一、所情信息科学管理中的问题及对策初探（论文文献综述）
穆晓敏[1]（2021）在《老年慢性病共病模式挖掘与防控策略研究》文中指出目的:随着经济快速发展,医疗卫生服务水平提高,人们的预期寿命逐渐延长,老年慢性病人群普遍存在共病现象,共病已成为威胁人类生存与健康的重要隐患。与单一慢性病相比,共病导致患者生活质量下降、药物不良事件风险增加、死亡风险增加、医疗资源消耗增加等,给慢性病防控和管理带来了诸多挑战。但目前慢性病管理侧重于单病种管理,与老年慢性病人群普遍存在共病的现象不一致,开展共病模式挖掘研究对了解共病现状,完善慢性病综合防控体系具有重要意义。如今,在医疗大数据背景下,如何在现有的大量且异构化的医疗数据中挖掘共病模式,提取出能够辅助共病管理的有价值的信息已成为当前亟待解决的问题。因此,本研究基于数据挖掘的方法和技术,对共病模式挖掘与利用的理论与方法展开了深入的探讨,为共病的管理及防控策略提供数据与理论支持。方法:（1）通过对国内外相关文献调研,明晰本文研究的相关理论基础,对共病相关概念进行梳理与界定;探讨共病的影响因素类型及其作用机理;厘清数据驱动共病管理决策的过程;基于信息管理的DIKW体系构建共病模式挖掘与利用模型。（2）基于复杂网络理论的基本思想,提出了整合影响因素的共病模式挖掘方法。利用c2检验和Logistic回归模型分析共病影响因素,抽取疾病-疾病关联关系和疾病-影响因素关联关系建立整合影响因素的共病网络,在此基础上引入重叠社区发现算法识别社区结构,挖掘共病模式。（3）结合共病模式挖掘结果,基于慢性病管理理论和协同管理理论的基本思想,构建老年共病防控机制,并提出具体建议,为政府部门制定公共卫生政策提供理论依据。结果:（1）共病的发生发展受生物因素、心理因素、社会环境因素和生活行为因素的影响,构建了由生物因素、心理因素、社会环境因素和生活行为因素所组成的共病影响因素的花瓣模型,并对生物因素、心理因素、社会环境因素和生活行为因素间的相互作用进行系统阐述。（2）构建了基于DIKW体系的共病模式挖掘与利用模型,共病模式挖掘与利用模型是由共病数据（数据层）、共病中的关联信息（信息层）、共病模式（知识层）和共病管理（智慧层）组成,基本要素之间的转化通过数据驱动实现。（3）选取中国健康与养老追踪调查CHARLS项目2015年调查数据作为数据来源,利用本研究提出的共病模式挖掘方法识别中国老年慢性病人群的共病模式。影响因素分析结果显示,年龄、疼痛、睡眠时间、基本生活活动能力障碍、肥胖、抑郁、生活满意度是老年慢性病人群共病的影响因素;识别出的共病模式包括5个社区,包括{高血压、血脂异常、糖尿病、心脏病、24≤BMI<28、BMI≥28}、{慢性肺部疾病、哮喘、70-79岁、BMI<18.5、对生活满意度一般、睡眠时间<4小时}等。（4）通过共病管理现状分析发现存在制度不完善、信息不对称等问题,结合共病模式挖掘结果,提出以全人管理、分类指导、预防为主和全面协调的基本原则,构建慢性病共病防控模式,分析共病管理中政府、医疗机构、社区和患者参与主体的职责,提出共病防控的主要措施。结论:（1）共病模式挖掘与利用包含了数据收集与预处理、共病关联关系抽取、共病模式挖掘和共病管理决策,其核心任务是利用共病模式挖掘结果,驱动共病管理决策。（2）提出的整合影响因素的共病模式挖掘方法,既可以发现疾病之间的关联关系,又可以发现共病模式与影响因素之间的潜在关联。（3）利用提出的整合影响因素的共病模式挖掘方法,识别出中国老年慢性病人群的共病模式。（4）基于共病模式挖掘结果,可以为共病管理决策提供服务,优化共病防控策略。
