自适应数学科研信息推送服务模型研究的开题报告

自适应数学科研信息推送服务模型研究的开题报告一、研究背景随着信息时代的到来，科研信息的获取渠道不断拓宽，但科研人员面对大量信息往往会出现信息过载的情况，导致其无法获取到真正需要的信息，而忽略了可能对自己的研究有用的信息。因此，如何为科研人员提供更加精准、个性化的信息推送服务，已成为现代化数字图书馆和科研机构面临的一个重要课题。近年来，深度学习、自然语言处理等技术的快速发展和广泛应用使得科研机构和数字图书馆能够更加有效地利用用户数据、文献数据等数据，为科研人员提供更加智能化的个性化服务。在此背景下，本研究旨在构建一个自适应数学科研信息推送服务模型，以提高科研人员获取信息的效率和准确度。二、研究目的本研究的主要目的为：1.探究数学科研领域中信息获取的现状和存在的问题，分析数学科研人员的信息需求和特点。2.基于用户数据、文献数据等数据，建立自适应数学科研信息推送服务模型，以提高信息获取的效率和准确度。3.对建立的服务模型进行实验验证和优化，以提高服务的可靠性和用户满意度。三、研究内容1.数学科研信息获取现状分析本部分将通过文献调研、问卷调查等方式，研究数学科研人员信息获取的现状、存在的问题以及信息需求和特点，为后续建立服务模型提供有力的依据。2.自适应数学科研信息推送服务模型构建本部分将利用机器学习、自然语言处理等技术，基于用户数据、文献数据等数据，建立自适应数学科研信息推送服务模型，并对模型进行实际测试和评估。3.服务模型实现和优化本部分将基于建立的服务模型，进行实际应用，通过用户反馈等方式对模型进行优化，以提高服务的可靠性和用户满意度。四、研究方法和技术路线本研究采用文献调研、问卷调查、机器学习、自然语言处理等方法和技术，按照以下流程进行：1.数学科研信息获取现状分析文献调研->问卷调查->数据分析2.自适应数学科研信息推送服务模型构建数据采集->数据预处理->特征工程->模型训练3.服务模型实现和优化模型实现->用户反馈->模型优化五、论文创新点1.综合利用用户数据、文献数据等数据，建立自适应数学科研信息推送服务模型，以提高科研人员获取信息的效率和准确度。2.探索数学科研信息获取现状和存在的问题，分析数学科研人员的信息需求和特点，为后续建立服务模型提供有力的依据。3.对建立的服务模型进行实验验证和优化，以提高服务的可靠性。六、预期成果1.发表1篇具有研究价值和实际应用意义的学术论文。2.建立完善的自适应数学科研信息推送服务模型，为数字图书馆和科研机构提供参考。3.实际应用并优化服务模型，提高其可靠性和用户满意度。七、研究进度安排1.前期调研和分析（2022年1月-2022年4月）文献调研、问卷调查、数据分析等。2.自适应数学科研信息推送服务模型构建（2022年5月-2022年10月）数据采集、数据预处理、特征工程、模型训练等。3.服务模型实现和优化（2022年11月-2023年3月）模型实现、用户反馈、模型优化等。4.论文撰写和答辩（2023年4月-2023年6月）论文撰写、修改、答辩等。八、研究经费预算将用于文献调研、问卷调查、数据采集、软件开发等方面的经费预算为人民币50万元。其中，设备费20万元，材料费10万元，测试维护费5万元，人员费用15万元。九、参考文献1.张云峰,吴月平.基于知识图谱和深度学习的数学文献知识服务系统研究与实现[J].情报理论与实践,2019,42(6):100-106.2.周清平,朱宝华,张若瑄.基于机器学习的学术空间研究[J].上海图书馆学报,20