一、几种网络搜索引擎分析（论文文献综述）
唐陈[1]（2021）在《基于网络搜索指数和SSA-BP模型的游客量预测研究 ——以三亚市为例》文中研究指明近年来,随着人们生活水平的日益提高,旅游成为越来越多人释放压力、享受生活的新选择,全国各地旅游产业也呈现一片欣欣向荣的景象。为了相关部门可以合理配置旅游资源从而提高景区的有序性、增强游客的旅行体验和促进景区可持续发展,精确的游客量预测变得尤为重要。现如今,随着互联网的迅速崛起,当人们产生旅游需求时,更多的借助网络获取相关信息,消费者在选择出行方式以及旅游目的地时,更多的将视角从线下转移至线上,由此便产生了相关的网络搜索数据,这为游客量预测研究提供了新的思路。本文以热门旅游城市三亚市为例,采用相关的网络搜索数据,尝试构建模型对游客量实现较高精度的预测。首先,从几大热门旅游网站上获取108篇具有代表性的旅游攻略进行文本分析,通过技术取词法和直接取词法相结合的方式获取7个核心关键词,进而通过长尾关键词拓展等方法来拓展关键词库,共得到60个关键词。其次,通过斯皮尔曼相关分析法,筛选与三亚市实际游客量相关性较高的关键词,最终得到28个关键词;然后,在最终关键词的基础上基于主成分分析得到5个构造变量、Lasso算法选择16个最佳变量、随机森林-递归特征消除算法选择12个最佳变量,分别构建三亚市游客量网络搜索指数。之后,基于三种网络搜索指数,建立多个BP神经网络模型预测三亚市游客量。为进一步提高模型稳定性和准确性,引入麻雀搜索算法,并与鲸鱼算法、布谷鸟算法等常见智能优化算法的优化结果进行对比,分析模型的预测精度。主要得出以下结论:一、通过斯皮尔曼相关性检验,确定网络搜索关键词与三亚游实际游客数据存在相关性,说明将网络搜索数据用于三亚市游客量预测在方法上具有科学性和合理性。二、基于主成分分析、Lasso算法、随机森林-递归特征消除算法所构建的三种BP神经网络模型,在三亚市游客量预测研究中均表现优异。其中随机森林-递归特征消除算法所构建的模型预测精度比其余两种算法所建构的模型更高,预测误差更小。三、运用BP神经网络模型,结合三种游客量网络搜索指数,分别建立三亚市游客量预测模型,均达到较好的预测效果,为避免BP神经网络模型陷入局部最优,引入麻雀搜索算法。同时引入三种不同优化算法与BP神经网络模型进行结合,最终发现利用麻雀搜索算法优化后的BP神经网络模型拟合效果最好,预测误差最小。因此,该模型有望用于实际工作中,一方面,可以为城市旅游的规划、管理及科学发展提供参考,另一方面,为智能优化算法在网络搜索数据预测游客量的研究填补了空白。
曹灿[2]（2021）在《基于网络大数据的消费者信心指数编制与应用》文中进行了进一步梳理消费者信心指数是综合反映并量化消费者对当前经济形势评价和对经济前景、收入水平、收入预期以及消费心理状态的主观感受,是预测经济走势和消费趋向的一个先行指标,对其进行准确编制可以及时预测众多宏观经济指标。1997年,我国国家统计局开始调查并编制消费者信心指数,发布频率为每月。现有消费者信心指数的编制数据皆来源于抽样调查数据,因此存在着抽样调查中难以避免的问题:样本量少、误差大、成本高、耗时久等。而网络技术的发展使得许多社会行为都以数据的形式被计算系统记录,这为构建反映社会经济行为的宏观经济指标提供了强有力的数据支撑。同时经济还会面临类似于新冠、经济危机之类的重大不确定性事件,这些事件会引发民众的恐慌,研究表明,消费者对消极情绪的反应更强烈。因此本文从消费者购买行为理论出发,建立了消费者信心指数-消费者信心-网络搜索行为的理论框架,理论论证利用网络大数据编制消费者信心指数的可行性,在使用关键词搜索量与消费者信心指数的相关系数大小筛选出最终关键词后,构造关键词搜索量与消费者信心指数的线性方程,根据t值正负对关键词进行情感分类。基于所有关键词数据结合动态因子模型构建网络消费者信心指数,同时采用不同情绪关键词编制了消费者消极指数和消费者积极指数,并采用混频数据抽样模型分别研究三者对消费支出的影响程度,检验消费者信心对消费支出的总体影响以及不同情绪倾向影响的异质性。结论如下:第一,在拟合效果方面。网络消费者信心指数、消费者积极指数、消费者消极指数对传统消费者信心指数的拟合程度依次增强。第二,在预测效果方面。加入自回归项的混频模型预测精度最优,其中网络消费者信心指数、消费者消极指数、消费者积极指数均比传统消费者信心指数预测效果更好,3个日度指数的预测精度依次提高。实证结果表明具有情感倾向的消费者信心指数对社会消费品零售总额预测效果更优,其中消极情绪关键词比积极情绪关键词更能精确捕捉人们的消费信心变化。第三,在实时预报方面。随着日度数据的不断更新,3个混频模型的预测精度逐渐提高。结果表明低频指标结合实时更新的日度指标可以提高模型的预测精度,其中,网络消费者信心指数、消费者积极指数、消费者消极指数的预测精度依次提高,再次验证了消极情绪关键词在捕捉消费者信心变动方面的优越性。
迟依涵[3]（2020）在《基于网络搜索数据的房地产价格预测研究 ——以西安市为例》文中研究表明在生活节奏不断加快的今天,互联网为人们带来了极大的便利,在做出消费决定前,互联网检索成为消费者获取相关信息的重要渠道。因此,网络搜索数据可以作为消费者关注度的量化指标,为诸多研究问题提供科学合理的数据。房地产业作为我国国民经济的支柱型产业,其价格是人们关注的重点问题,也成为当前的研究热点。但是目前的房地产价格预测研究受研究数据和预测模型等问题的影响存在缺陷,因此本文以西安市为例,利用网络搜索数据预测房地产价格。本文首先以均衡价格理论为基础分析房地产价格的主要影响因素,从定性的角度揭示房地产价格与网络搜索数据之间的关系。在定量分析房地产价格与网络搜索数据之间的关联性时,本文是通过主观选词等方法,在百度指数网站中选取6个核心网络搜索数据,再构建灰色关联度分析模型计算二者之间的灰色关联度。然后,在核心网络搜索数据基础上构建初始数据库,本文利用二次搜索等方法拓展了119个网络搜索数据,并利用斯皮尔曼相关分析和时差相关分析筛选出与房地产价格具有高度相关性的先行网络搜索数据,再利用主成分分析方法对筛选后的网络搜索数据进行综合,以消除数据间的共线性。最后,以综合后的网络搜索数据指标作为预测房地产价格的变量,建立长短期记忆模型、支持向量回归模型和随机森林模型分别预测房地产价格,并以西安市数据为例进行实证检验。但是由于每个模型都存在一定的弊端,预测结果与实际的房地产价格都存在一定偏差,因此本文在建立三个单一模型的基础上建立了融合模型,利用梯度提升决策树模型提高预测精度。研究表明:（1）房地产价格和网络搜索数据之间存在较强的相关性;（2）在利用长短期记忆模型、支持向量回归模型和随机森林模型预测房地产价格时,长短期记忆模型的预测效果最好,其次为随机森林模型,最后为支持向量回归模型;（3）利用梯度提升决策树模型预测融合后的拟合度最接近实际房地产价格,拟合优度达到0.996。
高许东[4]（2020）在《基于关键词网络搜索指数的城市游客量预测研究 ——以广州市为例》文中指出旅游产业是有着“无烟工业”之称的第三产业。旅游业属信息密集型产业,信息是其生存和运转的依托。但长期以来,旅游相关信息存在不对称性和复杂化等问题,各地旅游资源并没有得到充分开发。当今互联网飞速崛起,搜索引擎上汇聚了海量具有更高时效性的旅游搜索信息,结合网络搜索数据预测游客量是对传统游客量预测方法的改进。本文基于此,以热门旅游城市广州市为例,引入相关关键词的百度指数,尝试构建AL-S-AFSA-LSSVR组合模型,以期对城市月度游客量实现较高精度的预测。首先,通过技术取词法等方法构建网络搜索关键词初始词库,进而通过文本挖掘等方法拓展词库,最终收集到387个关键词。筛选掉未被百度指数收录的以及数据量过低的关键词,研究所用关键词库包含184个关键词,在百度指数中爬取各关键词的日搜索指数转化成月指数;其次,通过时差相关分析法,筛选出l（29）0且对应lr?0.65的关键词共14个,利用自适应Lasso方法进一步筛选14个关键词,最后剩余6个变量;然后,由于旅游人数的季节性较强,本文同时引入2个季节相关变量,同游客量序列、6个关键词一起构造好变量集;最后,建立AFSA-LSSVR模型,将117组数据中前97组划分为训练集,后20组用来测试,利用训练好的模型预测测试集数据。结果显示预测结果具有较高精度,该模型MAE为12.64,MAPE为2.70%,NSE为0.9646,均比较理想。为了评价模型的预测精度,本文尝试改变模型各成分构造不同类型组合模型,在相同数据集上做预测,选取RSR、MAPE、RMSPE、NSE、MAE五个指标对各模型进行评价。最后通过对比发现,在该指标体系下,本文所构建的AL-S-AFSA-LSSVR组合模型预测效果最佳。最后进行了DM检验,发现在显着性水平?=0.05下,该模型预测精度确实优于大部分模型。因此,该模型有望用于实际工作中,为城市旅游的规划、管理及科学发展提供参考。