刘雅姝[2]（2021）在《多维视角的重大突发事件演变机理及应对策略研究》文中进行了进一步梳理我国正处于社会转型阶段,各种利益诉求增多、热点问题和突发事件易发多发,对于自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件等各类突发事件的研究已经成为总体国家安全观的重要组成部分。党的十九大报告强调“统筹发展和安全,增强忧患意识,做到居安思危,是我们党治国理政的一个重大原则”,2014年中共中央总书记、国家主席、中央军委主席、中央国家安全委员会主席习近平在主持召开中央国家安全委员会第一次会议时提出,坚持总体国家安全观,以人民安全为宗旨,走出一条中国特色国家安全道路。习近平指出,对于突发事件的应急管理“是国家治理体系和治理能力的重要组成部分,承担防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾害事故的重要职责,担负保护人民群众生命财产安全和维护社会稳定的重要使命”。可见,近年来国家安全思想已上升到重要的指导地位。当前我国已成为世界上各种事故灾害最严重的国家之一,面临巨灾风险的防范问题、公共卫生事件的挑战、社会安全类风险,灾害种类多,分布地域广,发生频率高,造成损失重。重大突发事件产生的诸多影响严重威胁我国社会稳定和人民生命财产安全。此背景下,重大突发事件的演变机理成为亟待解决的重大现实问题。立足于系统理论及5W1H方法,融合演化博弈理论、知识图谱理论、事理图谱理论,对重大突发事件的演变机理展开研究,构建重大突发事件演变机理模型,在对重大突发事件演变机理进行实证剖析的基础上,提出了重大突发事件的应对策略。（1）构建重大突发事件演变机理模型,基于系统理论及5W1H分析方法定义重大突发事件演变机理的内涵,突破传统从单一维度研究重大突发事件演变机理的局限,从系统观角度出发解读重大突发事件演变要素、要素之间的逻辑关系,提出重大突发事件的构成要素主要包括主体行为要素（Who）、事件舆情信息要素（What）、事件事理要素（Why）、事件时间要素（When）、事件环境要素（Where）。系统性地从Who（谁推动、促进了事件演变）、What（事件演变的内容是什么）、Why（事件演变的原因是什么）等多维度视角研究重大突发事件演变机理,最终基于事件的演变机理提出重大突发事件的应对策略（How）。（2）从重大突发事件主体行为的维度（Who）解读重大突发事件演变机理,解释了事件主体行为演变的问题。基于演化博弈理论分析了重大突发事件主体行为的演变过程,明确博弈主体是由政府为代表的决策方、以网民为代表的参与方、以媒体为代表的推动方三部分组成,对其博弈动因及影响因素进行分析并构建演化博弈模型。最后对所构建的主体之间的博弈模型进行仿真分析,模拟了事件发展热度、事件负面影响持续恶化、政府奖惩机制介入情景下三方主体行为的演变,得出的结论为重大突发事件应对中主体的管理策略提供现实参考依据。（3）从重大突发事件舆情信息演变维度（What）解读重大突发事件演变机理,解释了事件演变的内容问题。基于知识图谱理论,提出事件舆情知识图谱的构建框架模型及技术架构,进而构建事件舆情知识图谱,利用舆情知识图谱挖掘舆情知识三元组、网络传播的路径结构等内容。基于数据驱动思想,通过舆情知识的进一步提取分析得到事件舆情的话题演变、舆情知识网络结构演变等过程。所得事件舆情信息演变的分析结论有益于重大突发事件应对中的舆情治理。（4）从重大突发事件演变的事理逻辑维度（Why）解读重大突发事件演变机理,解释了事件演变的原因问题。基于事理图谱理论,采用事理图谱构建的相关方法,通过本体构建、事件抽取、事件关系抽取等步骤构建了面向重大突发公共卫生事件的事理图谱及其抽象事理图谱。基于重大突发事件事理图谱挖掘重大突发事件演变过程中的事理逻辑知识,深入分析事件之间的演变规律和模式,弥补以往未能详尽阐述重大突发事件在微观层面的演变机理和运行过程的短板。基于知识驱动视角,通过事件逻辑知识演变分析、事件演变的传导路径挖掘、事件演变的动因剖析等角度揭示重大突发事件的演变逻辑与规律,进而把握重大突发事件的发展脉络,为重大突发事件的应对与治理提供科学准确的依据。（5）提出重大突发事件的应对策略（How）。依据事件的演变机理得出重大突发事件的应对策略,阐述了在突发事件情景下应如何应对的问题。基于事件演变机理的研究内容,从三个层面提出了应对策略,（1）基于事件主体行为演变的主体管理策略;（2）基于重大突发事件舆情信息演变的舆情信息治理对策;（3）基于事件主体行为演变、事件舆情信息演变、事件演变的事理逻辑三个维度的重大突发事件管控问题。