一、Internet信息处理技术（论文文献综述）
何淑庆[1]（2021）在《CED-SOA服务动态协同模型和算法研究》文中研究指明随着物联网、大数据、云计算、人工智能和服务计算等新一代信息技术的发展和深度融合,逐步催生出大规模和智能化的物联网应用。物联网应用中的服务提供朝着精细化、层次化、复杂化和智能化等方向发展,这导致服务动态协同面临诸多新挑战,如复杂计算环境下的服务数据的高效和准确处理、网络边缘服务数据的存储和可控以及服务精准智能化动态协同等。针对上述问题,本文提出CED-SOA服务动态协同技术,对该技术模型和算法进行深入研究。本文的研究工作和创新点如下:（1）提出了基于CEP的物联网服务数据处理优化模型和算法,该模型和算法包括多层级复杂事件模式分治和聚类优化模型和算法及检测策略和基于自适应阈值的不确定流数据处理模型和算法。仿真实验结果表明本文提出的模型和算法在多层级和不确定环境下应用于服务数据处理能够有效降低多层级事件处理的时间延迟和提高不确定流数据处理的综合性能。（2）提出了基于复杂事件的数据存储和可控模型及基于CES的在线离线复杂事件处理算法,该模型和算法主要应用于边缘网络服务数据的存储、可控和处理。仿真实验结果表明在可控环境下,该模型和算法对边缘网络服务数据具有较好的读取性能、存储的资源开销在可承受范围内以及可有效提高在线离线混合处理的性能。（3）提出了基于深度-广度学习的服务动态协同模型和算法,该模型和算法适用于大规模智能化物联网服务提供场景。仿真实验结果表明该模型和算法在协同的精准性和综合性方面取得了较好的效果。
曹越[2]（2021）在《移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究》文中研究指明数字经济背景下,数据驱动的新技术与新模式不断涌现,信息已成为社会发展进程中不可或缺的基础性和战略性资源。随着移动互联网与手机等智能终端的全面普及,各类移动应用给人们的生活方式带来了颠覆性变革,人们获取信息的主要渠道开始由PC端向移动端迁移,因此移动情境下的用户信息行为成为当前的热点研究领域。与此同时,移动互联网与线下实体经济的联系日益紧密,线上线下融合趋势明显,本地生活O2O服务成为继电子商务之后新一个万亿级市场,移动O2O开始全面融入人们的日常生活,并拓展到教育、医疗、养老、城市管理、社区服务等诸多领域,大大加速了全社会的整体数字化进程。作为一种基于移动网络和线上线下交互的新型商业模式,移动O2O能够充分发挥手机的便携性、位置的可追踪性、高互动性等优势,渗透到居民生活的每个角落,随时随地为用户提供个性化、场景化的优质服务。技术进步带来了信息资源的爆炸性增长和信息异质性、复杂性的激增,然而个体的认知容量和信息处理能力却是有限的,二者之间的矛盾导致当代网络用户面临着严重的信息超载问题以及巨大的信息搜寻压力,因此如何提高信息搜寻效果、改善信息搜寻体验成为学术界和产业界共同关注的焦点问题。与传统的基于PC端的网络信息搜寻相比,移动O2O情境下的信息搜寻场景和内容更加复杂,且在用户的需求动机、搜寻渠道、方式与策略等方面均存在显着性差异,表现出独特的行为特征与内在逻辑,可见有必要对其展开针对性研究。然而,对于这种融入了线下场景的移动O2O情境下的用户信息搜寻行为,目前学者们尚未给予足够的的关注和重视,相关理论成果有待补充。故而,本研究以移动O2O情境为切入点,将用户线上与线下的信息搜寻行为有机融合,在综合运用多种研究方法与研究理论的基础上,针对移动O2O情境下的用户信息搜寻行为的整体理论模型及行为的“动机—过程—结果”展开系统性研究,以揭示移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征与规律,探寻其影响因素及相应的作用机制,从而针对性地提出移动O2O情境下用户信息搜寻行为的引导和优化策略,为移动O2O平台和商家改进信息服务及推荐系统、构建“以用户为中心”的信息服务体系提供参考与借鉴。本研究主要开展了以下几方面的工作:（1）在全面梳理信息搜寻经典理论、模型与现有研究成果的基础之上,基于扎根理论与深度访谈法对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的过程、内在机理与影响因素进行了探索性研究,从全局视角出发,构建了移动O2O情境下用户信息搜寻行为的理论模型。该模型描述了移动O2O情境下用户从产生信息需求到结束信息搜寻行为的全过程及行为机理,包括信息需求认知、信息搜寻渠道选择、信息搜寻策略选择、信息筛选与评价和信息搜寻结果五个阶段;并总结归纳了会对该过程产生影响的各方面因素,包括个体特征、信息素养、感知成本、感知风险和情感因素等主观影响因素,以及情境因素、技术因素、社群影响、任务特征和产品特征等客观影响因素。新模型能够较好地体现移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征与规律,拓展了信息搜寻研究情境,是对用户信息行为研究的有益补充,也为后续定量研究的开展提供了理论支撑。（2）从搜寻动机角度出发,采用结构方程模型方法对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的驱动因素进行了实证研究,从而挖掘用户行为的内在心理动机、外生影响因素以及相应的影响机制。在对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征进行总结分析的基础之上,以“动机、机会、能力”（MOA）模型和技术接受与使用统一理论（UTAUT）作为参考,引入信息需求、感知成本、感知风险、情感因素等新变量,构建移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素模型,然后通过问卷调查采集数据,借助SPSS 21.0,Smart PLS 3.0等软件进行数据分析与模型检验。实证研究结果表明:绩效期望、信息需求、努力期望、情感因素和社会影响对移动O2O情境下用户信息搜寻意向的正向影响显着,而感知风险则对其有显着负向影响;搜寻意向、便利条件和搜寻能力三个变量之间存在交互关系,只有在三者兼备的条件下,信息搜寻行为才会发生。（3）从搜寻过程角度出发,通过用户实验方法探索了个体特征与任务特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为过程的影响。采用半受控形式的用户实验方法,在尽量还原真实移动O2O情境的前提下,邀请了48位被试者完成4个模拟情境下的信息搜寻任务,并通过屏幕录制软件（录屏大师APP）辅以出声思考法采集信息搜寻行为数据。然后以个体特征和任务特征作为自变量、信息搜寻行为指标作为因变量采集相应数据进行量化分析,考察在不同任务情境下、具有不同个体特征的用户如何选择信息搜寻的渠道、方式和策略,探索相应的行为规律。其中个体特征通过大五人格特征量表（NEO-FFI）进行测度,包括神经质、外向性、开放性、宜人性与尽责性五个维度,任务特征则通过复杂性和紧迫性两个维度进行分类。研究结果有助于移动O2O平台与服务提供商针对不同任务情境和用户群体改进搜索系统和交互界面、优化信息资源提供方式,实现更加精准高效的信息推荐以及更具个性化的信息服务。（4）从搜寻结果角度出发,基于信息增益理论和支持向量机（SVM）算法对移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的关键影响因素进行了识别。在文献回顾与用户访谈的基础上,对移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的影响因素进行整理和归纳,最终提取出涵盖用户、信息、技术、环境与渠道五个维度的一共57个影响因素,以此为依据设计调查问卷并收集数据,得到313个有效样本。然后运用信息增益理论对各个影响因素与用户信息搜寻满意度之间的关联程度进行量化分析,借助SQL软件计算各因素的信息增益值并进行排序,由此识别出移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的16个关键影响因素（包括便捷性、信息有用性、个性化需求满足、位置相关性、经济性、需求认知能力、产品/服务差异性、信息筛选能力、信息时效性、信息技术能力、周边环境、商家服务态度、渠道信任度、界面友好性、可操作性和信息形式）。在此基础上利用SVM算法构建移动O2O情境下用户信息搜寻满意度预测模型,数据检验结果显示,该模型在测试集中的分类精确度达到了86.79%,说明模型具有较高的预测能力,由此也验证了通过信息增益理论识别出的关键影响因素的合理性和有效性。（5）在前述研究的基础上,重点从移动O2O平台和实体商家角度出发,兼顾用户、政府和行业监管方等多个视角,分别提出了移动O2O情境下用户信息搜寻行为的引导策略和优化策略,以期为促进移动O2O情境下用户信息搜寻行为、提升移动O2O情境下用户信息搜寻效果提供一些切实可行的建议和参考。
孔繁盛[3]（2021）在《施工危险区域信标传感器预警系统设计及测试分析》文中进行了进一步梳理在我国社会主义现代化建设过程中,市场环境和人民生活需要促使建筑业逐步成为国民经济的重要组成部分之一。但同时,许多施工安全事故也随之发生。由于建筑业属于劳动密集型产业,且建筑环境不断变化,建筑安全事故的发生屡见不鲜,人民的生命和财产安全受到威胁。数据显示我国建筑业的年收入增长率几乎和安全事故发生数量的年增长率相差无几,我国建筑业的安全生产形势十分严峻。2020年我国工业和信息化部联合应急管理部印发了《“工业互联网+安全生产”行动计划（2021-2023）》,鼓励将新设备、新技术引入到安全生产领域,以求实现建筑业的可持续发展。针对频发的建筑安全生产事故,本文首先将施工现场所发生的典型事故进行了梳理和归类,讨论引发这些典型事故的不利环境因素。文章分析出基坑、洞口、临边、墙、脚手架、机械设备、塔吊及吊车和电线及电缆等几个因素是容易引发安全事故的。在此基础上,本文识别出这些环境因素所在的区域,并根据现有规范讨论了定义施工现场不同危险区域的条件,确定出坠落区、落物区、碰撞区、坍塌区和触电区等五个施工现场普遍存在的危险区域。在施工现场危险区域构建建筑安全预警系统可以降低安全管理对人的依赖,让现场安全管理人员的管理效率大大提高。施工现场的信息要进行分类、储存、识别、处理后才能为安全预警系统提供有效的数据。预警系统利用无线通讯技术、信息传输技术来保证数据的完整性。在信息处理方面系统要建立现场数据的数学模型,对有效数据进行分析计算,最终识别风险,进行自主预警。为了实现针对现场危险区域的安全预警,本文利用了物联网（Internet of Things）可以将事物与网络相连接的优势提出了将不同危险区域连接入网的概念,在此基础上建立了基于物联网的信标传感器预警系统。该系统将信标传感器作为锚点标记现场的各个危险区域,利用蓝牙低功耗信号将危险区域信息发送到接收器上,接收器与云计算平台相连接,经过计算后可以启动预警,将预警信息经过信息发送平台发送到个人的手机终端程序,最终实现对人的预警提醒。本文针对所设计的安全预警系统在西安市的某工地现场进行了测试,经过数据结果的采集与分析,该预警系统具有良好的发展前景,能为安全预警管理提供一定的借鉴意义。
陈鹤杰[4]（2021）在《基于弱关系的社交媒体中用户遵循他人建议的影响因素研究》文中认为随着Web2.0技术的发展,社交媒体作为信息传播的媒介,为用户提供了更多发表意见和建议的渠道。随着社交媒体中内容的不断增加,通过制造话题,吸引用户参与话题,鼓励更多的用户发表评论,话题分析愈加深入,社交媒体为用户提供了更多有用信息。基于强关系的社交媒体有助于信息传播,有助于用户采纳信息。基于弱关系的社交媒体易于传播带有新观点的信息。本论文研究基于弱关系的社交媒体。本研究以用户为核心,从用户处理信息途径和个人心理角度,研究用户使用社交媒体获得信息过程中,用户遵循他人建议的行为意图影响因素。精细加工可能性理论指出用户处理信息的两条途径是中心路径和边缘路径。用户采用中心路径处理信息时,需要运用自身知识和严谨的逻辑;采用边缘路径时,用户采用启发式处理信息。信息传播中,从个人心理角度,用户处理信息中信任、感知风险是两个重要因素,本研究引入社会支持,研究基于弱关系的信息传播对用户遵循他人建议的行为意图的影响因素。电子商务中产品制造商、电子商务平台、商家均利用社交媒体传播产品信息和服务信息,以达到促进用户购买产品的目的。因此,本论文选择电子商务平台中的社交媒体为研究对象。电子商务平台主要的社交媒体包括在线评论系统、问答系统、在线评论作者主页。基于电子商务平台的社交媒体的研究主要集中在:（1）基于社交网络的社交商务中产品信息对用户行为的影响;（2）在线评论系统产品信息有用性、信息采纳的研究。目前学术界对问答系统和在线评论作者主页系统研究较少。而这两种社交媒体是典型的基于弱关系的社交媒体。用户选择以上两种社交媒体时,哪些因素影响用户遵循其他用户的建议,这些因素是如何影响用户遵循他人建议的行为意图?本论文即以问答系统和在线评论作者主页为焦点,重点研究以上问题。在以个人心理为视角的研究中,需要剔除用户自身知识、信息发布者权威、信息发送者和信息接收者关系强度等影响因素,而重大公共卫生事件非常适合本研究的要求,所以第三个研究场景选择了重大公共卫生事件,研究社交媒体中信息传播对用户遵循他人建议的行为意图影响。