黄慧[5]（2019）在《《网络搜索引擎研究》（节选）汉译实践报告》文中指出众所周知,计算机网络的发展速度在当今社会可谓迅捷,各国之间探讨交流网络知识、共商网络问题愈发普遍,这使得计算机网络翻译在整个翻译领域的地位与日俱增。本次翻译实践报告以出版图书Web Search Engine Research第五章——“网络检索有效性评测”的中译作为实际案例,以克劳德·艾尔伍德·香农（Claude Elwood Shannon）提出的跨学科理论——信息论为理论视角,分析计算机网络类文本翻译过程中遇到的疑难点,并探索解决问题的有效途径和翻译方法。因笔者所选的源语文本属信息型为主、表达型为辅的科技类文本,学科术语、特殊符号、图形、表格、公式、运算是该文本的主要构成要素,且拙译的读者群为希望进入信息检索领域的研究生,提供理论和实践知识是主要目的。因此,实施翻译任务时,笔者需在充分理解原文信息的前提下,思考如何采用通俗易懂的中文表述,将原文中所蕴含的专业化知识传达给译文读者,使其充分理解源语文本的表达意图。故而,在信息论的指导下,笔者凭借本科所学的信息检索知识,运用了直译法、借用法、加注法、增补法、拆分法等翻译方法,力图准确、简明、完整地向译文读者传递源语文本中的信息。本翻译报告共分为五个部分。第一部分翻译任务描述主要交代翻译任务的背景和意义;第二部分翻译文本阐释分别阐述计算机网络文本的出处、内容及特征;第三部分对翻译的过程进行说明,包括译前准备、译中执行和译后校对,译前准备包括翻译内容的概览、指导理论的明确、平行文本的搜集、翻译工具的遴选以及术语表的整理和设立,译中执行涵盖原文本的初译、翻译难点的攻克、术语表的修正和初译稿的改进,译后校对则包含自我校对和他人校对;第四部分依托信息论这一传播学理论,着重探究该文本第五章中学科术语、图表公式以及文体风格的翻译,试图探求这几大特色内容在不同情形下的不同处理手段;在最后一个部分中,笔者对本次翻译实践报告做出总结,归纳整个过程中得到的经验以及尚待完善的不足。本次翻译实践活动的意义主要有以下四个方面。首先,本论文依托的文本章节“网络检索有效性评测”概述了评测信息检索系统总体质量的各类指标,既有利于网络检索领域的专家学者学习国外领先的评估经验,国内搜索引擎的发展创新也有了更多的考量和启发。其次,笔者主动选择网络信息检索作为本次翻译任务的研究方向,借此对笔者本硕知识的相互提升产生潜在的助益作用。再次,笔者从跨学科的传播学理论视角剖析计算机网络类文本的翻译,希冀为该类文本的翻译提供更多新的理论参照。最后,本翻译报告以此次翻译实践中运用的翻译方法为焦点,通过典型案例分析探究计算机网络文本的汉译方法,并为之后同类型翻译的文本分析进行一次有益的尝试。
王静[6]（2019）在《英汉职业翻译中的译者搜索行为研究 ——以任务熟悉度为视角》文中研究指明在信息电子化和网络化传播的今天,译者使用软、硬件工具搜索信息资源已成为笔译过程中不可或缺的组成部分。基于互联网大数据的搜索因其快速、便捷、高效的优势逐渐替代了查询纸质词典、百科辞典或其他参考资料的行为,并已融入译者的翻译全过程。搜索在翻译问题解决中扮演的协调性、策略性作用在诸多研究者的翻译能力描述探索中均有提及,本研究基于已有相关研究成果探索和描述职业译者的搜索行为和特征,比较译者执行熟悉的常规翻译任务和不熟悉的非常规翻译任务中的搜索行为,以发现译者的知识补偿机制,解构职业译者相关知识的建构行为,并对未来搜索课程或相关培训提出建议和思考。本研究抽选翻译公司内的职业译者作为受试对象参加两类任务的实验,通过观察受试者翻译行为和理论推演设立研究问题,并建构搜索频次、信息资源类型、信息需求表征方式的改变频次、搜索时长等指标解释搜索行为特征。研究得出4个结论:1)受试者的搜索频次与任务类型无关,但新Dale-Chall公式得分与信息需求的数量和搜索频次相关。2)受试者在非常规翻译任务中并没有显着增多调取专业领域知识类资源的频次,只是显着增多了词典类资源和轻应用资源的使用频次,停留轻应用资源的时长也显着增加。3)受试者在非常规翻译任务中改变信息需求表征方式的频次显着增多,并在3个提问式的策略和信息需求表征风格呈现显着的区别性特征。4)受试者在非常规翻译任务中的搜索时长和停留源语文本/译入语文本的时长显着缩短,搜索时长和译者停留信息资源的时长与信息需求解决正确率呈负相关的关系。本研究采用录屏、译后回溯性访谈、问卷调查等三角验证的方法提取搜索行为数据,并进行量化统计和比较,通过推演和受试者的反馈得出职业译者的搜索行为概览图。本研究建构出译者在搜索过程中建立的搜索策略和途径,其中包括搜索顺序、各类硬件使用、工具软件选择、互联网技术介入、大数据技术采纳等。基于搜索是人机交互的综合、复杂的过程观点,本研究描述了各翻译行为和相关搜索行为的关系,概括出搜索的复合性、场合性、补偿性和外缘性的特征,由此建议翻译训练中应考虑加入搜索培训和教学环节,培养学生译者利用搜索解决翻译问题的复合能力。本研究中的搜索研究发现也可为职业译者能力评估体系提供理论支持,所检验的搜索指标可作为职业译者搜索能力发展评价指标的可行性参数。
曹永立[7]（2018）在《基于网络搜索数据的汽车销量预测方法研究》文中研究说明近年来,随着社会经济的不断发展,人们的生活水平不断提高,普通大众对汽车这一代步工具的需要也慢慢加大,汽车消费需求慢慢变成生活中必不可少的一部分。汽车行业成为一个新型朝阳行业,对我国的经济实力的提高做出很大贡献。从消费心理上看,现在消费者已经从过去的盲目消费改变成理性消费,汽车消费者会按着自己的喜好、经济状况以及汽车的性价比来选择适合自己的车辆。同时,随着互联网的不断普及,电脑、无线端电子设备成为人们获得所需信息的重要途径。据中国互联网络中心研究数据显示,近年来,人们对互联网的需求越来越频繁,90%左右的消费者通过网络来搜索获取自己需要的信息。我们可以从主要的搜索引擎网站（百度、谷歌等）获得消费者的搜索数据,从这些数据可以挖掘消费者的真实心理需求,这对一个行业的市场分析和研究具有重要的战略意义。汽车销量的预测在宏观上有利于汽车行业产能监控、避免产能过剩、把控行业成长趋势、促进行业更好发展,微观上有利于车企制定生产营销策略、平衡供需、优化供应链。论文旨在研究大数据背景下,网络搜索数据、评价数据与汽车销量之间的关系,并建立预测模型对汽车销量进行预测。首先分别检验评分数据、百度指数数据与汽车销量之间的相关关系,发现评分数据与销量不存在相关关系,而百度指数与销量数据存在强相关关系。然后从人们消费主流品牌中,选中宝马、大众、吉利这三个高中低档品牌做相关的分析,使用网络爬虫工具获取关键词数据,搜索选取关键词然后进行网络搜索指数的合成,从中国汽车工业协会获取各品牌的实际汽车销售量,建立网络搜索数据与汽车销量的数据模型,和改进的时间序列模型。之后将时间序列与回归模型结合,得到精度更高的混合预测模型。通过分析结果可以得到,百度搜索指数模型部分表明了网络搜索指数与宝马、大众、吉利三个不同档次的品牌汽车之间的相关关系;其次,从拟合优度和预测精度来看,百度指数模型和时间序列模型都达到了较好效果;第三,混合模型的拟合优度和预测精度均优于前面的百度指数模型和时间序列模型。其中,吉利汽车作为低端品牌在拟合优度和预测精度上的表现都较普通,其拟合优度是89.83%,而预测误差也很大,为8.18%;而大众作为中端消费的代表,拟合优度是96.14%,预测误差是3.31%;宝马这个高端品牌的拟合优度比中低端汽车品牌都要理想,达到了96.81%,误差也是最小的,仅为1.88%。