理论层面上,立足于系统理论、演化博弈理论、知识图谱理论、事理图谱理论、5W1H等多种理论方法,从事件的主体演变、事件舆情信息演变以及事件演变的事理逻辑挖掘等多维视角入手,构建重大突发事件演变机理模型。通过博弈论、知识图谱、事理图谱等方法剖析重大突发事件演变机理,阐述事件演变的本质,发现事件演变中存在的问题,最后提出重大突发事件演变的应对策略。基于数据驱动思想,多维度揭示重大突发事件的演变过程,基于知识驱动思想,挖掘重大突发事件演变逻辑,促进了传统研究范式转型,科学地认识重大突发事件的演变过程,可以完善重大突发事件分析研判和预警,提高事件的总体态势感知能力,具有重要的理论意义。在实践层面上,通过爬取微博、中国新闻网、世界卫生组织网站等平台上重大突发事件的相关数据,构建重大突发事件舆情知识图谱和事理图谱,基于真实数据对理论推演部分进行实证分析,最终服务于重大突发事件的应对。本文采用总-分-总的研究逻辑,将理论与实践相结合,以期为相关部门进行科学研判、精准施策提供依据,极大地提升了社会治理的智能化和专业化水平,促进和推动我国治理体系和治理能力现代化。
孙肖坤[3]（2021）在《复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计》文中指出随着全球范围内经济形势的动态稳定发展,复杂大型建设项目在国内外均呈持续增长的态势,国际工程项目市场的竞争愈发激烈。复杂大型建设项目事关民生和经济效益,其开发建设会对国家和社会产生广泛而深远的影响。在工程建设领域,许多投资主体拥有雄厚的资金实力和丰富的开发建设经验,并开始涉足复杂大型建设项目的开发建设,项目投资规模越来越大,建设周期越来越长,参与建设的单位越来越多,不确定性带来的项目风险也愈发复杂。随着时代的发展,复杂大型建设项目逐渐成为项目管理领域的研究热点。然而,在项目建设过程中,投资效率低下、费用超支等现象屡见不鲜,项目执行情况在各层面上不尽如人意,传统的项目管理理论已经不能适应现阶段管理实践的需求。因此,从复杂性视角出发对项目管理领域进行研究就成为一种新的解决思路。如何对项目复杂性进行科学、系统以及深入的分析,如何在项目建设过程中动态、全面地掌握项目费用状态,如何判断工程费用实际状态与计划的偏差严重程度,如何对项目费用偏差做出科学的警报和预测,如何有依据地对工程项目的费用偏差进行有效纠偏控制,就成为摆在管理者面前的一个理论和实践问题。为了更加科学有效地针对复杂大型建设项目费用实施监控管理,本文运用系统动力学相关理论和方法,建立了基于复杂性视角的建设项目费用偏差影响因素的系统动力学模型,构建了项目费用偏差的警报及预测模型,梳理了项目全生命周期不同费用偏差程度下的纠偏流程,进而分析并设计了以理论模型为基础的复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统。具体研究内容包括以下四个部分:（1）基于系统动力学的费用偏差关键影响因素识别研究。首先,对复杂大型建设项目的费用监控模式进行概述;在此基础上,对系统动力学相关基础理论及其应用在建设项目费用偏差控制领域的可行性进行分析;然后,将复杂大型建设项目作为一个整体系统,对项目建设各阶段内费用偏差影响因素之间的关系进行分析识别,构建系统动力学反馈图模型,确定主要变量,内生变量、外生变量,建立各变量之间方程关系;最后,通过Vensim软件模拟仿真,建立动态控制模型并验证其可行性和有效性,识别出费用偏差关键影响因素及其影响程度,并对模拟结果进行分析。（2）复杂大型建设项目费用偏差警报及预测模型研究。首先对复杂大型建设项目不同阶段费用偏差计算的需求及特点进行分析,据此选取适用于复杂大型建设项目费用偏差警报的方法模型;然后对K-Means聚类算法进行缺陷分析,引入贴近度概念,并将边界均值算子作为主要方法对经典K-means聚类进行改进,有效克服了主观随意性和警情区间不连续的问题;最后通过算例分析证实了本模型的有效性。复杂大型建设项目费用偏差预测模型是偏差警报模型的后续研究。