本论文采用社会存在理论、信任理论、互动理论、使用与满足理论、社会支持理论,综合运用管理学、传播学、心理学、行为学等多学科的理论和方法,研究基于弱关系的社交媒体中用户遵循他人建议的行为意图的影响因素的研究,主要的研究内容和结论如下:第一,采用互动理论对用户间的互动促进用户遵循他人建议的影响因素进行了阐述,验证互动的四个维度与信息质量和系统质量的直接关系,与信任、系统有用性的间接关系,并最终影响用户行为。本研究以电子商务信任模型、互动理论、TAM为理论基础,将互动分成四个维度,即内容互动、问答响应性、用户控制和互惠,同时引入问答口碑质量、系统质量、感知有用性、信任信念和信任意图5个自变量,以用户遵循他人建议的行为意图为因变量,构建概念模型。对模型的实证研究结果表明:（1）已购买产品用户积极、高效地提供全面、专业、相关性高的答案,正向影响用户感知的信息质量和感知系统质量。（2）问答系统中用户查看问题及产品页面的方便与自由性,以及发表答案的方便性等,正向影响用户感知的系统质量和感知信息质量。（3）信息质量正向影响用户信任,并对撰写或分享信息的用户产生积极影响。（4）系统质量正向影响用户对问答系统使用的依赖意愿。（5）信息质量和系统质量正向影响用户对问答系统有用性的感知。（6）信任和感知有用性正向影响用户遵循他人建议的行为意图。第二,本论文基于使用与满足理论、社会存在理论,探索了用户浏览、点赞、发表在线评论信息等行为与访问动机间的关系,以及用户访问在线评论信息作者主页的动机与满意度间的关系。本研究采用调查问卷方法,采用因素分析法和单样本t检验对动机进行研究,采用广义线性混合模型研究用户访问在线评论作者主页与动机的关系,采用Logistic回归分析方法研究用户使用作者社交网络行为。研究结果表明:（1）用户访问在线评论作者主页的动机主要包括信息搜索、从众、社交推荐、社交寻求、人际效用、自我呈现、娱乐和休闲。（2）用户在线购物的时间的长短、频率与用户访问在线评论作者主页动机无关。（3）用户查看在线评论作者主页、用户与内容之间的互动、用户发布的内容,影响用户访问在线评论作者主页动机。（4）信息搜索、从众、社交寻求、社交推荐、人际效用、自我呈现对用户满意度具有积极影响。（5）娱乐和休闲不影响用户满意度。（6）用户愿意通过社交网络获得信息。第三,本论文采用信息传播模型、社会支持理论,引入社会支持变量,研究用户遵循他人建议的影响因素,通过对性别和情绪的分组比较,验证了信任、感知威胁和社会支持是用户访问社交媒体的主要心理因素。结合2019年底的重大公共卫生事件,本研究选取了一个可以剔除用户自身已有知识、信息发布者权威性、信息发布平台等干扰因素的研究场景,研究用户遵循他人建议的影响因素。研究结果表明:（1）信息质量正向影响用户对信息提供者有能力、尽力为用户提供信息的信任,信息质量正向影响用户对信息提供者的依赖意愿。（2）信息质量正向影响用户感知信息的不确定性。（3）用户对信息提供者有能力、尽力为用户提供信息的信任正向影响用户遵循他人建议的行为意图;用户对信息提供者的依赖意愿对用户遵循他人建议的行为意图没有影响。（4）男性用户通过社交媒体获得情感支持对用户遵循他人建议的行为意图没有影响;信息质量对女性用户感知信息的不确定性没有影响;受情绪影响较强的用户对信息提供者依赖意愿对用户遵循建议的行为意图产生积极影响,而信息支持对该类用户遵循他人建议的行为意图没有影响;受情绪影响较弱的用户对感知信息质量不确定性没有影响,同时该类用户对信息提供者的依赖意愿对用户遵循他人建议的行为意图具有积极影响。本论文的理论贡献主要有:第一,本论文是研究基于弱关系的社交媒体中产品信息和服务信息对用户行为影响的先行者。第二,本论文证实用户间的互动有助于提高信息质量和系统质量、产生信任、提高系统有用性,并对用户产生积极影响。第三,本论文采用使用与满足理论解释了用户访问在线评论作者主页动机及对用户行为的影响过程。第四,本论文采用社会支持理论和信息传播模型阐释了用户使用社交媒体遵循他人建议的心理因素。本文的管理启示包括以下三点:第一,在电子商务平台功能设计过程中,设计者应开发促进用户间互动的功能,尤其要鼓励一对一的互动。第二,电子商务平台运营者应关注用户在产品网络中建立社交关系的重要性,鼓励用户间建立社交网络。第三,在提供信息过程中,要区分用户性别。对于女性用户,应在信息内容中通过加入情感因素以保证其获得情感支持;而对于男性用户,则应提供高质量信息为其提供信息支持。
高仕斌,高凤华,刘一谷,臧天磊,黄涛,陈奎[5]（2021）在《自感知能源互联网研究展望》文中研究说明随着物联网与能源网的深度融合,能源互联网与社会（人）、环境、经济和交通能随时随地进行信息交互和共享。与此同时,物联网集成了边缘计算和云计算等计算架构模型、大数据技术以及人工智能等技术,使得数据建模和分析更加智能、高效和可靠。因此,在物联网的背景下,讨论具有自感知能力的能源生态系统的条件已相对成熟。文中依托物联网,构建了自感知能源互联网。首先,依据心理学中自感知的概念,探讨了自感知能源互联网的基本内涵。其次,阐述了物联网在构建自感知能源互联网中的重要作用。进一步,重点从数据驱动角度,构建了自感知能源互联网的信息交互模型和信息处理模型。最后,总结了自感知能源互联网的关键问题,从不同角度给出了自感知能源互联网的主要研究方向。
刘亚飞[6]（2021）在《大数据时代被遗忘权的法律问题研究》文中研究指明本文首先厘清大数据时代提出被遗忘权保护的社会背景与法律结构。大数据时代给个人信息保护带来的风险包括“过度互联”引起的个人信息收集风险;“数据滥用”引起的个人信息使用风险;“记忆颠覆”引起的用户权利风险。为了加强大数据时代的个人信息保护、维护传统社会的被遗忘价值免于被过度侵蚀,被遗忘权概念应运而生。欧盟的法律实践表明,被遗忘权并非一经确立就具有清晰的概念内容,其内涵一直处于不断变化之中。大致包括如下三种类型:仅针对信息主体自己发布的信息;扩张到第三方合法发布的个人信息;被遗忘权概念的整合。在法律结构方面,被遗忘权具有人格权属性的同时兼具一定的财产利益属性;被遗忘权具有“删除权+忘却权”的二重本质属性。在法律关系方面,被遗忘权的权利主体仅限定在自然人范围内,不包括法人和其他组织;其义务主体应包括信息发布者、搜索引擎服务者;其法律客体应为隐藏在个人信息中的人格利益,包含着信息自由价值、人格尊严价值以及社会公平的价值。被遗忘权制度设计虽然具有普通用户法律地位提高、个人信息获得更多保护、被遗忘价值得到维护的正面效应,同时也存在着社会公共利益与言论自由面临受侵犯的风险、删除/遗忘的可操行性不高且成本不菲、平台私权力滥用等负面效应。被遗忘权追求的个人信息保护价值,也可能与互联网领域的言论自由等其他合法权利、社会公共利益等产生矛盾和冲突。具体而言,被遗忘权与言论自由之间的冲突具有信息主体与数据发布者、搜索引擎服务者、网络用户等三种冲突类型,可以适用基本权利冲突的衡量模式、基本权利价值位阶权衡理论和具体个案中的利益平衡原则进行解决。被遗忘权和社会公共利益之间的冲突,实质上是个人人格利益与社会公平正义之间的冲突,可以援引比例原则在被遗忘权和社会公共利益之间进行利益衡量。在被遗忘权的国外法治经验借鉴问题上,本文分析了欧盟对被遗忘权的“积极保护模式”、美国对被遗忘权的“消极保护”模式、日本对被遗忘权的“中立保护”模式以及三种模式背后的逻辑。国外对于被遗忘权的利益平衡与保护逻辑为我国提供的借鉴包括:合理引导大数据时代网络空间的权利布局;被遗忘权保护的宽严程度应当与国家经济和社会发展的现实状况相适应;进一步明确被遗忘权保护的法律路径等。在被遗忘权本土化的问题上,本文首先梳理了当前涉及到被遗忘权的法律现状,发现我国虽然没有确立被遗忘权制度,但是个人信息保护、请求删除权等相关法律规定可以为被遗忘权的本土化法治建构提供资源支持。在法律方面,虽然缺少对“被遗忘权”的明确规范,但是已经为信息主体设定了请求删除的权利,为网络信息使用者设定了审查及删除的义务;在司法实务方面,司法机关避开了学界对被遗忘权的法律争议,转而从立法已经较为成熟的领域切入解决实践问题;在行业自治规范方面,各大主流平台对删除用户信息的权限、用户信息的保留时限、用户对自己评价的个人信息删除权等形成自治规则。接下来在被遗忘权本土化的路径选择方面,大数据时代的被遗忘权是否能够得到保护、能得到何种程度的保护,是不同国家和地区根据各自的社会、经济情况,在不同权利、社会公共利益之间进行博弈与平衡的结果。直接引入欧盟模式的被遗忘权保护会面临阻碍我国大数据信息产业的良性发展、滥权风险加剧、技术层面无法实现、利益冲突难以协调等风险,因此我们不宜完全选择欧盟式的被遗忘权保护路径。我国的被遗忘权保护需要进行场景化、类型化界定,如可以根据个人信息来源不同而赋予当事人不同类型的被遗忘权。“强控制模式”亦即个人有权删除其自身发布的不相关、过时、不必要信息。“弱控制模式”亦即个人无权删除他人转载的本人信息、或者人们发布的涉及个人信息的言论,以及搜索引擎对此类信息的链接,但是对于侵犯隐私却属于合法公开的负面信息,可以请求在特定领域限制对信息主体过往负面信息的披露与使用。在被遗忘权本土化法治建构的配套机制上,应当建立健全专门性个人信息保护机构作为被遗忘权的实施主体;国家可通过利益平衡方式来履行对公民人格权和信息权的保护义务。
许亚洁[7]（2020）在《个人信息的刑法保护体系研究》文中研究表明用“这是一个最好的时代,也是一个最坏的时代”来形容信息爆炸时代最为贴切。共享互联网技术的发展冲击了传统的生活方式,尽管在一定程度上简化和便捷了我们的生活方式,但随之而来的是各种风险的积累和增加。信息数据是支持互联网运转的基础力量,因此在互联网时代它珍贵如石油。有利益就有风险,在巨大的利益驱动下,关于信息数据的违法犯罪行为层出不穷。个人信息作为信息数据的典型代表,与互联网交织在一起,产生了很多新型违法犯罪问题。刑法应当如何面对新型的个人信息犯罪,成为时下前沿并具有争议的话题。本文聚焦此问题,主要探讨刑法如何从内部体系构建和外部法律协调两方面应对风险社会下递增的个人信息安全风险。具体而言,主要分为以下几个部分:第一,个人信息的内涵及其权益属性。由于本文研究的主要对象是个人信息,因此描绘“个人信息”的全貌是文章展开的基础。个人信息与个人隐私、个人数据等概念具有相似性,需要厘清他们之间的关系,才能最终定位个人信息在刑法中的法益属性。本文从个人信息的概念、特征、价值和类型等方面全方位解剖个人信息。其中最为重要的是,个人信息的独立价值。因为如果个人信息可以被涵盖在其他概念之下,则不具有研究的必要性。因此,个人信息是否具有独立的研究价值是推动个人信息相关法律研究的逻辑起点。独立性的探讨离不开个人信息与隐私的关系。通过概念、范围和特征的对比,可以得出个人信息与个人隐私是不同的概念。简言之,首先,个人隐私不仅包括信息类隐私,还包括个人空间、个人活动等不是信息但仍不想被外界知悉的生活事务。其次,狭义的个人信息是指能够直接或者间接识别特定个人的信息类型。可识别性是划定狭义个人信息范围的重要标准。在这些个人信息类型中,有些信息并不属于隐私范围。例如,个人的职务信息,由于个人职务信息能够间接识别特定个人,因此属于个人信息类型。但为了公共管理的需要,个人职务信息往往被公开而不属于个人隐私。最后,个人隐私和狭义的个人信息可归结为交叉关系,而交叉部分则为有关个人隐私的个人信息。明确个人信息的属性是为了推出个人信息相关的权利和法益。互联网时代,个人信息不再是被信息主体紧紧握在手里的“隐私”。相反,信息主体更希望在具有安全保障的情况下利用自己的个人信息以获得更加便捷的服务。个人信息所有权和使用权的分离,意味着个人信息不再是传统意义上的人格权客体,而是可以与信息主体分离并具有一定财产属性的新型权利客体。个人信息流通产业链中个人信息安全风险不仅只与信息主体有关,更与信息收集者、使用者等信息处理者有关。也即,个人信息安全风险的防控需要从信息主体和信息处理者两方面共同着手。纵观我国个人信息相关立法,不同于从前置法到刑法的一般顺序,个人信息风险防控立法以肇始于刑法,倒逼前置法出台的倒序形式出现。个人信息成为刑法意义上的法益。基于个人信息所有和使用的分离状态,个人信息在不同处理阶段具有不同的法益属性,也即个人信息具有不同的法益层次。本文将个人信息法益分为两个层次,一是个人信息的个人法益层次,包括人格法益和财产法益。具体而言,个人信息的可识别性表征了一个人独一无二的人格,应当受到人格权的保护。通过人格权对个人信息进行保护是从民事权利保护角度来分析。那么对应到我国刑法法益,第四章侵犯公民人身权利、民主权利罪是保护具体人格权法益的一章。目前用来保护个人信息的专门性罪名——侵犯公民个人信息罪就被放在此章,个人信息的人格法益属性已经得到承认。除此之外,个人信息作为大数据时代信息资源的重要部分,也参与到网络经济的运行当中。由于个人信息数据所有和使用的分离,个人信息成为可以议价的商品。此时,仅认为个人信息是人格权客体的观点已无法适应数据流通的现状,确认个人信息的财产属性具有合理性。一方面,个人信息数据符合虚拟财产的定义,虚拟财产已经被承认为法律中的“财产”。另一方面,个人信息财产属性的承认有利于个人信息安全的保护。二是个人信息的公共法益层次。当信息处理者是政府机关时,他们根据自身管理的需要会收集和产生大量的信息,而这些信息的累积就可能涉及公共利益。