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基于Python的银行业务创新活跃程度的评价

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-17页
    1.1 研究背景及目的第12-13页
    1.2 文献综述第13-15页
        1.2.1 国外文献综述第13-14页
        1.2.2 国内文献综述第14-15页
    1.3 研究思路与方法第15-16页
    1.4 创新点及不足之处第16-17页
第2章 银行创新及银行业务创新活跃程度第17-25页
    2.1 银行创新第17-19页
        2.1.1 银行创新理论基础第17-18页
        2.1.2 银行创新的主要内容第18-19页
    2.2 银行业务创新活跃程度第19-25页
        2.2.1 银行业务分类第19-21页
        2.2.2 银行业务创新界定第21-22页
        2.2.3 银行业务创新活跃度第22-25页
第3章 银行业务创新活跃程度评价的核心方法及技术实现第25-33页
    3.1 Python网络爬虫第25-27页
    3.2 文本相似度计算方法及Python实现第27-30页
    3.3 银行业务创新活跃度计算方法及Python实现第30-33页
第4章 银行业务创新活跃程度评价的实施第33-42页
    4.1 Python网络爬虫爬取银行年报第33-37页
    4.2 LSI模型计算文本相似度第37-40页
    4.3 银行业务创新活跃程度的测算第40-42页
第5章 我国商业银行业务创新活跃程度排名及分析第42-68页
    5.1 银行业务创新活跃程度评价结果第42-45页
    5.2 银行业务创新评价体系合理性分析第45-68页
        5.2.1 创新活跃程度相关性分析第45-47页
        5.2.2 创新活跃程度与社会研究结果对比分析第47-49页
        5.2.3 创新活跃程度事实分析第49-68页
结论第68-70页
参考文献第70-73页
附录A第73-75页
附录B第75-77页
附录C第77-79页
附录D第79-81页
致谢第81页

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