易宇峰[8]（2018）在《高校网络思想政治教育平台研究 ——以易班建设为例》文中研究表明“平台”一词广泛应用于互联网领域,通常被理解为开展某项工作的条件或者基础。高校网络思想政治教育平台,可以理解为高校中开展大学生网络思想政治教育的环境或者条件,也可以理解为开展高校网络思想政治教育的各种硬件、软件资源的集合。大学生正处于个人世界观、人生观、价值观形成的关键时期,以高校网络思想政治教育平台为主要抓手,开发优化高校网络思想政治教育平台功能,完善高校网络思想政治教育平台运营机制,增强高校思想政治教育育人效果,对进一步加强和改进高校大学生思想政治教育意义重大。自互联网建设开始,高校网络思想政治教育平台就一直被作为高校网络思想政治教育的重要内容开展研究。一段时间以来,高校网络思想政治教育平台在理论研究和实践应用方面均取得了较为丰富的成果。在我国全面推进网络强国建设的大背景下,论文以高校网络思想政治教育平台作为具体研究对象,结合近年来易班全国建设推广的应用实践,对高校网络思想政治教育平台的理论基础、理论支撑和学科借鉴进行了较为系统的梳理。对网络思想政治教育提出以来,高校网络思想政治教育平台形成和发展的历程进行了回顾,并据此总结了高校网络思想政治教育平台的概念、价值、要素、分类、特征和功能。从理论联系实际的角度,对高校网络思想政治教育平台的建设、运行和作用机制进行了介绍,并重点研究了高校网络思想政治教育平台的作用机制和评价机制。论文以易班作为高校网络思想政治教育平台典型案例进行了分析,并提出未来高校思想政治教育平台发展的思考和建议。论文以马克思主义基本原理和方法和习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,结合思想政治教育基本理论,借助教育学、管理学、心理学、社会学、传播学,以及计算机科学与技术、软件开发、网络信息技术等关联学科、领域的相关理论知识,综合运用文献研究法、案例分析法、对比分析法、经验总结法等研究方法,深入开展高校网络思想政治教育平台研究。在理论研究方面,对新形势下高校网络思想政治教育平台建设发展的新思维、新变化进行了重点关注,并结合相关学科知识进行了相应的研究和分析;在实践研究方面,对移动互联条件下的高校网络思想政治教育平台的具体应用、实践提出了具体的建设发展思路和举措。以高校网络思想政治教育平台为具体对象,尝试回答了高校网络思想政治教育中作用发挥和评价的理论难题。在新形势和新的网络技术条件下,论文的研究内容具有一定的理论创新性;同时,本文的研究内容具有较强的实践性和应用性,对高校网络思想政治教育平台实践应用,特别是对易班在各高校的建设推广具有较强的指导意义。论文主要包括六个部分:第一部分,介绍高校网络思想政治教育平台研究的技术基础、实践基础和理论基础。技术基础是高校网络思想政治教育平台研究的基本前提,技术推动该校网络思想政治教育平台的发展;实践基础是高校网络思想政治教育平台基于实践应用的重要借鉴;理论基础则是高校网络思想政治教育平台建设、运用和作用发挥的重要理论来源。第二部分,介绍高校网络思想政治教育平台的基本内涵。在过去研究的基础上,提出了高校网络思想政治教育平台的基本概念,并对高校网络思想政治教育平台的价值、要素、分类、特征、功能等内容进行了详细介绍。第三部分,介绍高校网络思想政治教育平台的建设与运营。介绍了基本的建设思路、建设目标、建设路径,介绍了高校网络思想政治教育平台运营体制和机制。第四部分,介绍高校网络思想政治教育平台的作用发挥与评价机制。从环境熏陶、群体认同、灌输与渗透、实践与自我教育四个方面总结了高校网络思想政治教育平台的作用机制;从基本原则、评价对象、评价主体、评价方法、评价反馈五个方面介绍了高校网络思想政治教育平台的评价机制。第五部分,提出高校网络思想政治教育平台的发展思考。从理论联系实际的角度,提出加强高校网络思想政治教育平台的研究和实践要做到四个结合,即与高校流行文化相结合,与高校教育信息化相结合,与新媒体传播相结合,与法制建设相结合,以开拓创新、与时俱进的态度做好高校网络思想政治教育平台相关工作。第六部分,介绍高校网络思想政治教育平台的易班模式。易班是当前高校网络思想政治教育平台理论研究和实践应用的典型代表,也是国家重点建设推广的全国统一的大学生网络互动社区。重点对易班的基本情况、易班的特色和优势、易班的作用发挥进行了介绍,并结合论文的相关研究内容,提出了易班下一步的发展思路。
文瑞[9]（2018）在《网络搜索、在线口碑与中国汽车销量的关系研究》文中研究说明随着搜索引擎的广泛使用,消费者获取信息的来源逐渐从报纸、杂志、广播、电视等传统媒体和实体店转向互联网搜索渠道。搜索引擎记录了用户的捜索行为,网络捜索数据反映了用户对事件的关注度,网络捜索数据凭借低成本、及时性为各行各业的预测提供了很多帮助,己经被广泛地运用于社会经济行为的预测之中。网络搜索行为是一个衡量消费者购买意愿的指标,能够用于购买行为的预测。尽管信息搜索一直被看作消费者决策过程当中的重要一环,但是有关在线搜索与线下交易之间关系的实证研究有限。基于此,本研究以消费者在信息搜集和购买决策过程中留下的真实数据为研究基础,以我国汽车市场为背景,探究在线搜索与线下交易之间的关系。首先,确定网络搜索数据的关键词,主要运用了文本挖掘技术,具体而言:（1）对抓取的汽车论坛文本进行Jieba分词;（2）利用Word2vec模型把分词结果转化为向量空间模型形式;（3）结合TF-IDF算法和余弦相似度算法确定关键词。然后,基于108个月的长面板数据,建立网络搜索与汽车销量的固定效应模型。此外,为探究在线口碑对汽车销量的作用效果,本研究在原模型的基础上引入评论数量和评论分数两个变量,检验网络搜索、在线口碑与中国汽车销量三者之间的作用关系。保留样本分析表明,当在线口碑信息无法获得时,网络搜索数据可以对中国汽车销量的预测起到重要作用。最后通过面板向量自回归模型（PVAR）,采取滚动窗口的方式,利用网络搜索数据验证了2015年12个月的汽车销量。实证结果表明:（1）网络搜索与汽车销量之间存在长期均衡关系,回归模型可以解释76%的方差;（2）在线评论数量、在线评论分数与汽车销量呈显着的正相关关系;（3）在线口碑数据未能对基于网络搜索数据的销量预测模型起到显着作用效果;（4）基于网络搜索数据的预测模型表现出良好的预测精度,可以用提前1个月或2个月的网络搜索数据,来对我国汽车销量做预测。本研究丰富了网络搜索、在线口碑、汽车营销等相关方面的理论研究,有利于汽车企业制定相关营销策略,另外本研究的关键词获取流程也为基于网络搜索数据的其他领域研究提供了参考。
高佳玲[10]（2017）在《基于网络搜索关键词的住宅价格指数预测研究》文中进行了进一步梳理人们的生活方式和消费习惯因为互联网的普及而发生着潜移默化的影响,互联网中包含着海量网络数据,人们在作各种决策时习惯于通过搜索引擎在互联网上找寻相关信息,尤其是消费决策。消费者以搜索引擎为桥梁,以搜索关键词为钥匙在互联网中找寻信息,所以搜索关键词在一定程度上代表着消费者的关注热点,搜索量则可以代表着关注程度。由此可以总结到网络搜索关键词数据映射着市场主体的关注点,揭示市场主体行为趋势,可以为宏观经济问题提供所需要的微观数据。由于住宅销售产业是国民经济社会快速发展的关键推动力,各界研究学者越来越关注住宅价格,特别是大中城市的住宅价格更是重中之重,本文以西安为例对新建商品住宅销售价格指数与网络搜索关键词数据进行研究。文章以均衡价格为理论基础,首先从宏微观角度分析住宅价格主要影响因素是供需关系,并以此进行理论分析,从定性的角度阐述新建商品住宅销售价格与网络搜索关键词数据之间的关系。从住宅价格影响因素的角度出发,使用核心关键词和拓展关键词选取方法,对网络搜索关键词进行初选,形成包含63个搜索关键词的初选词库;然后使用核心关键词运用灰色关联度方法,从定量的角度分析了西安新建商品住宅销售价格指数与网络搜索关键词数据之间的关系。然后,使用Spearman相关性分析筛选出高相关性的搜索关键词和使用时差相关分析法选出先行搜索关键词,并使用主成分分析方法进行关键词指标的综合,形成四个综合指标。最后,以综合指标为模型输入建立神经网络、支持向量机以及随机森林预测模型,对这三个模型进行预测性能分析比较,随机森林预测模型精度较高,在此基础上对三个模型预测结果进行融合,使用梯度迭代决策树模型对三个模型的预测结果再次进行挖掘分析,得出最优的住宅价格指数预测模型。得出的结论主要有以下三点:（1）网络搜索关键词与西安新建商品住宅价格有较强的相关性;（2）梯度迭代决策树模型融合的预测结果优于单个模型的预测结果,拟合度为0.995;（3）使用网络搜索关键词数据可以比国家统计局提前半个月统计出住宅价格指数。
