科研團隊的發(fā)票管理及項目周邊推薦研究與設(shè)計
發(fā)布時間:2021-05-20 02:02
《國家重點研發(fā)計劃項目與資金管理的通知》明確指出要為科研人員“松綁”,簡化科研經(jīng)費的報銷流程,賦予科研人員更大的決策權(quán)力。目前,我國在財務(wù)報銷上任然實行憑票報銷的方式,然而,科研團隊在紙質(zhì)票據(jù)收集整理過程中,因為項目周期較長,導(dǎo)致票據(jù)收集過程容易出現(xiàn)票據(jù)失效、票據(jù)丟失等情況;對于較大科研項目,其科研支出名目較為復(fù)雜,紙質(zhì)票據(jù)不利于歸類管理,浪費科研人員的時間精力;紙質(zhì)票據(jù)在管理過程中不便于實時查看支出金額,不能很好的為科研團隊做出支出預(yù)算的調(diào)整提供幫助。票據(jù)的智能化管理有助于提高科研團隊的工作效率,減少票據(jù)整理過程的煩惱。為此,本文研究并設(shè)計了一個科研團隊的票據(jù)管理與項目周邊的推薦系統(tǒng)。主要工作如下:首先對票據(jù)的屬性字段進行了分析,建立票據(jù)字段的貢獻度模型,根據(jù)該模型對票據(jù)重名辨識問題進行了研究;然后在重名辨識的基礎(chǔ)上,對票據(jù)實體進行了自動化歸檔的處理,將票據(jù)自動歸檔為所屬的消費門類;接著在票據(jù)內(nèi)容的基礎(chǔ)上,提取出票據(jù)關(guān)鍵詞,建立了融合情景的推薦模型,進行基于票據(jù)實體的協(xié)同過濾推薦,并根據(jù)科研項目的附屬屬性做了周邊的內(nèi)容推薦;最后,本文使用VUE+Express的開發(fā)框架實現(xiàn)了科研團隊...
【文章來源】:華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:76 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究意義及背景
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 票據(jù)數(shù)字化、智能化發(fā)展歷程
1.2.2 相關(guān)技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 本文研究思路
第2章 系統(tǒng)總體設(shè)計
2.1 系統(tǒng)需求分析與設(shè)計
2.1.1 業(yè)務(wù)需求分析
2.1.2 性能需求分析
2.2 系統(tǒng)體系框架
2.3 功能模塊設(shè)計
2.4 數(shù)據(jù)庫設(shè)計
2.5 本章小結(jié)
第3章 關(guān)鍵技術(shù)研究
3.1 引言
3.2 發(fā)票重名辨識算法
3.2.1 命名實體消歧的相關(guān)研究
3.2.2 字段貢獻度的評價模型
3.2.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)票重名辨識
3.3 基于科研項目屬性及票據(jù)信息的個性化推薦
3.3.1 個性化推薦算法的相關(guān)研究
3.3.2 基于項目屬性的科研周邊推薦
3.3.3 融合情景的物品協(xié)同過濾推薦
3.4 發(fā)票實體的自動歸檔算法
3.4.1 有監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
3.4.2 KNN的文本分類方法
3.4.3 CNN的深度學(xué)習(xí)文本分類方法
第4章 系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)實現(xiàn)
4.1 科研團隊發(fā)票管理系統(tǒng)的實現(xiàn)
4.1.1 開發(fā)環(huán)境和相關(guān)工具
4.1.2 前后端分離開發(fā)技術(shù)實現(xiàn)
4.1.3 混合式數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)存儲
4.2 用戶端關(guān)鍵技術(shù)
4.2.1 客戶端權(quán)限管理實現(xiàn)
4.2.2 客戶端跨平臺顯示技術(shù)
4.2.3 票據(jù)審核郵件通知技術(shù)
4.3 推薦系統(tǒng)實現(xiàn)技術(shù)
4.3.1 基于scrapy的數(shù)據(jù)獲取技術(shù)
4.3.2 基于redis的實時數(shù)據(jù)存儲技術(shù)
4.3.3 推薦系統(tǒng)的具體實現(xiàn)
第5章 功能模塊測試
5.1 系統(tǒng)測試計劃
5.2 后端主要功能模塊測試
5.2.1 第三方數(shù)據(jù)接入模塊
5.2.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取模塊
5.2.3 后端主要Restful API接口
5.3 客戶端主要功能模塊測試
5.3.1 科研用戶操作基本模塊
5.3.2 用戶權(quán)限模塊
5.3.3 科研項目下的票據(jù)管理模塊
5.4 其他功能模塊測試
5.4.1 科研項目周邊推薦模塊
5.4.2 郵件自動發(fā)送模塊
5.4.3 票據(jù)自動歸檔模塊
