一、校园一卡通最新解决方案（论文文献综述）
吴卫东[1]（2021）在《二维码在高校校园信息化系统中的应用研究》文中提出随着移动信息技术的发展,高校校园一卡通系统建设正向移动应用方向发展,以二维码应用为代表的支付系统大量涌现。这些应用依靠成熟的第三方支付平台,具有应用安全、使用便捷的特点,但同时由于第三方平台的开放性存在问题,给高校移动应用带来了许多困扰。文章以聚合支付应用为导向,对二维码在高校校园信息化系统中的应用进行分析探讨,论述了聚合支付模式、二维码应用场景。对同类高校实施二维码应用有一定的参考意义。
王奎杰[2]（2021）在《K高校校园一卡通项目管理能力评价研究》文中提出
李佳蓓[3]（2021）在《基于多维度用户画像的高校图书资源个性化推荐系统构建研究》文中研究说明随着大数据、人工智能等技术的快速发展,“智慧+”服务模式是信息服务的发展趋势与方向。智慧图书馆建设是智慧服务的重要领域,其强调以读者为中心,根据读者借阅需求,为读者提供更为精准的信息和知识服务。如今,高校图书馆都收藏了海量的图书资源,但大多数高校图书馆提供的依旧是传统检索方式服务,这种单向的检索服务效率不高、精准度不足。随着用户画像和推荐算法等技术的迅速发展,高校图书馆可以由读者自主检索“人找书”的被动服务向读者推荐符合需求图书的“书找人”主动服务转变,提升服务的个性化、智慧化。针对目前高校图书馆知识服务领域存在的用户画像不够完善、算法性能不佳等问题,论文研究多维度用户画像、图书模型和推荐算法,根据有限的隐式反馈和显式反馈发掘出用户的阅读倾向,从而提高图书馆个性化服务的精准化。论文的主要工作如下:（1）结合中图分类号和图书-标签两种方式建立了图书模型,提出了基于图书模型的图书相似度计算方法;并针对高校不同用户群体,结合借阅时长、流行度、借阅频次、借阅特征等4个维度,提出了多维度用户兴趣特征并构建用户画像,以满足高校图书馆用户的精准服务需求。（2）提出了一种基于Spark的离线与实时混合推荐算法。在基于图书模型的离线推荐中,为了有效解决系统冷启动问题,针对新图书和系统新用户,改进并优化了基于内容的推荐算法,通过多维度用户画像和提取关键词的方式提高用户相似度计算的准确率;同时,为了有效缓解数据稀疏问题,针对有一定历史借阅行为数据的用户,提出使用基于ALS的协同过滤推荐算法,利用矩阵分解方法降低了数据缺失率和稀疏性。在实时推荐中,针对实时性要求和用户不断变化的兴趣偏好,提出了基于图书模型的实时推荐算法,采用“推荐优先级”对候选图书进行分配权重,根据权重大小排序最终推荐结果。（3）针对本文所提出的离线与实时相混合推荐算法的性能进行测试,通过调整参数值,得到最优模型,实验结果表明,该混合推荐算法在精确率、召回率上均表现较为理想;同时,对比传统的单机服务器,基于Spark的离线与实时混合式推荐算法明显计算能力更高效。（4）设计并实现了基于多维度用户画像的高校图书资源个性化推荐系统,集成了图书推荐、图书标签、个人空间等核心功能模块。该系统在实际应用中的推荐准确性及实时性方面基本都能够满足用户需求。
李晓莲[4]（2021）在《A银行H分行现金管理产品营销策略研究》文中进行了进一步梳理现金管理产品是商业银行面向对公客户的资金管理需求而推出的一项综合金融服务,随着市场经济的发展,对公客户对于资金的科学管理以及合理规划有着越来越复杂和多层次的需求,通过提高资金流动性使有限的资金发挥最大的价值。为了满足客户需求,从而扩大市场份额,提高银行综合收益,A银行H分行必须充分了解各行业对公客户需求,以客户为中心制定完善的产品营销策略,使现金管理产品服务方案与目标市场高度贴合,才能满足不同公司客户对于现金管理产品的需求。本文通过分析A银行H分行当前的客户营销现状、产品营销策略,挖掘产品营销过程中存在的问题并深入查找原因,通过使用STP理论完成目标市场定位,并针对不同目标市场提出营销策略及保障措施。本文通过实际调研,详细了解A银行H分行的现金管理产品发展现状及营销策略,发现A银行H分行在开展现金管理产品营销时存在目标市场定位不清晰、对客户综合贡献度评价较弱、产品研发及系统建设水平落后于客户需求、客户管理体系不完善等原因,使A银行H分行现金管理产品发展中出现了客户增长速度下降、客户服务方案设计及服务效率较低、中间业务收入水平较低、服务渠道便捷性不足、与客户主动沟通不足等问题,影响了A银行H分行业务的快速发展。为了完善产品营销策略,本文使用STP理论,将现有市场按照客户规模、行业授信政策等因素进行市场细分,并以调查问卷的形式调研不同客户对于现金管理产品的需求,根据客户需求情况、同业竞争情况、实现合作几率高低、实现综合收益高低等因素确定了三大类目标市场,分别为:政府机构客户、事业单位客户、可授信中型企业客户。接着根据目标市场的具体需求,完成在目标市场的定位,分别为:对于政府机构客户提供安全稳定的品牌服务并兼顾一定资金收益,对于事业单位客户提供个性化系统服务并实现渠道的便捷应用,对于可授信中型企业客户在适度融资的前提下提供灵活多样、收益较高的服务。基于上述目标市场定位,本文根据4C框架,针对以上三类客户,分别从顾客、成本、便捷性、沟通四个方面对于目标市场的营销策略提出了相应的建议。最后阐述A银行H分行营销策略实施应采取的措施,并对A银行H分行的营销组织管理、队伍建设、考核激励提出实施建议。