二、几种网络搜索引擎分析（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、几种网络搜索引擎分析（论文提纲范文）
（1）基于网络搜索指数和SSA-BP模型的游客量预测研究 ——以三亚市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 实际意义 |
| 1.2.2 理论意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 基于传统数据的游客量预测研究 |
| 1.3.2 基于网络搜索数据的游客量预测研究 |
| 1.3.3 文献评述 |
| 1.4 研究内容和结构安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 结构安排 |
| 1.5 创新点和局限性 |
| 1.5.1 主要创新点 |
| 1.5.2 局限性 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 百度指数 |
| 2.2 BP神经网络 |
| 2.2.1 BP神经网络的原理 |
| 2.2.2 BP神经网络算法的实现流程 |
| 2.3 麻雀搜索算法 |
| 2.4 麻雀搜索算法优化的BP神经网络 |
| 2.5 其他常见智能优化算法 |
| 2.5.1 遗传算法 |
| 2.5.2 鲸鱼算法 |
| 2.5.3 布谷鸟算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 关键词的获取及数据预处理 |
| 3.1 核心关键词获取 |
| 3.2 拓展核心关键词 |
| 3.3 关键词择优 |
| 3.4 百度指数获取及数据预处理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 三亚市游客量网络搜索指数的构建 |
| 4.1 基于主成分分析法构建游客量网络搜索指数 |
| 4.1.1 主成分分析原理 |
| 4.1.2 主成分分析法构建游客量网络搜索指数 |
| 4.2 基于Lasso算法构建游客量网络搜索指数 |
| 4.2.1 Lasso算法原理 |
| 4.2.2 Lasso算法构建游客量网络搜索指数 |
| 4.3 基于随机森林-递归特征消除算法构建游客量网络搜索指数 |
| 4.3.1 随机森林-递归特征消除原理 |
| 4.3.2 随机森林-递归特征消除算法构建游客量网络搜索指数 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 游客量预测模型的建立 |
| 5.1 模型参数优选 |
| 5.1.1 BP神经网络的参数设定 |
| 5.1.2 智能优化算法参数设定 |
| 5.1.3 预测模型的评价指标 |
| 5.2 实证分析 |
| 5.2.1 BP神经网络模型的建立 |
| 5.2.2 麻雀搜索算法优化的BP神经网络模型的建立 |
| 5.2.3 与其他智能优化算法的比较以及分析 |
| 第6章 结论和建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于网络大数据的消费者信心指数编制与应用（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 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 传统消费者信心指数编制与应用 |
| 1.2.2 基于网络大数据的指数编制与应用 |
| 1.2.3 基于网络大数据的消费者信心指数编制与应用 |
| 1.2.4 具有情感倾向的网络大数据指数编制与应用 |
| 1.2.5 文献述评 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 论文创新点 |
| 第2章 利用网络大数据编制消费者信心指数的理论框架 |
| 2.1 消费者信心指数的编制方法及存在问题 |
| 2.1.1 国外编制方法 |
| 2.1.2 国内编制方法 |
| 2.1.3 存在问题 |
| 2.2 消费者信心在网络大数据上的体现 |
| 2.2.1 消费者信心与消费者信心指数 |
| 2.2.2 消费者信心与消费需求 |
| 2.2.3 消费者信心与购买决策 |
| 2.2.4 消费者信心与网络搜索行为 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于网络大数据消费者信心指数编制 |
| 3.1 数据来源与处理 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 数据搜集及预处理 |
| 3.1.3 关键词选取 |
| 3.1.4 消极、积极情绪关键词选取 |
| 3.2 动态因子模型 |
| 3.3 网络消费者信心指数合成 |
| 3.4 消费者消极指数合成 |
| 3.5 消费者积极指数合成 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于网络大数据消费者信心指数有效性检验 |
| 4.1 对传统消费者信心指数的拟合效果 |
| 4.2 MIDAS模型 |
| 4.2.1 基础MIDAS模型 |
| 4.2.2 MIDAS自回归模型 |
| 4.2.3 MIDAS模型估计方法 |
| 4.3 对消费支出预测结果对比 |
| 4.3.1 低频控制变量的选取 |
| 4.3.2 对消费支出的预测 |
| 4.3.3 稳健性检验 |
| 4.3.4 指数应用效果评估 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足之处 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于网络搜索数据的房地产价格预测研究 ——以西安市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 网络搜索数据应用研究现状 |
| 1.2.2 房地产价格预测研究现状 |
| 1.2.3 基于网络搜索数据的房地产价格预测研究现状 |
| 1.3 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 结构安排及技术路线 |
| 1.4 研究创新 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 网络搜索数据与房地产价格相关性分析 |
| 2.1 网络搜索数据与房地产价格概念概述及数据来源 |
| 2.1.1 网络搜索数据的概念概述及数据来源 |
| 2.1.2 房地产价格的概念概述及数据来源 |
| 2.2 网络搜索数据与房地产价格定性分析 |
| 2.2.1 相关理论概述 |
| 2.2.2 网络搜索数据与房地产价格相关性理论框架 |
| 2.3 网络搜索数据初选 |
| 2.3.1 网络搜索数据选取方法 |
| 2.3.2 拓展网络搜索数据方法 |
| 2.3.3 房地产价格预测研究的网络搜索数据初选 |
| 2.4 网络搜索数据与房地产价格定量分析 |
| 2.4.1 灰色关联度分析模型介绍 |
| 2.4.2 实证分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 网络搜索数据指标体系的构建与筛选 |
| 3.1 构建网络搜索数据指标体系的原则及步骤 |
| 3.1.1 构建网络搜索数据指标体系的原则 |
| 3.1.2 构建网络搜索数据指标体系的步骤 |
| 3.2 网络搜索数据指标体系的构建 |
| 3.2.1 斯皮尔曼相关分析 |
| 3.2.2 时差相关分析 |
| 3.2.3 主成分分析 |
| 3.3 实证分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 房地产价格预测模型的建立及应用 |
| 4.1 基于长短期记忆模型的房地产价格预测 |
| 4.1.1 长短期记忆模型原理 |
