基于深度学习的论文热词分析管理系统

背景技术

[0001] 随着中国科研工作者的增长和科研论文产出的增加，对于论文的热点词的分析的需要也越来越强烈。目前已有的论文管理系统存在各种各样的问题和不方便，例如功能单一、无法智能辅助使用者管理和分析论文等问题亟待解决。

[0002] 深度学习是近年来发展迅速的技术，与生活的结合程度也越来越高。然而，深度学习在论文管理方面的应用还不够广泛。因此，需要研究如何将论文管理与深度学习相结合，设计出一个具有智能分析与智能识别的论文热词分析管理系统，以促进论文管理的发展。

[0003] 此外，目前已有一些学者对于论文管理系统中的智能推荐问题和热点词分析问题进行了研究，但大部分解决方案都比较简单，对热点词只是简单的统计，并没有对热点词进行科学的分析，而论文领域识别的准确率也不高。因此，需要研究出一种更加有效的论文类别智能推荐方案和热点词分析方案，以解决现有系统存在的问题。

研究目标

本课题的主要目的是研究出一种有效的论文类别智能推荐方案和一种热点词分析方案，以解决目前大多数已有的论文管理系统无法智能辅助使用者管理和分析论文的问题。

研究内容

本课题针对论文管理系统不智能问题，主要研究论文领域识别推荐问题和热点词分析问题。结合现有的关于文本分类的方法，本课题主要研究基于深度学习的论文领域识别推荐问题和论文热点词分析问题。

项目创新特色概述

将深度学习应用于论文管理，设计出一个具有智能分析与智能识别的论文热词分析管理系统。
在Web端实现智能分析与智能识别的论文热词分析管理系统，验证算法的鲁棒性和可用性。

项目研究技术路线

从深度学习论文领域识别问题和论文热点词分析问题出发，设计出具体的论文领域识别算法和论文热点词分析算法。
对论文领域识别算法和论文热点词分析算法进行有效和可行性验证。
实现基于上述算法的论文热词分析管理系统。

系统设计

本系统采用前后端分离的架构，前端使用Vue构建，后端使用SpringBoot和SpringCloud的微服务模型架构。系统主要功能模块包括：

热词管理模块: 对论文中的热词进行提取、显示、统计和下载。
用户管理模块: 用户可以查看自己上传的论文，并能够对论文文件及相应的信息记录进行修改和删除等操作。
论文检索模块: 用户通过关键词对论文进行检索。

总结

本项目设计了一种基于深度学习的论文热词分析管理系统，旨在提高论文管理的效率和智能化程度。系统通过深度学习技术实现了论文的智能分类、热点词分析等功能，并通过前后端分离的技术架构实现了系统的可扩展性和易用性。系统预期能够为科研人员提供更加便捷、高效的论文管理服务。