青青[5]（2021）在《基于学生行为数据的消息分享关系预测》文中研究说明消息分享对个人和群体都很重要,人们之间的情绪和行为都可以通过消息分享进行传播。对于身心不成熟的大学生来说,他们更敏感、更容易受到谣言等非正常信息的影响。学生之间的友谊关系是消息分享过程中不可或缺的一部分,结合友谊网络探索学生之间的消息分享规律并且对消息分享关系进行预测,能够对一些行为异常、性格孤僻的学生进行识别,可以帮助高校管理者对学生提供更好的个性化指导意见。然而,目前国内外学者的研究主要集中在Facebook和Twitter等大型在线信息共享网络上,而没有对校园消息分享网络进行概述,未能为校园日常管理提供任何参考。在此背景下,本文首先从面部和心理角度,结合友谊网络分析学生之间的消息分享规律,主要利用网络科学、统计学等相关理论知识。基于分析结论,本文第二个工作进行了其他拓展实验对校园消息分享关系预测,使得框架适用于大规模高校学生,提出了一个基于多模态数据生成校园消息分享网络的预测框架,称为ANSWER（c Ampus i Nformation di Ssemination net Work g Ene Ration）。ANSWER的构建分为四个步骤:卷积自动编码器提取学生的面部特征、行为数据构建友谊网络、网络表示学习在低维向量空间中嵌入异构信息、使用深度学习模型进行关系预测。利用两种不同的标签对模型进行训练,分别得到好消息分享关系预测框架ANSWER1和坏消息分享关系预测框架ANSWER2。通过大量的实验分析结果表明,友谊网络与好/坏消息分享网络有着紧密的联系,相似但不一致;并且他人的心理和面部特征能够很明显的影响一个人的判断,从而影响消息分享的人选。实验结果也表明本文提出的消息分享关系预测框架ANSWER,在多特征融合和消息分享关系性能预测方面优于其他方法。
王泽[6]（2021）在《基于RFID的校园学生管理系统研究》文中研究表明高校信息化水平是高校整体形象、综合办学能力以及核心竞争力的重要体现。近年来,随着物联网、数据挖掘等信息技术的快速发展,高校信息化建设已经取得较大成果,但依然存在信息孤岛、管理效率低下、资源整合困难等不足之处,制约高校信息化建设进程。学生管理系统是高校信息化建设的重要构成部分,本文围绕基于RFID的校园学生管理系统展开研究,以物联网体系结构为理论支撑,结合RFID技术、GPRS无线通信技术以及嵌入式技术采集学生一卡通数据并将数据传输至学生管理平台。采用基于SSM的Web开发框架搭建学生管理平台,实现高校各部门之间信息资源的共享。同时,系统融合数据挖掘技术对学生一卡通数据进行分析,着重构建学业异常学生的预测模型和学生刷卡行为聚类分析模型,以便学校及时把握学情、掌握学生的行为规律,从而为学生管理工作提供决策支持,提升高校管理水平。论文主要工作总结如下:（1）系统总体功能分析与方案构建。从技术、经济、操作三方面分析系统的可行性,在具备可行性基础上根据校园一卡通的使用场景,明确系统的功能性和非功能性需求,最后依据系统需求构建系统总体设计方案。（2）系统的硬件选型与电路设计。首先完成硬件整体框架的搭建,其次通过分析硬件选型,选用LPC2103微处理器作为主控芯片,RC522射频识别芯片作为RFID读写器,并确定了以SIM868芯片为核心的GPRS无线数据传输方案。在此基础上,分别对主控模块最小系统、RFID模块、通信模块等硬件电路进行设计,并完成最小系统PCB板的制作及测试工作。（3）系统软件设计。在系统硬件设计的基础上展开对系统软件的设计工作,首先利用ADS 1.2开发平台完成RFID读写程序设计以及GPRS数据传输程序设计,并完成RFID读写功能、伪卡识别功能以及无线数据传输功能的测试工作。其次利用Eclipse开发环境,系统基于B/S和SSM框架完成学生管理平台的搭建,并对学生管理平台各个功能模块以及数据库进行设计,从而整合学生刷卡数据。（4）系统的实现与测试。根据系统软件设计对课堂考勤、公寓考勤、图书馆管理、食堂管理、校医院管理等子模块进行实现,并完成各个子模块的功能测试以及整体性能测试。（5）学生一卡通数据挖掘研究。通过结合密度峰值聚类、欠采样以及改进的Adaboost算法构建学业异常学生预测模型,进而挖掘校园一卡通和成绩数据之间的规律,识别学业异常学生。模型的SE值达到89.1%,能够较好地预测学业异常学生。此外,根据学生刷卡行为的差异,系统采用K-means聚类算法将学生划分为不同的类别,并分析其行为规律,有利于学校掌握学生行为画像、学生形成自我认知,从而促进学生养成良好习惯。本文研究的基于RFID的校园学生管理系统能够实现从学生数据采集、数据传输、数据存储与统计到数据挖掘的一系列流程,有效解决传统学生管理系统存在的信息孤岛、管理效率低下、资源整合困难等问题。同时,论文采用数据挖掘技术对学生数据进行分析,为建设智慧校园作出初步探索。
