一、搜索引擎技术的现状及发展趋势（论文文献综述）
董倩玉[1]（2021）在《基于传播学视角研究搜索引擎的发展 ——以百度为例》文中提出
卿森泉[2]（2021）在《新冠疫情背景下G律师事务所数字营销策略研究》文中提出2020年,新冠疫情爆发,中国及世界各国经济都遭受了重大打击,人们的生活及工作等由线下转移到线上。G律师事务所由于局限于传统营销模式,主要依靠熟人介绍案源及个人口碑等进行营销,没有开展数字营销,在疫情期间遭受了重大不利影响,业务及收入下滑厉害。因此,在新冠疫情背景下,研究G律师事务所如何生存及发展,特别是开展数字营销成了该律师事务所迫切需要解决及面对的问题。本文以G律师事务所在新冠疫情背景下的数字营销策略作为研究对象。首先对G律师事务所的营销现状、新冠疫情的影响以及开展数字营销的必要性等展开了讨论;然后基于PEST分析方法和波特五力模型对G律师事务所外部宏观环境及行业竞争等数字营销环境进行分析;再运用STP理论,对疫情背景下G律师事务所的数字营销进行市场定位,指出G律师事务所可采取官网营销、社交媒体营销、搜索引擎营销、APP营销、短视频营销及在线讲座营销等六种数字营销方式;进而提出G律师事务所开展数字营销时需采取科学合理的保障措施,从人员、资金、服务质量及投诉处理等五个方面予以保障,确保数字营销策略得以落实。最后,笔者认为G律师事务所在疫情期间只有改变传统营销方式,开展数字营销,才能解决G律师事务所在新冠疫情影响下面临的困难及挑战,进而抢占先机,求得生存及发展,因此在理论及实践中均具有一定的指导及参考意义。
陈秋瑾[3]（2021）在《基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统》文中提出近年来,随着无人机技术的飞速发展以及逐年上涨的市场需求,无人机在各领域得到广泛应用且发挥着重要作用。随着“互联网+”时代的到来以及大数据技术的迅速发展,互联网中信息数据呈现指数增长趋势,如何在信息爆炸的时代获取所需的有效信息成为亟待解决的问题。本文采用B/S服务器模式,以分布式微服务架构为基础,基于分布式及增量式爬虫技术获取互联网中与无人机等应用领域相关的海量数据,采用自然语言处理、知识图谱、机器学习等算法从海量的非结构化文本数据中提取挖掘隐含及潜在价值知识,并利用Echarts组件及知识图谱等算法进行可视化分析,最后形成定制化的无人机知识库。主要研究内容如下:（1）知识获取及存储技术。系统以Scrapy为爬虫框架,采用分布式结合增量式爬虫技术从互联网中高效地获取无人机行业相关的海量数据;采用Redis高速缓存数据库存储爬取的URL网址,结合My SQL关系型数据库稳定地存储最终得到的结构化数据。（2）系统构建流程及架构设计。利用云计算技术的大数据管理平台,基于分布式服务器与大数据技术搭建系统,采用自底向上为主、自顶向下为辅的方式构建知识库;由于系统爬取任务量的增加及分布式服务器的需求,系统的架构也由最初的SMM单体式架构优化升级为Spring Cloud分布式微服务架构,以提高系统的扩展性及移植性。（3）数据提取及知识抽取技术。采用类机器学习机制半自动化地提取非结构化文本数据,通过构建自定义的规则库训练样本数据,提取出标签以匹配提取出的结构化数据;并利用自然语言处理等算法从获取的文本数据中提取关键句并生成文章的摘要信息;通过知识图谱等算法实现对获取的文本数据的知识抽取,最终抽取出结构化的知识元加入进知识库中,以实现知识库的知识发现与知识挖掘功能。（4）知识表示及数据可视化分析。采用知识树形式进行知识表示,并采用Echarts技术、知识图谱等可视化技术对获取及处理后的数据进行数据可视化分析,并以各类统计图表、关键字云图、机构同现及作者同现图等形式展现,直观清晰地展示无人机等行业领域的研究现状与发展趋势。
徐小明[4]（2021）在《H公司基于谷歌搜索引擎营销的网站优化方案研究》文中提出现如今搜索引擎不仅是互联网用户用来搜索信息、获取资源的渠道,更是企业重要的数字营销渠道之一。谷歌作为全球市场份额第一的搜索引擎,在获取互联网用户成本越来越高的市场竞争中,谷歌搜索引擎营销是国内出海企业给网站做海外营销推广时必不可少的数字营销策略之一。H公司通过建立的网站向全球用户销售创意设计图片素材,因此H公司采用了谷歌搜索引擎优化作为其主要的获取目标用户的营销策略之一。本文以H公司的网站为研究对象,研究目的是对H公司现有的搜索引擎营销方案存在的问题及原因进行分析并提出相应的网站优化方案。本文首先对H公司和网站的现状、行业竞争趋势和竞争对手进行了介绍。本文以搜索引擎营销理论和谷歌搜索引擎优化理论作为理论基础,并把谷歌和百度两个搜索引擎进行了多维度比较;然后研究了影响网站在谷歌搜索引擎上排名的主要因素以及学者们的研究中对于谷歌搜索引擎优化理论在实践中的应用。基于上述研究理论基础和框架,本文通过与竞争对手的数据对比分析发现了H公司目前存在的流量下降和营业收入下降的问题及其原因。基于详细的分析,本文的研究结论认为公司在进行网站优化时需要注重关键词优化管理、提升网页质量和收录率管理、提升用户使用网站体验、提升外部链接的质量和数量以及对于网站流量的维护管理,从而使得网站的流量和营业收入获得持续稳定的增长。本文最后将优化后的方案与之前的方案进行了对比分析,并对新方案制定了详细的实施计划以及对实施后的效果进行了合理的定量预估。本研究对于切实解决H公司网站目前面临的流量下降和营业收入下降问题有着重要的实践意义,对使用谷歌搜索引擎优化策略获取免费的互联网用户的企业也有参考价值和借鉴意义,同时为今后进一步研究数字营销中的搜索引擎营销方案提供一定的参考意义。