同时,由于互联网的普及,一些网络巨头公司掌握的个人信息数量十分惊人,如果发生安全泄露事件,也可能涉及公共利益。除此之外,个人信息安全也可能涉及国家法益。无国界的信息网络使信息安全不再局限于国家内部,而已经上升至国家安全层面。个人信息的跨境流动、涉及国家秘密的个人信息等都涉及国家安全。第二,个人信息刑事立法的发展与比较。本部分主要探讨我国个人信息刑法保护的发展历程、立法理念的转变以及相关立法评析。同时也对美国、欧盟等代表性国家的立法进行梳理,总结优秀的立法经验。具体而言,我国个人信息立法以《刑法修正案（七）》为分界线。在《刑法修正案（七）》之前,个人信息刑法保护主要是以间接方式。个人信息与隐私并未区分,侵犯个人信息造成的后果基本局限于对隐私的侵犯。因此,侵犯隐私犯罪成为保护个人信息的重要依据,例如,非法搜查罪、非法侵入住宅罪和侵犯通信自由罪。不过,我国刑法中已经存在保护信息的立法,即信息法益犯罪。这类犯罪将少部分特殊信息独立保护,主要保护的法益是信息法益,不是个人信息法益,但犯罪对象有可能涉及个人信息。保护国家安全信息法益的犯罪、秩序类信息法益犯罪等的犯罪对象都可能涉及个人信息。同时,囿于当时科学技术的发展水平,信息载体仍是传统的有形物,信息往往与信息载体结合出现,因此个人信息并没有凸显出自身独立的法益属性。比如,我国刑法中有一些罪名的犯罪对象也可能涉及个人信息,例如证据类犯罪和文书类犯罪。可见,在这个阶段,个人信息尚不具有独立的法益地位,一般是通过其他犯罪类型间接附属保护。在《刑法修正案（七）》中,新增了非法获取公民个人信息罪和出售、非法提供公民信息罪。侵犯个人信息行为成为独立的犯罪类型,但由于两罪属于身份犯,处罚范围比较窄。随着信息网络的发展,《刑法修正案（九）》将非法获取公民个人信息罪和出售、非法提供公民信息罪修改合并为侵犯公民个人信息罪一罪,该罪的主体变为普通主体,处罚范围进一步扩大。至此,个人信息在刑法中的保护方式变为直接方式。除此之外,刑法中还新增犯罪类型对个人信息进行间接保护,主要以信息网络犯罪为代表,例如,拒不履行信息网络安全管理义务罪。信息网络技术的飞速发展使个人信息数据的法律保护理念发生巨大变化,包括个人信息法益独立于隐私成为刑法保护的新法益类型;个人信息的刑事立法还突破了传统的刑法谦抑性理念、贯彻了“二次违法性”理念等。但是,侵犯公民个人信息犯罪立法仍然存在缺陷。具体而言,个人信息的公共法益保护不够。目前,个人信息的公共法益主要以附属保护的方式实现。《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》（以下简称《个人信息司法解释》）中多处关于定罪量刑的标准与个人信息公共法益保护内涵相契合。例如,“造成重大经济损失或者恶劣社会影响”是折射出“公共法益”的保护。目前,涉及个人信息公共法益独立保护的犯罪类型是窃取、收买、非法提供信用卡信息罪。为了强化金融秩序保障,《刑法修正案（五）》新增了窃取、收买、非法提供信用卡信息罪。个人信用卡信息与金融秩序息息相关,其公共法益属性被刑法重视并独立保护。但是,个人信息包含直接或间接识别个人的所有信息,这些信息都具有公共法益的属性。而目前只有个人信用卡信息的公共法益被独立保护,其他个人信息的公共法益保护仍主要依赖侵犯公民个人信息罪的附属保护。整体而言,个人信息公共法益的刑事保护仍以附属保护为主,独立保护不足,保护力度差强人意。个人信息保护不能再满足于权利保护模式,而需要建立数据利用的公共秩序,调控个人信息的安全风险。总之,个人信息的刑法保护仍停留在传统权利保护路径,尚未形成相应的风险调控体系。个人法益与公共法益保护不平衡、前置法与刑法衔接不顺畅、刑事责任体系不严密等问题十分突出。本部分随之对德国及欧盟、美国、日本的个人信息立法进行梳理和比较,以期对我国立法有借鉴之处。经比较,主要在以下几个方面对我国个人信息保护立法有鉴戒意义。首先,个人信息前置性法律保护的完善。不管是欧洲还是美国,历来重视公民个人隐私权的保护,尤其看重个人信息的基础性保护,即民事、行政保护。但是,我国目前关于个人信息的民事和行政保护呈现碎片化、层级低等缺陷。因此,我国应当注重前置法的完善,这不仅能优化个人信息法律保护体系,也为刑事保护提供充分的前置条件。其次,刑法介入个人信息保护的多样化。虽然各国在个人信息的刑法保护方面有不同的路径选择、不同的罪名和犯罪构成、不同的刑罚和规制手段,但它们在产生背景和作用发挥等方面殊途同归,基本上都是对个人信息泄露和非法利用的担忧。各国的刑事立法几乎都围绕这一点,根据本国实际情况,分别从个人信息的获取、收集、保管以及利用等各个不同的阶段介入。最后,个人信息范围的扩大化和细分化。以欧盟为例,欧盟立法中对个人信息的范围作出清晰界定,将个人信息区分为“个人一般信息”与“个人敏感信息”。我国也可以在个人信息内部进行类型划分,不同的个人信息类型对应不同的保护模式。个人信息的细分也有利于明确侵犯公民个人信息犯罪的合理入罪边界。第三,侵犯公民个人信息罪的犯罪构成分析。该部分主要对侵犯公民个人信息罪的法益、行为、情节严重要素进行分析。首先,侵犯公民个人信息罪的法益具有争议,主要包括隐私权法益说、信息自决权法益说、个人信息权法益说等。本文认为,侵犯公民个人信息罪的法益具有双重性,包括个人信息权和信息管理秩序。具体而言,随着民法、行政法等前置法的完善,个人信息不再是与隐私相同的概念。个人信息权已经明确被确认为一种民法权利或权益。在《中华人民共和国民法总则》（以下简称《民法总则》）中,民事权利一章明确了自然人享有个人信息权,但是个人信息权的权能及性质都未具体规定。本文认为,根据相关立法,个人信息权是一种新型权利。个人信息权是一种包含人格利益和财产利益的综合性个人新型权利。在刑法法益理论上,个人信息权是一种个人法益。侵犯公民个人信息罪的法益除个人信息权外,还应当包含信息安全管理秩序。除此之外,人格法益与公共法益之间需要平衡,在民法更偏向于严密保护个人信息相关权利的情况下,行政法、刑法等公法应当更偏向于公共秩序的保护,这样才能平衡个人法益与公共法益;同时,由于个人信息上的国家法益可以涵盖在其他罪名之中,如果再单独设置罪名保护国家法益无疑是立法资源的浪费。因此,信息安全管理秩序应当是侵犯公民个人信息罪的法益之一。其次,本章以犯罪行为为基础进行讨论,具体分为非法获取个人信息的犯罪行为、非法出售、提供个人信息的犯罪行为和非法使用个人信息的犯罪行为。具体而言,首先,非法获取个人信息的犯罪行为包括窃取个人信息的行为和以其他方式获取个人信息的行为。在窃取个人信息的行为方面,通过计算机系统窃取个人信息的行为同时触犯了非法获取计算机信息系统数据罪和侵犯公民个人信息罪,两者应当是想象竞合的关系。由于两罪的法定刑完全相同,无法通过比较刑期和刑种确定孰轻孰重。因此只能从犯罪的事实、情节和造成的危害结果进行比较定罪。同时,非法控制计算机系统的行为往往作为非法获取信息数据的手段行为,两者在刑法中是选择性罪名的关系,因此应当综合具体案件情况判断手段行为能否构成独立犯罪。在以其他方式获取个人信息的行为方面,根据我国刑法规定,“非法获取”除了“窃取”的方式,还存在“以其他方法非法获取公民个人信息”的行为。“其他方法非法获取”的规定属于兜底条款。兜底条款具有抽象性,为了防止滥用,应当从“同质性”角度合理限制兜底条款的适用。其次,讨论了非法出售和提供个人信息行为的关系以及“违反国家有关规定”的理解与把握。一方面,“出售”行为往往具有牟利的主观目的,同时出售的对象具有特殊性。另一方面,“提供”行为包括有偿提供和无偿提供。因此两者具有差异性。除此之外,本文认为“违反国家有关规定”是提示违法阻却事由的空白罪状,并对违法性认识的判断具有实质影响。最后,本章讨论了非法使用个人信息的犯罪行为。非法使用个人信息的行为与下游犯罪结合的情况十分普遍。一方面,尽管非法使用个人信息的行为尚未作为侵犯公民个人信息罪的典型犯罪行为,但作为其他犯罪的手段行为,可以被其他犯罪评价。例如,使用个人信息实施盗骗财产犯罪、使用个人信息实施侵犯人身犯罪、使用个人信息实施侮辱诽谤犯罪。尽管有些非法使用个人信息的行为可以看作下游犯罪的准备行为,但是我国刑法规定,预备犯可以比照既遂犯从轻、减轻处罚或者免除处罚,并且情节显着轻微危害不大的,不认为是犯罪。可见,将非法使用个人信息行为认定为预备犯或准备行为,可能不被认定为犯罪或免除处罚。但是非法使用个人信息行为是具有严重社会危害性的行为,本应作为重点打击的非法行为,但却只能作为他罪的预备行为,显然会造成罪刑不相适应。更不用说,无法被下游犯罪评价的严重非法使用行为。因此,非法使用行为应当成为刑法规制的行为。一方面,非法滥用行为的社会危害程度丝毫不亚于其他行为。另一方面,非法使用个人信息的行为在前置性法律中被规定为典型的违法行为。被刑法规制的犯罪行为不是抽象意义的行为而是现实中可以定型化的典型行为。这些行为既不能被刑法已经规定的犯罪行为类型有效涵盖,也还需要具有具体的现实危害,才有刑法规制的必要。关于非法使用个人信息犯罪行为的具体设置,本文认为,非法使用个人信息的行为可以纳入侵犯公民个人信息罪,而不必单独成立新的罪名,并且应当将整个新修改的侵犯公民个人信息罪移到第六章妨害社会管理秩序罪中。最后,本章还讨论了侵犯个人信息犯罪情节要素的认定。本文肯定“情节严重”要素在犯罪构成体系中具有多样化地位,刑法理论应当寻求在原则范围内的更新以适应现实司法状况并起到实质的引导作用。就“情节严重”等罪量要素的体系地位而言,除了符合不法构成要件标准的“情节严重”外,其他类型的“情节严重”尽管打破了传统理论边界,但普遍客观存在。刑法理论需要对其进行类型定位,同时根据一定的理论标准限制类型的扩张。笔者较为赞同类构成要件复合体说和可罚的违法性说的基本立场。我国刑法中关于侵犯个人信息的特殊犯罪都是情节犯。《刑法》第253条之一规定的窃取、收买、非法提供信用卡信息罪,规定“有下列情形之一”、“数量巨大或者有其他严重情节”的定罪量刑标准。侵犯公民个人信息罪也设置了“情节严重”、“情节特别严重”等情节要件。“情节严重”本身具有抽象性,在司法实践中的标准十分模糊,需要司法解释的引导适用。2013年颁布的《最高人民法院、最高人民检察院、公安部关于依法惩处侵害公民个人信息犯罪活动的通知》以及2017年颁布的《个人信息司法解释》都对“情节严重”作出相应规定。从两个司法解释看,对个人信息“情节严重”的判断要素主要包括个人信息的种类、数量、违法所得、社会后果、同类违法犯罪行为记录、被害人损失等,具有一定的合理性和可操作性。文中主要对信息类型和信息数量的情节、第三方介入的情节、违法所得额的情节、特殊主体身份的情节、“曾受过刑事处罚或者二年内受过行政处罚”的情节进行细致分析。第四,个人信息安全风险的刑法调控。本章主要从风险管理角度,分析个人信息安全风险刑法防控的路径和体系。其一,个人信息安全风险防控应当注重自由与安全的价值平衡,本文肯定了风险刑法理论的积极意义,并主张对其适用严格限制。具体而言,信息技术的快速进步使犯罪行为、犯罪主体以及犯罪对社会的影响都产生了巨大变化,增加了全球的社会不安全感。社会对秩序和安全的需求不断增加。在这种背景之下,“现代风险”已经成为现代社会中不可忽视的重要角色,因为它制造了新型的犯罪活动。预防性刑事立法和司法都是风险刑法中为应对新型社会风险作出的合理回应,也得到了国内甚至国际上的刑事政策肯定。因此,与其争论风险刑法理论的真伪,不如将目光和学术讨论转移到预防性刑事立法的合理限度和边界设置。风险刑法提倡的预防性刑事立法相较于传统刑法,对社会秩序和安全的保障更加重视,但同时会牺牲法律对人类权利和自由的保障。因此,如果不对预防性刑事立法加以控制则可能会陷入另一个极端。预防性刑事立法可以从刑法内部和外部两方面加以限制。在刑法内部,应当积极发挥谦抑原则的“门槛作用”。一方面,准确理解当前社会中刑法谦抑性原则的定义,用以检测预防性刑事立法。另一方面,通过严谨的程序保证谦抑性原则运用于预防性刑事立法。同时,法益原则也是限制预防性刑事立法的一大利器,应当从“质”和“量”两个方面加以考量。在保护个人法益的刑事立法方面,不应当采用预防性刑事立法,也即风险刑法理论不应当适用于个人法益的保护。而关乎社会秩序和安全的法益则有所不同,预防性刑事立法应当限于社会秩序和安全类法益的保护。这是法益原则从“质”上对预防性立法的限制。根据刑法规定,我国的刑事犯罪被限定于严重侵害法益或者侵害重大法益的行为,而预防刑法作为传统刑法的扩张形态,其针对的是导致法益侵害的危险行为,相对于已经造成实害结果的行为,法益侵害危险行为的违法性程度要低。1因此,对“危险”的程度应当有所要求,也就是说只有“重大”危险才值得采用预防性刑事立法的手段。这即是从“量”上对预防性立法的限制。其二,个人信息安全风险调控的刑事一体化。在研究方法上,刑事一体化要求刑法与其他部门之间突破一定程度的理论壁垒,才能实现法律保护的效应最大化。在网络时代,个人信息法益的保护仅靠刑法远远不够,需要各个部门法通力合作。但是刑事治理的超前以及与其他部门法衔接不顺畅的问题客观存在。其中,刑法与行政法之间的衔接更加需要重视。本文提倡多元化刑事立法体系。随着社会风险种类的增多和程度的加大,社会对刑法的要求不断提高,刑法的预防功能需要被激发。频繁颁布的刑法修正案进一步扩张了刑法的范围,法定犯数量的增加逐步改变传统刑法的重心。一方面,刑法修正案越多意味着刑法典本身被修改的越多,刑法的稳定性不复存在。这与采用一元化刑法的刑法结构体系的初衷相悖。