赵宁杰[7]（2020）在《基于数据挖掘的贫困生鉴别与学业预警模型研究》文中认为随着教育数据呈指数级增长的形势,如何利用这些数据来提高管理决策的质量,成为目前教学工作中最具挑战性的任务之一。在以往的研究中,教育数据挖掘的数据主要来源于教育过程或教学内容的数据上,很少关注教育对象或教育组织者。因此本文选择以学生为研究对象,通过学生在校期间的家庭经济状况、日常消费、学习情况、思想状况等多方面数据,对学生进行贫困生鉴定及学业预警。本文主要工作如下:首先,从数据挖掘算法、贫困生鉴定与学业预警三个方面,对国内外研究现状进行深入分析,指出当前针对教育数据挖掘应用存在的一些问题,同时针对数据源过于单一、算法效果不理想等不足之处,提出对贫困生鉴定与学业预警的模型,并对研究过程中涉及到的概念以及软件进行简单介绍;其次,根据国家政策、社会调查、专家分析等信息来源,对影响贫困生鉴定和学业的因素进行综合考量,确定影响贫困生鉴定与学业的标准,并从学校数据中心获取数据,接着结合数据清洗、数据离散化和概念分层等技术进行数据预处理,并对数据进行可视化分析;然后,在对当前主流算法的分析基础上,提出了对于贫困生鉴定与学业预警的分类算法。选用信息增益率作为分类标准生成决策树,采用悲观剪枝算法对决策树进行剪枝处理,引入对二项式分布的连续性校正来减小误差,并增加集成算法将数据集划分为多个平衡子集分别进行训练,投票选择出准确率较高的模型;最后,通过调整算法中的相关参数进一步提高模型分类准确率,并对模型分类结果进行可视化分析,与当前主流算法进行对比验证模型的优越性,实现了对贫困生鉴定和学业预警的分类模型,为教学工作的进行提供可参考性建议,推动高校数字化、信息化建设进一步发展。
嵇梦丽[8]（2020）在《高职院校教育管理信息化建设问题与对策研究》文中提出在我国高等教育范畴中,高等职业教育重要性不言而喻,而要想施行人才强国战略,也必须发展好高等职业教育。当前,信息技术的普及和应用,既促进了高职教育管理水平的提升,也带来了新的机遇与挑战。本文在科学管理理论、协同理论指导下,以高职教育管理基本原则为依据,通过对高职院校教育管理信息化建设的现状进行研究和分析,发现信息化应用于高职教育管理中的不足之处,找到问题存在的原因,并通过总结国内外诸多研究者的理论和经验,参考一些高职院校的成功案例,有针对性的提出改进的对策。最后形成一个观点,教育管理信息化建设的推进必须高职院校与信息技术公司合作、与兄弟院校协同共建;同时组建一支高素质的信息化人才队伍;加紧加快建设信息资源共建共享体系;改革原有不合理的教育管理机制;才能充分发挥出信息化在教育管理中的功能与作用,管理出质量、管理出效益,不断提高高职教育的竞争力。该论文有图1幅,表3个,参考文献74篇。
李桂琴,刘波,许维胜[9]（2020）在《面向服务的智慧校园统一移动支付平台方案——以同济大学“校园钱包”为例》文中研究指明文章首先介绍了高校电子支付的典型方式,归纳了其主要特点与"虚拟化"的发展趋势,并分析了高校电子支付存在的问题。为解决这些问题,文章设计了面向服务的智慧校园统一移动支付平台方案。随后,文章将此平台方案的支付场景划分为针对收费场景的费用中心和针对消费场景的校园商户,并分别梳理了其支付流程。最后,文章将此平台方案与虚拟校园卡支付方式进行了对比分析,得出了此平台方案的优势;同时,以同济大学"校园钱包"为例进行了平台方案的具体应用,验证了此平台方案的可行性。此平台方案连通全部移动支付渠道、覆盖全部在线支付场景和统一支付入口,为智慧校园的个性化服务提供了一种移动支付参考方案。
方琳[10]（2020）在《宿舍综合管理系统研究与开发》文中提出如今,随着经济的发展,学校的数量与日俱增,规模不断扩张,学生数量也呈现迅猛增长的态势,导致宿舍规模也不断扩大。同时很多公司工厂提供了大量的宿舍给员工居住。因此为了让宿舍成为一个惬意、安全和宁静的休息场所,宿舍的管理愈来愈重要。传统的宿舍管理主要是人工管理,依赖宿舍管理员在休息时间巡逻,对大声喧哗产生噪声的宿舍和人员进行提醒和警告,或者通过摄像头监控检查休息时间是否有人随意走动再到事发地点处理。但是这种管理方式的问题显而易见。宿舍楼数层众多,需要大量的人手;宿舍内噪声随时发生随时结束,管理员难以确认位置;靠监控视频查看也十分消耗管理员的精力。同时随着互联网的普及,设计一个宿舍综合管理系统应用于宿舍管理十分必要,大大节省人力和成本,提高了宿舍的管理效率。本文通过分析国内外宿舍管理系统的研究现状,设计了一款宿舍管理系统。用户只需要设置好噪声阈值、相应的宿舍位置、软件工作时间等相关参数,软件就能在工作时间内实时反馈宿舍噪声来源地和走动发生地点,从而让宿舍管理人员及时发现并处理,减少了对管理员人手的需求,提高了管理效率。