| 4.1.2 长短期记忆模型预测西安市房地产价格 |
| 4.2 基于支持向量回归模型的房地产价格预测 |
| 4.2.1 支持向量回归模型原理 |
| 4.2.2 支持向量回归模型预测西安市房地产价格 |
| 4.3 基于随机模型的房地产价格预测 |
| 4.3.1 随机森林模型原理 |
| 4.3.2 随机森林模型预测西安市房地产价格 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于梯度提升决策树模型的房地产价格预测融合 |
| 5.1 模型融合的原理 |
| 5.2 梯度提升决策树模型的原理及建模过程 |
| 5.3 西安市房地产价格预测融合 |
| 5.4 单一模型预测结果与融合模型预测结果对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论、建议与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究建议 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 硕士研究生学习阶段的研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于关键词网络搜索指数的城市游客量预测研究 ——以广州市为例（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究思路与结构安排 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 网络搜索数据的应用现状 |
| 2.1.1 网络搜索数据在国外的应用现状 |
| 2.1.2 网络搜索数据在国内的应用现状 |
| 2.1.3 小结 |
| 2.2 游客量预测研究现状 |
| 2.2.1 游客量预测在国外的研究现状 |
| 2.2.2 游客量预测在国内的研究现状 |
| 2.2.3 小结 |
| 第三章 理论基础 |
| 3.1 网络搜索理论与百度指数 |
| 3.1.1 网络搜索理论 |
| 3.1.2 百度指数功能及模块介绍 |
| 3.2 网络搜索与游客量预测的关联机理 |
| 3.3 网络搜索关键词理论 |
| 3.3.1 网络搜索关键词词库构建的依据和原则 |
| 3.3.2 网络搜索关键词初选 |
| 3.3.3 网络搜索关键词扩展 |
| 3.3.4 关键词网络搜索指数提取 |
| 3.4 自适应Lasso方法理论 |
| 3.5 最小二乘支持向量回归理论 |
| 3.5.1 支持向量回归 |
| 3.5.2 最小二乘支持向量回归 |
| 3.6 人工鱼群算法理论 |
| 3.7 评价指标体系构建 |
| 第四章 实证分析 |
| 4.1 关键词词库构建及过滤 |
| 4.1.1 广州市旅游网络搜索关键词词库构建 |
| 4.1.2 关键词过滤 |
| 4.2 基于Adaptive-Lasso的特征选择 |
| 4.3 基于AFSA-LSSVR的旅游人数预测 |
| 4.3.1 变量集构造 |
| 4.3.2 数据处理 |
| 4.3.3 AFSA-LSSVR的建立及参数优化 |
| 4.3.4 模型预测结果 |
| 4.4 模型对比评价 |
| 4.4.1 对比模型简介 |
| 4.4.2 基于评价指标体系的模型对比 |
| 4.4.3 基于DM检验的对比 |
| 第五章 回顾及展望 |
| 5.1 研究结论及创新点 |
| 5.1.1 研究结论 |
| 5.1.2 研究创新点 |
| 5.2 研究不足及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）《网络搜索引擎研究》（节选）汉译实践报告（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 翻译任务描述 |
| 1.1 任务的选择背景 |
| 1.2 任务的实施意义 |
| 第二章 翻译文本阐释 |
| 2.1 文本的相关出处 |
| 2.2 文本的基本内容 |
| 2.3 文本的主要特征 |
| 第三章 翻译过程说明 |
| 3.1 译前辅助要素的准备 |
| 3.1.1 了解翻译内容 |
| 3.1.2 确定指导理论 |
| 3.1.3 搜集平行文本 |
| 3.1.4 准备翻译工具 |
| 3.1.5 设立术语表 |
| 3.2 译中翻译活动的执行 |
| 3.2.1 初步翻译原文本 |
| 3.2.2 解决翻译难点 |
| 3.2.3 厘正术语表 |
| 3.2.4 修改初译稿 |
| 3.3 译后稿件错误的校对 |
| 3.3.1 自我校对 |
| 3.3.2 他人校对 |
| 第四章 翻译案例分析 |
| 4.1 计算机网络文本中学科术语的规范 |
| 4.1.1 简易术语的信息对应 |
| 4.1.2 惯用术语的信息借用 |
| 4.1.3 晦涩术语的信息解释 |
| 4.2 计算机网络文本中图表公式的呈现 |
| 4.2.1 直观符号的信息保留 |
| 4.2.2 缺省寓意的信息增补 |
| 4.2.3 错杂定理的信息综合 |
| 4.3 计算机网络文本中文体风格的把握 |
| 4.3.1 有序句式的信息替换 |
| 4.3.2 无序句式的信息调整 |
| 4.3.3 冗长句式的信息拆分 |
| 第五章 翻译实践总结 |
| 5.1 翻译实践中获得的经验 |
| 5.2 翻译实践中存在的不足 |
| 参考文献 |
| 附录1 翻译原文与译文 |
| 附录2 注释 |
| 附录3 图5.1 和图5. |
| 附录4 术语表 |
| 附录5 翻译辅助工具及平行文本 |
| 致谢词 |
（6）英汉职业翻译中的译者搜索行为研究 ——以任务熟悉度为视角（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究问题缘起 |
| 1.3 研究问题 |
| 1.3.1 译者搜索行为的研究 |
| 1.3.2 译者搜索行为研究的局限性 |
| 1.3.3 提出研究问题 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 译者使用词典的研究 |
| 2.1.1 纸质词典的使用研究 |
| 2.1.2 电子词典的使用研究 |
| 2.2 译者的信息需求和搜索习惯调查研究 |
| 2.3 翻译过程中的译者搜索行为研究 |
| 2.3.1 语言方向与搜索行为研究 |
| 2.3.2 不同翻译任务中的搜索行为与外部资源评价研究 |
| 2.3.3 译者翻译能力与搜索行为的研究 |
| 2.4 已有研究的贡献及局限性 |
| 2.4.1 已有研究的贡献 |
| 2.4.2 已有研究的局限性 |
| 第三章 理论框架 |
| 3.1 翻译能力与搜索能力 |
| 3.1.1 翻译能力与翻译专长 |
| 3.1.2 翻译能力框架中的搜索能力 |
| 3.1.2.1 PACTE的翻译能力模型与工具能力 |
| 3.1.2.2 TransComp的翻译能力模型与工具和研究能力 |
| 3.1.2.3 EMT的翻译能力框架与信息挖掘能力/技术能力 |
| 3.1.2.4 翻译能力模型小结 |
| 3.2 翻译问题与搜索 |
| 3.2.1 问题解决的心理过程 |
| 3.2.1.1 问题的概念和分类 |
| 3.2.1.2 问题解决的相关理论 |
| 3.2.2 翻译问题的复杂性 |
| 3.2.3 问题与搜索 |
| 3.2.3.1 信息需求和翻译问题 |
| 3.2.3.2 搜索行为的研究指标 |
| 第四章 实验设计 |
| 4.1 研究方法与实验步骤 |
| 4.1.1 研究方法 |
| 4.1.2 实验步骤 |
| 4.2 受试者选择 |
| 4.3 实验材料选择和评价方法 |
| 4.3.1 实验材料选择 |
| 4.3.2 实验材料评价方法 |
| 4.4 问卷设计与发放 |
| 4.5 实验数据转写原则 |
| 4.5.1 翻译过程的阶段分类转写原则 |
| 4.5.2 搜索行为相关指标的转写原则 |
| 第五章 实验数据初步分析 |
| 5.1 问卷调查分析 |
| 5.1.1 搜索习惯与认识的调查分析 |
| 5.1.2 信息需求解决与解决途径调查 |