姜野[5]（2020）在《算法的法律规制研究》文中提出算法在广义上讲就是解决问题的程序,但是由于数据和算力的不断发展,基础数学理论的演进,作为人工智能本质的算法取得了突破性进展,以机器学习为主的多类型算法在新闻推送、搜索引擎、电子商务、信用评分以及司法裁判领域等多个场景当中得到应用。算法性能的提升以及应用的普及提高了社会的运行效率,却又因内部不透明性、有限自主性和难以问责性而可能导致诸多风险。这些特性将算法区别于普通的技术,也为我们带来了规制难题,当自我规制、市场规制和伦理规制并不能够有效应对算法带来的风险与影响,法律规制便成为了最为直接和有效的规制手段。有必要以算法技术的迭代更新为背景,将算法的法律规制作为主要研究对象,突出当前算法呈现出的有限自主性特征,建构符合我国算法应用现状的法律规制体系。伴随互联网络的发展,线上活动在人们日常生活中所占的比重越来越大,算法在为我们提供更加迅捷高效的推送结果的同时也会对我们的视域、判断甚至最终选择产生影响。可以说,网络对于其发展中形成的自生自发的扩展秩序已经形成了路径依赖。显然,算法使用者秉持的技术中立与技术无罪观念已经形成了强大惯性,这种惯性带来的后果不可避免地与公民的权利及社会的有序发展发生抵牾。在此过程中,会形成算法歧视、算法统治甚至消解社会信任等风险,而个人在算法面前逐渐演变成为数据的汇总,难免会被算法规训,隐私保护的难度逐步增大,算法的学习特性还将导致数字鸿沟加剧发展。这些社会风险以及对个人产生的不利影响都需要来自法律的有力回应。在法律规制算法的理论基础方面,需要明确算法只能成为法律规制的对象而不能成为法律本身,应当认清算法的法律属性,将其定位为具有有限自主性的人造物。现阶段,我国对于算法的规制模式仍属于回应型的,重视结果的规制而忽略过程的控制。具体表现为个人数据保护立法较为分散,平台责任规定不够明晰以及规制算法的法律体系性不足。当前,欧盟与美国分别形成了以数据保护和算法责任为中心的算法规制模式,二者能够在一定程度上提供可借鉴的经验却也都存在一定的局限性。因此,我国需要构建系统的法律规制体系。进而以法律治理归化技术治理,将防范风险定位为制度设计所要达到的目标,以科技伦理作为内在指引。法律规制体系的系统建构,覆盖算法应用的全过程,主要包括算法应用前的审查监督,应用过程中的数据保护以及应用后产生后果时的法律问责。首先,在算法审查监督具体规制措施的研究当中,要完善算法的分级分类制度,当前算法的主要应用场景集中在两个领域之中,一个是商业领域一个是公共决策领域。在确定算法的风险等级之后,根据不同等级确定相应的透明度边界,完全不透明的算法会形成黑箱,而完全公开的算法则无法保护算法开发者的创新热情。因此,通过明确算法的透明度建立健全的监督机制能够在算法应用前的阶段有效防止问题的产生。其次,通过对于数据权利体系的研究加强算法应用过程当中的法律保障。明晰数据权属的界定对于限制算法至关重要,没有数据的算法将无法发挥作用。而我国法律对于日益多元的数据形式并未作出明确的界分,数据控制者和数据主体在数据的收集和使用上存在着矛盾。由此,在强调互联网企业对于数据利用的同时,也不能忽略对于个人数据权的保护。赋予数据主体数据可携权以及加强对被遗忘权的保护能够有效应对算法应用带来的数据失控。最后,研究算法应用之后产生的法律后果,以及如何问责的问题。加强算法的可解释性并保护数据主体的算法解释权,能够复盘算法运行的过程,找出法律后果产生的具体原因,合理分配责任完成法律问责。针对算法应用的全过程分别设计的法律规制手段只能解决短期和中期所呈现出的问题,而数字人权的提出能够从更加宏观的角度影响算法,从而达到在源头上规制算法的目的并实现算法规制的长期目标。数字人权要求在数字科技发展的过程当中坚持以人为本,一方面,数字人权保护机制所倡导的价值就是科技发展应当遵循的价值。另一方面,数字人权的覆盖范围极其宽广,面对以算法为代表的数字技术的广泛应用场景都可以通过数字人权进行约束。保护数字人权,要求增强算法开发者的人权理念,强化算法的道德习得能力,提升数字弱势群体的参与以及在全社会培育数字素养和算法认知。数字人权的提出能够引领法律规制体系的构建,引领算法设计的理念。更进一步,结合我国正在推行的人类命运共同体,数字人权可以增强我国在科技立法和数据治理领域的话语权。
李春[6]（2020）在《STG公司数字营销策略研究》文中研究表明随着中国经济的快速发展和居民整体收入水平的提高,人们对健康愈发重视,而医疗器械行业及其关键的上下游企业都处于这个事关国计民生和国民健康的重要行业。与此同时,数字时代互联网和移动应用改变了人们的工作、生活、娱乐和学习方式,也对消费者的行为模式产生了重大影响,根本上改变了消费者的购买决策流程,企业需要借助数字技术平台进行营销,来满足新时代的需求。医疗器械行业作为一个整体是相对分散的,未来有集中的趋势。医疗器械及其上下游相关企业作为典型的传统行业,其B2B的经营模式是否需要拥抱数字时代?STG公司是一家为医疗器械行业提供专业外包灭菌的行业领导者,面临如何在新时代利用数字方式更好的开展业务及提升公司知名度的问题。本文通过综合运用文献资料法、访谈调研法和数据分析法,对STG公司的宏观环境和行业环境,市场细分、目标和定位及营销现状进行分析,提出了在STG公司中国经营中出现的问题、为了更好的开展中国市场需要的营销模式转型及开展数字营销的意义和必要性。提出了STG公司中国开展数字营销的具体方式和记录了实施过程、建立了数字营销效果评估模型,及确保成功实施的保障体系和风险控制机制。而其中又以搜索引擎优化,按点击扣费及影响力营销为本方案中的重点执行方式,文中具体阐述了为STG公司执行每种方式的具体步骤及其效果评估模型,及确保成功实施的保障体系和风险控制机制。在此过程中充分学习了解数字营销国内外研究、发展趋势,综合传统市场营销理论和相关工具,为STG公司中国区制定了一套以数字营销为核心的市场营销方案来适应新的市场环境。
马隆[7]（2019）在《基于百度指数的P2P行业成交量预测模型构建研究》文中研究指明随着“互联网+”理念的普及,越来越多的行业将自己的传统业务与互联网相结合,在这样的背景下,互联网金融应运而生。P2P网络借贷作为互联网普惠金融的典型代表之一,经过十多年的快速发展,在我国互联网金融市场上的占比越来越重。因此研究P2P网络借贷对消费者投资决策、P2P网络借贷平台经营管理以及政府完善P2P监管政策都具有理论意义与实践意义。近年来,随着互联网技术的发展,搜索引擎服务也越来愈完善,80%的消费者倾向于通过互联网来获取自己需求的信息,因此可以从搜索引擎网站（百度、360搜索、Google等）获取消费者的搜索数据,通过对消费者的搜索数据进行分析,挖掘到消费者的关注度与需求,这对于一个行业发展趋势的研究具有重要的意义。P2P行业成交量的预测,在宏观角度上有利于政府管理部门对整个行业进行监控、把控行业的发展趋势,制定相应的政策,在微观角度上有利于P2P网络借贷平台制定企业策略,提高竞争力。