一、浅谈研究复杂类型数据挖掘的必然（论文文献综述）
李阳[1]（2021）在《基于比较视角的中美国家级实验室建设研究》文中进行了进一步梳理当今时代,世界发展面临百年未有之大变局,科技革命进入新一轮发展阶段,加速了全球人才、信息、资本等生产要素的流动,世界各国间的科技力量在悄然间发生着变化。科技革命所引发的不仅是全球经济社会的变革,每一次革命过程也必然会改变大国之间的力量分布,重塑世界实力对抗格局。中国科技实力的快速崛起,美国科技霸主地位受到挑战、中美之间的科技博弈屡次触碰着科研工作者的神经。如何在未来科技竞争中处于领先位置,激发科研人员的创新活力,提高科技创新对于社会发展的带动作用,这一切都离不开一流科研机构的支撑,而国家级实验室就能发挥这样的作用,满足国家在不同发展时期的科技需求。国家级实验室作为大国科技博弈的重要体现,为保持国家科技竞争力提供了驱动力,也是建设世界科技强国的重要战略保障。美国庞大的国家级实验室体系距今已经历了八十余年的发展历史,积累了成功的管理经验,也是满足国家科技全球领先的重要支撑,在建设管理创新上以及科研实力上领先于全球。我国国家级实验室兴建于改革开放之初,伴随着我国科技体制改革之路不断发展壮大,但相较于世界发达水平,在建设管理经验、科技体制创新及科研实力等方面还有许多不足。因此,以美国国家级实验室作为参照标准进行深入比较,总结两国实验室建设历程的异同、发现建设经验的共性与个性、寻找科研实力比较中的优势与不足,为促进我国国家级实验室建设及发展寻找经验借鉴,对于丰富我国国家级实验室研究成果意义重大。基于此,本文希望通过研究回答以下几个问题:（1）从中美两国国家级实验室的建设历程来看,两国实验室各自经历了怎样不同的发展阶段,每个阶段建设的侧重点是什么,各阶段的科技政策对实验室发展有何导向,两国实验室建设历程的异同又有哪些?（2）从中美两国国家级实验室的建设运行来看,中美国家级实验室在制度体制、建设定位、资源要素、运行模式及科研合作方面各有什么特点,在这些方面中,中美两国实验室的建设特征又有什么异同,美国实验室的建设经验对中国有何启示?（3）从中美两国国家级实验室的科研实力来看,两国实验室在体现科技论文最高水平的ESI高被引论文产出方面、主导地位方面、论文影响力方面的科研实力差距有多少;基于文献属性数据的特征差异有哪些,这些差异对两国实验室论文产出、影响力及主导地位的影响又有哪些?本文以比较研究作为研究视角,重点进行了以下方面的研究工作:（1）对中美两国国家级实验室建设历程进行对比分析。对两国国家级实验室的建设历程进行了划分;结合时代政策背景,对两国实验室各自的发展建设过程、学科分布特点、部门及地域分布特点、建设成效、阶段性特征进行分析,深入了解每一阶段国家级实验室的发展变化;总结出两国实验室建设历程的相同点及差异。（2）对中美两国国家级实验室建设特征进行比较分析。梳理两国国家级实验室在建设方面的特点;围绕制度体制、建设定位、资源要素、运行模式、科研合作五个方面,总结中美两国国家级实验室建设方面的共性与个性。（3）基于目前代表科技论文最高水平的ESI高被引论文数据库,对中美两国国家级实验室科研实力进行比较分析。综合运用文献计量学、数据挖掘、Logistic回归模型、多元线性回归模型等统计分析工具,从ESI高被引论文产出、国际合作、影响力等角度进行量化比较,以明确中美国家级实验室科研实力的差异。最终,通过对中美国家级实验室多方面的比较分析,本文得到如下结论:（1）回答了中美两国国家级实验室建设历程及阶段特征的问题。中美国家级实验室兴起于不同的时代背景,经历了截然不同的建设历程。美国国家级实验室体系作为全球领先的科研机构,兴起于战争年代,维护国家安全与国家利益成为了其建设初衷。先后经历了五个发展阶段,且过程中出现了两次较大的争议。实验室的发展紧密围绕美国国家安全战略展开,进行学科建设的布局与前沿科学领域的探索,尤其是美苏冷战时期,持续增加的军费资助为实验室的研究发展印上了明显的军事化色彩。相较而言,我国的国家级实验室体系发展建设起步较晚,与改革开放后的我国科技事业的发展基本同步,基本依托重点高校及各部门进行运行管理,以材料科学、工程科学等工程类学科研究为主。在经历了改革开放初期艰难的起步后,实验室的发展也随着社会经济的不断推进走向市场化协同创新的道路,为国家经济和社会发展提供了重要的技术服务,在发展方面呈现出快速上升的态势。（2）回答了中美两国国家级实验室在建设运行中的特色及管理经验问题。中美国家级实验室在建设运行上既有共同的经验又各具特色。通过对中美典型国家级实验室的建设特征进行分析,作者发现中美国家级实验室在制度体制、建设定位、资源要素、运行模式及科研合作方面既有共性又有个性。中美两国实验室的兴起处于不同的时代背景,两国在科技、经济等发展阶段上处于不同节点,形成了美国国家级实验室的定位于人类终极科学问题的探索,我国的国家级实验室主要还是定位在满足国家科技战略需求层面。两国不同的制度体制也形成了不同的实验室管理模式,美国强调以市场参与为主,政府主导为辅,实验室体系的发展以“自下而上”科技决策体系为主;中国更强调决策主体集中,注重政府的政策引导,实验室多以执行上级科技政策为主。此外,两国实验室在科研经费的预算及拨付制度、实验室的监管主体及实验室主任的选聘与权责方面也都存在着显着差异。（3）回答了中美两国国家级实验室在基于ESI高被引论文产出方面的科研实力问题。中美国家级实验室在科研实力方面各有优势,美国在多个方面保持着相对优势,我国在论文产出方面取得了显着的进步。研究发现,在基于高被引论文产出数量的比较上,中国无论是在产出总量还是发展增速方面均有明显的优势;且通过关联规则算法对中美论文产出特征进行分析,发现作者数量为5人及以上为中美论文产出的最主要合作方式;中国论文产出受参与单位的数量作用不显着,当有国内基金参与资助时会显着提高两国实验室的发文量。在基于高被引论文主导地位的比较上,在中美两国间实验室的合作论文方面,美国的主导地位高于中国;在中美实验室参与国际合作论文方面,中国的主导地位强于美国;在中美国际合作论文主导地位的特征方面,论文流向国内对中美国际合作论文的主导地位均有正向影响;资助基金数量及资助基金类别为“无国内基金参与”时对中美国际合作论文的主导地位均有负向影响。在基于高被引论文影响力的比较上,美国在被引频次及影响因子方面的影响力均强于中国;在论文影响力的特征方面,中美高被引论文影响力均受到作者数量、出版时间、资助基金数量等相关因素的影响;作者数量、资助基金数量等对中国高被引论文影响力的作用程度大于对美国的影响。本研究的创新点可以概括地归纳为以下三个方面:（1）对以国家级实验室为代表的科研机构建设与改革进行了有益探索。美国是当今世界最强大的科学技术强国,拥有雄厚的资本及一流的人才储备,众多的国家级实验室成为了其科技研发的排头兵,也成为了国家科技创新力量的坚实保障。联邦国家实验室体系至今已有七十多年的历史,并积累了卓有成效的管理经验,拥有一套科学的管理体制和运行机制。他山之石,可以攻玉。研究美国联邦国家实验室建设及其规律,进而探索科研管理机制创新,为突破美国科技封锁,探索我国国家级实验室体系建设及科研机构改革创新很有价值。（2）拓展了文献计量学理论在科技评价中的应用与实践。国家级实验室是进行基础研究和原始创新工作的重要科研机构。科技论文是体现国家或科研机构基础研究工作的重要载体,同时也是反映国家或科研机构科研实力的主要方面。本文基于ESI及JCR等数据库,以高被引论文为视角,运用文献计量学的理论指导,通过对中美两国国家级实验室科研实力进行量化分析,可以进一步明确两国国家级实验室的发展现状及差异水平,对我国国家级实验室建设体系的成效进行了检验。另一方面,文献计量学理论以科技论文及各种文献数据特征为研究对象,可以实现对国家或地区、科研机构、学者等学科结构、产出数量、影响力变化等科研动态的科学评价,对于两国实验室科技论文产出及其深层次因素及规律进行探讨,在填补对国家级实验室定量化研究空白的基础上,逐渐丰富我国国家级实验室科研评价体系,以便指导政策实践。（3）为新一轮技术革命背景下,深化国家创新体系理论,丰富国家创新体系理论概念,指导政府科技政策的实施与制度创新,更好地参与全球化科技治理,实现科技的自立自强以促进我国国家级实验室体系建设提供了新思路。中国国家级实验室体系根植于独有的政治、文化背景,在治理模式和运行机制上不同于世界上任何一个国家,面临着独有的现实困境与发展难题。在深入研究美国国家实验室管理经验的基础上,不照搬照抄美国模式,坚定走社会主义道路方向,结合有益经验探索中国模式,缩小与先进水平的实力差距,不断探索适合我国国情的国家实验室的管理体制和运行机制。
邓晶艳[2]（2021）在《基于大数据的大学生日常思想政治教育创新研究》文中研究说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。
李茵[3]（2021）在《面向医院管理的数据驱动决策研究》文中提出信息技术的快速发展与应用以及大数据战略的深入实施,使得大数据成为科技创新引领与决策支撑的重要战略资源,科学研究与实践正在完成“假设驱动”到“数据驱动”的巨大转变,大数据的深度挖掘与利用能够为社会发展、政府治理、国家安全等提供新的动能。围绕国家大数据战略,丰富和拓展大数据应用创新领域,推动管理升级,给学术界、产业界以及政府部门带来许多新的重要课题。其中面向健康服务供给侧的决策支持、决策引导和决策创新中的数据驱动、数据价值转换问题即是管理学、数据科学的核心科学问题之一,更是情报学应对大数据环境开展智慧型情报服务必须解决的关键问题之一。健康医疗大数据时代的到来,促使医院管理和医院管理者的观念都随之变化。数据驱动对医院精细化、智慧化管理决策具有重要意义。本研究从提升医疗管理决策质量的角度出发,构建数据驱动医院管理决策过程模型,分析数据驱动医院管理决策的影响因素,进而提出面向医院管理的数据驱动决策模型,并展开实证研究,为数据驱动决策领域的研究理论基础和实证研究提供参考依据,为促进医院精细化管理提供对策及建议。基于此,通过界定“数据驱动”、“医院管理”、“医院管理评价”与“数据驱动决策”等相关概念,以回顾数据驱动决策、面向医疗健康领域的数据驱动决策、面向医院管理的数据驱动决策以及数据驱动决策的影响因素研究现状为基础,综合运用文献调研法、半结构访谈法、问卷调查法、扎根理论法、结构方程法、统计分析法、机器学习法分析了面向医院管理的数据驱动决策的过程模型和影响因素模型,并构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。围绕面向医院管理的数据驱动决策模型这一核心研究内容,本文第三章在已有BASM模型研究过程的基础上,结合医院管理决策场景的特殊性,探索面向医院管理的数据驱动决策的运行机理,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,以梳理驱动的路径,理清其中的内在逻辑。该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,旨在分别回答面向医院管理的数据驱动决策过程中两个核心问题,一是数据本身如何转化并如何嵌入到医院管理决策过程中,二是医院中能够支持并且推动数据驱动决策的途径是什么。第四章采用扎根理论进行了面向医疗管理领域数据驱动决策的影响因素识别研究,编码面向医院管理者的半结构化访谈资料,经过饱和度测试,最终识别出了四个维度的影响因素。第五章在对影响因素定性研究的基础上利用结构方程模型方法进一步验证影响因素,探讨相关变量的权重和关系。