论文题目：基于智能推荐算法的科研管理系统的研究与开发
摘要：随着科学研究的发展及“互联网+大数据”技术的日渐成熟,科研管理信息理论与技术不断创新,实用的科研管理系统需求量增加。同时,科研工作作为高校主要任务,已成为衡量高校综合实力的重要指标。目前很多科研管理系统存在管理模式僵化、数据过度冗余、推荐专家不符、管理效率低下等问题。本文优化了科研管理及其流程,设计了基于Web的科研管理信息化的逻辑模型,并研发了该信息化平台。这对科研人员与科研管理人员的工作效率有很大的提高作用。主要完成的工作有:（1）研究了项目的关键算法:首先研究了推荐系统,从科研项目信息和专家信息这两个维度对信息进行分类。将大量非结构化数据转化为结构化数据,通过标签来对信息分类,利用TF-IDF算法计算标签的权值。分析比较了网络爬虫技术,采用基于python的Scrapy爬虫技术实现本项目。（2）提出了基于智能推荐的科研管理:采用LDA主题模型对分类好的信息进行关键字提取。科研项目的信息与专家的信息,进行量化处理,并由空间量化模型表示出来。采用余弦值来表示空间量化的相似度,进而计算出科研项目与专家之间的相似度,实现科研专家的智能推荐。同时,利用爬虫技术自动添加、更新专家库信息,为专家的智能推荐提供数据保障。（3）详细设计了科研项目管理系统:系统基于Asp.net Web开发框架采用C#、Python、Javascript语言开发。使用SQL Server 2012数据库保存后台数据,并对重要信息进行了加密存储。系统主要功能包括项目申报和修改、项目审核、立项和验收管理、专家管理、项目管理、公告管理、文档管理等功能。经过测试,系统具有操作简单、便于使用的优点。本系统的开发,可以让项目申报者解决传统手工操作下的效率低下和资源浪费问题,同时也满足了科研管理部门对项目的审核、立项和存档方面信息化管理的需求。科研项目管理的信息化建设可以大大提升高校在科研领域的竞争优势。
关键词：信息分类;智能推荐;爬虫技术;科研管理
学科专业：工程硕士（专业学位）
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究的意义
1.3 国内外研究现状
1.4 研究内容
第2章 关键算法介绍
2.1 推荐系统
2.1.1 基于内容的推荐
2.1.2 基于标签的推荐
2.2 网络爬虫技术
2.2.1 爬虫的分类
2.2.2 Scrapy爬虫框架
2.3 本章小结
第3章 科研管理智能推荐算法研究
3.1 专家数据标签的提取
3.2 科研项目标签提取
3.3 科研专家推荐算法
3.4 标签模型相似度计算
3.5 专家自动匹配算法的实现
3.6 本章小结
第4章 科研管理系统需求分析
4.1 可行性分析
4.2 需求分析
4.2.1 系统性能需求
4.2.2 功能性需求
4.3 业务需求建模
4.3.1 用例分析
4.3.2 系统业务的主要流程
4.4 本章小结
第5章 科研管理系统设计
5.1 系统设计的原则
5.2 系统架构和功能结构设计
5.3 系统的类图
5.4 数据库设计
5.5 智能推荐算法的实现
5.6 本章小结
第6章 科研管理系统实现
6.1 开发环境的选择
6.2 登录与注销
6.3 项目申报
6.4 项目审核
6.4.1 项目审核
6.4.2 项目终审
6.5 专家推荐
6.6 信息查询
6.7 角色管理
6.8 成果管理
6.9 论文统计
6.10 本章小结
第7章 科研管理系统测试
7.1 测试的目的与方法
7.2 系统测试结果
7.2.1 数据测试结果
7.2.2 系统功能测试
7.3 本章小结
第8章 总结与展望
8.1 全文总结
8.2 未来工作
参考文献
致谢