关于P2P网络借贷行业成交量的研究,现有的文献大多集中于微观视角,通过分析单一的P2P网络借贷平台或者指定的一些P2P网络借贷平台的平台特征与用户特征对P2P网络借贷平台的成交量进行预测,而所选取的平台大多为知名上市平台,对于其他平台以及整体的P2P网络借贷行业的研究很少。论文旨在大数据背景下,研究用户的搜索行为与P2P行业成交量之间的关系,并通过用户的搜索行为对P2P行业成交量的发展趋势进行预测。首先通过对信息搜索行为理论以及消费者购买决策过程的五个阶段进行分析,再探讨搜索行为对P2P用户投资决策的五个阶段的引导作用,建立基于搜索行为的P2P行业成交量预测模型。然后使用Python语言设计网络爬虫程序,利用网络爬虫程序获取到百度指数的相关搜索关键词数据,并检验搜索关键词数据与从网贷之家官网获取的P2P行业成交量数据之间的皮尔逊（Pearson）相关关系,通过相关关系筛选出与P2P行业成交量相关的搜索关键词,并根据相关关系系数合成相应的搜索关键词搜索指数。然后建立搜索关键词合成指数与P2P行业成交量的回归模型,确定二者之间存在的长期协整关系,利用协整关系式建立了合成指数模型,并对P2P行业成交量进行了预测,然后建立基于时间序列的P2P行业成交量预测模型,最后将合成搜索关键词搜索指数与时间序列模型结合,得到新的混合模型。通过对三种模型预测结果进行对比发现,加入搜索关键词数据的混合模型的拟合优度和预测精度均高于其他两种模型。论文以信息搜索行为和消费者购买决策理论作为理论基础,探讨P2P用户搜索行为的影响因素以及搜索行为对P2P行业成交量的影响,构建了基于搜索行为的P2P行业成交量的预测模型。再通过设计Python网络爬虫程序获取百度指数的关键词数据,进行P2P行业成交量预测的研究思路在经济社会领域的研究中具有普适性,得出来的理论结果以及研究结论可以充实现有的P2P网络借贷的研究,也可为后续的其他行业的预测学术研究形成借鉴。
邢智[8]（2019）在《内蒙古农资服务平台Web搜索智能优化研究》文中研究指明农资服务平台是现代化农业服务的重要载体,伴随着平台上服务供应商数量的急剧增多,服务供应商提供的服务数量呈现出指数增长的态势,一般以渠道为优势的农资服务平台现存Web搜索引擎存在无法处理信息格式的异构性、语义信息的多重性等问题,导致搜索引擎的自动化、智能化交互程度低,表现为平台用户在平台上快速、准确地获取所需服务的难度越来越大。因此,提升农资服务平台Web搜索的智能化是一个亟待解决的问题。以内蒙古农资服务平台为研究对象,研究其Web搜索引擎智能优化算法。首先梳理了国内外关于搜索引擎智能优化的研究现状,对比了传统的Web搜索算法和现存智能优化算法的优缺点。其次,对内蒙古农资服务平台现状进行分析,发现其采用传统的基于关键词的搜索算法,不支持用自然化语言进行查询,并且现存的智能优化算法对内蒙古农资服务平台智能化适应性较差。因此,构建基于用户行为的智能优化算法,在搜索引擎预处理流程中加入自然语言处理模型,解决了无法处理信息格式异构性的问题,同时在搜索服务流程中,通过对用户行为进行建模,构建了动态的用户群体分类体系,并改进了遗传算法,从而改变传统关键字匹配所不能表达的语义信息,提高了搜索引擎的智能化程度,以改进搜索的效果。再次,为对搜索引擎效果改进进行有效评价,构建了基于用户反馈的搜索效果评价回归模型,通过仿真优化实验验证了智能优化算法有效性。最后,通过实验结论,给内蒙古农资服务平台提出对策建议。研究结果表明,基于用户行为的智能优化搜索算法可将农资服务平台Web搜索的搜索效果提升15.05%,提高了搜索引擎的智能化,对农资服务平台Web搜索有一定的应用价值,对农资服务平台行业Web搜索优化的理论研究具有一定的适用性和参考价值。
田燕娜[9]（2019）在《M跨境电商综合服务平台信息系统研究》文中研究表明文章从电子商务系统产生的背景和国内外电子商务系统发展情况为切入点,分析了现今社会背景条件下电子商务系统的发展方向,论述了课题研究的意义并描绘了跨境电子商务系统所面临的历史趋势。通过对当前跨境电商的类型进行水平和垂直的划分,抽象出实现跨境电商所必备的一般性服务内容。通过对比跨境电商与非跨境电商的不同之处,结合典型跨境电商平台的成功案例,分析出跨境电商成功的必然因素和启发,总结出在当今社会跨境电商在市场冲击下,应当采取的建设策略、推广策略和运营策略。通过对跨境电商的需求分析得到实现跨境电商综合服务体系所需要具备的三大基本要素,并描述贸易过程中的三种基本业务流程。围绕着三大要素将系统划分为五个具有独立意义的子系统,并对各个子系统进行了分析需求及建立需求模型。对比现有平台与M跨境电商平台的差异,总结系统开发的八大目标与五项原则。在系统建设过程中,对系统设计和实现方案进行了详细分析。从技术选型、网络拓扑、逻辑分层、功能模块划分、安全构架等方面,对系统设计和实现的方案进行了剖析,并结合敏捷开发和极限编程的思想,确定了系统的技术方案。为了体现极限编程的思想,系统选择SSM作为程序开发框架,并结合关系型数据库与非关系型数据库与分布式文件系统相结合的形式,对系统中潜在的海量数据存储和运算的解决方案进行了制定。采用MySQL数据库实现对关系型数据库的分布式存储,采用MongoDB实现对系统运行过程中非关系型数据的存储及对数据缓存信息的分布式存储,采用Hadoop实现对海量的商品图片内容的分布式文件存储和大数据运算等功能。在电商平台中,推荐算法和搜索引擎可以说是平台运行效率和人性化的体现。在实现系统的推荐算法和搜索引擎这两个方面也提出了独到的见解。采用结合了内容推荐和协同过滤的经典算法相结合的方式,建立兴趣模型进行用户潜在兴趣商品的推荐功能;采用以Lucence为基础的ElasticSearch框架实现全站搜索功能,搜索引擎以索引为基础,并可以实现与MySQL和Hadoop的无缝集成。按照商家后台、商城前台和管理后台三个子系统,对其中所实现的必要模块逻辑模型的结构进行了详细的设计。最后对系统UI交互界面设计提出了三个关键要素,分别为多语言国际化、自适应响应式布局和用户体验为中心。通过对M跨境电商综合服务平台信息系统的研究,最终得到了符合预期的研究结果。