首先,全面论述了神经网络模型的相关原理,对其在复杂大型建设项目费用偏差预测研究中的可行性和适用性进行了分析;然后,利用仿生算法对传统BP神经网络进行改进,优化神经网络模型中的初始网络权值和阈值,并将历史数据输入模型中进行训练获得成熟模型;同时,将现阶段的费用偏差进行子目费用分析,将总偏差最终分摊至每一个子目费用的扰动因素,深度分析复杂大型建设项目中不同活动对费用偏差的影响,在当前费用偏差情况已知的情况下,研究其对未来费用偏差的影响程度并予以量化,判定即将发生的项目警情及其位置,有效辅助项目费用管理方采取措施进行处理,实现真正意义上的项目费用事前控制。（3）复杂大型建设项目费用偏差控制策略及效果评价研究。首先,针对复杂大型建设项目费用偏差控制策略,挖掘了流程再造和协同理论与之相适应的契合点,梳理了费用偏差控制中流程再造和协同的目标和原则;其次,针对复杂大型建设项目在前期决策阶段、中期实施阶段、后期运维阶段所面临的不同费用偏差警情,明确各阶段责任方,梳理并总结出具体的纠偏操作流程和控制策略;为了增强该纠偏流程的适用性,本节首次提出了纠偏效果评价,从控制能力、控制效果、经济和社会效果等角度构建指标体系,构建了基于支撑度理论的模糊群决策模型,对纠偏效果进行评价,给出反馈结果,推动纠偏策略的持续改进。（4）复杂大型建设项目费用偏差控制系统设计研究。把研究的理论和构建的模型拓展到实际的项目费用管理中,提出了复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统设计。首先,对复杂大型建设项目费用偏差控制系统进行了定义,对系统建设目标、系统用户和系统需求进行分析,确定了系统的非功能需求和功能需求;然后构建费用偏差控制系统的总体设计框架结构,从系统开发方法、系统开发平台、系统功能模块、系统数据库四个角度对系统进行详细深入的设计;在涉及到系统关键的实施技术方面,对开发技术选型进行了结构性论述,并对数据仓库的核心设计理念进行了详细介绍,设计了系统模型管理模块的结构和重点功能。该系统包括费用偏差警报、费用偏差预测、费用偏差控制、纠偏效果评价等功能。
熊一鸣[4]（2021）在《政务微博在危机管理中的作用机制研究 ——以新冠疫情中的“武汉发布”为例》文中指出
孙世豪[5]（2021）在《农村突发公共卫生事件应急管理体制机制研究 ——以浙江农村地区新冠疫情防控为例》文中提出
陈妍池[6]（2021）在《淮安市中小学教育网络舆情管理问题与对策研究》文中认为
陈敏[7]（2021）在《四川省达州市城管执法问题及对策分析》文中提出
李梓珲[8]（2021）在《基于R-SHEL模型的深圳市大型活动公共安全管理研究》文中研究指明
李文军[9]（2021）在《大数据时代高校网络舆情管理机制研究》文中进行了进一步梳理
泰柳伊[10]（2021）在《甘肃省应急管理信息化建设研究 ——以某矿山网络应急演练为例》文中认为
二、所情信息科学管理中的问题及对策初探（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、所情信息科学管理中的问题及对策初探（论文提纲范文）
（1）老年慢性病共病模式挖掘与防控策略研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据来源及共病患病率 |
| 1.2.2 共病的影响因素研究 |
| 1.2.3 共病模式识别方法研究 |
| 1.2.4 共病管理相关研究 |
| 1.2.5 相关研究成果述评 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2章节安排 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 共病的概念 |
| 2.2 生物-心理-社会医学模式 |
| 2.2.1 医学模式的转变 |
| 2.2.2 医学模式的内容 |
| 2.2.3 医学模式对共病的指导意义 |
| 2.3 复杂网络理论 |
| 2.3.1 复杂网络相关概念 |
| 2.3.2 复杂网络的统计特性 |