本文研究和设计的宿舍管理系统主要由三个部分组成:噪声的采集与处理、摄像头视频的釆集处理和系统服务器客户端的软件设计。噪声采集处理采用STM32F103C8T6为主控芯片,配置有噪声传感模块以检测噪声,微控制器读取噪声传感模块的数据后,将数据通过RS-485通信方式发送至服务器。摄像头视频的采集处理是使用网络摄像头采集视频并传送到服务器,服务器对视频获取图像,通过三帧差分法确认走动物体,经过高斯滤波等图像处理步骤获取走动发生的地点以及保存相应图片。在服务器中,本文设计了各种数据库,存储噪声走动地点等相关信息。客户端软件采用Qt集成开发工具,开发设计使用的编程语言为C++,主要完成以下功能:用户登录、进入监控的视频预览和情况提示、相关数据查询和系统设置等。本文构建了系统需要的运行环境,并测试了系统的各项功能,测试达到了良好的设计效果。本文研究的宿舍管理系统可以很好地改变现今宿舍管理方式的缺陷,该方式还可以推广到其他如图书馆、自习室等需要人们保持安静状态的场所,推广应用价值显着。
二、校园一卡通最新解决方案（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、校园一卡通最新解决方案（论文提纲范文）
（1）二维码在高校校园信息化系统中的应用研究（论文提纲范文）
| 1 二维码的产生与发展 |
| 2 二维码扫码支付应用 |
| 2.1 二维码扫码形式 |
| 2.2 二维码扫码支付资金流程 |
| 3 聚合支付的产生与发展 |
| 3.1 技术公司集成模式 |
| 3.2 服务机构转接模式 |
| 3.3 支付机构直清模式 |
| 4 聚合支付在高校校园一卡通中的应用 |
| 4.1 外包模式 |
| 4.2 平台校园模式 |
| 4.3 银行通道聚合模式 |
| 4.4 第三方支付直连聚合模式 |
| 5 二维码在校园信息化系统中应用 |
| 5.1 二维码身份认证 |
| 5.2 二维码支付 |
| 5.3 二维码标识 |
| 6 二维码应用中需要关注的问题 |
| 6.1 技术安全性 |
| 6.2 提示功能 |
| 6.3 权威性 |
| 7 结语 |
（3）基于多维度用户画像的高校图书资源个性化推荐系统构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 用户画像研究现状 |
| 1.2.2 推荐算法的研究现状 |
| 1.2.3 高校图书馆个性化服务研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 相关理论与技术 |
| 2.1 Spark分布式平台 |
| 2.1.1 Spark基本概念 |
| 2.1.2 SparkRDD |
| 2.2 推荐系统 |
| 2.2.1 协同过滤推荐算法 |
| 2.2.2 基于内容的推荐算法 |
| 2.2.3 混合推荐算法 |
| 2.2.4 评测指标 |
| 2.3 相似度计算 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 图书模型和多维度用户画像构建 |
| 3.1 图书模型 |
| 3.1.1 中国图书馆分类法和UGC |
| 3.1.2 构建图书模型 |
| 3.2 多维度用户画像 |
| 3.2.1 用户群体细分 |
| 3.2.2 基于本科生的用户画像研究 |
| 3.2.3 基于研究生的用户画像研究 |
| 3.2.4 基于教职工的用户画像研究 |
| 3.2.5 构建多维度用户特征 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于Spark的高校图书资源混合式推荐算法研究 |
| 4.1 高校图书资源混合式推荐算法的整体设计思路 |
| 4.2 基于图书模型的离线推荐算法 |
| 4.2.1 图书离线统计算法 |
| 4.2.2 基于内容的推荐算法的改进 |
| 4.2.3 基于ALS模型的协同过滤推荐算法 |
| 4.3 基于图书模型的实时推荐算法 |
| 4.3.1 基于图书模型的实时推荐算法设计 |
| 4.3.2 基于图书模型的实时推荐算法实现 |
| 4.4 实验验证 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 模型训练 |
| 4.4.3 实验评价策略 |
| 4.4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 高校图书资源个性化推荐系统设计与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 功能性需求 |
| 5.1.2 非功能性需求 |
| 5.2 系统架构设计 |
| 5.3 数据收集与处理 |
| 5.3.1 数据库设计 |
| 5.3.2 数据清洗 |