李楠[10]（2017）在《面向煤炭主题的搜索引擎研究》文中指出随着互联网信息急剧增加以及信息多样化局面的形成,传统归纳型搜索引擎的收集、索引、搜索内容不断扩充,对于用户高效率和多样化的需求也越来越显得力不从心,尤其是不能满足特定用户对于受限范畴和面向特定主题的信息的需要。因此,煤炭企业的决策者们进行了以信息化提高煤炭传统产业的重大战略部署,国内许多煤炭、采矿方面的研究所、高校、政府部门以及企业等纷纷建立起基于自身数据的煤炭信息网站。本文通过分析国内外云计算和搜索引擎技术的研究现状,并结合煤炭行业对搜索引擎技术的研究现状,旨在构建面向煤炭主题的搜索引擎模型。文章首先介绍了云计算技术及构建搜索引擎所涉及的多种关键技术,通过比较确定了本次研究中的主要技术依托。然后分析了面向煤炭主题的搜索引擎的市场需求、系统架构,进而发现了系统构建的技术难点,并总结出了一套行之有效的研究方法,为搜索平台的最终实现打下坚实基础。最后依据前期规划对该搜索引擎完成了实现与测试。本搜索引擎收录了大量该领域信息,它能够为对煤炭相关信息感兴趣的用户及时、集中提供专业资源查询,避免了搜索时产生的大量无效信息,优化了搜索效率,同时也提供了一个相互交流、共享信息和资源、展望行业发展趋势的平台。研究结果表明,面向煤炭主题的搜索引擎具有一定的普适性,未来可拓展应用至以外的其他行业,以高科技服务于社会,进一步提高经济和社会效益。
二、搜索引擎技术的现状及发展趋势（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、搜索引擎技术的现状及发展趋势（论文提纲范文）
（2）新冠疫情背景下G律师事务所数字营销策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题的背景与意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、选题的意义 |
| 第二节 国内外文献综述 |
| 一、国外文献综述 |
| 二、国内文献综述 |
| 三、文献评述 |
| 第三节 论文研究的内容及方法 |
| 一、论文研究的内容 |
| 二、论文研究方法 |
| 三、论文研究的创新点 |
| 第二章 理论基础和主要分析工具 |
| 第一节 相关理论基础 |
| 一、数字营销理论 |
| 二、STP理论 |
| 第二节 主要分析工具 |
| 一、PEST分析 |
| 二、波特五力模型 |
| 本章小结 |
| 第三章 G律师事务所市场营销现状及开展数字营销必要性 |
| 第一节 G律师事务所基本情况 |
| 一、G律师事务所概况 |
| 二、组织结构和人员 |
| 三、业务状况 |
| 四、办公场所 |
| 五、薪酬制度 |
| 六、业务流程 |
| 第二节 疫情前G律师事务所营销现状 |
| 一、采用传统熟人营销模式 |
| 二、陌生当事人登门拜访 |
| 三、在电视媒体开展营销 |
| 第三节 疫情下G律师事务所营销存在的问题及挑战 |
| 一、在疫情期间没有调整营销方式,收入下降明显 |
| 二、案件数量减少,法律服务需求下降,人才流失严重 |
| 三、催生线上办公模式 |
| 第四节 G律师事务所开展数字营销的必要性 |
| 一、克服困难,在新冠疫情下更好生存及发展 |
| 二、改变营销观念及理念,调整传统营销方式 |
| 三、提高营销的效果及成功率,实现精准营销 |
| 四、降低营销成本 |
| 本章小结 |
| 第四章 G律师事务所数字营销环境分析 |
| 第一节 G律师事务所数字营销的PEST分析 |
| 一、政治法律环境分析 |
| 二、经济环境分析 |
| 三、科技环境分析 |
| 四、社会文化环境分析 |
| 第二节 G律师事务所数字营销的波特五力模型分析 |
| 一、供应商的讨价还价能力 |
| 二、买方的讨价还价能力 |
| 三、潜在的新进入者威胁 |
| 四、替代产品或法律服务的威胁 |
| 五、同行业现有律所之间的竞争 |
| 本章小结 |
| 第五章 G律师事务所数字营销的策略分析 |
| 第一节 G律师事务所的STP分析 |
| 一、市场细分 |
| 二、目标市场选择 |
| 三、市场定位 |
| 第二节 数字营销策略 |
| 一、官网营销 |
| 二、搜索引擎营销 |
| 三、社会化媒体营销 |
| 四、短视频营销 |
| 五、APP营销 |
| 六、在线讲座营销 |
| 本章小结 |
| 第六章 数字营销策略的保障措施 |
| 第一节 数字营销策略的保障措施 |
| 一、制度保障 |
| 二、人员保障 |
| 三、资金保障 |
| 四、法律服务质量保障 |
| 五、投诉处理保障 |
| 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统（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 研究意义与价值 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 专家系统及知识库研究现状 |
| 1.2.2 知识图谱技术研究现状 |
| 1.2.3 Web文本挖掘技术研究现状 |
| 1.2.4 无人机技术发展及应用现状 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文研究技术路线 |
| 1.5 论文组织结构安排 |
| 第二章 理论基础及关键技术 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.2.1 知识库 |
| 2.2.2 知识发现 |
| 2.2.3 知识图谱 |
| 2.2 知识获取技术 |
| 2.2.1 数据获取技术 |
| 2.2.2 数据去重技术 |
| 2.2.3 数据提取技术 |
| 2.2.4 数据存储技术 |
| 2.3 知识抽取技术 |
| 2.3.1 实体抽取技术 |
| 2.3.2 关系抽取技术 |
| 2.3.3 事件抽取技术 |
| 2.3.4 实体链接与消岐 |
| 2.4 知识表示技术 |
| 2.5 自动文摘技术 |
| 2.5.1 自动文摘生成原理 |
| 2.5.2 TextRank算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 知识库系统的设计与构建 |
| 3.1 系统非功能需求 |
| 3.2 系统性能设计 |
| 3.2.1 系统可靠性设计 |
| 3.2.2 系统安全性设计 |
| 3.3 系统架构设计 |