阐述各个因素对医院管理决策的影响关系,验证数据驱动医院管理决策影响因素模型。第六章整合数据驱动医院管理决策过程模型和影响因素模型,构建支持医院管理决策全过程的数据驱动决策模型,探讨过程模型与影响因素模型的内在联系。第七章根据已构建的面向医院管理的数据驱动决策模型,进行基于DRGs分组的医疗服务能力评价和医生绩效评价管理工作的实证研究,修正和完善已构建的模型。具体内容如下:（1）构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型。基于现有的数据驱动决策机制模型,结合医院管理实践,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,处理过程模型包括面向医院管理决策的数据处理过程和数据驱动的医院管理决策处理过程。决策处理过程既是数据处理过程的最后阶段,对数据处理的结果进行展示与应用,又会不断地产生新的数据,前推已有数据的老化和错误,补充和修正数据处理过程。而数据处理过程以决策处理过程中的阶段性需求为导向,能嵌入到决策处理过程的所有阶段,为决策处理的全流程服务。支持过程模型主要涉及两用户一技术。两用户包括数据分析人员和管理者,使能技术是创建和改进能够嵌入到操作系统的分析工具,这三个主体不能割裂独立,而可以互相转化并可能同时存在,共同对数据和决策进行处理,支持处理过程模型运转。（2）系统分析了面向医院管理的数据驱动决策影响因素。对主观及客观上影响管理者数据驱动决策的因素进行整合和相关分析,确定四个核心影响因素范畴分别是医疗数据质量,信息技术,医院组织管理和管理者信息素养,构建了影响因素模型,发现数据驱动医院管理决策能受到管理者信息素养、医院组织管理和信息技术的正向影响,其中管理者信息素养最强,其次是医院组织管理和信息技术;医院组织管理对医疗数据质量、管理者信息素养、决策目标均有影响,对医疗数据质量的影响要强于管理者信息素养;医疗数据质量能够对信息技术产生正向影响;信息技术对决策目标具有正向影响。（3）构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。将过程模型与影响因素模型有机结合在一起,构成了面向医院管理的数据驱动决策模型。打造数据驱动决策模型,将医院数据质量标准化管理贯穿于医院管理全流程、智能化管理提升医务人员的信息技术、高效化管理增效医院组织三个方面分析模型的实现,提出模型优化建议。（4）基于DRGs的肺癌医疗服务绩效分析实证研究。模拟医院管理中运用DRGs分组工具解决绩效问题的真实场景,应用数据驱动医院管理决策模型,优化DRGs分组,优化绩效管理。研究最终确定性别、年龄、入院途径、离院方式、住院次数、医保付费方式、是否手术、合并症严重情况八个因素为影响肺癌医疗服务费用的因素,构建了8个DRGs分组,其中合并症严重程度、是否手术、住院次数是决策树分组的分类结点变量。选用医疗服务能力的指标（DRGs总权重、CMI）根据获取的数据进行比较,完成绩效评价工作,实现基于数据驱动决策的绩效管理。
王纲[4]（2021）在《高校思想政治教育评价视域下第二课堂的学生行为研究》文中进行了进一步梳理在我国新时代的高等教育发展背景下和世界政治经济格局的变化中,思想政治教育承担了前所未有的任务,是坚持社会主义教育方向的重要教育领域。大学生第二课堂自上个世纪八十年代末登上高校教育舞台,经过三十多年发展,成为集思想政治教育、校园文化传承、综合素质培养、学生管理载体等多种功能为一体的教育手段。随着思想政治教育理论和学科的发展,大学生第二课堂作为思想政治教育重要途径的作用和意义日益明确,其理论基础、顶层设计、制度建设、组织保障等方面也得到进一步的发展,第二课堂以实践性、灵活性、隐蔽性、多样性等特点在人才培养中承担着思想政治教育阵地的重要角色。人的发展是长期的过程,是复杂因素的结果,教育作为一种人类活动,对其结果的评价是历史性、世界性的难题,特别是思想政治教育领域中,如何对人的思想、品格、素质等隐性特质的评价使得思想政治教育评价成为研究的重点和难点。思想政治教育评价既是面向思想政治教育本体的外在测评判断体系,也是思想政治教育理论体系的有机组成部分。对思想政治教育评价的研究主要解决评价的理论基础、指标体系和应用价值等问题。在思想政治教育评价理论和方法的长期探索中,已经形成了比较成熟的认识论和方法论,然而在当今信息和数据的时代,社会和学生对评价有了更多的述求和期待,如同人类在认识世界的过程中,每位科学家以追求和证实因果关系为毕生志愿,思想政治教育评价也必须回答这一“百年树人”的难题。马克思主义理论指出,实践是认识世界的方法,也是人的本质特征。第二课堂是思想政治教育的实践活动,也是学生认识世界、认识社会、认识自我的实践活动,要认识实践这一过程导致的结果,必须从认识实践这一过程入手。思想政治教育是解决思想内化与外化的方法和途径的科学,行为是思想外化的最直接表现,探索思想政治教育如何影响学生的行为的规律和特征,能直接回答思想政治教育的结果。“知、情、意、行”是心理学研究的四个基本领域,认知、情绪、意志最终都会通过行为进行表现,也只有行为才能真正被外界和自我感知和认识。综合以上理论基础和指导,本文在思政教育评价的视角下,进行第二课堂学生行为的研究,掌握新时期背景下第二课堂学生行为的形态、规律、影响等特征,探索行为研究用于思政教育评价及学生评价的途径与方法。对思想政治教育的评价重点是对学生思想素质的评价,对学生思想素质的评价转化为对学生第二课堂行为的评价,对第二课堂行为的评价必须依靠具有说服力的参照体系,最具有说服力的参照体系是学生的成长发展,因此,在把握学生第二课堂行为规律和特征的基础上,理论和实践论证行为与学生成长发展的关系是本文的重点。学生第二课堂行为纷繁复杂,这是在以前的思想政治教育评价研究中,人们难以涉足的原因之一。而在信息技术高度发达的今天,不但为我们提供了研究行为这一复杂现象的基础和数据,也为我们提供了思路和分析方法,符合了当今社会对论证的科学化、数据化、显性化思维方式的要求和期待,进而将思想政治教育学研究引入到教育学、社会学研究的常用思路和方法领域。当然在当今数据为王的时代中,人们对教育研究的新制度主义、绩效主义的倾向,使哲学、社会学界对以数据研究和归纳研究为方法的因果关系推导和评价体系多有批判,吸取这些批判研究的精华,注重理论论证和实验的严谨,以行为物理研究方法为基础,建立符合逻辑理论的数学模型和关系,体现思想政治教育学研究本色,从而使第二课堂行为研究成为思想政治教育评价研究的有益补充和支撑。本文第一章主要介绍在思想政治教育评价视域下,学生第二课堂行为研究的目的和意义,以及本研究的思路和创新点。第二章介绍第二课堂学生行为研究的理论基础,从理论分析上解决为什么行为研究可以作为思想政治教育成效评价的有机组成部分。第三章是在理论框架下对第二课堂学生行为的现实分析,形成适合这一特定教育活动的行为研究理论。第四章介绍建立第二课堂学生行为研究的一般规律和原则框架,讨论行为研究的一般范式。第五章以实际案例和数据为基础介绍如何运用以上原理呈现第二课堂学生行为的基本情况,并分析行为对学生成长发展的影响。第六章阐述第二课堂学生行为的思政教育评价价值,在此基础上提出思政教育评价体系的构建思路和工作机制。
曹瀚予[5]（2021）在《地方创制性立法研究》文中进行了进一步梳理在我国地方法之制定、修缮以及运行实践中,善于观察和思考的人士或许已经觉察到一种现象,即由地方立法直接推动的地方治理乃至国家治理和制度革新,无论是在专家学者们的理论研究中,还是在实务工作者基于立法经验和实践建议建言中,会经常提到几个未能解决的难题:“一统就死,一放就乱”、“如法炮制”的“景观式立法”、法制统一与地方特色的矛盾、立法的创新性不足、立地方立法边界不明、“突破上位法”的合法性质疑等,而这些难题都与地方立法的一个关键组成部分——创制性立法有关。如果将我国整个立法体制视作一个国度,中央立法就是这个国度的“领导者”和“管理者”,统摄管理整个立法国度,制定基本政策,把握发展方向,地方立法则扮演着“执行者”和“协助者”的角色。从制度设计的角度出发,地方立法起着“上通下达”的重要作用:协助宪法、法律、行政法规等中央立法在地方的有效执行、解决中央立法无法独力处理或暂时不宜处理的问题、解决理应由地方自主处理的问题、为中央立法提供“先行先试”的经验。但随着改革发展进程不断推进,尤其在进入了大数据和人工智能的新时期,社会关系愈发复杂,急需新的规则去规范约束,此时国家对地方立法的要求已经不再是简单的总结过往经验、肯定已有做法,而是要求其在为执行法律、行政法规进行执行性立法的同时,结合本地区的实际情况,制定一些具有引领意义的创制性立法。倘若地方立法丧失了创制性,只作为中央立法的实施细则紧随其后,就丧失了其地方性的本质属性。如此,地方立法增加了一个“改革者”、“实验田”的角色。创制性立法作为一种立法类型和立法现象,客观地存在于地方立法之过程中,但作为一个学术概念,并未引起诸多学者之关注。诸学者所提创制性立法仅是为论证其他主题之需要,而附带说明或借鉴思考,无意作科学周延之诠释,且很多时候将“创制性立法”理解为“立法的创新性”。实际上,在学术研究和立法实践中,这两个概念之间是存在区别的,创制性立法既可以被视为一种地方立法的属性,又可以被视为一种地方立法的类型。将其视作一种立法属性时,“创制性”等同于“创新性”,”“创制性立法”亦即“具有创新性的立法”。就地方立法而言,创制（新）性是一项基本特征,一部地方性法规或地方政府规章,相较上位法若没有丝毫创制,则其必要性势必受到质疑,也很难通过备审制度的监督。此时的地方立法根据不同划分标准,可以分为执行性立法、先行性立法、补充性立法、试验性立法、自主性立法等不同立法类型,即便在执行性法规中也会存在“创制性条款”,从而具备执行性和创制性双重属性,都可以一定程度超出上位法规定的范围。而将其视为立法类型时,创制性立法是与执行性立法相对应的概念,“创制”的涵义在于“创设”、“增设”,以立法目的和立法内容为划分标准,地方立法仅包括创制性立法和执行性立法两种类型。地方创制性立法是指享有地方立法权的国家机关,为了弥补法律、行政法规等上位法的空白或不足,解决地方出现的具体问题或满足某种需求,就不存在上位法或上位法尚未规定的事项,运用自主立法权制定地方性法规或政府规章,创制新的权利义务规范的活动。在从当前各地地方权力机关开展的立法活动境况来看,创制性立法已经成为我国地方立法发展的一个鲜明倾向。与执行性立法相比,创制性立法更能体现地方立法的独立性和自主性,作为近年来地方立法过程中最为活跃的力量,必然有其正当性和合理性依据。其理论依据主要包括了试验治理理论、国家试错策略论、地方制度竞争论、地方性知识理论、地方法治观理论等诸多法学理论和国家政策。但由于缺乏制度上的规范,创制性立法缺乏统一且完整的判定标准。目前已有的研究对创制性立法的区分大致可以从法对制度和权利的设定、上位法依据、依附关系三种角度出发,但这三种观点都有所欠缺,无论是从逻辑行还是操作性上,很难明确合理地将创制性立法和执行性立法区分开。将判断标准和判断方法结合来看,判断地方性法规、政府规章以及其中的具体条款,可以通过依据性标准、创制性标准以及立法目的和立法原则标准三个标准进行认定。而这三个标准又可以通过诸多不同的方法和手段予以判断:依据性标准可以通过法的名称和法源条款进行判断;创制性标准可以通过法的权利性条款、义务性条款以及责任性条款加以判断;立法目的和原则标准可以通过立法目的条款和法规内容整体把握。