另一方面,刑法的“罪刑法定”原则要求刑法立法应具有明确性。法定犯往往采用空白罪状的表述方式,尽管指明了应当参照的前置性法律法规,但是基于法律的复杂性和专业性,法定犯的犯罪构成要件的解释比一般罪状更加模糊。因此,一元化的刑法体系不足以面对法定犯井喷式的增长,多元的刑法体系更具优势。在法定犯时代,附属刑法能够发挥巨大的作用。附属刑法不仅能够分担刑法典不断扩张的罪名数量,还可以增加刑法的专业性、明确性和一体化。在个人信息法益刑法保护结构上,可以从纵向和横向两个方面考察。纵向即整个刑法的结构形式,主要有刑法典、刑法修正案、附属刑法和单行刑法的分类。我国的附属刑法仅存在于形式意义上,这种方式既没有发挥附属刑法应有的效用,也徒增立法的繁杂。因此,实质意义上的附属刑法才能真正发挥效用。实质的附属刑法主要由两种立法模式构成,一是散在型立法模式,是指在金融经济法规、食品药品法规等行政法规中直接规定相关犯罪和刑罚条款的立法方式。二是编纂型立法模式,是指对非刑事法律中有关犯罪和刑罚条款的归类编纂。只有当散在型附属刑法比较完善时,才会采用这种立法方式。值得注意的是,这种方式对我国当前一元化的刑法典体系会造成很大的冲击,同时可能造成刑法的无限扩张。因此,散在型的立法模式更加适合我国当前的刑事立法环境。上述立法模式是建立在刑法典已经有相关规定的前提下。但是当立法者考虑设置新的个人信息法益保护刑法条文并采用法定犯形式时,是否可以直接在附属刑法规范中明确规定罪状和法定刑?笔者认为这种立法模式是可取的但是应当严格限制。横向的刑法结构则是关于犯罪与刑罚之间的关系。犯罪与刑罚之间的关系可以从微观和宏观两个角度分析。微观方面,是从具体的罪名着手,根据罪刑相适应原则,重罪重罚,轻罪轻罚。宏观方面,是看整体的刑罚轻重与犯罪圈大小之间的关系。具体到个人信息法益保护方面,侵犯公民个人信息的犯罪应当设置多样化刑罚,侵犯公民个人信息罪在法定刑设置上应当与其他相关罪名平衡协调。其三,个人信息安全风险刑法调控的体系。正是基于信息在现代社会的重要地位,以及信息风险给各个层面造成的巨大负面效应,个人信息风险管理迫在眉睫。从本质上来说,个人信息风险管理就是在信息流通的各个阶段,从信息系统、技术、规则、制度等方面保障信息的安全。法律制度作为有效的社会管理手段,势必要对个人信息安全风险有所回应,刑法也不例外。通过上述分析,现代社会的个人信息数据承载着人格权、财产权的个人法益,也承载着社会、国家秩序和安全的公共法益,俨然已经成为一种独立的法益类型,并且具有多层次结构。不同类型的个人信息代表的权利和利益也有所不同,因此刑法需要构造一个多层次的刑事法律体系。基于刑法在整个法律体系中的特殊地位,刑事法律需要根据个人信息所代表的不同法益类型,谨慎立法和司法。根据风险管理的一般理论,风险的管理和预防可以从风险识别、风险预防、风险的控制和分担等方面展开。刑事立法和司法对个人信息风险的防控,也可以借鉴风险管理系统的一般理论从这几方面展开:个人信息安全风险识别:安全法益分级、个人信息安全风险预防:法益前置保护、个人信息安全风险分担:注意义务分配、个人信息安全风险控制:严密刑事法网。同时,本部分还讨论了个人信息安全风险刑法调控的价值理念,包括个人信息自由与安全价值及其关系、个人信息安全领域的价值平衡以及个人信息法益中个人法益和公共法益的利益衡量。第五,个人信息刑法保护体系的具体构建。本章围绕个人信息刑法保护体系构建问题具体展开。主要包括侵犯公民个人信息罪的关联性罪名协调、个人信息保护前置法的完善以及侵犯个人信息法益的出罪化路径。首先,侵犯公民个人信息罪的关联性罪名主要包括网络犯罪中的相关罪名、商业秘密犯罪的相关罪名、财产犯罪的相关罪名以及国家安全犯罪的相关罪名。具体而言,刑法对网络犯罪的打击不仅维护了网络的秩序与安全,同时也对个人信息的安全与秩序进行保护。在网络犯罪体系中,个人信息的公共法益得到了附属保护。具体罪名包括非法利用信息网络罪、帮助信息网络犯罪活动罪、拒不履行网络安全管理义务罪。网络服务提供者是否应当承担刑事责任以及如何承担刑事责任是近年来立法、司法和理论界关注的焦点。本文认为,拒不履行网络安全管理义务罪已经客观存在于刑法典中,与其纠结该罪的立法价值问题,不如从司法角度探索如何适用该罪才能放大该罪在网络治理方面的优势,减少罪名过度扩张的缺陷。笔者认为,可以从利用“经监管部门责令采取改正措施而拒不改正”要件限缩处罚范围;对犯罪后果的目的性限缩解释;犯罪主观方面应当是“故意”;网络服务提供者相关犯罪的辨析等方面进行分析。在商业秘密犯罪方面,个人信息已经成为互联网企业、大数据公司的核心竞争资源。企业掌握的个人信息数据库往往数量巨大、类型复杂。如果企业的信息泄露,不仅会造成企业的经济损失、个人信息权的侵犯,更会对经济秩序造成影响。因此,在无法通过传统财产权对企业数据库进行保护的情况下,当企业个人信息数据库符合商业秘密的认定条件时,可以通过侵犯商业秘密罪对个人信息公共法益进行保护。具体而言,当个人信息数据库符合商业秘密的实质标准和形式标准时,就可以认定为商业秘密。当行为人采用盗取、胁迫等非法手段获取个人信息数据类商业秘密或者违法、违约披露商业秘密的,可能同时构成侵犯公民个人信息罪和侵犯商业秘密罪的想象竞合犯,需要从一重罪处罚。由于两罪的法定刑相同,只能通过其他条件综合判断孰轻孰重。在个人信息的财产法益保护上,本文认为当个人信息以电磁数据形式存在于网络中时,同时具有形态的虚拟性和价值的真实性,与虚拟财产具有同样的特征。个人信息的财产属性显而易见,就一个人的个人信息而言,一些具有社会影响力的特殊个人的个人信息已经可以直接交易产生经济价值。例如明星、政府干部等公众人物因其身份和影响,个人信息会被媒体买卖。而普通人个人信息的经济价值体现在被网络服务商、运营商大量收集、加工、出售。信息资源的经济价值不用赘述,特别是随着大数据技术发展,网络服务商和运营商的个人信息数据库已经成为盈利的核心资源。网络公司、大数据公司都是以个人信息数据库为依托实现经营和盈利。可见,个人信息数据的财产权主体不仅是信息主体,还有数据经营者。承认个人信息的财产属性已经势不可挡。因此通过信息网络储存、分析、使用的个人信息数据也应当看做虚拟财产。同时,在刑法保护路径的选择上,单纯采用财产犯罪或网络专门路径都不足以对个人信息数据全面评价。如果仅定财产犯罪,无法对个人信息数据上附着的网络秩序法益加以评价;如果仅定计算机网络类犯罪,也未兼顾个人信息数据的财产属性。因此,只有将两者结合才能全面评价侵犯个人信息数据的犯罪行为。在国家安全犯罪方面,构成国家秘密的个人信息涉及国家安全法益,刑法中涉及国家秘密的保护可以分为国家安全法益的独立保护和附属保护。在刑法分则第一章中,为境外窃取、刺探、收买、非法提供国家秘密、情报罪是典型的以国家秘密为对象的国家安全法益的犯罪类型。非法获取国家秘密罪和非法持有国家绝密、机密文件、资料、物品罪被规定在扰乱公共秩序罪一节中,因此这两罪主要保护的法益是公共秩序,次要法益的是国家的信息安全。故意泄露国家秘密罪和过失泄露国家秘密罪被规定在渎职罪一章中,因此这两罪保护的主要法益是国家机关工作秩序以及公众对国家机关工作人员职务活动客观公正性的信赖,次要法益是国家信息的安全法益。可见,不仅国家之间国家秘密的非法获取和泄露能够成立犯罪,国家秘密在国内的刑法保护也十分完整和严格。立法者将故意泄露国家秘密罪与过失泄露国家秘密罪设置相同的法定刑在立法上具有不合理性。因为从刑法学基本原理考察,过失犯罪是应当预见而没有预见或者已经预见轻信可以避免,同时对犯罪结果是持否定态度。因此,故意犯罪的主观恶性明显大于过失犯罪。根据罪刑相适应的基本原则,故意犯罪的刑事处罚应当重于过失犯罪。但是在故意泄露国家秘密罪和过失泄露国家秘密罪中,两罪在客观的违法构成要件上基本相同,只有在故意和过失的有责性判断上有所区别。因此,两罪应当区分法定刑设置。其次,个人信息刑法保护前置法需要完善。这主要是关于网络服务提供者行政义务与刑事责任的衔接。具体而言,在刑法中,网络服务提供者作为拒不履行信息网络安全义务罪的犯罪主体,其管理义务是认定该罪客观行为的重要标准。但是在前置的行政法律法规中,网络服务提供者的定义缺乏统一权威的规定,其义务类型设置也十分泛化和模糊。本文认为,就目前网络服务提供者的服务类型和法律法规中对网络服务提供者已有的划分,可以将网络服务提供者分为中间服务提供者、互联网信息服务提供者和第三方交易平台服务提供者。网络服务提供者的分类是为了科学、合理、区别地规定相应的管理义务。只有明确管理义务,才能确定其法律责任。根据我国相关法律法规,网络服务提供者承担的义务类型有用户信息保密、合法获取或使用信息、发现违法信息、保护个人信息安全等。但是,目前在法律法规中所有类型的服务者承担的义务基本相同,立法并没有根据不同类型的网络服务提供者规定有梯度的义务类型,这样就会导致网络服务提供者的类型与义务设置不匹配,可能存在过度或不足的情况。因此,应当根据网络服务提供者的不同类型设置相应的义务。最后,侵犯个人信息法益的出罪路径与模式。出罪路径的讨论和设定是对入罪的限制,在防止刑法罪名扩张上具有重要意义。本部分主要讨论了网络服务提供者中立帮助行为的出罪、基于信息权利被害人同意的出罪化事由和基于违法性认识错误的出罪化路径。其一,技术中立行为的处罚范围和界限是刑法学界讨论的热点。目前在我国刑法中,网络服务提供者可能承担共犯责任、帮助行为正犯化责任、拒不履行法定义务责任,而这三种责任都与网络中立的帮助行为存在千丝万缕的关系。可见,网络中立的帮助行为在当前风险刑法理论下入罪的途径很多。为了防止过度处罚网络中立帮助行为和抑制信息网络的发展,需要寻找合理途径为处罚中立帮助行为设限。具体到网络信息犯罪,应当采用以下步骤层层“筛选”以达到限制处罚的目的。一方面,中立帮助行为应当首先作为民法、行政法等前置法的评价对象,以确定是否是违法行为;另一方面,在有资格进入刑事评价范围的违法行为中,应当从主观和客观两方面进行综合评价。其二,被害人同意免罪是由是从被害人角度分析犯罪构成要件以找出合理、合法的出罪路径。被害人同意免罪是由的正当性在于法益的利益衡量。具体而言,自我决定权是指个人对自己的利益按自己意愿进行自由支配的权利。尽管在我国民法和宪法中没有自我决定权的具体规定,但是自我决定权代表了人的一般自由,在《宪法》中仍能找到相应的依据。被害人同意的成立需要确定同意的对象和被害人的主观方面。也即,被害人同意的对象是行为还是结果亦或行为和结果。当被害人的同意存在“瑕疵”时,行为人是否还可以出罪?笔者认为可以对法益关系错误说进行修正,使其更具有合理性。第一,“同意”应当视为心理状态和外部行为的统一。第二,“同意”判断应具有双重标准,只有同时满足客观和主观两方面,才能认定“同意”的有效性。其三,违法性认识错误是指行为人对自身行为是否违反刑法存在错误认识,主要存在两类形式,一是不知道法律的存在,二是错误理解法律。违法性认识错误是否可以阻却犯罪,违法性认识错误需要达到什么程度才能阻却违法都是存在争议的问题。个人信息犯罪涉及很多法定犯。例如,侵犯公民个人信息罪中规定“违反国家有关规定”、拒不履行信息网络安全管理义务罪中“网络服务提供者不履行法律、行政法规规定的信息网络安全管理义务”等。在法定犯时代下,集中争议的焦点在于行为人的违法性认识需要达到何种程度才能阻却责任。认定法定犯的违法性认识确实具有复杂性,很难找出统一的具体标准。但是基于法定犯的特殊性质,仍能找出比较抽象的底线性原则。具体而言,第一,法定犯都是以违反相关义务为前提的犯罪,当行为人处于专门的行业领域之内,应当具有他人所不具有的专业性知识,应当更加明确地认知自身的义务。第二,当行为人的行为已经具有明显的危害性和违法性,即使行为人声称自己不知道刑法的具体规定,也不能认定行为人不具有违法性认识。第三,当行为人对行为是否违法存疑时,应当在自身能力可达到的范围内通过权威途径对行为的性质进行“验证”。
教育部[8]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中研究指明教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