5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 工作總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻
攻讀學(xué)位期間的科研成果
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]RDF數(shù)據(jù)查詢處理技術(shù)綜述[J]. 杜方,陳躍國,杜小勇. 軟件學(xué)報. 2013(06)
[2]基于維基百科的中文命名實體關(guān)聯(lián)度計算[J]. 劉高軍,馬硯忠,段建勇. 北方工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2012(01)
[3]基于維基百科的自動詞義消歧方法[J]. 史天藝,李明祿. 計算機工程. 2009(18)
[4]協(xié)同過濾推薦算法綜述[J]. 馬宏偉,張光衛(wèi),李鵬. 小型微型計算機系統(tǒng). 2009(07)
[5]互聯(lián)網(wǎng)推薦系統(tǒng)比較研究[J]. 許海玲,吳瀟,李曉東,閻保平. 軟件學(xué)報. 2009(02)
[6]基于云模型的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 張光衛(wèi),李德毅,李鵬,康建初,陳桂生. 軟件學(xué)報. 2007(10)
[7]個性化推薦系統(tǒng)中的用戶建模及特征選擇[J]. 林霜梅,汪更生,陳弈秋. 計算機工程. 2007(17)
[8]基于影響集的協(xié)作過濾推薦算法[J]. 陳健,印鑒. 軟件學(xué)報. 2007(07)
[9]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制[J]. 譚永紅. 控制理論與應(yīng)用. 1994(01)
博士論文
[1]漢語命名實體識別研究[D]. 江會星.北京郵電大學(xué) 2012
[2]信息抽取中實體關(guān)系識別研究[D]. 張奇.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010
[3]電子商務(wù)推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 鄧愛林.復(fù)旦大學(xué) 2003
碩士論文
[1]基于協(xié)同過濾的個性化新聞推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 朱滿洲.南京理工大學(xué) 2019
[2]中文組織機構(gòu)名識別和消歧技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 相曉敏.華東師范大學(xué) 2016
[3]基于中文維基百科的命名實體消歧方法研究[D]. 杜婧君.杭州電子科技大學(xué) 2013
[4]中文命名實體識別與歧義消解研究[D]. 龔凌暉.復(fù)旦大學(xué) 2011
[5]協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題研究[D]. 孫冬婷.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011
本文編號:3196860
【文章來源】:華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:76 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究意義及背景
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 票據(jù)數(shù)字化、智能化發(fā)展歷程
1.2.2 相關(guān)技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 本文研究思路
第2章 系統(tǒng)總體設(shè)計
2.1 系統(tǒng)需求分析與設(shè)計
2.1.1 業(yè)務(wù)需求分析
2.1.2 性能需求分析
2.2 系統(tǒng)體系框架
2.3 功能模塊設(shè)計
2.4 數(shù)據(jù)庫設(shè)計
2.5 本章小結(jié)
第3章 關(guān)鍵技術(shù)研究
3.1 引言
3.2 發(fā)票重名辨識算法
3.2.1 命名實體消歧的相關(guān)研究
3.2.2 字段貢獻度的評價模型
3.2.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)票重名辨識
3.3 基于科研項目屬性及票據(jù)信息的個性化推薦
3.3.1 個性化推薦算法的相關(guān)研究
3.3.2 基于項目屬性的科研周邊推薦
3.3.3 融合情景的物品協(xié)同過濾推薦
3.4 發(fā)票實體的自動歸檔算法
3.4.1 有監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
3.4.2 KNN的文本分類方法
3.4.3 CNN的深度學(xué)習(xí)文本分類方法
第4章 系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)實現(xiàn)