| 5.1.3 词典、搜索引擎和语料库的使用调查 |
| 5.2 视频数据概述 |
| 5.3 信息需求结果分析 |
| 5.3.1 信息需求概述 |
| 5.3.2 信息需求的差异化表现 |
| 第六章 研究结论与讨论 |
| 6.1 搜索频次与任务类型的相关性分析 |
| 6.1.1 假设1 的提出 |
| 6.1.2 实验数据初步分析 |
| 6.1.3 包含机器翻译的数据处理 |
| 6.1.4 检验结果分析 |
| 6.1.4.1 信息需求数量的相关因素分析 |
| 6.1.4.2 搜索频次在非常规任务中的分布特点 |
| 6.1.4.3 搜索频次离群值的分析 |
| 6.1.4.4 讨论 |
| 6.2 信息资源和任务类型的相关性分析 |
| 6.2.1 假设2 的提出 |
| 6.2.2 假设2 的检验 |
| 6.2.2.1 数据检验与分析 |
| 6.2.2.2 每个信息需求求解所用的资源分析 |
| 6.2.2.3 讨论 |
| 6.3 信息需求表征方式的改变频次与任务类型的相关性分析 |
| 6.3.1 假设3 的提出 |
| 6.3.2 假设3 的检验 |
| 6.3.2.1 数据检验 |
| 6.3.2.2 信息需求与信息资源的分析 |
| 6.3.2.3 提问式词项改变的分析 |
| 6.3.2.4 提问式改变策略的分析 |
| 6.3.2.5 信息需求表征方式改变风格的分析 |
| 6.3.2.6 讨论 |
| 6.4 搜索时长的两个相关性分析 |
| 6.4.1 搜索时长与任务类型的相关性分析 |
| 6.4.1.1 假设4.1 的提出 |
| 6.4.1.2 假设4.1 的检验 |
| 6.4.1.3 结果分析和讨论 |
| 6.4.2 搜索时长与信息需求解决正确率的检验和分析 |
| 6.4.2.1 假设4.2 的提出 |
| 6.4.2.2 假设4.2 的检验 |
| 6.4.2.3 搜索效率的分析 |
| 6.4.2.4 搜索效率离群值的分析 |
| 6.4.2.5 搜索时长和译文总得分的相关性分析 |
| 第七章 余论 |
| 7.1 余论 |
| 7.1.1 学生译者的对比调查 |
| 7.1.2 搜索的特征 |
| 7.2 研究意义 |
| 7.3 研究局限性 |
| 7.4 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 职业译者调查问卷 |
| 附录二 学生译者调查问卷 |
| 附录三 实验材料一 |
| 附录四 实验材料二 |
| 附录五 实验材料三 |
| 附录六 实验建议书 |
| 附录七 非常规任务中信息需求表征方式改变频次多于常规任务的信息需求与信息资源表 |
（7）基于网络搜索数据的汽车销量预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和问题的提出 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 理论研究目的及意义 |
| 1.2.2 现实研究目的及意义 |
| 1.3 本文的创新 |
| 1.4 研究目标和方法 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究思路及文章结构 |
| 1.5.1 研究思路 |
| 1.5.2 文章结构 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 有关网络数据爬取技术的研究 |
| 2.2 基于网络搜索数据的社会经济类相关预测研究 |
| 2.3 有关汽车销量预测的研究 |
| 第三章 相关理论和方法介绍 |
| 3.1 消费者购买决策理论 |
| 3.2 搜索引擎简介 |
| 3.2.1 搜索引擎定义及工作原理 |
| 3.2.2 搜索引擎类别 |
| 3.2.3 百度搜索引擎 |
| 3.3 百度指数简介 |
| 3.3.1 百度指数定义及其功能简介 |
| 3.3.2 百度指数使用方法简介 |
| 3.4 销量预测方法 |
| 3.4.1 定性分析预测法 |
| 3.4.2 回归分析预测法 |
| 3.4.3 时间序列模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 相关数据的获取 |
| 4.1 百度指数数据的获取 |
| 4.1.1 百度指数数据的来源 |
| 4.1.2 数据抓取的准备工作 |
| 4.1.3 指数数据抓取的过程 |
| 4.1.4 指数数据解析的过程 |
| 4.1.5 百度指数数据抓取结果 |
| 4.2 评分数据的获取 |
| 4.2.1 评分数据的来源 |
| 4.2.2 评分数据的抓取过程 |
| 4.2.3 评分数据抓取结果 |
| 4.3 汽车销量数据的获取 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 百度指数与销量数据的处理 |
| 5.1 相关性分析 |
| 5.1.1 评分数据与汽车销量的相关性分析 |
| 5.1.2 百度搜索指数与汽车销量的相关性分析 |
| 5.2 百度搜索指数数据的处理 |
| 5.2.1 百度搜索数据选取 |
| 5.2.2 百度搜索指数合成 |
| 5.3 销量数据的季节调整 |
| 5.3.1 时间序列的分解 |
| 5.3.2 季节调整概念 |
| 5.3.3 季节调整方法的发展 |
| 5.3.4 本文使用的季节调整方法 |
| 5.4 百度搜索指数与汽车销量的平稳性检验 |
| 5.5 百度搜索指数与汽车销量数据的协整检验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 汽车销量预测 |
| 6.1 预测模型的评价指标 |
| 6.2 百度指数模型的预测 |
| 6.2.1 序列平稳性检验 |
| 6.2.2 模型的建立与估计 |
| 6.2.3 汽车销量预测 |
| 6.3 时间序列模型的预测 |
| 6.3.1 序列平稳性检验 |
| 6.3.2 模型类型的识别、估计和选择 |
| 6.3.3 汽车销量预测 |
| 6.4 混合预测模型 |
| 6.4.1 序列平稳性检验 |
| 6.4.2 混合模型的建立与估计 |
| 6.4.3 汽车销量预测 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 存在的不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）高校网络思想政治教育平台研究 ——以易班建设为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的与价值 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究价值 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 基本概念 |
| 1.3.1 平台和网络平台 |
| 1.3.2 高校网络思想政治教育平台 |
| 1.4 研究思路和研究方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究目标 |
| 1.4.3 研究内容 |
| 1.4.4 研究方法 |
| 1.5 研究重点、难点和创新点 |
| 1.5.1 研究重点 |
| 1.5.2 研究难点 |
| 1.5.3 创新点 |
| 第二章 高校网络思想政治教育平台的研究基础 |
| 2.1 高校网络思想政治教育平台研究的技术基础 |
| 2.1.1 多媒体：思想政治教育方法极大丰富 |
| 2.1.2 点对点：思想政治教育有效性显着增强 |
| 2.1.3 大数据：思想政治教育从定性到定量的转变 |
| 2.1.4 云技术：提供海量资源和服务的可靠支持 |
| 2.1.5 移动开发：全时全域在线的必然趋势 |
| 2.1.6 虚拟现实：营造更加真实的网络交往互动 |
| 2.1.7 人工智能：将人机互动推升到新的水平 |
| 2.1.8 区块链：平台安全性和可靠性进一步提升 |
| 2.2 高校网络思想政治教育平台研究的应用基础 |
| 2.2.1 搜索引擎：占领网络交往的总入口 |
