答系统技术基础

2-1 引言

2-2 问答系统的整体结构

2-2-1 问题理解

2-2-2 信息检索

2-2-3 答案抽取

2-3 个性化推荐算法

2-3-1 基于内容的推荐

2-3-2 协同过滤

2-3-3 基于知识的推荐

2-4 分词技术

2-5 本章小结

第三章 辅助问答系统关键技术研究与实现

3-1 LDA主题模型

3-1-1 LDA主题模型的引入

3-1-2 多项分布和Dirichlet分布

3-1-3 LDA模型求解与Gibbs抽样

3-1-4 基于LDA主题模型的主题挖掘应用

3-1-5 实验设计

3-2 基于word2vec的词向量的研究与实现

3-2-1 词向量

3-2-2 神经网络语言模型

3-2-3 层次soft-max

3-2-4 word2vec

3-2-5 实验设计

3-3 候选答案排序算法

3-3-1 机器学习排序

3-3-2 几种典型的排序方法

3-4 本章小结

第四章 辅助问答系统的个性化问答推荐方案

4-1 引言

4-2 针对问句的文档推荐

4-2-1 相似度计算

4-2-2 一种新的基于主题相关度的文档推荐模型

4-3 基于用户兴趣模型的文档推荐

4-3-1 问题描述

4-3-2 构建基于LDA模型的用户兴趣模型

4-3-3 文档推荐生成

4-4 基于用户兴趣模型的问题推荐

4-4-1 问题推荐总体设计

4-4-2 构建用户兴趣模型

4-4-3 问题推荐生成

4-5 实验设计

4-6 本章小结

第五章 系统原型设计及实现

5-1 系统架构

5-2 系统的具体设计和流程

5-3 系统实现

5-3-1 用户登录

5-3-2 系统首页

5-3-3 用户问答

5-3-4 系统管理

5-4 系统测试

5-5 本章小结

第六章 总结与展望

6-1 总结

6-2 展望

参考文献

致谢

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