4.1 科研團隊發(fā)票管理系統(tǒng)的實現(xiàn)
4.1.1 開發(fā)環(huán)境和相關(guān)工具
4.1.2 前后端分離開發(fā)技術(shù)實現(xiàn)
4.1.3 混合式數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)存儲
4.2 用戶端關(guān)鍵技術(shù)
4.2.1 客戶端權(quán)限管理實現(xiàn)
4.2.2 客戶端跨平臺顯示技術(shù)
4.2.3 票據(jù)審核郵件通知技術(shù)
4.3 推薦系統(tǒng)實現(xiàn)技術(shù)
4.3.1 基于scrapy的數(shù)據(jù)獲取技術(shù)
4.3.2 基于redis的實時數(shù)據(jù)存儲技術(shù)
4.3.3 推薦系統(tǒng)的具體實現(xiàn)
第5章 功能模塊測試
5.1 系統(tǒng)測試計劃
5.2 后端主要功能模塊測試
5.2.1 第三方數(shù)據(jù)接入模塊
5.2.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取模塊
5.2.3 后端主要Restful API接口
5.3 客戶端主要功能模塊測試
5.3.1 科研用戶操作基本模塊
5.3.2 用戶權(quán)限模塊
5.3.3 科研項目下的票據(jù)管理模塊
5.4 其他功能模塊測試
5.4.1 科研項目周邊推薦模塊
5.4.2 郵件自動發(fā)送模塊
5.4.3 票據(jù)自動歸檔模塊
5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 工作總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻
攻讀學(xué)位期間的科研成果
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]RDF數(shù)據(jù)查詢處理技術(shù)綜述[J]. 杜方,陳躍國,杜小勇. 軟件學(xué)報. 2013(06)
[2]基于維基百科的中文命名實體關(guān)聯(lián)度計算[J]. 劉高軍,馬硯忠,段建勇. 北方工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2012(01)
[3]基于維基百科的自動詞義消歧方法[J]. 史天藝,李明祿. 計算機工程. 2009(18)
[4]協(xié)同過濾推薦算法綜述[J]. 馬宏偉,張光衛(wèi),李鵬. 小型微型計算機系統(tǒng). 2009(07)
[5]互聯(lián)網(wǎng)推薦系統(tǒng)比較研究[J]. 許海玲,吳瀟,李曉東,閻保平. 軟件學(xué)報. 2009(02)
[6]基于云模型的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 張光衛(wèi),李德毅,李鵬,康建初,陳桂生. 軟件學(xué)報. 2007(10)
[7]個性化推薦系統(tǒng)中的用戶建模及特征選擇[J]. 林霜梅,汪更生,陳弈秋. 計算機工程. 2007(17)
[8]基于影響集的協(xié)作過濾推薦算法[J]. 陳健,印鑒. 軟件學(xué)報. 2007(07)
[9]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制[J]. 譚永紅. 控制理論與應(yīng)用. 1994(01)
博士論文
[1]漢語命名實體識別研究[D]. 江會星.北京郵電大學(xué) 2012
[2]信息抽取中實體關(guān)系識別研究[D]. 張奇.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010
[3]電子商務(wù)推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 鄧愛林.復(fù)旦大學(xué) 2003
碩士論文
[1]基于協(xié)同過濾的個性化新聞推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 朱滿洲.南京理工大學(xué) 2019
[2]中文組織機構(gòu)名識別和消歧技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 相曉敏.華東師范大學(xué) 2016
[3]基于中文維基百科的命名實體消歧方法研究[D]. 杜婧君.杭州電子科技大學(xué) 2013
[4]中文命名實體識別與歧義消解研究[D]. 龔凌暉.復(fù)旦大學(xué) 2011
[5]協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題研究[D]. 孫冬婷.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011
本文編號:3196860
本文鏈接:http://sikaile.net/guanlilunwen/glzh/3196860.html
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