导读:本文包含了半结构化论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:结构化,实体,关系,医学,数据库,家庭,片状。
半结构化论文文献综述
王永强[1]（2019）在《基于云计算的半结构化BIM数据库》一文中研究指出本文研究了如何利用云计算来构建半结构化的BIM数据库,通过研究BIM技术和云计算的关系,分析BIM对于云计算的需求,提出了使用HBase来构建半结构化的数据库。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年20期）
本刊编辑部,DEJONCKHEERE,M,VAUGHN,L,M[2]（2019）在《Family Medicine and Community Health·BMJ论文摘要汇编——基层保健研究中的半结构化访谈:关系与严谨的平衡》一文中研究指出半结构化深度访谈常用于定性研究,是基层保健研究中最常见的定性数据来源。这种方法通常为研究者和参与者之间的对话,在可灵活调整的访谈协议框架下,辅以后续问题、调查和评价。该方法允许研究者收集开放式数据,探索参与者对某一特定主题的想法、感受和信念,深入研究个人问题,有时可能是敏感问题。本文旨在确定和描述在家庭医学和基层保健研究环境中设计和进行半结构化访谈的基本技能。回顾有关半结构化访谈的文献,以确定在家庭医学和基层保健研究环境中使用这种方法的关键技能和内容。总的来说,半结构化访谈既需要关注与参与者的关系,也需要提高访谈技能的实践。访谈技能包括:(1)确定研究的目的和范围;(2)确定参与者;(3)考虑伦理问题;(4)规划后勤方面;(5)制定访谈指南;(6)与参与者建立信任和融洽关系;(7)进行访谈;(8)记录和反思;(9)分析数据;(10)证明研究的可信度;(11)在论文或者报告中展示研究结果。半结构化访谈为家庭医生在基层保健环境中进行研究提供了一种有效可行的方法。采用半结构化访谈进行数据收集的研究者应关注与参与者的关系,并注意访谈技能,以确保研究质量。半结构化访谈可以成为家庭医生、基层保健从业人员和其他卫生服务研究者用来了解个人想法、信念和经验的一个强有力工具。尽管如此,对于不熟悉定性研究方法的研究者来说,半结构化访谈可能让人感到害怕,颇具挑战。为了阐明这一方法,本文为研究者(包括新手和资源较少的研究者)提供了实践指导,让他们能够运用半结构化访谈来进行数据收集,且为了使研究者在家庭医学和基层保健研究环境中更好地实施半结构化访谈,本文给出了必要步骤的建议。本研究价值:半结构式访谈是研究者向参与者提问,以收集某个特定主题或经历的主观信息,是最常见的一种定性研究。只需8～12名参与者,家庭医学的研究者即可进行半结构化访谈,完成有意义的研究,特别是对发现问题和寻找变量非常有效。研究者如能掌握访谈技巧,与参与者建立良好的关系,访谈会更高效、顺利。本文将半结构访谈分为11个步骤。在半结构化访谈前,研究者首先应选择合适的场所,检查设备;访谈过程中,要清楚自己的立场,采取友好和非评断的态度;学会主动倾听,灵活运用各种访谈技巧,使参与者感觉放松,能更好地表达自己真实的想法。作者最后建议:倾听优先于谈话;使用清晰的语言并避免使用专业术语;通过主动倾听、表达同理心、展示对参与者世界观的开放态度,以及感谢参与者帮助你了解他们的经历。全科医学为基层提供基本医疗和公共卫生服务,而访谈更加注重患者的个体化感受,更体现了全科医学以人为本的特点。通过阅读本文,希望一线的全科医生能够掌握半结构化访谈,为全科医学的临床研究做出自己的一份贡献。半结构化访谈的核心特征:(1)灵活的结构;(2)可迭代;(3)参与者是团体或个人;(4)提前约定时间;(5)从能够提供主体信息的关键参与者身上获得信息;(6)从参与者角度思考;(7)深入探索参与者的想法和经历;(8)通常是定性研究的唯一数据来源。(本文来源于《中国全科医学》期刊2019年24期）