| 5.4 系统主要功能实现 |
| 5.4.1 首页及用户注册登录 |
| 5.4.2 个人空间 |
| 5.4.3 图书推荐 |
| 5.4.4 图书标签 |
| 5.4.5 图书检索及详情页面 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
（4）A银行H分行现金管理产品营销策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 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 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外相关研究文献综述 |
| 1.2.2 国内相关研究文献综述 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究思路 |
| 1.5 创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 相关概念及理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 现金管理产品的概念 |
| 2.1.2 现金管理产品概述 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 4C理论 |
| 2.2.2 STP理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 A银行H分行现金管理产品营销现状 |
| 3.1 A银行H分行简介 |
| 3.2 现金管理产品营销管理概况 |
| 3.3 现金管理产品体系 |
| 3.3.1 产品种类 |
| 3.3.2 系统平台 |
| 3.4 现金管理客户现状 |
| 3.4.1 现金管理账户数量变化分析 |
| 3.4.2 现金管理账户余额变化分析 |
| 3.4.3 现金管理账户交易量变化分析 |
| 3.5 现金管理产品营销策略现状 |
| 3.5.1 客户服务策略 |
| 3.5.2 成本价格策略 |
| 3.5.3 渠道便捷性策略 |
| 3.5.4 沟通策略 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 A银行H分行现金管理产品营销策略存在的问题及成因分析 |
| 4.1 调研设计 |
| 4.1.1 调研目的 |
| 4.1.2 调研阶段说明 |
| 4.1.3 调研过程 |
| 4.2 A银行H分行现金管理产品营销策略存在的问题 |
| 4.2.1 客户服务方案设计及服务效率有待提升 |
| 4.2.2 现金管理产品定价机制不合理 |
| 4.2.3 现金管理产品服务便捷性不足 |
| 4.2.4 与现金管理重点客户主动沟通不足 |
| 4.3 A银行H分行现金管理产品营销策略问题成因分析 |
| 4.3.1 目标客户定位及客户需求分析不到位 |
| 4.3.2 业务评价指标中对客户贡献度评价较弱 |
| 4.3.3 产品研发及系统建设水平落后于客户需求 |
| 4.3.4 客户管理体系不适应业务发展 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 A银行H分行现金管理营销环境分析 |
| 5.1 宏观环境分析 |
| 5.2 竞争环境分析 |
| 5.3 SWOT分析 |
| 5.3.1 优势分析 |
| 5.3.2 劣势分析 |
| 5.3.3 机遇分析 |
| 5.3.4 威胁分析 |
| 5.3.5 SWOT组合策略制定 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 A银行H分行现金管理产品市场分析及营销策略改进建议 |
| 6.1 A银行H分行现金管理产品市场分析 |
| 6.1.1 市场细分 |
| 6.1.2 目标市场选择 |
| 6.1.3 市场定位 |
| 6.2 A银行H分行现金管理产品营销策略改进建议 |
| 6.2.1 政府机构客户营销策略改进建议 |
| 6.2.2 事业单位客户营销策略改进建议 |
| 6.2.3 可授信中型企业客户营销策略改进建议 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 A银行H分行现金管理产品营销策略实施与保障 |
| 7.1 营销策略的实施 |
| 7.1.1 建立目标客户精准化营销机制 |
| 7.1.2 建立多渠道协同发展机制 |
| 7.1.3 建立价格精细化管理机制 |
| 7.1.4 优化品牌宣传建设 |
| 7.2 营销策略实施的保障措施 |
| 7.2.1 组织管理与机制建设 |
| 7.2.2 强化专业队伍建设 |
| 7.2.3 完善考核激励机制 |