王滢波[9]（2020）在《数字经济：收益递增与非均衡》文中研究指明经济学家应该放弃对于市场的完美幻想。市场是有效率的资源配置方式,但并不完美。市场失灵不仅仅体现在科斯所谓的外部性上,它具有内在的不稳定性,总会造成严重的垄断和贫富差距,原因正在于市场是收益递增,而非收益递减的。政府的职能边界也不应仅仅限定在明晰产权上。收益递增才是经济增长的根源。垄断和增长是同时出现的,没有垄断就没有超额利润,就没有资本积累,也就没有创新和发展。收益递减从来只是技术中性前提下的一种假设,而非现实。自由竞争从来就不存在,均衡更是水中镜花。传统的均衡经济学研究的是约束条件下的最优化问题,即在技术水平不变和自然资源不可再生的条件下如何最大化产出,本质上是一种存量和静态经济范式。这两个约束条件才是导致收益递减的前提。但事实上,这两个约束条件都只是假设,并非事实。一方面技术进步在持续加速,另一方面随着技术成为经济增长的主要动力,稀缺资源对于经济增长的限制越来越低。均衡经济学隐含的一个结论是经济的增长是有天花板的,一定会受到自然资源禀赋的限制。但事实上,如果我们将经济理解为信息处理系统,那么其增长可能是没有尽头的。随着技术的发展,甚至我们未来可以再造原子,我们将面临一个没有增长极限的经济体系。这也就意味着均衡经济学的两个约束条件都不再成立。约束条件的变化也意味着收益递减并不成立,收益递增才是真实世界的规律。斯密其实已经观察到了收益递增和增长之间的关系,只是他没有理顺其中的逻辑关系。斯密指出,技术进步和分工会导致收益递增和垄断,他同时也指出,分工是效率的来源,是经济增长的基础。显然,收益递增、垄断和增长是同时出现的,三者之间存在着紧密的内在逻辑关系。我们可以帮助斯密厘清其中的逻辑链条:即分工和技术进步导致垄断,垄断产生利润,利润促进创新,创新促进增长。这才是斯密分工理论背后的核心逻辑所在,其背后隐含的逻辑是市场并不完美。然而,对于市场的信仰使得斯密陷入了两难。他自己显然也没有意识到他这两个观点之间的矛盾所在。马歇尔的聪明之处在于他有意识地摒弃了斯密理论中和市场有效性相矛盾的分工和收益递增理论,但同时他也放弃了对于经济增长的研究。他完全忽视了技术进步与分工,建立了一套静止的没有增长的均衡理论。在马歇尔收益递减的均衡世界里,没有利润,没有分工,没有技术进步,没有垄断,也就没有创新和增长。自从马歇尔均衡理论建立以来,经济学家唯一的任务就是证明市场的有效性,因为市场能够自行解决一切问题,是最完美的资源配置手段。科斯提出了外部性导致的市场失灵,但却指出错不在市场,而在于产权的不明晰。只要产权明晰,市场仍然可以实现最优的资源配置。凯恩斯事实上创造了一种新的经济学理论,他认为市场并不会自发实现均衡,但是他仍然关注的是在技术不变的情况下避免因为预期变动导致生产的大起大落,而非核心的增长问题。直到杨小凯才重新延续了斯密有关分工的理论脉络,经济增长的问题才重新回到经济学家的视野。然而,遗憾的是,他虽然承认收益递增,但却不敢质疑均衡理论及其背后的自由主义思潮,他只看到了收益递增会导致垄断,却没有意识到分工导致的收益递增才是经济增长的基本动力,而是建立各种莫须有的约束因素,试图在马歇尔的均衡框架中来解释收益递增问题。市场从来不完美,自由主义也非解决一切问题的良药,然而要承认这一点却需要极大的勇气。经济是一个信息处理系统,经济增长表现为信息处理能力的上升。数字经济和传统经济最大的差别在于信息处理方式的不同,也就是人脑和电脑的差别,或者说是原子和比特的差别,具体而言,可总结为以下三点:发展速度从线性到指数,技术打破了自然资源对于增长的限制;资源从稀缺到冗余,边际成本趋近于零;从分隔走向连接,外部性越来越高,边际收益越来越高。全球经济正在向数字经济迁移,数字经济的占比越来越高。传统经济的数字化已经成为不可阻挡的趋势。传统的GDP统计方式大大低估了数字经济对于经济增长的贡献。数字技术不仅已经成为最重要的竞争力和经济增长驱动力,而且正在成为比肩于劳动力和资本的新生产资料和生产要素。数字经济已经成为全球经济的新动力,使得经济持续加速增长。收益递减成立的前提是技术外生以及实物资源不可再生所导致的不可再生性。最初的收益递减来自于对于农业的观察,土地的肥力是有限的,随着人力投资的增加,土地的产出一定是边际收益下降的。但是,技术的进步,特别是数字经济的出现打破了实物资源对于增长的限制,使得收益递减不再成立,具体而言可归为以下三个原因:1.技术打破了自然资源对于产能的限制;2.技术的边际成本趋近零;3.技术具有更强的外部性,边际收益为正。显然,经济中存在着两个相反的趋势,一个是不可再生的原子经济所导致的边际收益递减的趋势,一个是比特经济所导致的边际收益递增的趋势。当技术进步缓慢,收益严重依赖于土地等天然资源时,经济就会呈现出边际收益递减的趋势,例如传统的农业、建筑业、矿业,这正是马歇尔观察到的现象;相反,当技术进步突破了自然资源的局限,当土地等实物资源在整体收益中占比越来越低时,经济就会呈现出收益递增的趋势,例如数字经济产业和高新技术产业,这是当下正在发生的现象。未来,如果技术进步发展到能够再造原子的程度,那么不可再生性也将不复存在,边际收益递减的因素就会完全消失,那也意味着经济发展不再受到自然资源的约束,增长的空间将被完全打开,收益递增将越来越普遍。收益递增意味着不存在所谓最优的均衡状态,马歇尔均衡不再成立。由于技术不存在不可再生性,边际成本会持续下降,边际收益则会持续上升。供给和需求的均衡点不复存在,最优产量和最优市场份额以及企业之间的竞争均衡也不再存在。收益递增意味着赢者通吃,规模越大,价格越低。通过创新和技术的快速迭代建立不可逾越的竞争优势,并快速占领市场已经成为厂商唯一的竞争策略。打破这种循环的唯一途径是更高维度的创新。经济更多地呈现出创新-垄断-更高维度的创新-破坏性颠覆的动态迭代过程,而非静态的均衡过程。技术进步加速也大大降低了经济长期停滞的风险。收益递增意味着增长带来更多增长,技术进步和创新速度不断加快,经济增长呈现持续加速的态势。随着诸如人工智能等技术成为新的生产要素,经济的周期性正在下降,经济长期停滞的风险大大下降。只有在经济停滞,技术进步缓慢的背景下,经济才会呈现明显的周期性。凯恩斯所谓的投资和储蓄的均衡,预期导致消费倾向的下降只适用于没有技术进步的“短期”。凯恩斯对此从不否认,正如其所说,“长期来看我们都会死的”,但是技术的加速进步已经将其认为的所谓“长期”变为了“短期”,技术进步已经成为了对抗经济衰退的最重要工具,传统的货币和财政工具更像是在技术停滞状态下为了避免因预期波动导致经济衰退而打的强心针,虽然短期看似有效,但从来都不是经济增长的根本动力。从来都是供给创造需求,而非相反。技术进步才是经济增长的根本。收益递增意味着收入差距呈现“马太效应”,而非均衡经济学所谓的“涓流效应”。库兹涅兹所谓的人均收入倒U型曲线只是人类贫富差距扩大浪潮中一个美丽的意外。技术一方面推动了经济高速发展,另一方面也加剧了不平等,而且日甚一日。收益递增也意味着纯粹的自由竞争并不存在,先发优势至关重要。最初微弱的优势很快就会变成严重的路径依赖,后发国家要想完成对先发国家的超越,只能依靠更高维度的创新和产业政策。鉴于创新的不确定性,强力产业政策和幼稚产业保护可能是后发国家迫不得已的选择。日本、韩国和中国的高速发展证明了产业政策的有效性。随着科技进步的加速,国家之间争夺科技制高点的竞争会越来越激烈,贸易冲突和摩擦会持续加剧。技术进步导致收益递增已经成为普遍共识,但是对于收益递增的研究仍处于萌芽期,面临着不少困难,具体可归结为以下三点:1.思维惯性。技术的加速发展只是最近几十年的现象,人们在心理上还处于传统思维的惯性作用下,没有充分认识到技术进步正在持续加速,收益递增已经成为普遍现象,而是仍然将技术视为经济增长的外部性因素,很多人对于技术增长和经济发展的可持续性依然充满怀疑;2.机械物理学范式的束缚和数学方法上的困难。均衡经济学诞生的时期,牛顿物理学大行其道,将经济学发展成为像物理学一样的硬科学成为经济学发展的唯一目标,而只有均衡系统才能实现精确性和可预测性,因此收益递减成为均衡经济学大厦最坚实的基础,而收益递增则面临数学方法上的困难。虽然很多经济学家都观察到了收益递增现象,但是收益递增会导致一个不可预测的复杂系统,无法用简单的数学公式来表达,构造一个类似于收益递减理论的完美体系。收益递增使得经济系统更加类似于自然界的进化选择,具有不可预测性,也使得诸多经济学家望而生畏;3.自由主义信仰的约束。虽然有些经济学家承认收益递增,但却不敢推翻马歇尔的均衡范式,原因在于市场的有效性和被奉为圭臬的自由主义信仰息息相关。收益递增意味着不存在理论上的最优状态,哲学观上要突破自由主义的僵硬框架,追求建立更具弹性的社会和经济机制。绝对的市场经济和计划经济都将导致灾难。绝对的平等就是最大的不平等。绝对的自由主义会导致绝对的贫富差距,从而孕育出对于极度平均主义的渴望,这正是马克思主义诞生的前提。绝对的平均主义会导致绝对的贫困,触发绝对的自由主义,这正是计划经济崩溃的根源。对于完美状态的追求往往会走向反面。接受不完美才能长治久安。可行的目标是追求建立更具弹性的经济体制,使得资源能够根据需要在市场和政府中间更加灵活地进行调配。研究范式上应该突破机械物理论的束缚,打破单一的数学逻辑,寻求生物演化逻辑的支持,以复杂系统的视角来看待和研究经济。
祝琳琳[10]（2020）在《在线评论信息质量感知研究》文中认为互联网时代随着信息技术的飞速发展,电子商务交易模式及线上服务已风靡全球,在电商交易过程中,用户依赖网络口碑进行购物决策已成为常态。然而,随着用户生成内容的不断增多,在线评论作为用户生成内容的形式之一,其数量也在不断增长,信息超载的问题逐渐显现,大量涌现的在线评论会导致用户信息搜寻成本变高,消费者的决策效率更低,因此从大量评论中及时准确地发现有价值的信息变得愈加困难。由于用户的个体特征差异和任务特征差异,用户的认知水平和信息处理模式很难达成一致,在线评论信息质量感知具有极强的主观性,因此从大量评论中再进一步寻找高质量并且能够符合用户感知需求的评论信息也成为了更大的挑战。本研究以电子商务购物网站的在线评论为研究对象,以在线评论信息质量感知为研究核心,主要拟解决以下几个问题:1.从信息处理视角出发,构建了在线评论信息质量感知机理模型;2.应用信息丰富度理论,检验了信息丰富度、情感极性和产品类型三个影响因素在不同水平下,每个影响因素对在线评论信息质量感知的不同影响方向;3.基于耶鲁态度改变模型和线索利用理论,从评论信息的媒介、评论信息的内容、评论信息的来源方面,结合评论信息的接收者,构建了在线评论信息质量感知评价指标体系。4.利用自然语言处理等相关技术深入剖析在线评论的语义内容和情感强度并对评价指标进行量化,实现了对真实评论信息质量的评价与分析;5.基于S-O-R框架,揭示了由信息层面的在线评论信息质量感知到用户行为层面的购买意愿的路径关系。围绕上述问题,本文首先研究了在线评论信息质量感知机理,进而分析了在线评论信息质量感知的影响因素,然后构建了在线评论信息质量感知评价指标体系、对相关网站的真实在线评论数据进行了实际评价应用分析,最后揭示了由在线评论信息质量转向购买意愿的内部实现路径。本文综合运用了信息丰富度理论、耶鲁态度改变模型、线索利用理论和刺激-机体-反应框架,结合多因素方差分析、层次聚类分析、主成分分析、模糊综合评价和偏最小二成方法统计分析方法,以及关键词抽取、依存句法分析和情感分析的自然语言处理技术对在线评论信息质量感知进行研究,具体内容如下:第1章阐述了在线评论信息质量感知研究选题的研究背景与研究意义,而后系统梳理了国内外研究现状并进行述评,确定了本文的研究内容、研究方法、研究技术路线和研究创新点。第2章首先界定了在线评论和信息质量的相关概念,然后介绍了本文研究涉及到的相关的理论和模型、统计分析方法和自然处理技术。第3章对在线评论信息质量感知的概念和关键特征进行了分析,将在线评论信息质量感知的要素分为主体要素、客体要素平台要素和环境要素。从信息处理视角出发,分析了在线评论信息获取、信息认知处理、信息质量评价、内部态度形成和外部行为反应五个阶段,分析了影响信息认知处理的情境因素包括信息接收者人口特征和任务特征,并厘清了各个阶段之间的路径关系,进而构建了在线评论信息质量感知机理模型,本章研究为全文奠定了坚实的理论基础,是全文的核心理论研究框架。第4章围绕信息丰富度理论,结合情感极性和产品类型,利用实验与问卷调研相结合的研究方法,设计系统原型模拟用户阅读评论过程。主要采用多因素方差分析检验了三因素不同水平下,信息丰富度、情感极性和产品类型对在线评论信息质量感知的影响关系。研究结果表明,在不同的信息丰富度下,不同情感极性对信息质量感知具有不同的影响。信息丰富度高的情况下,负面评论的信息质量感知高,而在信息丰富度为中的情况下,正面评论的信息质量感知较高。在不同的信息丰富度下,不同产品类型对信息质量感知具有不同的影响。信息丰富度高的情况下,体验型产品的在线评论信息质量感知较高,而在信息丰富度低的情况下,搜索型产品的在线评论信息质量感知较高。不同产品类型的正负情感极性对信息质量感知具有不同的影响。当产品为体验型产品时,负面评论的信息质量感知较高,而当产品为搜索型产品时,正面评论的信息质量感知较高。第5章基于耶鲁态度改变模型,结合线索利用理论,分别从评论信息的媒介、评论信息的内容、评论信息的来源方面,并结合评论信息的接收者中的用户人口特征和产品涉入度,构建了在线评论信息质量感知评价指标体系。评价指标分别为:①评论信息的媒介:文字长度、图片数量和视频长度;②评论信息的内容:在线评论文本因素、在线评论数量因素和在线评论补充因素。其中在线评论文本因素包括内部线索描述数量、外部线索描述数量、商家描述数量、物流描述数量、内部线索描述情感强度、外部线索描述情感强度、商家描述情感强度、物流描述情感强度、文本总体情感强度和文本可读性;在线评论数量因素有评分星级、点赞数和一致性;在线评论补充因素有卖家回复数量;③评论信息的来源:评论撰写者等级。利用层次聚类分析对调查用户进行了分类,然后分别确定了高、低涉入度组被调查者对在线评论信息质量感知评价指标的不同权重结果。第6章应用在线评论信息质量感知评价指标体系,对某品牌体验型产品运动鞋在京东和苏宁易购上的产品评论质量进行了评价。首先通过Python获取评论数据,然后分别对评价指标进行量化处理,其中与文本相关的评价指标需要通过自然语言处理技术进行量化。然后利用量化数据对两个平台的评论质量进行模糊综合评价分析。研究结果表明,在高涉入度组和低涉入度组两组评价指标权重下,京东评论的信息质量感知均高于苏宁易购;当对产品涉入度高时,选择查看京东的评论更能获得高质量的评论信息,但是总的来看,高涉入度用户较难从现有平台中获取符合感知需求的高质量评论信息。第7章基于S-O-R框架,将评论的信息质量感知和社会临场感视为刺激因素（S）,信任和满意度为机体因素（O）,购买意愿为反应因素（R）,同时选择在线评论文本的正面和负面情感极性作为调节变量,通过实验和问卷调查相结合的方式收集研究数据,并利用SmartPLS软件的偏最小二成方法验证假设关系。研究结果表明,信息质量感知和社会临场感都对信任和满意度产生积极影响;在线评论的满意度会影响购买意愿;文本情感极性的调节作用存在,正面评论的信息质量感知对信任、满意度和购买意愿具有更显着的影响。第8章在在线评论质量感知机理分析、在线评论信息质量感知影响因素分析、在线评论信息质量感知评价研究、在线评论信息质量感知评价评价应用研究、信息质量感知对购买意愿影响分析的研究结果的基础之上,依照在线评论“信息生成—信息管理—信息行为”的过程,分别从激励高质量在线评论信息生成、有效展开在线评论信息管理、促进由在线评论信息向购买行为转化的角度为在线评论平台管理者提出在线评论管理的提升策略。第9章主要总结了研究结论,提出了研究局限性与未来研究的展望。本文的研究工作在理论层面上完善和丰富了在线评论信息质量感知评价理论体系、为信息质量的感知研究提供新的研究视角、为在线评论质量感知管理提供理论基础和科学依据。在实践层面上,为商家提供了评价在线评论信息质量的有效指导、有助于推动个性化高质量在线评论推荐服务、为开展口碑营销提供了从评论信息质量层面分析的实践思路。