这些标准既相互独立,又彼此联系,很难仅通过其中某一单独标准对地方创制性立法进行准确判断,必须将三个标准结合起来综合考虑,才能更好地对地方立法的属性进行判断。我们可以按照创制性立法的三个判断标准将创制性立法进行分类:按照依据性标准可以分成整体型创制和部分型创制,或者独立型创制和依附型创制,其中后者可以看作是部分型创制的下级分类,这两种分类四种类型表现的是地方立法整部法规或具体条款与上位法的关联性;按照创制新的权利义务性标准,可以分成权利义务型创制和处罚强制型创制,这两种类型表现的是地方性法规中具体的创制内容;按照立法目的和立法原则标准,可以分成地方事务型创制和先行先试型创制,表现的是地方立法主体创制性立法的目的是“管理地方性事务”还是“先行先试”,其中自主性立法对应的是地方事务型创制,先行性立法对应的是先行先试型创制。基于无知论的假设和进化论理性主义的哲学立场,任何人试图通过理性分析建构出比由经济社会演化而来得更有效的规则,都是不可能的。通过对山东省和几个设区的市地方立法的实践进行考察剖析后可以发现,目前的地方创制性立法正面临着“形式增长”、“地方”着力不足、立法供给难以满足地方需求、创制内容与体例结构不匹配、“与上位法不一致”的合法性质疑等困境。出现诸多问题的症结在于央地立法权限的分配问题,包括传统理解下法制统一与地方特色的张力、创制边界模糊、创制能力短缺、中央制约管控与地方有效治理的矛盾、创新试验与既有法制的冲突。任何一种制度都是在不断发展中完善的,创制性立法亦是如此。面对以上如此困境,地方立法机关首先应从理论观念上进行革新,主要包括了对“法制统一”原则的再理解、根据实际需求合理配置立法供给、正确看待“突破上位法”的合法性问题等。除了通过理念革新外,在新时期下还应当重视大数据技术在地方立法活动中的应用,切实提高地方创制能力外,例如提升创制性立法的公众参与能力、立法后评估水平等,同时还需完善监督和防范机制来防止地方立法权的滥用。
张玉龙[6]（2021）在《大数据视域下思想政治教育创新研究》文中研究说明随着“5G”技术、物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展,社会信息化也进入到一个新阶段,即大数据时代。大数据给人们思想所带来的多元、多变、多样可谓是前所未有,社会思想领域的交流、交融、交锋亦连绵不绝。那么,大数据时代究竟给思想政治教育提出了哪些新要求新挑战?思想政治教育如何适应大数据时代的要求,从而实现与时俱进?习近平总书记强调,用好大数据,增强利用数据推进各项工作的本领,不断提高对大数据发展规律的把握能力,使大数据在各项工作中发挥更大作用。可以说,大数据是解决复杂性问题的一种新型的方法、技术、工具以及思维方式。因此,思想政治教育也要用好大数据,增强利用大数据推进思想政治教育工作的本领,不断提高对思想政治教育大数据发展规律的把握能力,使大数据在思想政治教育中发挥更大作用。论文从强烈的问题意识出发,围绕着大数据视域下思想政治教育这一主题,力图聚焦“大数据给思想政治教育带来了什么样的重大变化”这一突出问题,探索大数据视域下思想政治教育创新的图景与方向。论文共分为七个部分的内容。引言部分主要阐述了选题缘由和选题意义,全面梳理了本选题的研究现状并进行了相应的述评,凝练地概括了研究方法、研究思路和研究框架,提出论文可能的创新点和不足之处。第一章旨在阐明大数据时代教育与大数据之间的深度融合。思想政治教育大数据研究是一种交叉研究,涉及多方面的理论。除了思想政治教育理论之外,大数据、教育大数据以及科技哲学中的范式理论都是本研究的理论基础。该章系统梳理了大数据这一概念的来龙去脉,从数据科学、数据技术、数据价值、认识论方法论、时代等维度对大数据的内涵进行了多维解读,阐述了教育大数据的内涵、特征、类型、基本功能以及面临的问题。该章引入了库恩的范式理论以及吉姆·格雷提出的科学研究的“第四范式”,认为大数据的广泛应用,也将成为观测自然的“仪表盘”和观察人类社会自身行为的“显微镜”,也将给思想政治教育范式带来根本性变革。第二章主要研究思想政治教育大数据的内涵、特征及其所带来的范式创新。大数据视域下的思想政治教育创新,首先需要聚焦“思想政治教育大数据”这一核心概念。对大数据的理解不能停留在一般概念上,需要探寻思想政治教育大数据的独特“秉性”。一是从大数据的视角理解思想政治教育,找到思想政治教育和大数据的契合点,二是在思想政治教育视角把握大数据运用和研究的特殊性。在分析相关核心要义的基础上,提出了思想政治教育大数据的内涵及特征。在此基础上,分析了思想政治教育范式及其发展形式、思想政治教育大数据范式的特征。认为大数据在现代思想政治教育中起基础性作用,大数据以其可操作性方式解决了思想情感量化问题。深入分析了大数据对思想政治教育量化的内在机制,认为对思想情感的量化主要是通过对人的行为以及语言符号的量化间接实现的。第三章主要对大数据视域下思想政治教育者和教育对象加以重新审视和反思。思想政治教育大数据的融入使得教育者和教育对象之间的关系更为复杂。大数据不仅对思想政治教育者提出了新的要求,而且催生了新主体的出现,一方面提升了思想政治教育实效性,但同时也导致了一系列问题的出现。同时,大数据深刻地改变了教育对象的行为方式、思维方式、话语方式。教育对象通过数据画像可以对自身有更好的自我认知和自我管理,但克服大数据对教育对象所造成的“信息茧房”又是一个需要克服的重要问题。第四章旨在探讨大数据视域下的思想政治教育内容创新。思想政治教育应当“内容为王”,教育内容是思想政治教育的“食粮”,没有好的内容,相应的教育活动就会出现“营养不良”的现象。本章分析了大数据创新思想政治教育内容必要性和可能性,归纳了大数据的来源,梳理了大数据创新教育内容的主要途径,并提供了若干大数据创新发展教育内容建设的案例。思想政治教育大数据的出现,使得教育内容不仅能够“以理服人”“以情感人”,而且能够“以数据取信于人”,推动着思想政治理论课从教材体系向教学体系转化,使得教育内容向着更优、更精、更符合时代特色的方向发展。第五章进一步透视大数据视域下的思想政治教育方法创新。本章在阐述思想政治教育方法基本理论基础之上分析了大数据对教育方法的创新、发展与改进。大数据重构了思想政治教育方法的原则,为方法创新增添了复杂性原则、客观关联原则和可视化原则方法。大数据使得思想政治教育层面的认识方法更为精准、实施方法更加以数据驱动,使得思想政治教育评价更加“让数据说话”。现代思想政治教育是具有复杂性的教育实践活动,进行复杂的思想政治教育离不开复杂性思维、复杂性方法、复杂性工具。这就需要思想政治教育者转变思维方式,学习新的方法,掌握复杂性工具。大数据对于思想政治教育的一个重大的贡献就是大数据力求实现对人的思想情感的量化和精准化把握,深化了思想政治教育对“事实”的把握能力,它为思想政治教育带来的影响是客观的、全面的和复杂的。新时代的思想政治教育应当适应大数据时代的要求,努力实现大数据与思想政治教育的深度融合,从而在技术与艺术的有机统一中提升思想政治教育的针对性和实效性。
吴佳慧[7]（2021）在《机器学习中隐私保护数据计算研究》文中研究指明随着云计算与分布式计算的发展,数据挖掘和深度学习等机器学习算法已能很好地结合大数据的优势,训练出更加精确的模型。因此,云外包学习和联邦学习成为当下流行的两种大数据机器学习范式。然而,在云外包机器学习和联邦学习过程中,要求数据拥有者提供原始数据或共享局部数据的训练参数,这些信息的提供均存在大数据隐私泄露的风险。例如,从医疗、金融等采集的大数据可能会泄露私人数据,包含个人基本信息、患者病历、经济信息等,一旦被披露,个人的生命财产将受到严重威胁。因此,研究云外包机器学习和联邦学习中隐私保护的大数据计算方法具有重要意义。本论文研究云计算环境下多数据拥有者的联合关联规则挖掘和分布式多客户端环境下的联邦深度学习中的隐私安全计算问题。论文分析现有的各类攻击方法,设计出安全数据加密算法。针对联合关联规则挖掘和联邦学习的各自特征,设计出各自特定的适用于加密数据的隐私保护数据计算方案。两种机器学习方法中,客户端提交给云服务器的原始数据均为加密数据,云服务器对加密数据进行计算,并返回加密形式的预测结果给客户端。论文证明了所提出的机器学习模型的适用性并评估了它们的性能。实验结果表明,论文中提出的方案能够提供准确的隐私保护关联规则挖掘和深度学习分类。本论文的主要研究成果是:（1）设计了数据库模糊方法,以保证数据挖掘效率。为了确保数据挖掘和深度学习的精度,论文的隐私保护计算均在密文数据上进行。考虑联合数据库的数据量非常庞大,无论是对数据的加密还是对加密数据的计算,所需的算力和存储消耗均会很大。因此,论文中并不是直接对数据集进行加密,而是设计一种数据库模糊方法,即在数据库中插入虚假交易以混淆敌手,从而保证数据库的隐私安全性;同时,为了保证数据集的可用性（可进行数据挖掘计算）,需给每条交易标记一个标签,真实交易的标签为1,虚假交易的标签为0。这样,数据挖掘结果由插入虚拟交易后的数据库挖掘的结果和标签共同决定。（2）设计了多密钥同态加密机制,以防止在数据挖掘与深度学习过程中,多联合方的窜某攻击。具体地,论文设计了一种多方协商的秘钥划分方法,并基于该方法设计出两种同态加密算法:采用指数乘的对称同态加密算法和基于椭圆曲线的加法同态加密算法。论文利用指数乘的对称同态加密算法加密待挖掘数据库的标签,并设计出用于数据挖掘的安全比较算法,使得多方联合挖掘能够顺利进行。论文基于椭圆曲线加同态加密设计隐私保护机制,用以掩盖每个客户端的局部梯度,使恶意敌手和半可信云难以推理数据集原始信息。所提出的隐私保护机制在保持训练模型高预测精度的同时,很好地平衡了安全性和效率。（3）设计了一种数据同态验证机制,以防止联邦学习中的全局参数被恶意敌手/云服务器篡改。该机制允许各分布式客户端验证从云服务器端获取的聚合密文是否为所有联合客户端的局部数据密文的融合。因此设计的同态验证方法需要能对同态计算进行验证。具体地,论文设计基于椭圆曲线的同态hash函数,该函数能将任意长度的输入数据转换为固定长度的输出摘要,且该函数满足同态属性,即对输入数据的计算操作可直接转移到对摘要的计算操作;同时,由于hash函数的抗碰撞性,敌手不能根据摘要猜测出原始函数输入,也不能在无密钥情况下同时篡改输入与摘要。因此,基于设计的椭圆曲线的同态hash函数构建的验证机制可以用来验证来自敌手/云服务器的全局参数（即聚合梯度）是否正确。（4）设计了一种快速同步随机梯度下降（F-SSGD）方法,以保证联邦学习的在多客户端异质情况下,模型的快速训练和训练收敛。该方法可保证当联邦学习中的各客户端算力存在差异或客户端数据分布不一致时,联邦学习模型能快速收敛。具体地,在F-SSGD中,设置了一个时间周期,在此期间,算力较强的客户端可以继续计算多个本地梯度,而无需等待速度较弱的客户端;而算力较弱的客户端加权他们的多个梯度副本,以确保训练收敛,并防止最终模型偏向执行计算最快的客户端。在达到设定的时间周期之后,所有的客户端都将它们的本地聚合梯度提交到云上进行模型更新。实验和理论证明了F-SSGD方法可保证联邦模型的收敛,且收敛速度为O（1/M）,其中M为迭代次数。