| 3.3.1 整体架构设计 |
| 3.3.2 技术架构设计 |
| 3.3.3 分布式微服务架构 |
| 3.3.4 Scrapy爬虫框架 |
| 3.3.5 基于Swagger框架管理API |
| 3.4 技术路线与实施方案 |
| 3.4.1 知识库的构建方式 |
| 3.4.2 系统的技术路线 |
| 3.4.3 系统的实施方案 |
| 3.4.4 开发环境与开发语言 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 知识图谱的实现与应用 |
| 4.1 知识获取 |
| 4.1.1 定制化设置关键字 |
| 4.1.2 定制化爬取专业网站 |
| 4.2 数据提取 |
| 4.2.1 半自动化提取数据 |
| 4.2.2 自动文摘的提取 |
| 4.3 知识抽取 |
| 4.3.1 实体抽取(命名实体识别) |
| 4.3.2 实体关系抽取 |
| 4.3.3 元事件抽取 |
| 4.3.4 实体发现与链接 |
| 4.4 知识表示 |
| 4.5 文本数据可视化 |
| 4.5.1 数据可视化 |
| 4.5.2 关键字云图 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统的功能与实现 |
| 5.1 系统整体功能结构 |
| 5.2 系统前端功能实现 |
| 5.2.1 查询信息模块 |
| 5.2.2 台风实况模块 |
| 5.2.3 数据可视化模块 |
| 5.2.4 热门推送模块 |
| 5.2.5 关键期刊模块 |
| 5.3 系统后台功能实现 |
| 5.3.1 用户管理模块 |
| 5.3.2 菜单管理模块 |
| 5.3.3 采集设置模块 |
| 5.3.4 任务管理模块 |
| 5.3.5 专家知识模块 |
| 5.3.6 外部系统模块 |
| 5.3.7 期刊大全模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
| 附录 |
| 附录1 Swagger在微服务架构上的部署与集成 |
| 附录2 Echarts组件实现折线图/柱状图形式的数据可视化 |
| 附录3 BiLSTM+CRF模型构建过程 |
| 附录4 利用TF-IDF进行实体链接关键代码 |
（4）H公司基于谷歌搜索引擎营销的网站优化方案研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 1.3 理论基础 |
| 1.3.1 搜索引擎营销理论 |
| 1.3.2 谷歌搜索引擎优化理论 |
| 1.4 研究内容、论文框架及研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文框架 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 H公司网站搜索引擎营销现状及行业竞争分析 |
| 2.1 公司概况 |
| 2.1.1 公司简介及组织架构 |
| 2.1.2 公司商业模式及经营业绩 |
| 2.2 公司网站概况 |
| 2.2.1 网站结构 |
| 2.2.2 网站流量来源 |
| 2.2.3 网站关键词定位 |
| 2.2.4 网站用户画像 |
| 2.3 行业竞争分析 |
| 2.3.1 视觉数字素材行业发展趋势 |
| 2.3.2 行业竞争对手分析 |
| 2.4 公司现有搜索引擎营销策略选择 |
| 2.4.1 搜索引擎优化和搜索引擎广告策略对比 |
| 2.4.2 公司搜索引擎营销现有方案及不足之处 |
| 第3章 H公司网站搜索引擎营销问题及原因分析 |
| 3.1 H公司网站流量及营收下降问题总体分析 |
| 3.1.1 H公司网站流量下降问题 |
| 3.1.2 H公司网站流量下降对营业收入的影响分析 |
| 3.2 H公司网站流量下降问题原因分析 |
| 3.2.1 关键词少及排名低 |
| 3.2.2 网页收录率低 |
| 3.2.3 用户体验不满意 |
| 3.2.4 网站外部链接获取及社交媒体运营效果差 |
| 3.2.5 谷歌算法变动频繁影响网站流量 |
| 第4章 H公司网站搜索引擎营销优化方案 |
| 4.1 关键词优化管理方案 |
| 4.1.1 挖掘用户搜索的长尾关键词 |
| 4.1.2 优化网站核心关键词 |
| 4.1.3 用户搜索关键词管理方案设计 |
| 4.2 收录率提升优化方案设计 |
| 4.2.1 网页差异化方案优化 |
| 4.2.2 丰富搜索结果少的搜索页内容 |
| 4.2.3 网页质量管理流程优化 |
| 4.3 用户网站使用体验改进方案设计 |
| 4.3.1 网页布局及标题优化 |
| 4.3.2 提升用户打开网站速度 |
| 4.3.3 用户体验管理流程优化 |
| 4.4 网站外部链接及社交媒体运营方案优化 |
| 4.4.1 激励用户分享网站 |
| 4.4.2 获取高质量外部网站推荐链接 |
| 4.4.3 社交媒体运营推广方案优化 |
| 4.5 网站流量维护管理优化 |
| 4.5.1 谷歌排名算法变动跟踪管理 |
| 4.5.2 搜索引擎营销的分析和评估优化 |
| 4.6 优化前后方案对比 |
| 4.7 H公司网站搜索引擎营销优化方案实施效果预估 |
| 4.7.1 H公司搜索引擎营销目标 |
| 4.7.2 H公司网站搜索引擎营销优化方案实施计划 |
| 4.7.3 H公司网站流量和营业收入增长预估 |
| 第5章 H公司网站优化方案实施保障和风险控制 |
| 5.1 优化方案的实施保障 |
| 5.1.1 技术保障 |
| 5.1.2 沟通保障 |
| 5.1.3 人力保障 |
| 5.1.4 法律保障 |
| 5.2 优化方案实施中的风险控制 |
| 5.2.1 版权风险 |
| 5.2.2 技术风险 |
| 5.2.3 财务风险 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究结论的管理学意义 |
| 6.3 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
（5）算法的法律规制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 一、选题的背景和意义 |