二、Internet信息处理技术（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、Internet信息处理技术（论文提纲范文）
（1）CED-SOA服务动态协同模型和算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究问题与挑战 |
| 1.3 主要研究内容及创新点 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 CEP与服务协同及相关研究综述 |
| 2.1 复杂事件处理综述 |
| 2.1.1 分布式并行CEP研究 |
| 2.1.2 CEP与云雾计算融合研究 |
| 2.1.3 CEP事件模式研究 |
| 2.2 不确定流数据处理概述 |
| 2.2.1 不确定事件处理 |
| 2.2.2 乱序事件处理 |
| 2.3 事件存储和可控访问概述 |
| 2.3.1 事件存储概述 |
| 2.3.2 数据可信访问控制概述 |
| 2.4 服务协同概述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于CEP的服务流数据处理模型和算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 CED-SOA物联网服务提供架构 |
| 3.3 基于分治聚类的流数据处理模型 |
| 3.3.1 多层级云雾CEP的事件模型表示 |
| 3.3.2 事件模式的分治和聚类优化算法 |
| 3.3.3 事件模式的调度和检测策略 |
| 3.4 面向不确定流数据的自适应阈值模型 |
| 3.4.1 云雾边多级CEP |
| 3.4.2 自适应阈值事件模型 |
| 3.4.3 事件多源识别和重构算法 |
| 3.4.4 偏序事件检测 |
| 3.4.5 阈值自适配算法 |
| 3.4.6 分层事件处理策略 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 智慧医疗个性化服务 |
| 3.5.2 实验环境 |
| 3.5.3 分治聚类算法实验结果与分析 |
| 3.5.4 自适应阈值模型实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 复杂事件混合检测及可信存储模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 事件存储模型 |
| 4.2.1 研究问题 |
| 4.2.2 多级联动事件存储模型和算法 |
| 4.3 CEP混合事件处理模型 |
| 4.3.1 研究问题 |
| 4.3.2 基于CES的在线离线混合检测 |
| 4.3.3 基于CES的在线离线混合检测算法 |
| 4.4 可信访问控制模型 |
| 4.4.1 研究问题 |
| 4.4.2 雾计算可信存储模型 |
| 4.4.3 协同数据安全管理算法 |
| 4.5 实验结果与分析 |
| 4.5.1 实验环境 |
| 4.5.2 混合检测实验结果与分析 |
| 4.5.3 可控模型实验结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 CED-SOA服务动态协同模型和算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 服务动态协同模型和算法研究问题 |
| 5.2.1 时空特征 |
| 5.2.2 精细化特征 |
| 5.2.3 智能化特征 |
| 5.3 CED-SOA物联网服务动态协同模型描述 |
| 5.3.1 事件和服务模型关系 |
| 5.3.2 基于事件的服务关联模型 |
| 5.4 基于深度-广度学习的服务动态协同模型和算法 |
| 5.4.1 深度-广度学习模型 |
| 5.4.2 模型及问题的形式化定义 |
| 5.4.3 基于深度-广度学习的服务动态协同模型 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 进一步工作 |
| 参考文献 |
| 主要缩略语及中英文对照 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（2）移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 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 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 概念界定 |
| 1.4.1 移动O2O |
| 1.4.2 信息搜寻 |
| 1.4.3 信息搜索与信息搜寻的区分 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 理论基础及文献综述 |
| 2.1 信息搜寻行为相关理论基础 |
| 2.1.1 信息经济学理论 |
| 2.1.2 认知理论 |
| 2.1.3 人机交互理论 |
| 2.2 信息搜寻行为经典理论与模型 |
| 2.2.1 问题解决理论 |
| 2.2.2 意义建构理论 |
| 2.2.3 ASK理论 |
| 2.2.4 信息搜寻行为模型 |
| 2.3 国内外信息搜寻行为研究综述 |
| 2.3.1 国内信息搜寻行为研究热点分析 |
| 2.3.2 国外信息搜寻行为研究热点分析 |
| 2.3.3 信息搜寻研究述评 |
| 2.4 移动O2O研究综述 |
| 2.4.1 移动O2O概述 |
| 2.4.2 国内外移动O2O研究现状 |
| 2.4.3 移动O2O研究述评 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为模型构建 |
| 3.1 研究设计 |
| 3.1.1 研究问题分析 |
| 3.1.2 研究方法介绍 |
| 3.2 数据收集 |
| 3.2.1 样本选择 |
| 3.2.2 资料收集与整理 |
| 3.2.3 数据分析工具 |
| 3.3 编码过程 |
| 3.3.1 开放性编码 |
| 3.3.2 主轴性编码 |
| 3.3.3 选择性编码 |
| 3.4 理论饱和度检验 |
| 3.5 模型构建与阐释 |
| 3.5.1 信息搜寻行为过程 |
| 3.5.2 信息搜寻行为影响因素 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素的实证研究 |
| 4.1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为特征分析 |
| 4.2 研究模型与假设 |
| 4.2.1 “动机、机会、能力”(MOA)模型 |
| 4.2.2 技术接受与使用统一理论(UTAUT) |
| 4.2.3 研究模型构建 |
| 4.2.4 研究假设提出 |
| 4.3 研究方法设计 |
| 4.3.1 问卷设计 |
| 4.3.2 数据收集 |
| 4.4 数据分析与模型验证 |
| 4.4.1 描述性统计分析 |
| 4.4.2 信度与效度分析 |
| 4.4.3 多重共线性与共同方法偏差分析 |
| 4.4.4 模型验证 |
| 4.5 结果讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 移动O2O情境下用户信息搜寻过程的实验研究 |
| 5.1 研究问题 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 研究方法 |
| 5.2.2 样本选择 |
| 5.2.3 实验任务设置 |
| 5.2.4 研究变量测度 |
| 5.2.5 实验流程设计 |
| 5.3 研究结果分析 |
| 5.3.1 个体特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的影响 |
| 5.3.2 任务特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的影响 |
| 5.4 结果讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度关键影响因素研究 |
| 6.1 研究设计 |
| 6.2 数据采集 |
| 6.2.1 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度影响因素集 |
| 6.2.2 问卷发放与回收 |
| 6.3 基于信息增益理论的关键影响因素识别和模型构建 |
| 6.3.1 信息增益值计算 |
| 6.3.2 关键影响因素识别 |
| 6.3.3 关键影响因素模型构建 |
| 6.4 基于支持向量机(SVM)的预测模型构建与精度分析 |
| 6.4.1 支持向量机(SVM)建模 |
| 6.4.2 预测模型构建与精度分析 |
| 6.5 结果讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为引导与优化策略 |
| 7.1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为引导策略 |
| 7.1.1 触发用户信息需求 |
| 7.1.2 提高用户信息素养 |
| 7.1.3 改善信息搜寻环境 |
| 7.2 移动O2O情境下用户信息搜寻行为优化策略 |
| 7.2.1 提高信息质量 |
| 7.2.2 提升服务质量 |
| 7.2.3 隐私保护与信息安全 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限与展望 |
| 8.3.1 研究局限性 |
| 8.3.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究过滤式问卷 |
| 附录2 移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究访谈提纲 |
| 附录3 移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素调查问卷 |
| 附录4 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度关键影响因素调查问卷 |
| 在读期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）施工危险区域信标传感器预警系统设计及测试分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景和问题的提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题的提出 |
| 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 国内外文献综述 |
| 1.3.1 国内外施工危险源及危险区域的研究发展现状 |
| 1.3.2 国内外基于传感器的预警管理的研究现状 |
| 1.3.3 研究现状评述 |
| 1.4 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 2.施工现场危险区域的识别及划分 |
| 2.1 施工现场典型事故 |
| 2.2 引发施工典型事故的环境因素 |
| 2.3 施工现场的危险区域划分 |