刘培[8]（2020）在《基于大数据的网络空间主流意识形态传播研究》文中研究指明信息技术、互联网与计算机等技术建构的网络空间成为与现实社会空间并存的第二空间。但网络空间不是一成不变的,而是在技术发展中不断演进的。随着大数据技术在互联网领域应用的广泛推进,借助于大数据可以量化一切的强大计算能力,网络空间确已进入到一个高度依赖数据和算法的阶段,形成了新型的“大数据-网络空间”。“大数据-网络空间”是在大数据技术深度介入下形成、以数据生态为核心、以算法为主导的、虚实深度交融的网络空间。它不仅是世界的数据化再现,而且是大数据算法与人的意向性协同敞开的网络空间。作为大数据技术形塑的空间,“大数据-网络空间”不是固态的、稳定的、不可更改的,而是可以被技术发展与各类媒体、政党、国家等主体意愿建造、编制和构筑,即“大数据-网络空间”具有可塑造性。“大数据-网络空间”作为各种意识形态和社会思潮的传播载体和场域,同样也为主流意识形态传播带来了机遇与挑战。一方面,“大数据-网络空间”为主流意识形态的传播带来了受众、传播内容、传播方式与传播效果的可量化与可计算,实现了精准化和个性化传播。另一方面,“大数据-网络空间”亦为主流意识形态传播带来挑战,主要包括:大数据技术理性张扬下传播者经验的下降与自身的隐匿、数据化传播受众画像的失真、假新闻深度转向与传播生态的后真相化、资本逻辑与算法逻辑对主流意识形态传播逻辑的干扰。面对这些挑战,已有相关研究往往集中在大数据技术薄弱、西方的数据霸权和意识形态渗透方式的多样化等方面进行探讨,而忽视了“大数据-网络空间”自身的可塑造性。“大数据-网络空间”与主流意识形态传播的关系不仅仅是大数据以工具性载体助推网络空间主流意识形态的传播,更重要的是“大数据-网络空间”是被技术和各种意识形态共同塑造与建构的。由此,主流意识形态的传播必然要求塑造“大数据-网络空间”,以提升主流意识形态的传播能力。如何塑造“大数据-网络空间”以提升主流意识形态传播能力成为一个重要问题。首先,要规避算法主导的传播方式,建构基于传播者与受众能动性的个性化传播,从而积极地影响、修正甚至改变算法推荐主导的传播内容,以塑造主流意识形态在“大数据-网络空间”的核心地位。其次,以主流价值导向驾驭算法从而建构“主流价值算法”。主流价值算法通过纠正流量至上的价值导向以消解各种社会思潮和意识形态对主流意识形态传播空间的挤压,从根本上塑造一个正能量的“大数据-网络空间”。再次,展开数据素养和政治素养的双维教育。通过数据素养教育提升传播者和传播受众的数据素养,同时强化大数据技术人员的意识形态教育。最后,推动大数据检测技术与平台监管齐头并进。积极研发大数据检测技术,以检测、识别和过滤虚假信息。且按照精细化、区别化的原则进行分类分级地监管各类传播媒体与平台,健全法律与行业规范的双重规制,从而有力推进“大数据-网络空间”主流意识形态的传播。
刘彦谷[9]（2020）在《基站测试数据分析系统设计与实现》文中进行了进一步梳理随着5G通信的应用逐渐扩展,5G基站的市场需求与日俱,通信基站的产品技术向着多频段、多天线、多制式发展。因而基站的生产测试量将成倍增加,单台基站的测试数据也将变得庞大难以处理。然而某基站制造企业的研发部门和生产部门两者独立,使得测试数据在两部门之间难以互相分享。具备数据处理和软件实现的研发部门,获取的生产数据仅为产品交付之前的少批量产品,而在产品交付之后,生产部门往往侧重提高产品出货率,而忽略了测试数据回溯分析,使得测试数据往往搁置在数据库中,利用率极低。因而设计出生产数据挖掘算法,从庞大的生产数据中提取出产品生产测试情况和产品性能水平,可以极大提高生产部门和研发部门对与测试数据处理的效率,并有利于该企业研发生产出更高质量的产品。通过对测试数据可应用的场景进行分析,本文提出了对应的设计方法。从该企业生产部门的角度,提高产品出货率是该部门的重要目标。生产部门可通过频繁项集挖掘对测试数据分析,以达到删减测试项目,检查产料批次质量,验证测试软件稳定性,监测生产测试站环境、比较各工厂生产质量的目的。从研发部门的角度,交付高可靠性能产品低成本的产品是主要目标。应用聚类分析对生产数据各项测试的指标进行聚类比较,从生产数据中筛查产品设计缺陷,预估相似产品设计风险,达到修正研发模型和缩短研发周期的目的。本文基于MATLAB,设计开发了一套可用于生产数据挖掘的算法和数据分析子系统,设计模块包括数据获取及预处理、数据分析任务管理、挖掘算法模块和数据表达模块。其中在挖掘算法模块中实现了频繁模式挖掘和聚类分析两套独立的算法子模块。在算法代码工作完成后,利用某基站在2020年的生产数据,根据不同的应用场景,进行了示例分析和结果展示。本文挖掘算法的设计按照模块化实现,具有较好的可易用性、可扩展性和可读性
张瑞敏[10]（2020）在《大数据背景下高校思想政治教育创新研究》文中指出当前,以大数据为核心的第四次技术革命正以前所未有的态势变革着人们的生活、工作、学习等各个方面,拉开了对人类社会生活深度影响的大幕。在大数据背景下,人们的各种社会现象和社会行为都可以被“数据化”,这些被数据化了的现象及行为能够依托大数据技术被采集、存储、分析和利用,大大超越了传统的信息获取和解读能力,为更为精准地了解需求、把握动态、提供服务、预测发展等提供了强大支撑。正如在2020年抗击新型冠状病毒肺炎的工作中,数据信息在了解人们行动轨迹、助力精准定位密切接触者等方面发挥着重要作用。在党和国家对大数据高度重视,推动实施国家大数据战略的背景下,大数据在我国已经得到了广泛的应用并产生了巨大影响。作为社会子系统的高校思想政治教育,同样不能忽视大数据的重要性。因为对思想政治教育来说,大数据不仅仅是一种信息技术,还是一种信息资源和思维理念,它为推动高校思想政治教育创新带来了良好机遇。具体而言,首先,作为信息技术的大数据,为高校思想政治教育提供了先进的技术手段,优化了传统思想政治教育的方法,极大地改进了高校思想政治教育的呈现方式,使其变得更加生动和更富有穿透力、感染力。其次,作为资源的大数据,为高校思想政治教育提供了更为丰富、生动、多元的信息资源,突破了传统信息资源在“量”和“质”方面的局限性。再次,作为思维理念的大数据,为高校思想政治教育注入了全新的观念和工作思路,突破了传统简单化、统一化及线性的思维模式,为精准思政、个性化思政的发展提供了有效指引。总之,大数据在推进高校思想政治教育创新中占据十分重要的位置。然而,大数据又是一柄双刃剑,在为高校思想政治教育创新带来机遇的同时,也带来了风险与挑战,由此也引发一些人对高校思想政治教育融合大数据创新的质疑与否定。面对这些问题,要充分发挥大数据在高校思想政治教育中的价值,就要继续深化对大数据的理论认知,以及大数据背景下高校思想政治教育创新的必要性、可行性、紧迫性及创新策略等方面的研究。由此,本研究聚焦大数据这一时代背景,深入探讨大数据如何助力高校思想政治教育的创新。本研究共分六个部分,分别对大数据背景下的高校思想政治教育创新进行了思想资源上的追溯、现实境遇上的考量、价值契合上的探讨、风险困境上的分析、内在要求上的厘清以及创新策略上的谋划:第一,在对大数据、大数据背景下高校思想政治教育创新等基本概念和范畴进行界定的基础上,从数据科学、马克思主义、中国传统思想政治教育以及西方社会政治统治和社会实践过程中追溯了高校思想政治教育融合大数据创新的理论依据及思想资源,为大数据背景下高校思想政治教育的创新提供合理性证明,使高校思想政治教育融合大数据创新更加有理、有力。第二,对高校思想政治教育在大数据背景下的现实境遇进行了分析。随着大数据时代的到来,我国经济、政治、文化以及社会发展等方面深受大数据影响,发生数字化转变;而高校思想政治教育者、思想政治教育对象、思想政治教育载体以及环境等要素受到大数据的冲击也发生着潜移默化的改变;这两方面导致了高校思想政治教育宏观及微观环境的变革。同时,由于大数据在高校思想政治教育者和教育对象中运用和接受的不平衡性,导致了一系列新的矛盾问题的产生。此外,由于大数据的自身特征,在彰显巨大价值的同时,也带来“思维受限”、“精神迷失”、“数据奴役”等风险问题。对这些现实境遇的澄清,有助于彰显高校思想政治教育在大数据背景下进行创新的紧迫性和必要性。第三,以大数据的功能特点和价值优势为着眼点,通过反思与透析传统高校思想政治教育的发展制约和新形势下高校思想政治教育的发展需求,阐释了大数据与高校思想政治教育的价值契合之处以及为其带来的新机遇,从而论证了大数据背景下高校思想政治教育创新的可行性。第四,分析了当前高校思想政治教育对大数据的运用现状以及存在的问题,阐释了问题存在的主客观原因、历史与现实的原因,这些原因也是当下高校思想政治教育融合大数据创新的主要挑战和障碍,对这些问题的分析,有助于在探寻高校思想政治教育创新策略时“找准症结,靶向治疗”。第五,分析了高校思想政治教育运用大数据应当遵循的原则及要求。面对这一复杂而艰巨的工程,不仅要明确高校思想政治教育自身的创新目标,以有针对性地运用大数据优势。还要明确创新过程中的“守正”因素,以坚守正确的创新方向。同时,积极应对大数据带来的外部风险,为充分运用大数据提供保障。树立良好的大数据意识,以更好地指导创新实践的开展。厘清“相关”与“因果”,“数据依赖”和“数据依托”,“数据使用”和“伦理关切”等方面的关系问题,以增强高校思想政治教育融合大数据创新的理性因素。第六,从观念变革、内容优化、方法改善、管理机制完善以及保障体系健全五个方面探讨了大数据背景下高校思想政治教育创新的思路和策略。这五个方面在推动高校思想政治教育与大数据的融合过程中具有不同的功能,从这五个方面着手,有助于从不同维度形成合力来促进思想政治教育创新实践的开展。
二、浅谈研究复杂类型数据挖掘的必然（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、浅谈研究复杂类型数据挖掘的必然（论文提纲范文）
（1）基于比较视角的中美国家级实验室建设研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景及问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究思路与内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 文献研究综述及理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 国家级实验室 |
| 2.1.2 国家重点实验室 |
| 2.1.3 联邦国家实验室 |
| 2.2 文献研究综述 |
| 2.2.1 中国国家重点实验室建设相关研究回顾 |
| 2.2.2 美国联邦国家实验室建设相关研究回顾 |
| 2.2.3 文献研究回顾述评 |
| 2.3 相关理论基础 |
| 2.3.1 协同创新理论 |
| 2.3.2 国家创新体系理论 |
| 2.3.3 文献计量学理论 |
| 2.3.4 数据挖掘理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中美国家级实验室建设历程比较研究 |
| 3.1 中国国家级实验室建设历程研究 |
| 3.1.1 萌芽起步阶段 |
| 3.1.2 集中建设阶段 |
| 3.1.3 快速发展阶段 |
| 3.1.4 “中国特色发展”阶段 |
| 3.2 美国国家级实验室建设历程研究 |
| 3.2.1 快速起步阶段 |
| 3.2.2 第一波争议阶段 |
| 3.2.3 重整复苏阶段 |
| 3.2.4 第二波争议阶段 |
| 3.2.5 新时代发展阶段 |
| 3.3 中美国家级实验室建设历程比较与启示 |
| 3.3.1 中美国家级实验室建设历程的一般规律 |
| 3.3.2 中美国家级实验室建设历程的主要差异 |
| 3.3.3 启示 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 中美国家级实验室建设特征比较研究 |