| 二、研究现状 |
| 三、论文的基本框架 |
| 四、研究方法 |
| 第一章 算法应用的主要场景及规制困境 |
| 一、算法的广泛应用与争议 |
| (一)新闻推荐场景 |
| (二)搜索引擎排序 |
| (三)电子商务领域 |
| (四)个人信用评分 |
| (五)司法裁判领域 |
| 二、算法的独特性质 |
| (一)算法的不透明性 |
| (二)算法的有限自主性 |
| (三)算法的难以问责性 |
| 三、传统路径难以进行有效规制 |
| (一)自我规制路径缺乏内在动力 |
| (二)市场规制无力对抗垄断局面 |
| (三)伦理规制难以有效融入算法 |
| 第二章 法律规制算法的法理证成 |
| 一、算法应用产生的社会风险 |
| (一)算法歧视加剧社会不公 |
| (二)算法权力形成算法统治 |
| (三)深度伪造消解社会信任 |
| 二、算法决策对个人的不利影响 |
| (一)算法分析侵害数据主体隐私权 |
| (二)算法规训妨碍个人的自由意志 |
| (三)算法学习加剧数字鸿沟的发展 |
| 三、法律规制算法的理论基础 |
| (一)法律与科技的法理思考 |
| (二)厘清算法的法律与法律的算法 |
| (三)算法的法律属性探究 |
| 第三章 法律规制模式的反思与预设 |
| 一、我国规制算法的模式与不足 |
| (一)数据保护的相关立法 |
| (二)算法规制的直接条款 |
| (三)当前规制模式的不足 |
| 二、域外规制算法的经验及局限 |
| (一)以数据保护为中心的欧盟方案 |
| (二)以算法责任为中心的美国路径 |
| (三)欧美规制算法路径的比较分析 |
| 三、法律规制算法的应然选择 |
| (一)以法律治理归化技术治理 |
| (二)将风险防范作为规制目标 |
| (三)将科技伦理作为内在指引 |
| 第四章 法律规制体系的系统构建 |
| 一、算法应用前的审查监督 |
| (一)完善算法分级分类制度 |
| (二)算法的透明度及其边界 |
| (三)建立健全算法监督机制 |
| 二、算法应用中的法律保障 |
| (一)明晰数据权属的界定 |
| (二)赋予数据主体数据可携权 |
| (三)加强对被遗忘权的保护 |
| 三、算法应用后的法律问责 |
| (一)算法的可解释性 |
| (二)算法解释权的概念及证成 |
| (三)构建合理的法律问责体系 |
| 第五章 未来展望:以数字人权引领算法规制 |
| 一、人类生存状态的数字化重塑 |
| 二、算法技术背景下的数字人权 |
| (一)数字人权中的自由命题 |
| (二)数字人权中的平等命题 |
| (三)数字人权中的安全命题 |
| 三、数字人权的保护机制 |
| (一)将人权理念融入算法开发 |
| (二)强化算法的道德习得能力 |
| (三)提升数字弱势群体的参与 |
| (四)培育数字素养与算法认知 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介及攻读博士学位期间发表的学术成果 |
| 后记 |
（6）STG公司数字营销策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究目的和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法与创新点 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 研究路径 |
| 1.5 小结 |
| 第2章 理论综述 |
| 2.1 数字营销研究概述 |
| 2.1.1 数字营销的概念和特点 |
| 2.1.2 数字营销的主要方式 |
| 2.1.3 搜索引擎的运作方式 |
| 2.1.4 国内外数字营销研究综述 |
| 2.2 其他相关市场营销理论和工具 |
| 2.2.1 STP理论 |
| 2.2.2 波特五力模型 |
| 2.2.3 数字营销的4R模型 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 STG公司外部和行业环境分析 |
| 3.1 STG公司宏观环境分析—PEST模型 |
| 3.1.1 法律政策因素 |
| 3.1.2 经济因素 |
| 3.1.3 社会因素 |
| 3.1.4 科技因素 |
| 3.2 STG公司行业环境分析—五力模型 |
| 3.2.1 供应商的讨价还价能力 |
| 3.2.2 买方讨价还价能力 |
| 3.2.3 潜在的新进入者威胁 |
| 3.2.4 替代产品或服务的威胁 |
| 3.2.5 同行业现有企业之间的竞争 |
| 3.3 外部和行业环境给STG公司中国数字营销转型带来的机遇 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 STG公司营销现状及模式转型 |
| 4.1 STG公司市场分析 |
| 4.1.1 STG公司医疗器械类客户分类 |
| 4.1.2 STG公司制药类客户市场 |
| 4.1.3 STG公司中国市场情况分析 |
| 4.2 STG公司市场营销方式 |
| 4.2.1 会议营销 |
| 4.2.2 教育营销 |
| 4.2.3 服务营销 |
| 4.2.4 STG公司市场营销方式存在的问题 |
| 4.2.5 STG公司中国区营销策略存在的问题 |
| 4.3 STG公司中国营销问题的解决方案 |
| 4.3.1 STG 公司中国开展独立数字营销策略 |
| 4.3.2 基于数字消费者决策历程的数字营销策略 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 STG公司数字营销方案 |
| 5.1 STG公司开展数字营销的目标 |
| 5.2 STG公司开展数字营销的策略和框架 |
| 5.3 STG公司中国开展数字营销的实施 |
| 5.3.1 搜索引擎优化SEO |
| 5.3.2 按点击扣费PPC |
| 5.3.3 利用数字技术的影响力营销 |
| 5.4 STG公司中国数字营销效果的评估 |
| 5.4.1 建立数字营销效果评估模型的意义 |
| 5.4.2 建立数字营销效果评估模型的思路 |
