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基于网络爬虫技术的非上市商业银行知识管理评价研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究的背景、目的及意义第9-12页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究目的第10-11页
        1.1.3 研究意义第11页
        1.1.4 存在问题第11-12页
    1.2 研究方法及创新点第12-13页
        1.2.1 研究方法第12页
        1.2.2 本文创新点第12-13页
    1.3 研究内容第13-15页
第二章 概念界定及文献综述第15-23页
    2.1 知识管理的概念界定及文献综述第15-18页
        2.1.1 知识管理的概念界定第15-16页
        2.1.2 知识管理文献综述第16-17页
        2.1.3 知识管理的研究方法综述第17-18页
    2.2 非上市商业银行知识管理综述第18-20页
        2.2.1 上市商业银行与非上市商业银行的概念界定第18-19页
        2.2.2 非上市商业银行知识管理研究综述第19-20页
    2.3 网络爬虫概念界定及应用综述第20-22页
        2.3.1 网络爬虫概念界定第20-21页
        2.3.2 网络爬虫技术应用综述第21-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 商业银行知识管理评价指标的研究现状及选取第23-29页
    3.1 知识管理评价指标研究现状第23-24页
    3.2 知识管理评价指标构建原则第24-27页
        3.2.1 知识管理评价指标体系的设计原则第24-25页
        3.2.2 知识管理评价指标的选取原则第25-26页
        3.2.3 商业银行知识管理评价指标构建第26-27页
    3.3 商业银行知识管理检索关键字的确立第27-28页
    3.4 本章小结第28-29页
第四章 基于网络爬虫的非上市商业银行知识管理信息提取第29-55页
    4.1 非上市商业银行网页的网络爬虫设计过程第29-30页
    4.2 非上市商业银行网页的网络爬虫的算法框架第30-31页
    4.3 非上市商业银行网页的网络爬虫的银行选取和爬虫结果第31-32页
        4.3.1 商业银行选取第31-32页
        4.3.2 商业银行网页的网络爬虫结果第32页
    4.4 网络爬虫提取数据的整合分类第32-38页
        4.4.1 神经网络处理信息的基本思想第32-36页
        4.4.2 神经网络处理信息的方法第36-38页
    4.5 使用主题模型评价商业银行知识管理的分析结果第38-53页
        4.5.1 非上市商业银行知识管理评价指标之市场管理第38-41页
        4.5.2 非上市商业银行知识管理评价指标之货币政策第41-42页
        4.5.3 非上市商业银行知识管理评价指标之客户服务第42-44页
        4.5.4 非上市商业银行知识管理评价指标之客户开户第44-45页
        4.5.5 非上市商业银行知识管理评价指标之客户满意第45-47页
        4.5.6 非上市商业银行知识管理评价指标之市场环境第47-48页
        4.5.7 非上市商业银行知识管理评价指标之数据库第48-50页
        4.5.8 非上市商业银行知识管理评价指标之银行建设第50-51页
        4.5.9 非上市商业银行知识管理评价指标之银行业第51-53页
    4.6 本章小结第53-55页
第五章 非上市商业银行知识管理评价第55-65页
    5.1 神经网络的研究背景第55-56页
    5.2 非上市商业银行知识管理评价分析与验证第56-63页
        5.2.1 预测因子的选取和数据的筛选第56页
        5.2.2 离散化和贝叶斯网络参数学习第56-59页
        5.2.3 非上市型银行的参数训练第59-61页
        5.2.4 模型的有效符合度测试第61-63页
    5.3 本章小结第63-65页
第六章 研究结论与政策建议第65-69页
    6.1 研究结论第65-66页
    6.2 政策建议第66页
    6.3 研究展望第66-69页
参考文献第69-73页
发表论文情况第73-75页
致谢第75页

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