| 7.3 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 调研访谈提纲 |
| 附录B 现金管理产品需求调查问卷 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（5）基于学生行为数据的消息分享关系预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 利用教育数据解决学生问题 |
| 1.2.2 消息分享关系预测 |
| 1.3 本文研究目的和创新点 |
| 1.3.1 研究目的和主要工作 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 相关理论和研究 |
| 2.1 行为数据分析 |
| 2.2 社交网络 |
| 2.2.1 社交网络分析 |
| 2.2.2 社交关系预测 |
| 2.3 网络表示学习 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 高校学生之间消息分享规律分析 |
| 3.1 数据集介绍 |
| 3.2 相关分析理论和方法 |
| 3.3 友谊网络和消息分享网络对比分析 |
| 3.3.1 网络结构的分析 |
| 3.3.2 友谊网络和消息分享网络节点属性之间的区别 |
| 3.4 好消息分享网络和坏消息分享网络对比分析 |
| 3.4.1 网络结构的分析 |
| 3.4.2 好消息分享网络和坏消息分享网络节点属性之间的区别 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 消息分享关系预测 |
| 4.1 问题定义 |
| 4.2 ANSWER框架设计 |
| 4.2.1 ANSWER整体框架 |
| 4.2.2 友谊网络构建 |
| 4.2.3 节点属性特征处理 |
| 4.2.4 友谊属性网络表示学习 |
| 4.2.5 消息分享关系预测模型 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 消息分享关系预测结果及分析 |
| 5.1 算法评价 |
| 5.1.1 评价指标 |
| 5.1.2 两组不同对比算法 |
| 5.2 好消息分享关系预测结果及分析 |
| 5.2.1 不同模型输入组合结果比较 |
| 5.2.2 对比实验及结果分析 |
| 5.3 坏消息分享关系预测结果及分析 |
| 5.3.1 不同模型输入组合结果比较 |
| 5.3.2 对比实验及结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（6）基于RFID的校园学生管理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 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 |
| 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 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 |
| 2 学生管理系统总体方案设计 |
| 2.1 可行性分析 |
| 2.2 系统需求分析 |
| 2.2.1 功能性需求 |
| 2.2.2 非功能性需求 |
| 2.3 总体方案构建 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 学生管理系统硬件选型与设计 |
| 3.1 系统硬件总体框架设计 |
| 3.2 主控制器选型与最小系统设计 |
| 3.3 射频识别模块选型与设计 |
| 3.4 通信模块选型与设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 学生管理系统软件设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 开发平台搭建 |
| 4.3 RFID读写模块设计 |
| 4.3.1 RFID读写程序设计 |
| 4.3.2 RFID读写性能测试 |
| 4.4 GPRS无线通信模块设计 |
| 4.5 系统功能模块设计 |
| 4.5.1 系统管理模块设计 |
| 4.5.2 课堂考勤模块设计 |
| 4.5.3 公寓考勤模块设计 |
| 4.5.4 图书馆管理模块设计 |
| 4.5.5 食堂管理模块设计 |
| 4.5.6 校医院管理模块设计 |
| 4.6 数据库设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 学生管理系统实现与测试 |
| 5.1 系统功能实现 |
| 5.1.1 登录界面实现 |