| 2.3.3 复杂网络社区发现 |
| 2.3.4 复杂网络在共病模式识别中的适用性 |
| 2.4 协同管理理论 |
| 2.4.1 协同理论 |
| 2.4.2 协同管理理论 |
| 2.4.3 协同管理在共病管理的适用性 |
| 2.5 慢性病管理理论 |
| 2.5.1 慢性病管理概况 |
| 2.5.2 慢性病管理模式 |
| 2.5.3 慢性病管理的过程 |
| 第3章 共病模式挖掘与利用的理论研究 |
| 3.1 共病的影响因素分析 |
| 3.1.1 生物因素 |
| 3.1.2 心理因素 |
| 3.1.3 社会环境因素 |
| 3.1.4 生活行为因素 |
| 3.1.5 共病影响因素的花瓣模型 |
| 3.2 整合影响因素的共病模式问题研究 |
| 3.2.1 整合影响因素的共病模式问题分析 |
| 3.2.2 整合影响因素的共病模式研究框架 |
| 3.3 数据驱动的共病管理决策流程 |
| 3.3.1 数据驱动决策过程 |
| 3.3.2 数据驱动的共病管理决策过程分析 |
| 3.4 基于DIKW体系的共病模式挖掘与利用模型 |
| 3.4.1 DIKW体系 |
| 3.4.2 基于DIKW的共病模式挖掘与利用模型构建 |
| 第4章 整合影响因素的共病模式挖掘方法 |
| 4.1 整合影响因素的共病模式挖掘流程 |
| 4.2 整合影响因素的共病网络构建 |
| 4.2.1 疾病-疾病关联的一模网络 |
| 4.2.2 疾病-影响因素关联的二模网络 |
| 4.2.3 整合影响因素的共病网络 |
| 4.3 基于重叠社区发现的共病模式识别 |
| 4.3.1 重叠社区发现的适用性 |
| 4.3.2 LFM算法的原理和步骤 |
| 4.3.3 节点重要性分析 |
| 4.4 共病模式挖掘方法评价研究 |
| 4.4.1 评价原理 |
| 4.4.2 对比方法的选择 |
| 第5章 基于CHARLS的我国老年共病模式挖掘与分析 |
| 5.1 数据来源与预处理 |
| 5.1.1 数据来源 |
| 5.1.2 数据预处理 |
| 5.2 老年共病影响因素分析结果 |
| 5.2.1 老年共病的患病情况 |
| 5.2.2 共病影响因素的单因素分析 |
| 5.2.3 共病影响因素的多因素分析 |
| 5.3 老年共病模式挖掘结果 |
| 5.3.1 共病关系抽取 |
| 5.3.2 共病网络 |
| 5.3.3 共病模式 |
| 5.4 共病模式挖掘结果评价 |
| 5.4.1 结果评价 |
| 5.4.2 方法对比评价 |
| 第6章 老年共病防控策略研究 |
| 6.1 共病管理现状研究 |
| 6.1.1 现状分析 |
| 6.1.2 存在问题 |
| 6.2 共病防控机制 |
| 6.2.1 基本原则 |
| 6.2.2 模式构建 |
| 6.3 参与主体的主要职责 |
| 6.3.1 政府层面 |
| 6.3.2 医疗机构层面 |
| 6.3.3 社区层面 |
| 6.3.4 个人层面 |
| 6.4 共病防控主要措施 |
| 6.4.1 加强危险因素的综合干预 |
| 6.4.2 完善慢性病信息系统建设 |
| 6.4.3 借助新媒体进行健康指导 |
| 第7章 研究结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 研究局限与展望 |
| 7.3.1 局限性 |
| 7.3.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）多维视角的重大突发事件演变机理及应对策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 国内重大突发事件演变机理研究进展 |
| 1.2.2 国外重大突发事件演变机理研究进展 |
| 1.2.3 国内外基于事理图谱的事件演变研究进展 |
| 1.2.4 研究现状综述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 论文研究思路与技术路线 |