| 2.2.2 即时通讯：用户网络交往的重要内容 |
| 2.2.3 社交网络：网络交往的进一步发展 |
| 2.2.4 微媒体：网络交往的新形式新阶段 |
| 2.2.5 易班：高校网络思想政治教育平台新实践 |
| 2.2.6 其它应用：对网络交往的丰富和完善 |
| 2.3 高校网络思想政治教育平台研究的直接理论基础 |
| 2.3.1 科学技术：高校网络思想政治教育平台研究的切入点 |
| 2.3.2 网络交往：高校网络思想政治教育平台研究的基本内核 |
| 2.3.3 人的发展：高校网络思想政治教育平台研究的目标指向 |
| 2.3.4 思想政治教育生态论和合力论的观点 |
| 2.3.5 思想政治教育系统论的观点 |
| 2.3.6 网络空间命运共同体的观点 |
| 2.3.7 思想政治教育场域论的观点 |
| 2.4 高校网络思想政治教育平台研究的相关学科理论借鉴 |
| 2.4.1 教育学：高校网络思想政治教育平台体现教育的本质 |
| 2.4.2 传播学：高校网络思想政治教育平台对传播环境的营造 |
| 2.4.3 社会学：高校网络思想政治教育平台发展人的社会化 |
| 2.4.4 心理学：高校网络思想政治教育平台对个体差异的关注 |
| 2.4.5 管理学：高校网络思想政治教育平台研究的系统性思维 |
| 2.4.6 政治学：意识形态是高校网络思想政治教育平台的生命线 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 高校网络思想政治教育平台内涵 |
| 3.1 高校网络思想政治教育平台内涵解析 |
| 3.1.1 平台化的高校网络思想政治教育新场域 |
| 3.1.2 连通一切的高校网络思想政治教育新形态 |
| 3.1.3 技术驱动下的高校网络思想政治教育新阶段 |
| 3.2 高校网络思想政治教育平台的特征 |
| 3.2.1 系统性：构建高校网络思想政治教育生态 |
| 3.2.2 动态性：用户需求和平台功能相互促进 |
| 3.2.3 场景化：丰富完善基于平台的网络交往 |
| 3.2.4 功能化：服务人的全面而自由的发展 |
| 3.3 高校网络思想政治教育平台的要素 |
| 3.3.1 硬件要素：打造稳定可靠高效安全的平台基础 |
| 3.3.2 技术要素：以先进技术促进平台作用发挥 |
| 3.3.3 应用要素：体现对人的全面发展需求的满足 |
| 3.3.4 人力要素：提供“又红又专”的人力资源保障 |
| 3.3.5 制度要素：构建科学高效的工作体制机制 |
| 3.4 高校网络思想政治教育平台的分类 |
| 3.4.1 按平台技术手段分类 |
| 3.4.2 按平台覆盖范围分类 |
| 3.4.3 按平台建设主体分类 |
| 3.4.4 按平台主要功能分类 |
| 3.5 高校网络思想政治教育平台的功能 |
| 3.5.1 教育教学功能 |
| 3.5.2 管理服务功能 |
| 3.5.3 认知实践功能 |
| 3.5.4 娱乐休闲功能 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 高校网络思想政治教育平台建设与运营 |
| 4.1 高校网络思想政治教育平台建设思路 |
| 4.1.1 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导 |
| 4.1.2 将互联网思维融入高校网络思想政治教育平台建设 |
| 4.2 高校网络思想政治教育平台建设目标 |
| 4.2.1 平台建设与高校教学科研工作结合 |
| 4.2.2 平台建设与师生生活娱乐需求结合 |
| 4.2.3 平台建设与深化高校内部治理结合 |
| 4.2.4 平台建设与国家和社会发展需要结合 |
| 4.3 高校网络思想政治教育平台建设模式 |
| 4.3.1 政府主导的多方合作模式 |
| 4.3.2 独立的互联网化运作模式 |
| 4.3.3 以高校为主的校本化模式 |
| 4.3.4 面向用户的共建共享模式 |
| 4.4 高校网络思想政治教育平台运营 |
| 4.4.1 以法规政策为根本的运行保证 |
| 4.4.2 统分结合的分级组织管理体系 |
| 4.4.3 以技术优势确保平台有效运行 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 高校网络思想政治教育平台作用与评价机制 |
| 5.1 高校网络思想政治教育平台的作用机制 |
| 5.1.1 环境熏陶机制 |
| 5.1.2 群体认同机制 |
| 5.1.3 灌输与渗透相结合的机制 |
| 5.1.4 实践与自我教育相融合的机制 |
| 5.2 高校网络思想政治教育平台评价的基本原则 |
| 5.2.1 基本思路 |
| 5.2.2 静态评价与动态评价相结合 |
| 5.2.3 定量评价与定性评价相结合 |
| 5.2.4 产品评价和效果评价相结合 |
| 5.3 高校网络思想政治教育平台的评价对象 |
| 5.3.1 对高校网络思想政治教育平台产品的评价 |
| 5.3.2 对高校网络思想政治教育平台运行机制的评价 |
| 5.3.3 对高校网络思想政治教育平台育人效果的评价 |
| 5.4 高校网络思想政治教育平台的评价主体 |
| 5.4.1 政府评价 |
| 5.4.2 高校评价 |
| 5.4.3 用户评价 |
| 5.4.4 第三方机构评价 |
| 5.5 高校网络思想政治教育平台的评价方法 |
| 5.5.1 运行数据评价 |
| 5.5.2 对比分析评价 |
| 5.5.3 抽样调查评价 |
| 5.5.4 跟踪调查评价 |
| 5.6 高校网络思想政治教育平台的评价反馈 |
| 5.6.1 对平台运行机制的反馈 |
| 5.6.2 对平台开发建设的反馈 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 高校网络思想政治教育平台发展与建议 |
| 6.1 高校网络思想政治教育平台与高校流行文化相融合 |
| 6.1.1 高校流行文化及其特点 |
| 6.1.2 高校流行文化表现形式及影响 |
| 6.1.3 与高校流行文化的融合 |
| 6.2 高校网络思想政治教育平台与高校教育信息化相融合 |
| 6.2.1 网络思想政治教育是教育信息化的应有之意 |
| 6.2.2 将网络思想政治教育平台建设融入教育信息化 |
| 6.2.3 以网络思想政治教育平台建设推动教育信息化发展 |
| 6.3 高校网络思想政治教育平台与新媒体建设相融合 |
| 6.3.1 网络思想政治教育平台的传播优势 |
| 6.3.2 网络思想政治教育平台的受众优势 |
| 6.3.3 网络思想政治教育平台的内容优势 |
| 6.4 高校网络思想政治教育平台与法制建设相融合 |
| 6.4.1 依法推动网络思想政治教育平台的建设 |
| 6.4.2 依法强化网络思想政治教育平台治理 |
| 6.4.3 依法保障网络思想政治教育平台作用发挥 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 高校网络思想政治教育平台的易班模式 |
| 7.1 易班简介 |
| 7.1.1 基本情况 |
| 7.1.2 发展历程 |
| 7.1.3 易班全国推广计划 |
| 7.2 易班的优势 |
| 7.2.1 易班的产品优势 |
| 7.2.2 易班的政策优势 |
| 7.2.3 易班的平台优势 |
| 7.3 易班作用发挥 |
| 7.3.1 服务导向 |
| 7.3.2 娱乐导向 |
| 7.3.3 育人导向 |
| 7.4 易班发展趋势 |
| 7.4.1 继续深入实施高校易班平台战略 |
| 7.4.2 推动易班教育和网络技术的融合 |
| 7.4.3 以易班为中心的高校思想政治教育体制和机制 |
| 7.5 本章小结 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（9）网络搜索、在线口碑与中国汽车销量的关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 搜索数据在市场营销中的应用 |