| 2.3.1 危险源基本理论和相关辨识规定 |
| 2.3.2 坠落区的划分 |
| 2.3.3 落物区的划分 |
| 2.3.4 碰撞区的划分 |
| 2.3.5 坍塌区的划分 |
| 2.3.6 触电区的划分 |
| 2.3.7 施工人员在危险区的危险判定 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.建筑施工阶段安全预警系统理论 |
| 3.1 建设智慧工地的智能预警需求及应用 |
| 3.1.1 智慧工地的基本概念 |
| 3.1.2 智慧工地的智能预警需求及应用 |
| 3.2 安全实时预警的需求及预警的方式 |
| 3.2.1 安全实时预警的需求 |
| 3.2.2 安全预警的方式 |
| 3.3 建筑工程施工阶段安全预警技术体系 |
| 3.4 建筑施工区域安全实时预警的过程解析 |
| 3.5 实时预警系统的理论构建 |
| 3.5.1 实时预警系统的功能 |
| 3.5.2 预警系统的基本特点 |
| 3.5.3 预警系统的技术基础 |
| 3.5.4 预警系统的功能实现过程 |
| 3.6 本章小结 |
| 4.基于物联网(IoT)的信标传感器预警系统设计 |
| 4.1 预警系统的物联网(IoT)技术基础 |
| 4.1.1 物联网(IoT)的网络架构分析 |
| 4.1.2 传感器技术特点与选择 |
| 4.2 信标传感器预警系统的设计原理 |
| 4.2.1 数据的生成(后端) |
| 4.2.2 服务平台 |
| 4.2.3 设备端(前端) |
| 4.3 预警系统的组成细节及终端成果 |
| 4.3.1 LTE信标传感器的物联网程序 |
| 4.3.2 FCM及云端物联网应用程序 |
| 4.3.3 Android应用程序 |
| 4.4 本章小结 |
| 5.信标传感器预警系统的测试分析 |
| 5.1 基于信标传感器预警系统的实证研究 |
| 5.1.1 预警系统布置的前期参数准备及校验 |
| 5.1.2 预警系统的测试研究过程及结果 |
| 5.1.3 预警系统的结果分析 |
| 5.2 测试结论及效果评价 |
| 5.2.1 测试结论 |
| 5.2.2 测试效果评价 |
| 5.3 本章小结 |
| 6.结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 研究生期间的科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于弱关系的社交媒体中用户遵循他人建议的影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究问题 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 实践意义 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 研究框架 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 研究创新点 |
| 1.7 本章小结 |
| 第二章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 社交媒体 |
| 2.1.1 社交媒体定义 |
| 2.1.2 社交媒体的网络结构 |
| 2.1.3 社交媒体的网络价值 |
| 2.1.4 电子商务中的社交媒体 |
| 2.2 弱关系理论与电子口碑 |
| 2.3 信息过载理论 |
| 2.4 社会存在 |
| 2.5 精细加工可能性模型 |
| 2.6 信任理论 |
| 2.6.1 信任的定义 |
| 2.6.2 信任与电子商务 |
| 2.7 互动理论 |
| 2.8 使用与满足理论 |
| 2.9 社会支持 |
| 2.10 本章小结 |
| 第三章 基于互动理论的问答系统用户遵循他人建议的行为意图影响因素研究 |
| 3.1 研究问题的提出 |
| 3.2 概念模型 |
| 3.3 研究假设 |
| 3.3.1 互动对信息质量和系统质量影响 |
| 3.3.2 问答口碑质量和系统质量对信任的影响 |
| 3.3.3 信任对感知有用性影响 |
| 3.3.4 信任和感知有用性对用户行为的影响 |
| 3.4 研究方法 |
| 3.4.1 问卷设计 |
| 3.4.2 预调查 |
| 3.4.3 正式调查 |
| 3.5 数据分析及结果 |
| 3.5.1 样本的基本人口特征统计分析 |
| 3.5.2 量表的效度与信度检验 |
| 3.5.3 假设检验 |
| 3.6 模型检验结果讨论 |
| 3.6.1 实证研究结果综述 |
| 3.6.2 信任对用户行为的影响 |
| 3.6.3 问答系统对信任产生的影响 |
| 3.6.4 用户之间互动的研究 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于使用与满足理论的用户访问在线评论作者主页满意度研究 |
| 4.1 研究问题的提出 |
| 4.2 本章研究问题 |
| 4.2.1 研究问题1 |
| 4.2.2 研究问题2 |
| 4.2.3 研究问题3 |
| 4.3 研究方法 |
| 4.3.1 问卷设计 |
| 4.3.2 预调查 |
| 4.3.3 正式调查 |
| 4.4 数据分析及结果 |
| 4.4.1 样本的基本人口特征统计分析 |
| 4.4.2 量表的效度与信度检验 |
| 4.4.3 研究问题1数据分析 |
| 4.4.4 研究问题2数据分析 |
| 4.4.5 研究问题3数据分析 |
| 4.5 研究问题结果讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于个人心理角度用户遵循他人建议的行为意图影响因素研究 |
| 5.1 研究问题的提出 |
| 5.2 研究假设 |
| 5.2.1 研究模型 |
| 5.2.2 研究假设 |
| 5.3 研究方法 |
| 5.3.1 问卷设计 |
| 5.3.2 预调查 |
| 5.3.3 正式调查 |
| 5.4 数据分析及结果 |
| 5.4.1 样本的基本人口特征统计分析 |
| 5.4.2 量表的效度与信度检验 |
| 5.4.3 假设检验 |
| 5.5 模型验证结果讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 理论贡献与实践启示 |
| 6.2.1 理论贡献 |
| 6.2.2 管理启示 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 6.3.1 研究不足 |
| 6.3.2 研究展望 |
| 6.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 附录1: 研究一调查问卷 |
| 附录2: 研究二调查问卷 |
| 附录3: 用户访问在线评论作者主页动机因子分析结果 |
| 附录4: 研究三调查问卷 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 |
（5）自感知能源互联网研究展望（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 自感知的基本概念 |
| 1.1 心理学中感知的4个阶段 |
| 1.2 从无意识到自感知的能源互联网 |
| 2 自感知能源互联网的“神经”和“大脑”：物联网 |
| 3 电力物联网下自感知能源互联网的信息模型解构 |
| 3.1 自感知能源互联网的信息交互模型 |
| 3.2 自感知能源互联网的信息自表达处理模型 |
| 4 自感知能源互联网的关键问题 |
| 4.1 自感知能源互联网的协同优化运行 |
| 4.2 自感知能源互联网的信息透明与安全 |
| 4.3 自感知能源互联网的自适应优先级 |
| 4.4 自感知能源互联网的多源信息处理 |
| 4.5 自感知能源互联网的Model-free实时方法应用 |
| 5 自感知能源互联网的主要研究方向 |
| 5.1 多能流自感知耦合实时优化模型 |
| 5.2 电力交通自感知实时协调模型 |
| 5.3 电网自感知弹复性评估模型 |
| 5.4 智能家庭自感知能源管理模型 |
| 6 结语 |
（6）大数据时代被遗忘权的法律问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究现状综述 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 总结 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 本文的创新与不足 |
| 第2章 发展与审视: 大数据时代被遗忘权的缘起与权利结构 |
| 2.1 大数据时代个人信息保护面临的新挑战 |
| 2.1.1 大数据技术的发展及特征 |
| 2.1.2 “过度互联”引起的个人信息收集风险 |
| 2.1.3 “数据滥用”引起的个人信息使用风险 |
| 2.1.4 “记忆颠覆”引起的个人被遗忘权利风险 |
| 2.2 被遗忘权概念的法理分析 |
| 2.2.1 被遗忘权概念的界定 |
| 2.2.2 被遗忘权概念的内涵 |
| 2.2.3 被遗忘权与删除权的区别 |
| 2.3 被遗忘权的权利结构 |
| 2.3.1 被遗忘权的人格权属性与财产权属性之辨析 |
| 2.3.2 被遗忘权的删除权本质与忘却权本质之辨析 |
| 2.4 被遗忘权的法律关系 |
| 2.4.1 被遗忘权的法律主体 |
| 2.4.2 被遗忘权的法律客体 |
| 2.4.3 被遗忘权的法律内容 |
| 第3章 张力与冲突: 大数据时代被遗忘权的适用限制情形 |
| 3.1 基于言论自由优先的被遗忘权限制适用 |
| 3.1.1 被遗忘权与言论自由之间的冲突类型 |
| 3.1.2 被遗忘权与言论自由之间冲突的利益衡量 |
| 3.1.3 基于言论自由优先的被遗忘权限制规则 |
| 3.2 基于社会公共利益优先的被遗忘权限制适用 |
| 3.2.1 限制被遗忘权行使的社会公共利益类型 |
| 3.2.2 被遗忘权与社会公共利益之间冲突的利益衡量 |
| 第4章 他山之石: 大数据时代被遗忘权保护的国外实践 |
| 4.1 国际上对被遗忘权的三种法律保护模式 |
| 4.1.1 欧盟对被遗忘权的“积极保护”模式及其逻辑 |
| 4.1.2 美国对被遗忘权的“消极保护”模式及其逻辑 |
| 4.1.3 日本对被遗忘权的“中立保护”模式及其逻辑 |
| 4.2 三种法律保护模式对我国的借鉴 |
| 4.2.1 合理引导大数据时代网络空间的权利布局 |
| 4.2.2 被遗忘权保护的宽严程度应当与国家经济与社会发展的现实状况相适应 |
| 4.2.3 进一步明确被遗忘权保护的法律路径 |
| 第5章 现实路径: 我国被遗忘权本土化的法治建构 |
| 5.1 被遗忘权本土化法治建构的现实资源 |
| 5.1.1 基于立法规范的实证分析 |
| 5.1.2 基于司法实践的实证分析 |
| 5.1.3 基于行业实践的实证分析 |
| 5.2 被遗忘权本土化法治建构的路径选择 |
| 5.2.1 基本态度: 不宜选择欧盟式的被遗忘权保护路径 |
| 5.2.2 现实做法: 宜确立场景化、类型化的控制路径 |
| 5.3 被遗忘权本土化法治建构的配套机制 |
| 5.3.1 实施主体: 建立健全专门性个人信息保护机构 |
| 5.3.2 实施方式: 国家通过利益平衡方式来履行对公民人格权和信息权的保护义务 |
| 第6章 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）个人信息的刑法保护体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 导言 |
| 一、问题的提出 |
| 二、研究价值及意义 |
| 三、文献综述 |
| 四、主要研究方法 |
| 五、论文结构 |
| 六、论文主要创新及不足 |
| 第一章 个人信息的内涵及法益属性 |
| 第一节 个人信息法益的基本范畴 |
| 一、个人信息的价值及其内涵 |
| 二、个人信息相关主体的权益 |
| 第二节 个人信息法益的层次结构 |
| 一、个人信息的个人法益属性 |
| 二、个人信息的公共法益属性 |
| 第二章 个人信息保护刑事立法比较 |
| 第一节 我国个人信息刑法保护的整体现况 |
| 一、我国个人信息保护的刑事立法发展 |
| 二、我国个人信息保护的刑事立法理念 |
| 三、侵犯公民个人信息犯罪的立法评析 |
| 第二节 国外个人信息保护的刑事立法评析 |
| 一、国外个人信息保护的刑事立法现况 |
| 二、个人信息保护的刑事立法经验借鉴 |
| 第三章 侵犯公民个人信息罪的构成要素 |
| 第一节 侵犯公民个人信息罪的法益内容 |
| 一、侵犯公民个人信息罪法益的不同观点 |
| 二、侵犯公民个人信息罪的双重法益属性 |
| 第二节 侵犯公民个人信息罪的行为类型 |
| 一、非法获取个人信息的行为 |
| 二、非法出售、提供个人信息的行为 |