| 5.4.3 建立数字营销效果评估模型的具体步骤 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 STG公司数字营销方案实施保障与风险控制 |
| 6.1 STG公司数字营销方案的实施保障 |
| 6.2 STG公司数字营销过程的风险控制 |
| 6.2.1 法律风险 |
| 6.2.2 技术风险 |
| 6.2.3 信任风险 |
| 6.3 小结 |
| 第7章 结论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 本文研究中的不足 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
（7）基于百度指数的P2P行业成交量预测模型构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 理论研究意义 |
| 1.2.3 现实研究意义 |
| 1.3 研究方法和主要内容 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 主要内容 |
| 2 理论综述与研究现状 |
| 2.1 理论综述 |
| 2.1.1 信息搜索行为理论综述 |
| 2.1.2 消费者购买决策理论综述 |
| 2.2 研究现状 |
| 2.2.1 基于网络搜索数据相关研究综述 |
| 2.2.2 P2P行业成交量相关研究综述 |
| 3 基于搜索行为的P2P行业成交量预测模型 |
| 3.1 P2P用户搜索行为的影响因素 |
| 3.2 搜索行为对P2P行业成交量的影响 |
| 3.3 预测方法 |
| 3.3.1 回归分析预测法 |
| 3.3.2 时间序列预测法 |
| 4 数据获取与处理 |
| 4.1 数据获取 |
| 4.1.1 P2P行业成交量获取 |
| 4.1.2 搜索数据的获取 |
| 4.1.3 数据抓取过程 |
| 4.2 数据处理 |
| 4.2.1 搜索关键词的选取 |
| 4.2.2 基准词条 |
| 4.2.3 搜索关键词集合 |
| 4.3 搜索指数合成 |
| 4.3.1 相关性检验 |
| 4.3.2 搜索关键词指数合成 |
| 5 P2P行业成交量预测 |
| 5.1 评价预测模型的指标 |
| 5.2 平稳性检验 |
| 5.3 协整检验 |
| 5.4 搜索关键词合成指数预测模型 |
| 5.5 时间序列预测模型 |
| 5.6 混合预测模型 |
| 5.7 预测模型的对比与总结 |
| 6 结论 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足以及展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（8）内蒙古农资服务平台Web搜索智能优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 农资服务平台研究 |
| 1.3.2 Web搜索及智能优化研究 |
| 1.3.3 搜索引擎评价方法研究 |
| 1.3.4 文献述评 |
| 1.4 研究内容与论文的组织架构 |
| 1.5 研究创新点 |
| 第二章 相关概念与理论概述 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 农资服务平台 |
| 2.1.2 搜索效果 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 Web搜索引擎 |
| 2.2.2 Web搜索算法 |
| 2.2.3 搜索效果评价方法 |
| 第三章 内蒙古农资服务平台Web搜索现状及存在问题 |
| 3.1 农资服务平台发展模式分类 |
| 3.1.1 以渠道为优势的农资服务平台 |
| 3.1.2 以技术为优势的农资服务平台 |
| 3.2 农资服务平台不同发展模式差异 |
| 3.3 内蒙古农资服务平台Web搜索现状 |
| 3.4 内蒙古农资服务平台Web搜索存在问题 |
| 3.4.1 Web搜索引擎在搜索预处理流程存在问题 |
| 3.4.2 Web搜索引擎在搜索服务流程存在问题 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 基于用户行为的智能优化算法模型设计与实现 |
| 4.1 农资服务平台Web搜索智能优化算法适应性分析 |
| 4.2 基于用户行为的智能优化搜索算法模型构建 |
| 4.2.1 Web搜索请求的自然语言处理模型设计 |
| 4.2.2 用户行为数据模型设计 |
| 4.2.3 Web搜索网页搜索方式 |
| 4.3 基于用户行为的智能优化搜索模型实现 |
| 4.3.1 基于用户行为的智能优化算法工作流程 |
| 4.3.2 基于用户行为的智能优化模型实现 |
| 4.4 本章小节 |
| 第五章 基于用户反馈的搜索效果评价 |
| 5.1 搜索引擎搜索效果评价方法选取 |
| 5.2 基于用户反馈的Web搜索引擎搜索效果评价模型构建 |
| 5.2.1 指标选取 |
| 5.2.2 搜索效果线性回归模型 |
| 5.3 基于用户反馈的Web搜索引擎搜索效果评价模型实现 |
| 5.4 内蒙古农资服务平台Web搜索引擎仿真实验 |
| 5.4.1 数据选取 |
| 5.4.2 优化结果分析 |
| 5.5 对策建议 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果 |
（9）M跨境电商综合服务平台信息系统研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及来源 |
| 1.2 课题意义及创新 |
| 1.3 论文主要工作内容 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 课题背景基础研究现状 |
| 2.1.1 电子商务研究基础 |
| 2.1.2 跨境电商平台研究基础 |
| 2.1.3 敏捷开发与极限编程基础 |
| 2.2 课题国内外发展及现状 |
| 2.2.1 跨境电商平台产生背景 |