| 1.5 论文创新点 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 知识图谱理论 |
| 2.2 事理图谱理论 |
| 2.3 5W理论 |
| 2.4 演化博弈理论 |
| 2.5 自然语言处理 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多维视角的重大突发事件演变机理基本内容 |
| 3.1 重大突发事件内涵与分类 |
| 3.1.1 重大突发事件内涵 |
| 3.1.2 重大突发事件分类 |
| 3.1.3 重大突发事件特征 |
| 3.2 重大突发事件演变的构成要素及关系 |
| 3.2.1 事件演变的构成要素 |
| 3.2.2 事件构成要素的关联关系 |
| 3.3 多维视角的重大突发事件演变机理 |
| 3.3.1 演变机理内涵 |
| 3.3.2 演变机理模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 重大突发事件的主体行为演变 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 事件主体的演化博弈分析 |
| 4.2.1 博弈主体分析 |
| 4.2.2 博弈动因及影响因素分析 |
| 4.3 假设与模型构建 |
| 4.3.1 模型假设 |
| 4.3.2 模型构建 |
| 4.3.3 均衡点与稳定性分析 |
| 4.4 模拟仿真分析 |
| 4.4.1 重大突发事件热度影响下的主体行为演化路径 |
| 4.4.2 负面影响持续恶化情景下主体行为演化路径 |
| 4.4.3 政府介入采取奖惩机制情景下主体行为演化路径 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 重大突发事件的舆情信息演变 |
| 5.1 舆情信息演变概述 |
| 5.1.1 重大突发事件舆情信息 |
| 5.1.2 重大突发事件舆情知识图谱 |
| 5.2 重大突发事件舆情知识图谱理论模型构建 |
| 5.2.1 重大突发事件舆情知识图谱构建框架模型 |
| 5.2.2 重大突发事件舆情知识图谱技术架构 |
| 5.3 重大突发事件舆情知识图谱模式层构建 |
| 5.3.1 重大突发事件舆情本体构建 |
| 5.3.2 重大突发事件舆情知识图谱模式层构建 |
| 5.4 重大突发事件舆情知识图谱数据层构建 |
| 5.4.1 数据源选取及采集 |
| 5.4.2 数据预处理 |
| 5.5 基于重大突发事件舆情知识图谱的舆情演变分析 |
| 5.5.1 重大突发事件舆情的时序演变分析 |
| 5.5.2 重大突发事件舆情知识图谱传播路径结构解析 |
| 5.5.3 重大突发事件舆情知识图谱内容分析 |
| 5.5.4 重大突发事件的舆情评论话题分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 重大突发事件演变的事理逻辑 |
| 6.1 重大突发事件的事理图谱研究范式 |
| 6.1.1 重大突发事件事理图谱内涵 |
| 6.1.2 重大突发事件事理图谱构建的逻辑模型 |
| 6.1.3 重大突发事件事理图谱的事理挖掘流程 |
| 6.2 重大突发事件事理图谱构建 |
| 6.2.1 数据采集与预处理 |
| 6.2.2 事理图谱构建流程 |
| 6.3 重大突发事件抽象事理图谱构建 |
| 6.3.1 事件泛化 |
| 6.3.2 公共卫生事件抽象事理图谱 |
| 6.3.3 事件知识存储 |
| 6.4 重大突发事件演变的事理逻辑分析 |
| 6.4.1 因果事件提取 |
| 6.4.2 事件的因果逻辑知识分析 |
| 6.4.3 事件演变的传导路径挖掘 |
| 6.4.4 事件演变的动因剖析 |
| 6.5 重大突发事件的动态演变 |
| 6.5.1 事件演变的动力学流图构建 |
