论文主题

摘要： 1.请在本刊网站(http://www.jydk.net.cn)注册后进行在线投稿。2.稿件应包括:篇名、作者、单位及邮编、摘要、关键词、中图分类号、文献标识码、正文、注释及参考文献。同时需将篇名、姓名翻译成英文,附在文末。3.摘要需客观反映论文主要内容和观点,具有独立性和自含性,200字左右。关键词为反映论文主题的专有名词或词组,一般3-5个。4.作者简介(姓名、出生年、性别、民族、籍贯、职称、学位、主要研究方向等)及基金项目(基金项目名称、编号)标注于稿件首页页脚。

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摘要： 稿件内容要求要求没有政治错误,不涉及保密问题,研究思路和方法科学正确并有新意,数据可靠,研究结果有独到的发现、发明或见解,对今后的生产和科学研究具有参考价值和启迪作用。稿件写作要求文章题目:应以最简明、准确的语言反映文章的内容,避免使用非公知的缩写、字符、代号。署名作者:应为对论文主题研究及撰写作出主要贡献的人员,作者姓名右上角和单位名称前左上角应用数字角码标明相互对应关系。

摘要： 1 来稿应具有科学性、创新性、真实性,观点明确,数据可靠,文字通顺、简洁,标点正确。每篇论文以不超过6000字为宜(含图、表)。2 稿件格式:题名、署名、中文摘要、关键词、中图分类号、英文题名、摘要、关键词、正文、参考文献。2.1 题名:应准确无误地表达论文的中心内容,-般不宜超过20个汉字。2.2 署名:包括作者姓名。工作单位(全称)及所在省市、邮编。2.3 摘要:用第3人称的写法,反映论文的主要信息,着重写出目的、方法、结果和结论,以100-300字为宜。2.4 关键词;应选取3-8个关键词。从题名、层次标题和正文中选出的反映论文主题概念的词或词组,多个关键词之间应以分号隔开。

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摘要： 本文对5种编辑出版学专业期刊在2002年、2007年和2012年三个时间节点上的论文主题进行了统计和分类,然后从文创类论文展开论述与分析,试图从中探讨出版研究领域的文创融合,感受文创融合的汹涌澎湃,最后就出版与文创融合研究进行总结,提出了审时度势,注入新科技,建立出版与文创融合平台;发挥优势,努力寻找出版与文创融合的经济增长点和研究契合点;开发新兴学科和跨学科,为出版文创融合输送后备力量等3点建议.

摘要： 随着电子、网络技术的发展和数字文献的普及,数字图书馆的建设与发展成为图书馆界研究的重点,关于数字图书馆的理论和技术成为图书馆界的关注点,引起了国内外学者的广泛注意,在数字图书馆问题的方方面面产生了大量研究成果.通过对数字图书馆研究论文的关键词统计分析，了解4年间关于数字图书馆的研究方向和其研究重点，归纳其研究重点和热点，便于了解数字图书馆的研究趋势。这和前几年关于数字图书馆的主题研究相比显然具有连贯性。今后，随着数字图书馆的研究深入，随着电子信息技术的发展，数字图书馆的研究应更加广泛化，关于它的研究要进入一个更深的领域，比如在知识产权、信息组织、存储及电子文献价格、电子文献对图书馆的冲击及数字图书馆的组织、功能等等方面，以期在这些领域同样产生大量的研究成果。

摘要： 病案管理专业论文的选题应先划定一个与自己工作相关的兴趣范围，如电子病案、医院信息系统、疾病和手术分类等，广泛浏览相关的文献和学术论文，收集材料；考察所涉及问题的可研究性，在实际工作和研究当中的可行性，进一步确定研究对象和论文主题。本文结合如何陈述问题、论文形式、论文基础结构、关键词、论文正文主体部分、名词术语、论文中数字用法、标点符号、参考文献等内容，就如何书写病案管理专业论文进行探讨。

摘要： 本文采用社会网络分析方法,借助UCINET等工具,对2003-2012年研究中国竞争情报系统的相关文献进行了统计分析。旨在通过调查研究论文在各主题上的分布状况和结构变化,探寻中国竞争情报系统的研究进展和前沿领域,为后续研究提供启示。

摘要： 本文采用社会网络分析方法,借助UCINET等工具,对2003-2012年研究中国竞争情报系统的相关文献进行了统计分析。旨在通过调查研究论文在各主题上的分布状况和结构变化,探寻中国竞争情报系统的研究进展和前沿领域,为后续研究提供启示。

摘要： 本文采用社会网络分析方法,借助UCINET等工具,对2003-2012年研究中国竞争情报系统的相关文献进行了统计分析。旨在通过调查研究论文在各主题上的分布状况和结构变化,探寻中国竞争情报系统的研究进展和前沿领域,为后续研究提供启示。

摘要： 本发明公开了一种基于频繁主题集偏好的学术论文推荐方法，该模型在预测未知评分时，对包含频繁主题集的论文给予一定程度的偏重，频繁出现的主题集合通常代表学术研究的热点，从而凸显包含研究热点的学术论文的价值。该模型首先对语料库进行建模处理，得到论文在主题上的概率分布；从而挖掘出频繁出现的主题集合；最后在协同主题回归模型中融入频繁主题集对推荐结果的影响。本发明学术论文推荐算法考虑到频繁主题集在用户选择论文时的影响，提出基于频繁主题集偏好的协同主题回归模型，力求帮助用户找到更有价值的学术论文；在真实数据集上的实验证明，基于频繁主题集偏好的协同主题回归模型，对比PMF和CTR模型，在召回率和准确率上都有一定的提高。