| 4.1 研究设计 |
| 4.1.1 研究方法 |
| 4.1.2 案例选取原则 |
| 4.1.3 资料获取 |
| 4.1.4 分析框架 |
| 4.2 中国典型国家级实验室建设特征分析 |
| 4.2.1 固体微结构物理国家重点实验室 |
| 4.2.2 环境模拟与污染控制国家重点实验室 |
| 4.2.3 土木工程防灾国家重点实验室 |
| 4.2.4 核物理与核技术国家重点实验室 |
| 4.2.5 工业装备结构分析国家重点实验室 |
| 4.3 美国典型国家级实验室建设特征分析 |
| 4.3.1 劳伦斯伯克利国家实验室 |
| 4.3.2 喷气推进实验室 |
| 4.3.3 SLAC国家加速器实验室 |
| 4.3.4 普林斯顿等离子体物理实验室 |
| 4.3.5 林肯实验室 |
| 4.4 中美国家级实验室建设特征比较与启示 |
| 4.4.1 制度体制的比较分析 |
| 4.4.2 建设定位的比较分析 |
| 4.4.3 资源要素的比较分析 |
| 4.4.4 运行模式的比较分析 |
| 4.4.5 科研合作的比较分析 |
| 4.4.6 启示 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 中美国家级实验室科研实力比较研究 |
| 5.1 中美国家级实验室ESI高被引论文属性数据预处理 |
| 5.1.1 中美国家级实验室ESI高被引论文属性数据来源 |
| 5.1.2 中美国家级实验室ESI高被引论文属性数据处理流程 |
| 5.1.3 中美国家级实验室ESI高被引论文属性规约 |
| 5.1.4 中美国家级实验室ESI高被引论文属性数据清洗 |
| 5.1.5 中美国家级实验室ESI高被引论文属性构造 |
| 5.1.6 小结 |
| 5.2 基于ESI高被引论文产出的科研实力比较 |
| 5.2.1 高被引论文产出及变化情况比较 |
| 5.2.2 高被引论文单因素产出特征比较 |
| 5.2.3 基于关联规则的高被引论文多因素特征比较 |
| 5.2.4 小结 |
| 5.3 基于ESI高被引论文主导地位的科研实力比较 |
| 5.3.1 两国间高被引论文合作情况比较 |
| 5.3.2 中美参与国际合作的高被引论文主导情况比较 |
| 5.3.3 基于Logistic回归的国际合作论文主导地位特征比较 |
| 5.3.4 小结 |
| 5.4 基于ESI高被引论文影响力的科研实力比较 |
| 5.4.1 高被引论文被引频次比较 |
| 5.4.2 高被引论文期刊影响因子比较 |
| 5.4.3 基于多元线性回归的高被引论文影响力特征比较 |
| 5.4.4 小结 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 促进我国国家级实验室建设的对策建议 |
| 6.1 政府统筹实验室体系顶层设计的安排 |
| 6.1.1 强化政府战略规划,融入国家创新系统 |
| 6.1.2 顺应科技发展趋势,引领学科交叉创新 |
| 6.1.3 加强重大专项部署,支撑战略新兴产业 |
| 6.2 积极推进实验室融入创新联合体建设 |
| 6.2.1 以市场拉动需求,发挥龙头企业领军性作用 |
| 6.2.2 以科研带动教学,发挥实验室平台教学功能 |
| 6.2.3 以联合实现共享,发挥联合体协同创新优势 |
| 6.3 努力推进实验室融入世界范围的步伐 |
| 6.3.1 坚持国际交流与合作,保持科技的自立自强 |
| 6.3.2 打造国际化人才团队,构筑全球性人才高地 |
| 6.3.3 参与全球化科技治理,提高实验室国际影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究的主要结论 |
| 7.2 研究的创新之处 |
| 7.3 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）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 |
（3）面向医院管理的数据驱动决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数据驱动决策的研究现状 |
| 1.3.2 数据驱动医疗健康领域决策的研究现状 |
| 1.3.3 数据驱动医院管理决策的研究现状 |
| 1.3.4 数据驱动决策的影响因素研究现状 |
| 1.3.5 研究现状述评 |
| 1.4 研究框架与研究内容 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.4.3 拟解决的关键问题 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 相关基础理论和方法 |
| 2.1 医院管理相关概念 |
| 2.1.1 医院管理 |
| 2.1.2 医院管理评价 |
| 2.1.3 医院管理者 |
| 2.2 决策支持相关理论 |
| 2.2.1 西蒙决策理论 |
| 2.2.2 数据驱动决策相关理论 |
| 2.3 信息链理论 |
| 2.3.1 信息链与信息技术 |
| 2.3.2 “信息”上溯到“数据”带来的变化 |
| 2.3.3 信息链视域下的数据驱动医院管理决策 |
| 2.4 BASM模型 |
| 2.4.1 BASM模型的产生 |
| 2.4.2 BASM模型的研究现状 |
| 2.4.3 基于BASM模型的数据驱动医院管理决策研究 |
| 2.5 相关研究方法 |
| 2.5.1 扎根理论 |
| 2.5.2 结构方程模型 |
| 2.5.3 决策树算法--CHAID |
| 2.6 相关应用场景 |
| 2.6.1 医疗服务绩效 |
| 2.6.2 DRG在医疗服务绩效管理中的应用 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 面向医院管理的数据驱动决策过程模型构建 |
| 3.1 面向医院管理决策的数据驱动过程模型 |
| 3.1.1 数据驱动决策模式运行机制 |
| 3.1.2 BASM的过程模型 |
| 3.1.3 基于BASM过程模型的数据驱动医院管理决策过程模型构建 |
| 3.2 面向医院管理的数据驱动决策过程模型要素分析 |
| 3.2.1 驱动要素 |
| 3.2.2 需求要素 |
| 3.2.3 支持要素 |
| 3.2.4 要素间关系 |
| 3.3 数据驱动的医院管理决策中数据处理过程 |
| 3.3.1 医疗数据存在的问题 |
| 3.3.2 面向医院管理决策的数据处理原则 |
| 3.3.3 面向医院管理决策的数据处理过程 |
| 3.4 面向医院管理的数据驱动决策过程模型运行机制 |
| 3.4.1 面向医院管理决策的信息链转化过程 |
| 3.4.2 数据驱动的医院管理决策制定过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于扎根理论的数据驱动医院管理决策的影响因素分析 |
| 4.1 研究问题与研究程序 |
| 4.1.1 研究问题 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.1.3 研究程序 |
| 4.2 研究设计 |
| 4.2.1 研究对象选取 |
| 4.2.2 资料收集 |
| 4.2.3 信效度检验 |
| 4.3 编码分析 |
| 4.3.1 开放式编码 |
| 4.3.2 主轴编码 |
| 4.3.3 选择性编码 |
| 4.3.4 理论饱和度检验 |
| 4.4 数据驱动医院管理决策影响因素理论模型与阐释 |
| 4.4.1 影响因素理论模型构建 |
| 4.4.2 影响因素分析 |
| 4.4.3 影响因素关系分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 数据驱动医院管理决策的影响因素模型构建 |
| 5.1 数据驱动医院管理决策影响因素变量选择与界定 |
| 5.1.1 医疗数据质量维度 |
| 5.1.2 信息技术维度 |
| 5.1.3 医院组织管理维度 |
| 5.1.4 管理者信息素养维度 |
| 5.1.5 数据驱动医院管理决策维度 |
| 5.2 相关研究假设 |
| 5.2.1 医疗数据质量 |
| 5.2.2 信息技术 |
| 5.2.3 医院组织管理 |
| 5.2.4 管理者信息素养 |
| 5.3 调查问卷的编制与问卷修正 |
| 5.4 数据获取与统计分析 |
| 5.4.1 研究对象 |
| 5.4.2 样本量的选择 |
| 5.4.3 信度分析 |
| 5.4.4 样本分布 |
| 5.4.5 样本数据相关性 |
| 5.5 效度分析 |
| 5.5.1 探索性因子分析 |
| 5.5.2 验证性因子分析 |
| 5.6 基于结构方程的影响因素模型构建与检验修正 |
| 5.6.1 影响因素模型构建 |
| 5.6.2 模型基本适配评估 |
| 5.6.3 假设检验的结果 |
| 5.7 结构方程模型检验结果分析 |
| 5.7.1 影响因素强度分析 |
| 5.7.2 医疗数据质量对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.3 信息技术对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.4 医院组织管理对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.5 医院组织管理对管理者信息素养影响的验证结果分析 |
| 5.7.6 医院组织管理对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.7 管理者信息素养对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.8 管理者信息素养对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.9 管理者信息素养对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 面向医院管理的数据驱动决策模型研究 |
| 6.1 数据驱动医院管理决策模型构建 |
| 6.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动机制 |
| 6.2.1 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动目标 |
| 6.2.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动特征 |
| 6.2.3 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动过程 |
| 6.3 数据驱动医院管理决策模型影响因素的作用机制 |