| 6.5.2 仿真结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 基于事件演变机理的重大突发事件应对策略 |
| 7.1 基于事件演变机理的重大突发事件应对概述 |
| 7.1.1 重大突发事件应对的时代背景 |
| 7.1.2 重大突发事件应对的目标 |
| 7.1.3 重大突发事件应对的特征 |
| 7.2 基于事件演变机理的重大突发事件应对思路及过程 |
| 7.2.1 重大突发事件应对思路 |
| 7.2.2 重大突发事件应对过程 |
| 7.3 重大突发事件主体管理策略 |
| 7.3.1 重大突发事件的参与用户管理 |
| 7.3.2 重大突发事件的传播平台管理 |
| 7.3.3 重大突发事件的政府管理 |
| 7.4 重大突发事件的舆情信息治理研究 |
| 7.4.1 事件舆情信息治理问题的提出 |
| 7.4.2 重大突发事件舆情信息治理对策 |
| 7.5 重大突发事件管控模型构建 |
| 7.5.1 重大突发事件管控的重大意义 |
| 7.5.2 重大突发事件管控面临的挑战 |
| 7.5.3 重大突发事件的管控模型 |
| 7.5.4 重大突发事件管控模型功能 |
| 7.6 本章小节 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（3）复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 复杂大型建设项目研究现状 |
| 1.2.2 项目费用控制研究现状 |
| 1.2.3 预警方法研究现状 |
| 1.2.4 纠偏策略研究现状 |
| 1.2.5 信息系统应用研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 复杂大型建设项目特点及费用控制分析 |
| 2.1.1 复杂大型建设项目特点分析 |
| 2.1.2 复杂大型建设项目费用偏差控制参与主体 |
| 2.1.3 复杂大型建设项目费用控制复杂性分析 |
| 2.2 费用偏差控制相关理论研究 |
| 2.2.1 费用偏差控制内涵 |
| 2.2.2 费用偏差影响因素分析 |
| 2.2.3 费用偏差控制基本原则 |
| 2.3 费用偏差控制模型及方法研究 |
| 2.3.1 偏差特征系统动力学理论 |
| 2.3.2 神经网络模型 |
| 2.3.3 费用偏差预警聚类方法 |
| 2.3.4 费用偏差控制策略及评价理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于系统动力学的费用偏差影响因素识别研究 |
| 3.1 复杂大型建设项目费用监控模式 |
| 3.1.1 费用监控模式特征分析 |
| 3.1.2 费用监控模式构建 |
| 3.1.3 费用监控模式运行流程 |
| 3.2 费用偏差影响因素的系统动力学模型构建 |
| 3.2.1 系统动力学的基本理论 |
| 3.2.2 基于系统动力学的费用偏差控制的可行性分析 |
| 3.2.3 系统动力学模型构建 |
| 3.3 费用偏差影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.3.1 系统动力学建模中涉及到的数学方法 |
| 3.3.2 影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.4 系统动力学模型仿真和分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进神经网络模型的费用偏差控制方法研究 |
| 4.1 工程建设项目费用偏差计算需求及特点分析 |
| 4.2 基于K-means算法的费用偏差警情计算模型研究 |
| 4.2.1 K-means聚类理论及缺陷分析 |
| 4.2.2 K-means聚类方法改进及适用性研究 |
| 4.2.3 基于改进K-means算法的费用偏差计算模型构建 |
| 4.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型研究 |