摘要： 增强BTM主题模型主题词语义相关性和主题凝聚度方法,属于文本挖掘和机器学习的交叉领域，包括下述内容：（1）文本语料获取以及预处理；（2）词向量模型构建；（3）BTM主题模型的建模；（4）词语之间语义相关性计算；（5）结合双词语义相关的主题模型的建模。本发明的双词扩展的主题模型在主题凝聚度TC值以及Js距离值上都比传统的主题模型有明显的提高。

摘要： 本发明公开了一种融合评论文本主题词情感倾向和用户信任关系的推荐方法，采用隐含狄利克雷分布模型作为评论文本的分析方法，构建出文档‑主题矩阵和主题‑词汇矩阵，然后根据构建出的文档‑主题矩阵和主题‑词汇矩阵，计算用户对商品的评分，并根据用户对商品的评分计算用户之间的相似度，然后再根据用户之间的通信时长和通信次数计算用户之间的信任度。对于目标用户，根据相似用户群对待推荐商品的评分和信任用户群对待推荐商品的评分，预测目标用户对待推荐商品的评分，根据预测结果，生成向目标用户推荐的商品。本发明融合评论文本主题词情感倾向和用户信任关系进行推荐，提高了推荐的准确性和覆盖率。

摘要： 本发明公开一种基于主题‑述题理论的分层规划论文摘要生成方法，(1)对论文标题及知识图谱分别使用Transformer编码器和Graph Transformer编码器进行编码，获得论文标题及知识图谱的表示；(2)主题词规划；(3)述题子图规划：(4)依据主题词和述题子图进行各个句子的生成：(5)重复(3‑4)流程，直至全部的主题词遍历结束，将所有语句拼接在一起得到对应的论文摘要。

摘要： 本发明公开一种大数据背景下在线评论文本最佳主题提取系统和方法。首先，在在线评论主题模型语料库的准备过程中，通过词频统计结果对语料库的预处理、规范化及文本向量化等环节进行了优化，提高了语料库向量的可靠性与质量；其次，在主题提取的迭代过程中，将主题一致性值作为关键控制参数，优化模型，确定了最佳的主题数量；再次，利用主题代表性文档、主题与文档分布信息推断主题的意义，弥补只分析关键词带来的不足。

摘要： 本发明涉及信息检索以及推荐系统技术领域，更具体地，涉及一种基于主题类的跨语言生物医学类学术论文信息推荐方法。本方法主要包括对文本数据进行数据预处理、应用PLAS模型进行文本聚类、计算每个主题分组的词向量信息、获得每一个主题最相关的跨语言主题编号、读取用户输入的检索词组、判断用户的检索词组、得到中文文章的推荐结果以及得到英文文献的推荐等步骤。本发明实现了将文本的分析从词频空间降维至空间主题空间；通过数据降维的方法能够有效地减少模型对翻译方法的依赖，有利于实现跨语言的文献特征分析；同时主题模型能够有效地挖掘文档中的语义信息，发现文档之间的潜在关联，能够有效地解决一词多义和一义多词的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于频繁主题集偏好的学术论文推荐方法，该模型在预测未知评分时，对包含频繁主题集的论文给予一定程度的偏重，频繁出现的主题集合通常代表学术研究的热点，从而凸显包含研究热点的学术论文的价值。该模型首先对语料库进行建模处理，得到论文在主题上的概率分布；从而挖掘出频繁出现的主题集合；最后在协同主题回归模型中融入频繁主题集对推荐结果的影响。本发明学术论文推荐算法考虑到频繁主题集在用户选择论文时的影响，提出基于频繁主题集偏好的协同主题回归模型，力求帮助用户找到更有价值的学术论文；在真实数据集上的实验证明，基于频繁主题集偏好的协同主题回归模型，对比PMF和CTR模型，在召回率和准确率上都有一定的提高。

摘要： 本发明提出一种产生主题网页与主题会议室的方法，特别是一种依主题产生主题网页及主题会议室的方法。本发明的方法可以搜寻复数个目标网站中的网络内容，并产生一主题网页，以供用户可以在浏览该主题网页时获得与该主题相关的许多内容。本发明的方法还可以于主题网页上提供一公用主题会议室或一个人主题会议室的联机方式，以便于浏览主题网页的用户们可以在公用主题会议室或个人主题会议室中进行社交沟通。

摘要： 增强BTM主题模型主题词语义相关性和主题凝聚度方法,属于文本挖掘和机器学习的交叉领域，包括下述内容：（1）文本语料获取以及预处理；（2）词向量模型构建；（3）BTM主题模型的建模；（4）词语之间语义相关性计算；（5）结合双词语义相关的主题模型的建模。本发明的双词扩展的主题模型在主题凝聚度TC值以及Js距离值上都比传统的主题模型有明显的提高。

摘要： 本发明公开一种基于流式LDA主题模型发现文档隐含主题和主题词的方法，属于机器学习的自然语言处理技术领域。在LDA模型的基础上考虑文档间主题和主题词的互相影响，对连续文档进行准确的隐含主题和主题词发现，包括随机初始化参数和选取超参数、随机生成每篇文档主题的先验分布和每个主题词的主题词分布、将文档中的词分配给某个主题、计算主题和主题词的极大似然函数和后验分布并更新所有的分布和参数、按概率对文档的主题和主题词进行降序排序输出最大概率的几个主题及其主题词五个步骤。具有可充分考虑相邻文档间主题的相互影响，得到的文档的主题分布较现有的技术更加贴近于主题的真实分布，获取文档的主题以及其主题词更加精准等优点。