| 6.3.1 医疗数据质量在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.2 信息技术在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.3 医院组织管理在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.4 管理人员素养在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.4 数据驱动医院管理决策模型对医院管理的提升策略 |
| 6.4.1 提升医疗数据质量 |
| 6.4.2 发挥信息技术使能作用 |
| 6.4.3 发挥医院组织管理支持作用 |
| 6.4.4 提高管理人员信息素养 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 面向医院管理的数据驱动决策的实证研究 |
| 7.1 资料来源与研究对象 |
| 7.2 原发性肺癌患者的DRGS分组 |
| 7.2.1 数据基础 |
| 7.2.2 数据纳入 |
| 7.2.3 术语映射 |
| 7.2.4 DRGs分组结果对比 |
| 7.3 基于DRGS细分组的医疗服务绩效评估 |
| 7.3.1 基于决策树的原发性肺癌患者DRGs细分组模型 |
| 7.3.2 基于DRGs细分组的医疗服务绩效评估指标 |
| 7.3.3 医生医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.3.4 科室医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.4 讨论 |
| 7.4.1 数据驱动医院管理决策过程 |
| 7.4.2 数据驱动医院管理决策影响因素 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与创新 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限 |
| 参考文献 |
| 附录1 病案组DRGS分组情况 |
| 附录2 医生组DRGS分组情况 |
| 附录3 访谈提纲 |
| 附录4 调查问卷 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 后记与致谢 |
（4）高校思想政治教育评价视域下第二课堂的学生行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 |
| 1.1.1 问题缘起 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.2.1 研究成果概览 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国外研究现状 |
| 1.2.4 国内外研究现状评价 |
| 1.2.5 国内外研究发展态势 |
| 1.3 概念的厘清 |
| 1.3.1 高校第二课堂 |
| 1.3.2 高校第二课堂学生行为 |
| 1.3.3 思想政治教育评价 |
| 1.4 论文的研究思路与研究框架 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 1.5 论文的研究方法与创新点 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 创新点 |
| 第二章 第二课堂学生行为研究的理论建构 |
| 2.1 第二课堂学生行为研究的理论基点 |
| 2.1.1 马克思主义认识论下的行为本质 |
| 2.1.2 马克思主义人学思想中的行为意义 |
| 2.1.3 思想政治教育学原理下行为与思想关系 |
| 2.1.4 新时代思想政治教育理论的行为理论 |
| 2.2 第二课堂学生行为研究的理论支点 |
| 2.2.1 心理学关于行为研究的理论支撑 |
| 2.2.2 教育学关于第二课堂的核心理论 |
| 2.3 第二课堂学生行为研究的理论切入点 |
| 2.3.1 思想政治教育的评价理论 |
| 2.3.2 新时代第二课堂建设的政策及其思想 |
| 2.3.3 网络与信息数字技术的相关理论 |
| 2.3.4 定性定量的教育研究相关理论 |
| 第三章 第二课堂学生行为的现实分析 |
| 3.1 第二课堂学生行为的产生与发展 |
| 3.1.1 行为产生发展机制 |
| 3.1.2 影响行为的因素 |
| 3.1.3 行为影响的因素 |
| 3.2 第二课堂学生行为的现实形态 |
| 3.2.1 第二课堂学生行为的发展 |
| 3.2.2 第二课堂学生行为现实形态的原因 |
| 3.3 第二课堂学生行为的评价 |
| 3.3.1 第二课堂学生行为评价的现状 |
| 3.3.2 第二课堂评价现状的原因 |
| 第四章 大学生第二课堂行为研究方法论 |
| 4.1 研究的理论框架 |
| 4.1.1 量化研究的优势与局限 |
| 4.1.2 行为的统计物理研究 |
| 4.1.3 因果关系的误区 |
| 4.2 第二课堂学生行为描述数据类型与属性概念 |
| 4.2.1 第二课堂学生行为过程描述数据 |
| 4.2.2 学生成长发展数据类型与属性概念 |
| 4.3 行为研究设计 |
| 4.3.1 第二课堂的课程设计 |
| 4.3.2 学生行为的数据记录采集 |
| 4.3.3 学生行为数据的求证与评价 |
| 4.4 团中央“第二课堂成绩单”制度的借鉴与对比 |
| 第五章 大学生第二课堂行为研究实践案例 |
| 5.1 案例数据概况 |
| 5.1.1 行为数据的基本情况 |
| 5.1.2 学业成绩基本情况 |
| 5.1.3 毕业去向 |
| 5.1.4 职业发展状态 |
| 5.1.5 学生综合素质测评数据 |
| 5.2 案例数据的数据挖掘分析 |
| 5.2.1 行为状况统计学分析 |
| 5.2.2 行为与学生发展的关系分析 |
| 5.2.3 基于机器学习技术的数据研究 |
| 第六章 第二课堂学生行为的思想政治教育评价应用 |
| 6.1 第二课堂学生行为的思想政治教育评价价值 |
| 6.1.1 第二课堂学生行为状况的观测价值 |
| 6.1.2 第二课堂学生行为状况的判断价值 |
| 6.1.3 第二课堂学生行为状况的预测价值 |
| 6.2 基于第二课堂行为的思想政治教育评价指导思想 |
| 6.2.1 树立“大思政”格局的理念 |
| 6.2.2 巩固增强获得感的内容创新理念 |
| 6.2.3 强化信息技术同步的形式创新理念 |
| 6.3 基于第二课堂行为的思想政治教育评价的原则 |
| 6.3.1 精准教育原则 |
| 6.3.2 数据研究原则 |
| 6.3.3 评价反馈原则 |
| 6.3.4 行为评价思想的反思 |
| 6.4 基于第二课堂学生行为的思想政治教育评价机制 |
| 6.4.1 第二课堂组织工作机制 |
| 6.4.2 第二课堂过程管理机制 |
| 6.4.3 第二课堂评价导向机制 |
| 6.4.4 第二课堂支持保障机制 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（5）地方创制性立法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 导论 |
| 一、研究背景与意义 |
| 二、研究现状的述评 |
| (一) 国内外研究现状 |
| (二) 国内外文献综述的简析 |
| 三、结构安排与方法选择 |
| (一) 结构安排 |
| (二) 研究方法 |
| 四、研究对象的限定 |
| 第一章 地方立法的创新难题 |
| 一、“突破上位法”的合法性质疑 |
| 二、“不抵触原则”的判断标准模糊 |
| 三、设区的市立法事项范围存在争议 |
| 四、“如法炮制”的“景观式立法” |
| 第二章 创制性立法的界定及理论基础 |
| 一、创制性立法的概念界分 |
| (一) 创制性立法的概念诠释 |
| (二) 立法中“创制”涵义的多重性 |
| 二、地方创制性立法的辨析与定位 |
| (一) 地方立法的类型划分 |
| (二) 创制性立法的对应概念: 执行性立法 |
| (三) 创制性立法的相近概念辨析 |
| (四) 创制性立法在地方立法中的定位 |
| 三、地方创制性立法的理论基础 |
| (一) 试验治理理论与国家试错策略论 |
| (二) 地方制度竞争理论 |
| (三) 地方性知识理论 |
| (四) 地方法治观念理论 |
| 第三章 地方创制性立法的判断与创制维度 |
| 一、地方创制性立法的判断标准 |
| (一) 依据性标准 |
| (二) 创制性标准 |
| (三) 立法目的和原则标准 |
| 二、地方创制性立法的判断方法 |
| (一) 法的非规范性内容中创制性的判断 |
| (二) 法的规范性内容中创制性的判断 |
| 三、地方创制性立法的类型 |
| (一) 整体型创制与部分型创制 |
| (二) 独立型创制和依附型创制 |
| (三) 权利义务型创制和处罚强制型创制 |
| (四) 地方事务型创制和先行先试型创制 |
| 四、地方创制性立法的创制维度 |
| (一) 对权力的创制 |
| (二) 对权利的创制 |
| (三) 对义务的创制 |
| (四) 对责任的创制 |
| 第四章 地方创制性立法的现实境遇 |
| 一、山东省创制性立法的现状考察 |
| (一) 地方创制性立法数量和层级 |
| (二) 地方创制性立法的领域和事项 |
| (三) 地方性法规的创制程度 |
| (四) 地方创制性立法的体例结构考察 |
| 二、立法事实与制度设计出现偏差 |
| (一) 创制性立法的“形式增长” |
| (二) 立法供给难以满足地方需求 |
| (三) 立法的“地方”着力不足 |
| (四) 创制内容与体例结构选择不匹配 |
| 三、地方创制性立法实践暴露出的法治化困境 |
| (一) 传统理解下的法制统一与地方特色的矛盾 |
| (二) 创制边界模糊与创制能力短缺 |
| (三) 中央制约管控与地方有效治理的张力 |
| (四) 传统立法技术与数据转型的脱节 |
| 第五章 地方创制性立法规范上的边界厘正 |
| 一、省级立法的合法创制空间 |
| (一) 基本底限: 中央立法保留之外 |
| (二) 外在界限: 不与上位法抵触 |
| (三) 内在界限: 地方性事务 |
| (四) 特殊限制: 行政立法的限制 |
| 二、设区的市级立法的合法创制空间 |
| (一) 三类具体立法事项限制 |
| (二) “等方面事项”限制 |
| (三) 其他法律中的有关规定 |
| 三、地方创制性立法的专有创制空间 |
| (一) 地方创制性立法下的“不抵触”原则 |
| (二) 地方创制性立法行政行为的设置权限 |
| 四、地方创制性立法空间的适度释放 |
| 第六章 地方创制性立法实践上的效果改进 |
| 一、地方创制性立法的理念革新 |
| (一) 对“法制统一”原则的再理解 |
| (二) 根据实际需求合理配置立法供给 |
| (三) 正确看待“突破上位法”的合法性问题 |
| 二、利用大数据技术提高创制性立法公众参与水平 |
| (一) 大数据应用于立法公众参与中的技术优势 |
| (二) 大数据在立法公众参与中的应用趋势 |
| (三) 大数据应用于立法公众参与中的瓶颈制约 |
| (四) 大数据应用于立法公众参与领域的建议 |
| 三、利用大数据技术完善立法后评估制度 |
| (一) 传统立法后评估技术存在的问题 |
| (二) 大数据技术应用于立法后评估的必要性 |