Melissa,De,Jonckheere,Lisa,M,Vaughn,赵新月,韩建军,许岩丽[3]（2019）在《基层保健研究中的半结构化访谈:关系与严谨的平衡》一文中研究指出半结构化深度访谈常用于定性研究,是健康服务研究中最常见的定性数据来源。这种方法通常包括研究者和参与者之间的对话,在可灵活调整的访谈协议框架下,辅以后续问题、调查和评价。该方法允许研究者收集开放式数据,探索参与者对某一特定主题的想法、感受和信念,深入研究个人问题,有时是敏感问题。本文旨在确定和描述在家庭医学和基层保健研究环境中设计和进行半结构化访谈的基本技能。本文回顾了有关半结构化访谈的文献,以确定在家庭医学和基层保健研究环境中使用这种方法的关键技能和内容。总的来说,半结构化访谈既需要关注关系,也需要促进技能的实践。技能包括:(1)确定研究的目的和范围;(2)确定参与者;(3)考虑道德伦理问题;(4)规划后勤方面;(5)制定访谈指南;(6)建立信任和融洽关系;(7)进行访谈;(8)记录和反思;(9)分析数据;(10)证明研究的可信程度;(11)在论文或者报告中展示研究结果。半结构化访谈为家庭医生在基层保健研究环境中进行研究提供了一种有效、可行的研究方法。采用半结构化访谈进行数据收集的研究者应关注关系,并注意访谈技能,以确保质量。半结构化访谈可以成为家庭医生、基层保健从业人员和其他卫生服务研究者用来了解个人想法、信念和经验的一个强有力工具。尽管如此,对于不熟悉定性方法的研究者来说,半结构化访谈可能让人感到害怕,颇具挑战。为了阐明这一方法,本文为研究者(包括新手和资源较少的研究者)提供了实践指导,使其能够运用半结构化访谈来进行数据收集。为了在家庭医学和基层保健研究环境中更好地实施半结构化访谈,本文给出了必要步骤的建议。(本文来源于《中国全科医学》期刊2019年23期）
欧阳,周进[4]（2019）在《半结构化小组心理干预对贵阳市恶性肿瘤患者情绪与生命质量的影响》一文中研究指出目的:研究半结构化小组心理干预对恶性肿瘤患者情绪与生命质量的影响。方法:采用随机抽样法选取贵阳市4家医院2015年1月1日-2016年12月1日收治的200例恶性肿瘤患者,按照随机数表法分成干预组(104例)和对照组(96例),采用焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)、生活质量核心问卷(QLQ-C30)、社会支持评定量表和疗效因子比较干预前后的差异。结果:干预后,干预组SDS评分(45.22±5.36)、SAS评分(37.32±6.42)低于对照组(52.60±6.59)、(43.23±8.42),差异有统计学意义(P<0.05);干预组SSRS总评分(41.48±6.85)高于对照组(34.39±5.22),差异有统计学意义(P<0.05);干预组患者治疗后付出、获取、情感宣泄、自我了解、存在意识、普遍性、希望重塑、团体凝聚力8项因子得分高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);干预组QLQ-C30评分(66.32±15.26)明显高于对照组(51.38±14.21),差异有统计学意义(P<0.05)。结论:半结构化小组心理干预可以改善恶性肿瘤患者的情绪功能和社会支持,提高其生活质量。(本文来源于《医学与社会》期刊2019年08期）
[5]（2019）在《半结构化环氧片状模塑料系列元件,释放汽车轻量化的潜能》一文中研究指出多年来,片状模塑料(SMC)技术一直是一项稳健、快速和经济的制造工艺,用于汽车和多用途运载车系列应用中的非承重部件或半结构部件。除了宽泛的几何设计自由度和功能集成的可能性之外,其优点还在于它是一项适合批量生产的成熟工艺,可以实现规模化生产。如今片状模塑料技术已经越来越多地被用于次结构件及结构件的生产。不过,应用的前提是具备高机械性能的创新材料,且该材料应满足当今更为严格的环保要求,还有助于实现汽车的轻量化。(本文来源于《玻璃钢/复合材料》期刊2019年07期）
吴子恒[6]（2019）在《条件型半结构化文本内容理解算法研究及应用》一文中研究指出互联网中存在着许多不同类型的政府政策信息,其中有部分政策包含了各类型的申请项目供企业或个人申请。但是,由于政策文件数量的逐渐增多,通过人工寻找合适的申请项目变得低效且困难。对这类型文本进行自动化的信息提取并且构建相应的知识库,能使个人或企业更准确高效地找到合适的申请项目。目前虽然信息提取技术在许多领域中已获得较好的应用成果,但是在这类条件型文本中,信息提取的研究以及应用较为罕见,尚未成熟。因此,对该文本类型进行的研究是非常有价值的。本文提出的内容理解算法指的是:在条件型文本中抽取有价值的信息并将它们存储在图形数据库中作为推荐系统、问答系统等的决策依据。本文的研究主要在文本的建模及文本内容的信息提取中,体现在以下叁个方面:(1)条件型文本有向无环图模型:本文结合条件型文本结构特点提出了条件型文本有向无环图模型。基于该模型,可存储条件型的文本内容以及表示条件型文本中项目与条件间、条件与条件间的关系语义。(2)条件项实体识别的研究:条件项的实体识别,是对条件关系进行抽取的基础。