| 5.1.2 系统管理模块实现 |
| 5.1.3 课堂考勤模块实现 |
| 5.1.4 公寓考勤模块实现 |
| 5.1.5 图书馆管理模块实现 |
| 5.1.6 食堂管理模块实现 |
| 5.1.7 校医院管理模块实现 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.2.1 系统功能测试 |
| 5.2.2 系统性能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 学生一卡通数据挖掘研究 |
| 6.1 学业异常学生预测研究 |
| 6.1.1 数据处理 |
| 6.1.2 学业异常预测模型研究 |
| 6.1.3 学业异常学生预测结果 |
| 6.2 一卡通数据聚类分析 |
| 6.2.1 K-means算法分析 |
| 6.2.2 学生刷卡行为分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（7）基于数据挖掘的贫困生鉴别与学业预警模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 教学领域中的数据挖掘 |
| 1.1.2 精准扶贫 |
| 1.1.3 学业预警 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据挖掘算法研究现状 |
| 1.2.2 贫困生鉴定研究现状 |
| 1.2.3 学业预警研究现状 |
| 1.3 工作内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 数据挖掘技术概述 |
| 2.1.1 数据挖掘简介 |
| 2.1.2 数据挖掘流程 |
| 2.2 教育数据挖掘算法简介 |
| 2.2.1 决策树 |
| 2.2.2 随机森林 |
| 2.2.3 朴素贝叶斯 |
| 2.3 软件平台简介 |
| 2.3.1 SQL SERVER |
| 2.3.2 WEKA简介 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数据准备与算法选择 |
| 3.1 确立判别贫困生与影响学业标准 |
| 3.1.1 贫困生认定影响因素 |
| 3.1.2 学习成绩影响因素 |
| 3.1.3 判别贫困生与影响学业标准 |
| 3.2 数据集建立 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 数据预处理 |
| 3.2.3 数据离散化与概念分层 |
| 3.3 数据分析与算法选择 |
| 3.3.1 数据分析 |
| 3.3.2 算法初步选择 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 分类算法的研究与设计 |
| 4.1 决策树生成方法的设计 |
| 4.1.1 分类规则的选取 |
| 4.1.2 不同类型属性的分类方法 |
| 4.2 决策树剪枝方法的设计 |
| 4.3 集成方法的设计 |
| 4.3.1 集成思想概述 |
| 4.3.2 集成算法设计 |
| 4.4 算法的整体设计 |
| 4.4.1 算法流程图 |
| 4.4.2 伪代码 |
| 4.4.3 主要参数及函数类 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 模型构建与评价分析 |
| 5.1 建立模型 |
| 5.1.1 加载数据 |
| 5.1.2 模型评估指标 |
| 5.2 模型评估的方法 |
| 5.3 模型优化 |
| 5.3.1 参数概念及对模型的影响 |
| 5.3.2 模型可视化 |
| 5.3.3 预测结果分析及展示 |
| 5.3.4 与当前最优算法进行比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 工作成果 |
| 6.3 存在问题 |
| 6.4 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 |
| 致谢 |
（8）高职院校教育管理信息化建设问题与对策研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 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 高职院校教育管理信息化建设相关概念与理论 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.2 高职院校教育管理信息化建设的基础理论 |
| 3 高职院校教育管理信息化建设的现状 |
| 3.1 高职院校教育管理信息化建设总体情况 |
| 3.2 高职院校教育管理信息化建设成效 |