| (三) 大数据技术应用于立法后评估的可行性 |
| 四、完善创制性立法的监督和防范机制 |
| (一) 完善设区的市立法报批制度 |
| (二) 合理选择立法的体例结构 |
| 结语 |
| 附表 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的科研成果 |
| 附件 |
（6）大数据视域下思想政治教育创新研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 一、选题缘由和选题意义 |
| (一)选题缘由 |
| (二)选题意义 |
| 二、研究现状及述评 |
| (一)文献调研的方法及整体状况 |
| (二)关于思想政治教育大数据涵义的研究 |
| (三)思想政治教育大数据范式研究 |
| (四)思想政治教育大数据中教育者和教育对象研究 |
| (五)思想政治教育大数据内容研究 |
| (六)思想政治教育大数据方法创新研究 |
| 三、研究方法、研究思路 |
| (一)研究方法 |
| (二)研究思路 |
| 四、创新之点与不足之处 |
| (一)创新之点 |
| (二)不足之处 |
| 第一章 大数据时代教育与大数据的深度融合 |
| 一、大数据与大数据时代 |
| (一)数据的含义 |
| (二)大数据概念的提出 |
| (三)对大数据的多维解读 |
| (四)大数据是信息化发展的新阶段 |
| 二、教育大数据 |
| (一)教育大数据的内涵及特征 |
| (二)教育大数据的类型 |
| (三)教育大数据的基本功能 |
| (四)教育大数据面临的问题 |
| 三、范式理论 |
| (一)范式概念的内涵 |
| (二)范式的表现形式 |
| (三)科学研究的“第四范式” |
| 第二章 思想政治教育大数据的涵义及其特征 |
| 一、思想政治教育大数据的涵义 |
| (一)思想政治教育的核心要义 |
| (二)思想政治教育大数据的涵义 |
| 二、思想政治教育范式及其发展形式 |
| (一)关于思想政治教育范式的理解 |
| (二)思想政治教育范式的主要类型 |
| 三、思想政治教育大数据范式的重要特征 |
| (一)体现了现代思想政治教育的复杂性 |
| (二)大数据在现代思想政治教育中具有重要地位 |
| (三)大数据提升了对人的思想进行量化分析的能力 |
| 四、大数据对人的思想量化分析的内在机制 |
| (一)通过测量人的行为来分析人的思想 |
| (二)通过语言来分析人的思想 |
| 第三章 大数据视域下对思想政治教育者和教育对象的审视与反思 |
| 一、思想政治教育中的教育者和教育对象 |
| (一)思想政治教育中的教育者 |
| (二)思想政治教育中的教育对象 |
| (三)教育者和教育对象的关系 |
| 二、思想政治教育大数据中的新主体 |
| (一)思想政治教育大数据新主体的萌发 |
| (二)思想政治教育大数据新的主体类型 |
| (三)思想政治教育新主体基本功能是数据治理 |
| 三、思想政治教育大数据中的教育对象 |
| (一)大数据深刻影响着教育对象的行为方式 |
| (二)大数据深刻影响着教育对象的思维方式和话语方式 |
| (三)大数据通过数据画像提升了对自身的认知 |
| (四)“信息茧房”对教育对象的束缚 |
| 第四章 大数据视域下的思想政治教育内容创新 |
| 一、思想政治教育内容的基本理论 |
| (一)思想政治教育内容的涵义及其特征 |
| (二)思想政治教育内容的构成 |
| (三)思想政治教育内容中存在的问题 |
| (四)思想政治教育内容的守正与创新 |
| 二、大数据创新思想政治教育内容的必要性和可能性 |
| (一)用数据说话日渐成为人们的一种重要的思维方式 |
| (二)大数据使得思想政治教育更具时代特色 |
| 三、思想政治教育大数据的来源 |
| (一)已有大数据研究成果 |
| (二)搜索引擎大数据 |
| (三)专业大数据平台 |
| (四)思想政治教育专业数据库 |
| (五)专业在线调查平台 |
| (六)教育者自己进行大数据挖掘 |
| 四、大数据对思想政治教育内容创新的途径 |
| (一)重构思想政治教育内容的生成方式 |
| (二)拓展思想政治教育内容创新空间 |
| (三)提升了思想政治教育内容的精准性 |
| (四)创新了思想政治教育内容话语表达 |
| (五)形成了思想政治教育内容可视化表达 |
| 五、大数据对内容创新的案例分析及借鉴 |
| (一)大数据生成的《纸牌屋》 |
| (二)“编年系地”创造的叙事新图景 |
| (三)对十四五规划和二〇三五年远景规划的大数据分析 |
| 第五章 大数据视域下的思想政治教育方法创新 |
| 一、关于思想政治教育方法的基本理论 |
| (一)思想政治教育方法内涵及层次 |
| (二)思想政治教育方法的重要作用 |
| (三)思想政治教育方法的结构 |
| 二、思想政治教育大数据一般原则 |
| (一)复杂性原则 |
| (二)关联性原则 |
| (三)可视化原则 |
| 三、精准化的认识方法 |
| (一)丰富了思想政治教育信息的内涵 |
| (二)大数据极大增强了思想政治教育预测的能力 |
| (三)大数据有效拓展了思想政治教育分析方法 |
| (四)大数据推动了思想政治教育决策的科学化 |
| 四、数据驱动的实施方法 |
| (一)思想政治教育的数据驱动 |
| (二)思想政治教育的全深互动 |
| (三)思想政治教育的精准推动 |
| (四)思想政治教育的共享协动 |
| 五、“让数据说话”的评价方法 |
| (一)大数据增强了思想政治教育评价依据的客观性 |
| (二)大数据增加了思想政治教育评价依据的多样性 |
| (三)大数据增创了思想政治教育评价形式 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（7）机器学习中隐私保护数据计算研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 隐私保护数据挖掘研究现状 |
| 1.2.2 隐私保护深度学习研究现状 |
| 1.2.3 分布式优化方法研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作及结构 |
| 第二章 相关问题与安全计算基本概念介绍 |
| 2.1 简写符号说明 |
| 2.2 相关机器学习方法介绍 |
| 2.2.1 频繁项集挖掘与关联规则挖掘 |
| 2.2.2 神经网络和深度学习 |
| 2.3 数据安全技术介绍 |
| 2.3.1 同态加密 |
| 2.3.2 数据验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 云外包环境下的隐私保护关联规则挖掘研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题定义 |
| 3.2.1 系统模型 |
| 3.2.2 威胁模型 |
| 3.2.3 设计目标 |
| 3.3 相关知识介绍 |
| 3.3.1 水平与垂直分区数据库 |
| 3.3.2 虚拟交易 |
| 3.4 子算法设计 |
| 3.4.1 对称同态加密算法 |
| 3.4.2 安全比较算法 |
| 3.4.3 HE参数范围限定 |
| 3.4.4 虚拟交易插入算法 |
| 3.5 SecEDMO方案设计 |
| 3.5.1 SecEDMO方案概览 |
| 3.5.2 隐私保护关联规则挖掘 |
| 3.6 正确性分析 |
| 3.7 安全性分析 |
| 3.7.1 对称HE算法的密钥安全性 |
| 3.7.2 安全抗攻击 |
| 3.8 性能评估 |
| 3.8.1 插入交易的随机性 |
| 3.8.2 SecEDMO的计算复杂度 |
| 3.8.3 SecEDMO的存储容耗 |
| 3.8.4 SecEDMO的通信复杂度 |
| 3.8.5 不同模型的复杂度比较 |
| 3.8.6 端到端时延 |
| 3.9 相关工作 |
| 3.9.1 基于查询限制的隐私保护挖掘 |
| 3.9.2 基于数据干扰的隐私保护挖掘 |
| 3.9.3 基于数据加密的隐私保护挖掘 |
| 3.10 扩展工作——安全数据聚合 |
| 3.11 本章小结 |
| 第四章 联邦深度学习中分布式训练方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题定义 |
| 4.2.1 联邦学习系统 |
| 4.2.2 设计目标 |
| 4.3 相关知识介绍 |
| 4.3.1 随机梯度下降 |
| 4.3.2 ASGD与 SSGD |
| 4.4 F-SSGD算法设计 |
| 4.5 收敛性分析 |
| 4.6 实验性能评估 |
| 4.6.1 实验设置 |
| 4.6.2 实验结果 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 快速、安全、可验证的联邦深度学习研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题定义 |
| 5.2.1 系统模型 |
| 5.2.2 攻击模型 |
| 5.2.3 设计目标 |
| 5.3 相关知识介绍 |
| 5.3.1 椭圆曲线密码 |
| 5.3.2 密码学hash函数 |
| 5.4 子算法设计 |
| 5.4.1 密钥生成算法 |
| 5.4.2 隐私保护机制 |
| 5.4.3 验证机制 |
| 5.5 FSV-FDL模型设计 |
| 5.6 安全性分析 |
| 5.6.1 EC-AHE的安全性 |
| 5.6.2 部分数据加密的安全性 |
| 5.6.3 云与客户端合谋攻击 |
| 5.7 验证性分析 |
| 5.7.1 正确性 |
| 5.7.2 可靠性 |
| 5.8 实验性能评估 |
| 5.8.1 模型精度 |
| 5.8.2 客户端运行时 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本论文的主要工作 |
| 6.2 下一步的工作思路 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间已发表的论文 |
| 攻读博士期间参加的科研项目 |
（8）基于大数据的网络空间主流意识形态传播研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的缘由与研究价值 |
| 1.2 国内外研究动态与文献评析 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.4 研究创新点与难点 |
| 2 主流意识形态传播与网络空间的内在关联 |
| 2.1 意识形态概念的演变 |
| 2.2 主流意识形态传播方式的变迁 |
| 2.3 网络空间及其可塑性 |
| 2.4 网络空间与主流意识形态传播的内在关联维度 |
| 3 大数据技术对网络空间的形塑 |
| 3.1 大数据技术:网络空间变革的技术基础 |
| 3.2 大数据技术的生产力属性与功能 |
| 3.3 “大数据-网络空间”的界定 |
| 3.4 “大数据-网络空间”的本质 |
| 3.5 “大数据-网络空间”的主要特征 |
| 4 “大数据-网络空间”主流意识形态传播的机遇与挑战 |
| 4.1 “大数据-网络空间”主流意识形态传播的机遇 |