政策文本领域中存在着大量的实体,且存在着许多领域特有的实体,这些实体可分为四类:地名、机构、专有名词以及数字类。本文提出了基于同现度的触发词特征,并且使用了词性、句法依存关系、依存距离共四类特征作为条件随机场模型的训练特征。实验结果表明在政策文本领域中,基于上述四个特征训练的条件随机场模型在对四类条件项实体的识别中皆有较高的准确率、召回率以及F1值,验证了基于人工构建特征训练模型的可行性以及特征选取的有效性。(3)条件项实体关系抽取的研究:条件项实体关系的抽取是内容理解的重点。目前,政策领域的信息提取技术研究尚未成熟,缺乏高质量的标注语料库支持关系抽取的监督训练。针对以上问题,本文基于Bootstrapping方法改进提出了 TD_Bootstrapping算法。TD_Bootstrapping算法基于半自动化方法构建初始种子集并引入了叁元组语义距离进行种子筛选。实验结果表明,TD_Bootstrapping算法与主流的关系抽取方法相比,准确率、召回率、F1值皆有提升,验证了 TD_Bootstrapping算法的有效性。最终,本文基于以上的研究与方法提出了一种条件型半结构化文本的内容理解算法,将其应用在内容理解系统中,并展示了基于内容理解系统建设的政策推荐平台。最后通过内容理解系统的系统测试验证了内容理解算法的有效性。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-03-18）
杜悦[7]（2018）在《针对海量半结构化小文件的存储方案设计与实现》一文中研究指出在互联网高速发展的背景下,个人、企业、社会产生的碎片化数据已达PB级,随之而来的海量数据的存储管理成为各企业争先研究的热点问题。针对海量半结构化小文件数据,本文提出了一种基于SeaweedFS的文件存储管理方案,并借助MongoDB对其文件ID和描述信息数据进行分布式存储,实现数据的毫秒级存取。(本文来源于《中国新通信》期刊2018年24期）
李随群,万新,陈光建[8]（2018）在《基于半结构化的单片机课程教学改革研究与实践》一文中研究指出在一流学科,特色专业建设的背景下,从新时代工业智能化发展对应用型技术人才的需求和单片机原理及应用课程的特点分析,针对单片机原理及应用传统的课程教学计划及培养模式与新时代新型人才需求不相宜的现状,通过改革教学模式、优化实验器材配置、创新考评考核制度等措施,达到贯彻"教师主导、学生主体"的理念及增加课堂趣味性、增强学生创新实践能力的目的。采用半结构化方法设计实践教学模式,培养了学生团队协作开发工程项目,解决实际问题的能力。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2018年34期）
王红林,周创[9]（2018）在《基于IFC的BIM半结构化数据库研究》一文中研究指出BIM数据的存储与传递都主要依靠文件的形式,例如Autodesk的. rvt格式,Industry Foundation Classes格式,在Revit Architecture/Structure/MEP基础上设计的BIM模型大多采用这两种格式.但是,在建筑全生命周期的信息管理中,很难保证模型数据的一致性、完整性.简述BIM与IFC标准的概念,分析基于IFC的BIM数据库类型,并对基于IFC的BIM半结构化数据库构建进行探讨.(本文来源于《西安文理学院学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
李理,张怡[10]（2018）在《基于半结构化深度访谈法的新媒体场景对“偶像与粉丝”关系的研究——以鹿晗公布恋情事件为例》一文中研究指出本文以半结构化深度访谈鹿晗公布恋情事件作为分析起点,在对研究问题及相关文献梳理的基础上阐释偶像与粉丝的关系。在此基础上,从新媒体场景维度入手,阐释移动互联技术从叁个层面:群体身份、社会化阶段以及权力等级对偶像与粉丝关系的具体影响。本文意在以一种社会角色构成研究视角将粉丝看作与偶像生产者相对应的社会生活构成者,对粉丝"移动圈群"日常生活实践进行"深描",并通过个案呈现迷关系的理论意义,以及解读迷文化在日常生活中的社会文化意义。(本文来源于《华中传播研究》期刊2018年01期）
半结构化论文开题报告
（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：