| 4.3.1 神经网络模型原理分析 |
| 4.3.2 神经网络模型的改进及适用性研究 |
| 4.3.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型构建 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于流程再造的费用偏差控制策略及效果评价 |
| 5.1 复杂大型建设项目费用偏差控制中的流程再造与协同 |
| 5.1.1 费用偏差控制中流程再造与协同的目标 |
| 5.1.2 费用偏差控制中流程再造与协同的原则 |
| 5.2 复杂大型建设项目各阶段费用偏差控制策略 |
| 5.2.1 前期决策阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.2 中期实施阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.3 后期运维阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.3 复杂大型建设项目费用偏差控制效果评价 |
| 5.3.1 费用偏差控制效果评价指标体系 |
| 5.3.2 基于支撑度理论的纠偏控制效果评价群决策模型 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 复杂大型项目费用偏差控制信息系统分析与设计 |
| 6.1 复杂大型建设项目CDMIS分析 |
| 6.1.1 复杂大型建设项目CDMIS的定义 |
| 6.1.2 复杂大型建设项目CDMIS的建设目标 |
| 6.1.3 复杂大型建设项目CDMIS的用户分析 |
| 6.1.4 复杂大型建设项目CDMIS的需求分析 |
| 6.2 复杂大型建设项目CDMIS设计 |
| 6.2.1 系统的总体设计原则及开发方法 |
| 6.2.2 系统的平台整体设计 |
| 6.2.3 复杂大型建设项目CDMIS的功能及模块设计 |
| 6.2.4 复杂大型建设项目CDMIS的数据库设计 |
| 6.3 复杂大型建设项目CDMIS关键技术 |
| 6.3.1 复杂大型建设项目CDMIS的开发技术选型 |
| 6.3.2 复杂大型建设项目CDMIS的数据仓库设计 |
| 6.3.3 复杂大型建设项目CDMIS的模型管理模块设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、所情信息科学管理中的问题及对策初探（论文参考文献）
- [1]老年慢性病共病模式挖掘与防控策略研究[D]. 穆晓敏. 吉林大学, 2021(01)
- [2]多维视角的重大突发事件演变机理及应对策略研究[D]. 刘雅姝. 吉林大学, 2021(01)
- [3]复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计[D]. 孙肖坤. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]政务微博在危机管理中的作用机制研究 ——以新冠疫情中的“武汉发布”为例[D]. 熊一鸣. 山东大学, 2021
- [5]农村突发公共卫生事件应急管理体制机制研究 ——以浙江农村地区新冠疫情防控为例[D]. 孙世豪. 浙江海洋大学, 2021
- [6]淮安市中小学教育网络舆情管理问题与对策研究[D]. 陈妍池. 中国矿业大学, 2021
- [7]四川省达州市城管执法问题及对策分析[D]. 陈敏. 云南财经大学, 2021
- [8]基于R-SHEL模型的深圳市大型活动公共安全管理研究[D]. 李梓珲. 哈尔滨工业大学, 2021
- [9]大数据时代高校网络舆情管理机制研究[D]. 李文军. 电子科技大学, 2021
- [10]甘肃省应急管理信息化建设研究 ——以某矿山网络应急演练为例[D]. 泰柳伊. 西北师范大学, 2021