| 2.2.2 国外研究成果及现状分析 |
| 2.2.3 国内研究成果及现状分析 |
| 2.2.4 跨境电商平台发展方向 |
| 2.3 现阶段研究成果分析 |
| 2.3.1 跨境电商现有成果案例 |
| 2.3.2 成功案例带来的启发 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 M跨境电商综合服务平台信息系统需求分析 |
| 3.1 跨境电商平台的现状分析 |
| 3.1.1 跨境电商服务一般内容 |
| 3.1.2 跨境电商与一般电商的区别 |
| 3.1.3 市场现有产品与跨境电商需求比较 |
| 3.1.4 现有产品与当前需求的差异 |
| 3.2 M跨境电商综合服务平台业务流程描述 |
| 3.2.1 M跨境电商综合服务平台服务体系 |
| 3.2.2 M跨境电商综合服务平台跨境直购进口业务流程 |
| 3.2.3 M跨境电商综合服务平台保税备货进口业务流程 |
| 3.2.4 M跨境电商综合服务平台跨境直购出口流程 |
| 3.3 M跨境电商综合服务平台功能需求 |
| 3.3.1 商城购物系统功能需求 |
| 3.3.2 商家管理系统功能需求 |
| 3.3.3 系统后台管理系统功能需求 |
| 3.3.4 业务支撑系统功能需求 |
| 3.3.5 其他系统功能需求 |
| 3.4 系统开发目标和原则 |
| 3.4.1 开发目标 |
| 3.4.2 开发原则 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 M跨境电商综合服务平台信息系统建设 |
| 4.1 系统技术方案 |
| 4.1.1 系统总体技术方案 |
| 4.1.2 系统拓扑结构 |
| 4.1.3 系统逻辑结构 |
| 4.1.4 系统功能模块 |
| 4.1.5 系统安全构架 |
| 4.2 相关技术介绍 |
| 4.2.1 SSM技术解决方案 |
| 4.2.2 数据存储及优化 |
| 4.3 推荐算法及搜索引擎 |
| 4.3.1 推荐算法设计 |
| 4.3.2 搜索引擎设计 |
| 4.4 系统功能模块设计 |
| 4.4.1 商家后台模块 |
| 4.4.2 商城前台模块 |
| 4.4.3 管理后台模块 |
| 4.5 系统用户界面设计 |
| 4.5.1 多语言国际化设计方案 |
| 4.5.2 自适应设备的响应式布局 |
| 4.5.3 以用户体验为核心 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 问题防范与运营策略 |
| 5.1 系统使用中潜在问题防范 |
| 5.1.1 高并发问题及防范 |
| 5.1.2 安全性问题及防范 |
| 5.2 跨境电商的运营策略 |
| 5.2.1 跨境电商实际中的运营难点 |
| 5.2.2 跨境电商的团队建设策略 |
| 5.2.3 跨境电商的推广策略 |
| 5.2.4 跨境电商的运营策略 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（10）面向煤炭主题的搜索引擎研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 “云计算”相关技术发展现状及其发展趋势 |
| 1.2.2 国内外搜索引擎的发展现状 |
| 1.2.3 煤炭行业研究现状 |
| 1.3 主要内容 |
| 1.4 论文主要章节 |
| 第二章 关键技术介绍 |
| 2.1 云计算关键技术 |
| 2.1.1 虚拟化技术 |
| 2.1.2 并行计算 |
| 2.1.3 分布式技术 |
| 2.2 搜索引擎关键技术 |
| 2.2.1 中文分词 |
| 2.2.2 索引技术 |
| 2.2.3 检索技术 |
| 2.2.4 排序技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 面向煤炭主题的搜索引擎设计与实现 |
| 3.1 煤炭信息现状描述 |
| 3.1.1 大量信息数据 |
| 3.1.2 信息随需共享 |
| 3.1.3 未来信息资源 |
| 3.1.4 煤炭及煤炭相关行业信息化平台 |
| 3.2 系统功能分析 |
| 3.3 系统概要设计 |
| 3.3.1 系统物理结构设计 |
| 3.3.2 系统体系结构 |
| 3.4 系统详细设计 |
| 3.5 系统数据库设计 |
| 3.6 系统实现 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 面向煤炭主题搜索引擎相关测试 |
| 4.1 系统架构测试 |
| 4.1.1 测试评价体系及软硬件环境 |
| 4.1.2 系统功能测试 |
| 4.1.3 系统各项检索服务性能测试 |
| 4.2 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
四、搜索引擎技术的现状及发展趋势（论文参考文献）
- [1]基于传播学视角研究搜索引擎的发展 ——以百度为例[D]. 董倩玉. 北京外国语大学, 2021
- [2]新冠疫情背景下G律师事务所数字营销策略研究[D]. 卿森泉. 云南师范大学, 2021(08)
- [3]基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统[D]. 陈秋瑾. 厦门理工学院, 2021(08)
- [4]H公司基于谷歌搜索引擎营销的网站优化方案研究[D]. 徐小明. 上海外国语大学, 2021(11)
- [5]算法的法律规制研究[D]. 姜野. 吉林大学, 2020(08)
- [6]STG公司数字营销策略研究[D]. 李春. 上海外国语大学, 2020(02)
- [7]基于百度指数的P2P行业成交量预测模型构建研究[D]. 马隆. 东北财经大学, 2019(08)
- [8]内蒙古农资服务平台Web搜索智能优化研究[D]. 邢智. 内蒙古工业大学, 2019(01)
- [9]M跨境电商综合服务平台信息系统研究[D]. 田燕娜. 北京化工大学, 2019(06)
- [10]面向煤炭主题的搜索引擎研究[D]. 李楠. 中国石油大学(华东), 2017(07)