半结构化深度访谈常用于定性研究,是基层保健研究中最常见的定性数据来源。这种方法通常为研究者和参与者之间的对话,在可灵活调整的访谈协议框架下,辅以后续问题、调查和评价。该方法允许研究者收集开放式数据,探索参与者对某一特定主题的想法、感受和信念,深入研究个人问题,有时可能是敏感问题。本文旨在确定和描述在家庭医学和基层保健研究环境中设计和进行半结构化访谈的基本技能。回顾有关半结构化访谈的文献,以确定在家庭医学和基层保健研究环境中使用这种方法的关键技能和内容。总的来说,半结构化访谈既需要关注与参与者的关系,也需要提高访谈技能的实践。访谈技能包括:(1)确定研究的目的和范围;(2)确定参与者;(3)考虑伦理问题;(4)规划后勤方面;(5)制定访谈指南;(6)与参与者建立信任和融洽关系;(7)进行访谈;(8)记录和反思;(9)分析数据;(10)证明研究的可信度;(11)在论文或者报告中展示研究结果。半结构化访谈为家庭医生在基层保健环境中进行研究提供了一种有效可行的方法。采用半结构化访谈进行数据收集的研究者应关注与参与者的关系,并注意访谈技能,以确保研究质量。半结构化访谈可以成为家庭医生、基层保健从业人员和其他卫生服务研究者用来了解个人想法、信念和经验的一个强有力工具。尽管如此,对于不熟悉定性研究方法的研究者来说,半结构化访谈可能让人感到害怕,颇具挑战。为了阐明这一方法,本文为研究者(包括新手和资源较少的研究者)提供了实践指导,让他们能够运用半结构化访谈来进行数据收集,且为了使研究者在家庭医学和基层保健研究环境中更好地实施半结构化访谈,本文给出了必要步骤的建议。本研究价值:半结构式访谈是研究者向参与者提问,以收集某个特定主题或经历的主观信息,是最常见的一种定性研究。只需8～12名参与者,家庭医学的研究者即可进行半结构化访谈,完成有意义的研究,特别是对发现问题和寻找变量非常有效。研究者如能掌握访谈技巧,与参与者建立良好的关系,访谈会更高效、顺利。本文将半结构访谈分为11个步骤。在半结构化访谈前,研究者首先应选择合适的场所,检查设备;访谈过程中,要清楚自己的立场,采取友好和非评断的态度;学会主动倾听,灵活运用各种访谈技巧,使参与者感觉放松,能更好地表达自己真实的想法。作者最后建议:倾听优先于谈话;使用清晰的语言并避免使用专业术语;通过主动倾听、表达同理心、展示对参与者世界观的开放态度,以及感谢参与者帮助你了解他们的经历。全科医学为基层提供基本医疗和公共卫生服务,而访谈更加注重患者的个体化感受,更体现了全科医学以人为本的特点。通过阅读本文,希望一线的全科医生能够掌握半结构化访谈,为全科医学的临床研究做出自己的一份贡献。半结构化访谈的核心特征:(1)灵活的结构;(2)可迭代;(3)参与者是团体或个人;(4)提前约定时间;(5)从能够提供主体信息的关键参与者身上获得信息;(6)从参与者角度思考;(7)深入探索参与者的想法和经历;(8)通常是定性研究的唯一数据来源。
（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。
半结构化论文参考文献
[1].王永强.基于云计算的半结构化BIM数据库[J].电子技术与软件工程.2019
[2].本刊编辑部,DEJONCKHEERE,M,VAUGHN,L,M.FamilyMedicineandCommunityHealth·BMJ论文摘要汇编——基层保健研究中的半结构化访谈:关系与严谨的平衡[J].中国全科医学.2019
[3].Melissa,De,Jonckheere,Lisa,M,Vaughn,赵新月,韩建军,许岩丽.基层保健研究中的半结构化访谈:关系与严谨的平衡[J].中国全科医学.2019
[4].欧阳,周进.半结构化小组心理干预对贵阳市恶性肿瘤患者情绪与生命质量的影响[J].医学与社会.2019
[5]..半结构化环氧片状模塑料系列元件,释放汽车轻量化的潜能[J].玻璃钢/复合材料.2019
[6].吴子恒.条件型半结构化文本内容理解算法研究及应用[D].华南理工大学.2019
[7].杜悦.针对海量半结构化小文件的存储方案设计与实现[J].中国新通信.2018
[8].李随群,万新,陈光建.基于半结构化的单片机课程教学改革研究与实践[J].电脑知识与技术.2018
[9].王红林,周创.基于IFC的BIM半结构化数据库研究[J].西安文理学院学报(自然科学版).2018
[10].李理,张怡.基于半结构化深度访谈法的新媒体场景对“偶像与粉丝”关系的研究——以鹿晗公布恋情事件为例[J].华中传播研究.2018
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