| 4 高职院校教育管理信息化建设中存在问题与原因分析 |
| 4.1 高职院校教育管理信息化建设中存在的问题 |
| 4.2 高职院校教育管理信息化建设中存在问题的原因分析 |
| 5 完善高职院校教育管理信息化建设的对策 |
| 5.1 教育管理与信息化建设协同形成合力 |
| 5.2 加强培训提升能力,打造信息化人才队伍 |
| 5.3 丰富信息化资源,构建资源共建共享体系 |
| 5.4 改革高职院校信息化教育管理机制 |
| 5.5 建立教育管理信息化组织保障体系 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
（9）面向服务的智慧校园统一移动支付平台方案——以同济大学“校园钱包”为例（论文提纲范文）
| 引言 |
| 一高校电子支付综述 |
| 1高校电子支付的典型方式 |
| 2高校电子支付的特点与趋势 |
| 3高校电子支付存在的问题 |
| 二面向服务的智慧校园统一移动支付平台方案的设计 |
| 1设计思路和设计原则 |
| 2面向服务的智慧校园统一移动支付平台方案架构 |
| 三面向服务的智慧校园统一移动支付平台方案的支付场景划分与支付流程 |
| 1针对收费场景的费用中心及其支付流程 |
| 2针对消费场景的校园商户及其支付流程 |
| 四智慧校园统一移动支付平台的应用 |
| 1对比虚拟校园卡的应用优势 |
| 2“校园钱包”：平台方案在同济大学的具体应用 |
| 五结语 |
（10）宿舍综合管理系统研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 第2章 系统总体方案论证与设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 系统整体方案设计 |
| 2.3 系统的技术选择和相关简介 |
| 2.3.1 噪声采集相关硬件选择 |
| 2.3.2 噪声采集通信方式的选择 |
| 2.3.3 图像处理工具的选择 |
| 2.3.4 数据库的选择 |
| 2.3.5 软件开发工具的选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 噪声采集的设计 |
| 3.1 噪声采集的总体设计 |
| 3.2 噪声采集的硬件设计 |
| 3.3 噪声采集的软件设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 摄像头视频采集处理 |
| 4.1 总体设计 |
| 4.2 原理介绍 |
| 4.2.1 高斯滤波 |
| 4.2.2 帧差法 |
| 4.3 实验设计 |
| 4.3.1 设备和软件配置 |
| 4.3.2 视频图像捕获 |
| 4.3.3 图像处理 |
| 4.3.4 坐标获取 |
| 4.3.5 坐标处理 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 服务器和客户端软件设计 |
| 5.1 数据库的设计 |
| 5.1.1 信息存储数据库 |
| 5.1.2 系统数据库 |
| 5.1.3 密码信息数据库 |
| 5.2 服务器客户端软件设计 |
| 5.2.1 多线程服务器 |
| 5.2.2 客户端软件设计 |
| 5.2.3 本章小结 |
| 第6章 功能测试 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学术期间发表的学术成果 |
| 附录1 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
四、校园一卡通最新解决方案（论文参考文献）
- [1]二维码在高校校园信息化系统中的应用研究[J]. 吴卫东. 江苏科技信息, 2021(34)
- [2]K高校校园一卡通项目管理能力评价研究[D]. 王奎杰. 青岛科技大学, 2021
- [3]基于多维度用户画像的高校图书资源个性化推荐系统构建研究[D]. 李佳蓓. 云南师范大学, 2021(08)
- [4]A银行H分行现金管理产品营销策略研究[D]. 李晓莲. 河北经贸大学, 2021(12)
- [5]基于学生行为数据的消息分享关系预测[D]. 青青. 大连理工大学, 2021(01)
- [6]基于RFID的校园学生管理系统研究[D]. 王泽. 陕西科技大学, 2021(09)
- [7]基于数据挖掘的贫困生鉴别与学业预警模型研究[D]. 赵宁杰. 北京服装学院, 2020(12)
- [8]高职院校教育管理信息化建设问题与对策研究[D]. 嵇梦丽. 中国矿业大学, 2020(07)
- [9]面向服务的智慧校园统一移动支付平台方案——以同济大学“校园钱包”为例[J]. 李桂琴,刘波,许维胜. 现代教育技术, 2020(09)
- [10]宿舍综合管理系统研究与开发[D]. 方琳. 山东大学, 2020(02)