| 1.1.2 在线口碑在汽车营销中的作用 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与本研究框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 本研究框架 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 有关汽车销量预测的相关研究 |
| 2.2 基于在线口碑的消费者购买行为影响研究 |
| 2.3 基于网络搜索数据的经济类、社会类行为相关性研究 |
| 2.4 文献综述评价与启示 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 理论模型与变量设计 |
| 3.1 研究思路 |
| 3.2 理论模型 |
| 3.2.1 一般购物决策理论 |
| 3.2.2 基于网络捜索的购物决策理论 |
| 3.2.3 基于在线口碑的购物决策理论 |
| 3.2.4 购车用户的购物行为过程 |
| 3.3 变量设计 |
| 3.3.1 因变量:汽车销量 |
| 3.3.2 自变量:网络搜索 |
| 3.3.3 自变量:在线口碑 |
| 3.4 变量汇总 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 数据采集及处理 |
| 4.1 数据采集 |
| 4.1.1 因变量:汽车销量 |
| 4.1.2 自变量:网络搜索 |
| 4.1.3 自变量:在线口碑 |
| 4.2 关键词处理 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 数据分析 |
| 5.1 网络搜索数据与汽车销量关系研究 |
| 5.1.1 单位根检验 |
| 5.1.2 格兰杰因果检验 |
| 5.1.3 面板数据模型 |
| 5.2 引入在线口碑的网络搜索数据与汽车销量关系研究 |
| 5.2.1 面板样本数据描述性统计分析 |
| 5.2.2 模型估计结果与分析 |
| 5.3 预测模型的效果检验 |
| 5.3.1 面板向量自回归模型(PVAR)估计 |
| 5.3.2 向量自回归模型(VAR)的样本外预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究局限与未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 搜狐汽车销量部分网络爬虫程序 |
| 附录B 新浪在线口碑部分网络爬虫程序 |
| 附录C 汽车之家论坛部分网络爬虫程序 |
| 附录D Word2vec模型训练文本部分程序 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（10）基于网络搜索关键词的住宅价格指数预测研究（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 国内外住宅价格预测研究现状 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 论文结构安排 |
| 1.4 研究创新 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 网络搜索数据的应用综述 |
| 2.1.1 网络搜索数据在疾病监测领域的应用 |
| 2.1.2 网络搜索数据在社会领域的应用 |
| 2.1.3 网路搜索数据在经济领域的应用 |
| 2.2 住宅价格影响因素及传统预测模型 |
| 2.2.1 住宅销售价格影响因素理论 |
| 2.2.2 住宅销售价格预测模型综述 |
| 2.3 建模方法概述 |
| 2.3.1 人工神经网络 |
| 2.3.2 支持向量机 |
| 2.3.3 随机森林 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 网络搜索关键词与住宅价格相关性分析 |
| 3.1 网络搜索关键词指数与住宅销售价格指数概念界定及数据来源 |
| 3.1.1 网络搜索关键词指数的概念及数据来源 |
| 3.1.2 住宅销售价格指数概念界定及数据来源 |
| 3.2 网络搜索关键词与住宅价格关系的定性分析 |
| 3.2.1 住宅价格影响因素及时滞性 |
| 3.2.2 网络搜索关键词与住宅价格的理论框架 |
| 3.3 网络搜索关键词的初选 |
| 3.3.1 核心关键词的介绍与选取方法 |
| 3.3.2 拓展关键词的介绍和拓展方法 |
| 3.3.3 西安住宅价格预测问题的网络搜索关键词初选 |
| 3.4 网络搜索关键词与住宅价格关系的定量分析 |
| 3.4.1 灰色关联度模型分析 |
| 3.4.2 网络搜索关键词与住宅价格指数关联度实证分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 面向住宅价格预测的网络搜索关键词指标体系构建 |
| 4.1 网络搜索关键词选取的原则和步骤 |
| 4.1.1 网络搜索关键词选取的原则 |
| 4.1.2 关键词指标制定的步骤 |
| 4.2 搜索关键词指标的选取 |
| 4.2.1 Spearman相关性分析 |
| 4.2.2 先行关键词指标的选取 |
| 4.3 基于主成分分析方法的关键词综合研究 |
| 4.3.1 网络搜索关键词综合的作用 |
| 4.3.2 主成分分析方法的关键词综合计算步骤 |
| 4.4 实证分析 |
| 4.4.1 搜索关键词指标的筛选 |
| 4.4.2 基于主成分分析的网络搜索关键词综合研究 |
| 4.4.3 网络搜索关键词指标综合的结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于网络搜索关键词的住宅价格预测研究 |
| 5.1 数据整理 |
| 5.2 住宅销售价格指数的BP神经网络预测学习 |
| 5.2.1 BP神经网络基本原理 |
| 5.2.2 BP神经网络建模过程 |
| 5.2.3 BP神经网络预测西安住宅价格的实现 |
| 5.3 住宅销售价格指数的支持向量机预测 |
| 5.3.1 支持向量机回归原理 |
| 5.3.2 支持向量机建模过程 |
| 5.3.3 支持向量机预测西安住宅价格的实现 |
| 5.4 住宅销售价格指数的随机森林预测 |
| 5.4.1 随机森林的建模过程 |
| 5.4.2 随机森林预测西安住宅价格的实现 |
| 5.4.3 自变量重要程度 |
| 5.5 模型组合 |
| 5.5.1 模型组合原理 |
| 5.5.2 GBDT模型组合步骤 |
| 5.5.3 GBDT模型组合的实现 |
| 5.5.4 单一模型与组合模型的比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间主要成就 |
四、几种网络搜索引擎分析（论文参考文献）
- [1]基于网络搜索指数和SSA-BP模型的游客量预测研究 ——以三亚市为例[D]. 唐陈. 江西财经大学, 2021(09)
- [2]基于网络大数据的消费者信心指数编制与应用[D]. 曹灿. 山东财经大学, 2021(12)
- [3]基于网络搜索数据的房地产价格预测研究 ——以西安市为例[D]. 迟依涵. 西安建筑科技大学, 2020(01)
- [4]基于关键词网络搜索指数的城市游客量预测研究 ——以广州市为例[D]. 高许东. 兰州大学, 2020(01)
- [5]《网络搜索引擎研究》（节选）汉译实践报告[D]. 黄慧. 湘潭大学, 2019(02)
- [6]英汉职业翻译中的译者搜索行为研究 ——以任务熟悉度为视角[D]. 王静. 上海外国语大学, 2019(07)
- [7]基于网络搜索数据的汽车销量预测方法研究[D]. 曹永立. 电子科技大学, 2018(09)
- [8]高校网络思想政治教育平台研究 ——以易班建设为例[D]. 易宇峰. 电子科技大学, 2018(06)
- [9]网络搜索、在线口碑与中国汽车销量的关系研究[D]. 文瑞. 重庆邮电大学, 2018(01)
- [10]基于网络搜索关键词的住宅价格指数预测研究[D]. 高佳玲. 西安理工大学, 2017(02)