| 4.2 技术理性的张扬与传播者的遮蔽 |
| 4.3 数据化受众画像的失真 |
| 4.4 假新闻扰乱主流意识形态传播环境 |
| 4.5 政治逻辑、算法逻辑与资本逻辑的博弈 |
| 5 掌握主流意识形态传播的主动权:提升塑造“大数据-网络空间”的能力 |
| 5.1 建构基于传播者与受众能动性的个性化传播 |
| 5.2 设计主流价值算法 |
| 5.3 展开数据素养与政治素养双维度教育 |
| 5.4 大数据检测技术与监管齐头并进 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
（9）基站测试数据分析系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 大数据分析设计流程 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 1.5 本论文的结构安排 |
| 第二章 相关理论与技术介绍 |
| 2.1 关联规则挖掘算法 |
| 2.1.1 项集(Item Set)和关联规则 |
| 2.1.2 关联规则挖掘算法流程与示例 |
| 2.1.3 先验性质Apriori算法 |
| 2.2 聚类分析 |
| 2.2.1 k-均值算法 |
| 2.2.2 层次分析方法 |
| 2.3 通信基站测试标准 |
| 2.3.1 上行测试指标 |
| 2.3.2 下行测试指标 |
| 2.3.3 硬件测试指标 |
| 2.4 开发工具介绍 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 通信基站测试数据挖掘算法设计 |
| 3.1 基站测试数据挖掘应用分析 |
| 3.1.1 生产部门的应用分析 |
| 3.1.2 研发部门的应用分析 |
| 3.2 基于基站测试数据应用的挖掘算法设计 |
| 3.2.1 数据获取及预处理 |
| 3.2.2 频繁模式挖掘 |
| 3.2.3 聚类分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 通信基站测试数据分析子系统设计 |
| 4.1 总体设计 |
| 4.1.1 用户需求 |
| 4.1.2 原软件系统架构与数据分析子系统 |
| 4.1.3 数据分析子系统模块 |
| 4.2 数据获取及预处理 |
| 4.3 数据分析任务管理 |
| 4.4 挖掘算法模块 |
| 4.5 数据表达 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 通信基站测试数据算法应用结果 |
| 5.1 生产测试时间成本缩减 |
| 5.2 产料批次质量管理 |
| 5.3 测试软件稳定性分析 |
| 5.4 生产测试站环境监测 |
| 5.5 工厂生产质量比较 |
| 5.6 产品设计质量追踪 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）大数据背景下高校思想政治教育创新研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| ABSTRACT |
| 导论 |
| 第一节 选题背景及研究意义 |
| 一、选题背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究现状 |
| 一、国内研究现状 |
| 二、国外研究现状 |
| 三、现有研究的成果与不足 |
| 第三节 大数据基本问题与高校思想政治教育创新释义 |
| 一、大数据的概念分析与发展动因 |
| 二、大数据特征及价值 |
| 三、大数据背景下高校思想政治教育创新意涵 |
| 第四节 研究思路与方法 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究方法 |
| 第五节 创新之处和不足 |
| 一、创新之处 |
| 二、不足之处 |
| 第一章 大数据背景下高校思想政治教育创新的理论基础和思想资源 |
| 第一节 大数据背景下高校思想政治教育创新的理论基础 |
| 一、数据科学中数据与其代表事物之间关系的理论 |
| 二、马克思主义关于社会存在决定社会意识的理论 |
| 三、马克思恩格斯列宁重视“数”在思想政治工作中运用的思想 |
| 四、中国共产党加强思想政治工作中“数据”运用的理念 |
| 第二节 中国传统思想政治教育中重视数据研究的思想呈现 |
| 一、注重以“事实驱动”的方法论萌芽 |
| 二、“取实予名”的理念表征 |
| 三、对“以数为据”思想的践行 |
| 第三节 西方政治统治和社会实践中重视数据的理念梳理 |
| 一、西方“万物皆数”的哲学起源 |
| 二、数学文化在西方的形成 |
| 三、西方政治统治和社会生活中的数据应用 |
| 第二章 大数据背景下高校思想政治教育创新的境遇分析 |
| 第一节 大数据背景下高校思想政治教育宏观环境变化 |
| 一、“数字经济”成为经济发展新动能 |
| 二、“数据治国”成为政治治理新手段 |
| 三、“数字化模式”成为社会发展新目标 |
| 四、“数据化生存”成为文化发展新生态 |
| 第二节 大数据背景下高校思想政治教育微观形势变革 |
| 一、思想政治教育者主导方式“灵活化” |
| 二、思想政治教育对象生存状态“数字化” |
| 三、思想政治教育载体“多元化” |
| 四、思想政治教育环体“信息化” |
| 第三节 大数据背景下高校思想政治教育者和教育对象之间呈现新矛盾 |
| 一、思维固化与思维变化之间的矛盾 |
| 二、对新技术的消极质疑与积极适应之间的矛盾 |
| 三、认知渠道单一化与情感表达多元化之间的矛盾 |
| 第四节 大数据背景下高校思想政治教育发展遭遇新风险 |
| 一、“算法黑箱”带来思维受限的风险 |
| 二、数据爆炸带来“精神迷失”的风险 |
| 三、大数据“入侵”带来主流意识形态弱化的风险 |
| 四、大数据扩张带来“数据奴役”的风险 |
| 第三章 大数据为高校思想政治教育创新带来的新机遇 |
| 第一节 大数据破解传统高校思想政治教育发展制约 |
| 一、大数据推动了高校思想政治教育信息化发展新阶段 |
| 二、大数据开启了高校思想政治教育主客体交互新境界 |
| 三、大数据拓宽了高校思想政治教育方法新形式 |
| 第二节 大数据与高校思想政治教育需求相契合 |
| 一、大数据与高校思想政治教育资源需求的多样性相契合 |
| 二、大数据与高校思想政治教育实践发展的多元性相契合 |
| 三、大数据与高校思想政治教育思维转变的时代性相契合 |
| 第三节 大数据带来高校思想政治教育创新契机 |
| 一、大数据为高校思想政治教育提供重要战略资产 |
| 二、大数据为探索高校思想政治教育规律提供有力支撑 |
| 三、大数据为把握高校思想政治教育机遇性贡献关键力量 |
| 第四章 大数据背景下高校思想政治教育创新的现实图景 |
| 第一节 大数据背景下高校思想政治教育创新取得的成果 |
| 一、相关理论研究有了一定基础 |
| 二、高校思想政治教育信息化建设取得明显成效 |
| 三、大数据研究机构层出不穷 |
| 四、大数据实践应用取得一定成效 |
| 第二节 大数据背景下高校思想政治教育创新过程中存在的主要问题 |
| 一、高校思想政治教育大数据应用的普及率不高 |
| 二、可挖掘的数据源不足 |
| 三、大数据的共享不通畅 |
| 四、大数据的取舍之道不明晰 |
| 五、大数据运用中存在伦理困境 |
| 第三节 大数据背景下高校思想政治教育创新所呈现问题的归因分析 |
| 一、数据意识淡薄 |
| 二、大数据平台建设不足 |
| 三、大数据技术瓶颈 |
| 四、大数据人才短板 |
| 五、大数据法律规章及制度体系不健全 |
| 第五章 大数据背景下高校思想政治教育创新的内在要求 |
| 第一节 明确高校思想政治教育创新的目标 |
| 一、充分融入大数据理念增强高校思想政治教育的科学性 |
| 二、充分运用大数据资源增强高校思想政治教育的精准性 |
| 三、充分借助大数据技术增强高校思想政治教育的协同性 |
| 第二节 坚守大数据背景下高校思想政治教育创新原则 |
| 一、强化“以人为本”原则 |
| 二、坚持“守正性”原则 |
| 三、遵循理论与实践相结合的原则 |
| 第三节 应对大数据为高校思想政治教育带来的外部风险 |
| 一、应对思维受限的风险 |
| 二、应对“精神迷失”的风险 |
| 三、应对主流意识形态弱化的风险 |
| 四、应对“数据奴役”的风险 |
| 第四节 树立高校思想政治教育创新的大数据意识 |
| 一、大数据资源意识 |
| 二、大数据价值意识 |
| 三、大数据应用意识 |
| 第五节 把握大数据背景下高校思想政治教育创新的几对关系 |
| 一、思考“相关”与“因果”的关系 |
| 二、澄清“数据依赖”和“数据依托”的关系 |
| 三、明确“数据使用”与“伦理关切”的关系 |
| 第六章 促进大数据背景下高校思想政治教育创新的思考及对策 |
| 第一节 推进高校思想政治教育观念变革 |
| 一、树立数据化理念 |
| 二、树立精准化理念 |
| 三、树立个性化理念 |
| 四、树立协同化理念 |
| 第二节 调整高校思想政治教育内容结构及实施方式 |
| 一、突出主流意识形态的教育 |
| 二、融入大数据应用能力的教育 |
| 三、依托大数据变革高校思想政治教育内容实施方式 |
| 第三节 优化高校思想政治教育方法 |
| 一、经验型和实证型研究方法相结合 |
| 二、数字技术与人文精神相结合 |
| 三、传统载体与大数据载体相结合 |
| 第四节 构建高校思想政治教育创新的大数据管理机制 |
| 一、制定科学的决策机制 |
| 二、构建良好的运行机制 |
| 三、完善明确的约束机制 |
| 第五节 完善大数据背景下高校思想政治教育创新的保障体系 |
| 一、提供大数据技术保障 |
| 二、完善大数据人才队伍保障 |
| 三、健全大数据伦理保障 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 |
四、浅谈研究复杂类型数据挖掘的必然（论文参考文献）
- [1]基于比较视角的中美国家级实验室建设研究[D]. 李阳. 吉林大学, 2021(01)
- [2]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)
- [3]面向医院管理的数据驱动决策研究[D]. 李茵. 吉林大学, 2021(01)
- [4]高校思想政治教育评价视域下第二课堂的学生行为研究[D]. 王纲. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]地方创制性立法研究[D]. 曹瀚予. 山东大学, 2021(11)
- [6]大数据视域下思想政治教育创新研究[D]. 张玉龙. 东北师范大学, 2021(09)
- [7]机器学习中隐私保护数据计算研究[D]. 吴佳慧. 西南大学, 2021(01)
- [8]基于大数据的网络空间主流意识形态传播研究[D]. 刘培. 中国矿业大学, 2020(07)
- [9]基站测试数据分析系统设计与实现[D]. 刘彦谷. 电子科技大学, 2020(03)
- [10]大数据背景下高校思想政治教育创新研究[D]. 张瑞敏. 华东师范大学, 2020(08)