| 三、非法使用个人信息的行为 |
| 第三节 侵犯公民个人信息罪的情节要素 |
| 一、犯罪构成中情节要素的合理认定 |
| 二、侵犯公民个人信息罪的定罪情节 |
| 第四章 个人信息安全风险的刑法调控 |
| 第一节 个人信息安全风险刑法调控的价值 |
| 一、个人信息自由与安全价值及其关系 |
| 二、个人、社会与国家法益的利益衡量 |
| 第二节 个人信息安全风险刑法调控的路径 |
| 一、风险刑法与个人信息安全风险管理 |
| 二、个人信息安全风险刑法防控的模式 |
| 三、个人信息安全风险调控的刑事一体化 |
| 第三节 个人信息安全风险刑法调控的体系 |
| 一、风险识别:划分个人信息安全法益层级 |
| 二、风险预防:前置个人信息安全法益保护 |
| 三、风险分担:分配个人信息安全注意义务 |
| 四、风险控制:严密个人信息安全刑事法网 |
| 第五章 个人信息刑法保护体系的具体构建 |
| 第一节 侵犯个人信息关联罪名体系协调 |
| 一、侵犯公民个人信息罪的关联性罪名 |
| 二、侵犯个人信息法益关联罪名的协调 |
| 第二节 个人信息刑法保护前置法的完善 |
| 一、我国个人信息权益的非刑事立法概况 |
| 二、信息安全监管行政与刑事责任的衔接 |
| 第三节 侵犯个人信息法益的出罪化路径 |
| 一、网络服务提供者中立帮助行为的出罪价值 |
| 二、基于信息权利主体被害人同意的出罪事由 |
| 三、信息犯罪主体违法性认识错误的出罪路径 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文与研究成果 |
| 后记 |
（9）数字经济：收益递增与非均衡（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 第一节 问题的提出、目的和意义 |
| 一、问题的提出 |
| 二、研究目的 |
| 三、研究意义 |
| 第二节 研究思路、基本框架和主要观点 |
| 一、研究思路 |
| 二、基本框架 |
| 三、主要观点 |
| 第三节 研究方法、创新之处与拓展研究方向 |
| 一、研究方法 |
| 二、本文创新之处 |
| 三、今后拓展研究方向 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 收益递减理论综述 |
| 第二节 收益递增理论综述 |
| 第三节 数字经济研究综述 |
| 第四节 文献述评 |
| 第三章 从原子到比特–传统经济和数字经济的差别 |
| 第一节 数字经济的定义和范围 |
| 一、经济是一个信息处理系统 |
| 二、数字经济是基于比特的信息处理系统 |
| 第二节 数字经济与传统经济的差别 |
| 一、从线性到指数–技术进步持续加速 |
| 二、从不可复制走向无限复制-边际成本趋向零 |
| 三、从分隔走向连接-外部性导致的边际收益越来越高 |
| 第三节 数字经济正在成为主流的经济形态 |
| 一、全球经济正在向数字经济迁移 |
| 二、传统的GDP统计方法大大低估了数字经济的贡献度 |
| 三、企业大力投资于数字经济 |
| 四、人工智能正在成为比肩于劳动力和资本的新生产资料 |
| 第四章 收益递减还是收益递增 |
| 第一节 基本概念 |
| 第二节 数字经济中收益递增成为普遍现象 |
| 第三节 技术进步是收益递增的原因 |
| 一、技术打破了自然资源对于产能的限制 |
| 二、边际成本趋近零,边际收益递增 |
| 第四节 收益递增始于何时 |
| 第五节 收益递增是增长的源泉 |
| 第五章 均衡还是非均衡? |
| 第一节 收益递增意味着以马歇尔范式为代表的微观均衡不再成立 |
| 一、技术进步加速使得马歇尔均衡不再成立 |
| 二、收益递增导致数字经济呈现显着的非均衡性 -- “赢者通吃” |
| 三、更高维度的创新成为打破原有收益递增循环的唯一手段 |
| 第二节 收益递增意味着长期停滞理论可能不再成立 |
| 一、收益递增意味着增长持续加速 |
| 二、技术进步大大降低了经济长期停滞的风险 |
| 第三节 收益递增意味着强烈的马太效应而非涓流效应 |
| 第四节 收益递增意味着完全的自由竞争从来不存在 |
| 一、路径依赖意味着必须不遗余力创新,占领科技制高点,取得先发优势 |
| 二、对于后发国家而言,只有依靠高维创新和改变规则才能打破既定的路径依赖 |
| 第六章 建立新的经济学范式已经刻不容缓 |
| 第一节 当前收益递增理论研究面对的难题 |
| 一、思维惯性 |
| 二、机械物理学范式的束缚和数学上的困难 |
| 三、自由主义哲学传统的束缚 |
| 第二节 哲学观上要突破自由主义的僵硬框架,建立更具弹性的机制 |
| 第三节 研究范式上要突破机械物理论的范式 |
| 第四节 研究目标要从静态最优化转向动态非均衡增长 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 作者简历及相关科研成果 |
| 后记 |
（10）在线评论信息质量感知研究（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 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 在线评论研究现状 |
| 1.3.2 信息质量研究现状 |
| 1.3.3 信息质量感知研究现状 |
| 1.3.4 研究现状述评 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究技术路线 |
| 1.6 研究创新点 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 在线评论的相关概念 |
| 2.1.1 在线评论的内涵 |
| 2.1.2 在线评论的本质 |
| 2.1.3 在线评论的作用 |
| 2.2 信息质量的相关概念 |
| 2.2.1 信息质量的内涵 |
| 2.2.2 信息质量的类型 |
| 2.2.3 在线评论信息质量 |
| 2.3 相关理论与模型 |
| 2.3.1 信息丰富度理论 |
| 2.3.2 耶鲁态度改变模型 |
| 2.3.3 线索利用理论 |
| 2.3.4 刺激-机体-反应框架 |
| 2.4 相关统计分析方法 |
| 2.4.1 多因素方差分析 |
| 2.4.2 层次聚类分析 |
| 2.4.3 主成分分析 |
| 2.4.4 模糊综合评价法 |
| 2.4.5 偏最小二乘法 |
| 2.5 相关自然语言处理方法 |
| 2.5.1 关键词抽取 |
| 2.5.2 依存句法分析 |
| 2.5.3 情感分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 在线评论信息质量感知机理分析 |
| 3.1 在线评论信息质量感知的内涵与特征 |
| 3.1.1 在线评论信息质量感知的内涵 |
| 3.1.2 在线评论信息质量感知的特征 |
| 3.2 在线评论信息质量感知的要素 |
| 3.2.1 主体要素 |
| 3.2.2 客体要素 |
| 3.2.3 平台要素 |
| 3.2.4 环境要素 |
| 3.3 在线评论信息质量感知的过程 |
| 3.3.1 信息获取阶段 |
| 3.3.2 信息认知处理阶段 |
| 3.3.3 信息质量评价阶段 |
| 3.3.4 内部态度形成阶段 |
| 3.3.5 外部行为反应阶段 |
| 3.4 在线评论信息质量认知处理的情境影响 |
| 3.4.1 信息接收者人口特征 |
| 3.4.2 信息接收者任务特征 |
| 3.5 在线评论信息质量感知过程路径分析 |
| 3.5.1 层次递进 |
| 3.5.2 反馈选择 |
| 3.5.3 有序循环 |
| 3.6 在线评论信息质量感知机理模型构建 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 在线评论信息质量感知影响因素分析 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 在线评论信息质量感知影响因素模型构建 |
| 4.2.1 研究假设 |
| 4.2.2 研究模型 |
| 4.3 实验研究方法与研究设计 |
| 4.3.1 实验方法概述 |
| 4.3.2 实验操纵与实验评论材料选择 |
| 4.3.3 被试参与者 |
| 4.3.4 问卷项测量 |
| 4.3.5 实验步骤和过程 |
| 4.4 数据分析与假设检验 |
| 4.4.1 人口统计分析 |
| 4.4.2 信度和效度检验 |
| 4.4.3 假设检验 |
| 4.5 假设检验结果讨论 |
| 4.5.1 信息丰富度对信息质量感知的影响 |
| 4.5.2 情感极性对信息质量感知的影响 |
| 4.5.3 产品类型对信息质量感知的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 在线评论信息质量感知评价研究 |
| 5.1 在线评论信息质量感知评价的基本原则 |
| 5.2 在线评论信息质量感知评价的理论基础 |
| 5.3 在线评论信息质量感知评价指标的选取 |
| 5.3.1 评论信息的媒介 |
| 5.3.2 评论信息的内容 |
| 5.3.3 评论信息的来源 |
| 5.3.4 评论信息的接收者 |
| 5.4 在线评论信息质量感知评价指标体系构建 |
| 5.5 在线评论信息质量感知评价指标权重的确定 |
| 5.5.1 调查设计与数据获取 |
| 5.5.2 用户分类过程与结果 |
| 5.5.3 权重计算过程与结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 在线评论信息质量感知评价应用研究 |
| 6.1 评价对象数据采集及处理 |
| 6.1.1 评价对象选择 |
| 6.1.2 数据采集 |
| 6.1.3 数据清理及预处理 |
| 6.2 评价指标量化设计 |
| 6.2.1 评论信息媒介指标量化设计 |
| 6.2.2 评论信息内容的文本因素指标量化设计 |
| 6.2.3 评论信息内容的数量因素指标量化设计 |
| 6.2.4 评论信息内容的补充因素指标量化设计 |
| 6.2.5 评论信息来源指标量化设计 |
| 6.3 模糊综合评价方法计算过程 |
| 6.4 在线评论信息质量感知评价结果 |
| 6.4.1 评价指标量化处理结果 |
| 6.4.2 模糊综合评价结果 |
| 6.5 评价结果分析与讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 在线评论信息质量感知对购买意愿影响分析 |
| 7.1 问题的提出 |
| 7.2 理论基础与因素确定 |
| 7.2.1 理论基础 |
| 7.2.2 刺激因素的确定 |
| 7.2.3 机体因素的确定 |
| 7.2.4 反应因素的确定 |
| 7.3 研究假设与模型 |
| 7.3.1 信息质量感知对信任和满意度的影响 |
| 7.3.2 社会临场感对信任和满意度的影响 |
| 7.3.3 信任和满意度对购买意愿的影响 |
| 7.3.4 信息质量感知和社会临场感对购买意愿的影响 |
| 7.3.5 在线评论情感极性的调节作用 |
| 7.4 研究方法 |
| 7.4.1 实验设置与问卷设计 |
| 7.4.2 数据收集 |
| 7.5 数据分析与结果 |
| 7.5.1 测量模型的信度和效度检验 |
| 7.5.2 假设检验 |
| 7.6 结果讨论与说明 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 在线评论信息质量管理的提升策略研究 |
| 8.1 激励高质量在线评论信息生成 |
| 8.1.1 提供多角度撰写高质量评论的指导与提示 |
| 8.1.2 追溯用户评论产生的真实购买与效益 |
| 8.1.3 营造高质量评论良性循环的环境 |
| 8.2 有效展开在线评论信息管理 |
| 8.2.1 建立面向用户需求的评论分类和排序方式 |
| 8.2.2 利用卖家回复进行适当的评论管理 |
| 8.3 促进由在线评论信息向购买行为转化 |
| 8.3.1 满足用户不同涉入度的信息要求 |
| 8.3.2 提高用户信息质量感知和满意度 |
| 8.3.3 重视高质量信息的影响 |
| 8.4 本章小结 |
| 第9章 研究结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
四、Internet信息处理技术（论文参考文献）
- [1]CED-SOA服务动态协同模型和算法研究[D]. 何淑庆. 北京邮电大学, 2021
- [2]移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究[D]. 曹越. 吉林大学, 2021(01)
- [3]施工危险区域信标传感器预警系统设计及测试分析[D]. 孔繁盛. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [4]基于弱关系的社交媒体中用户遵循他人建议的影响因素研究[D]. 陈鹤杰. 北京邮电大学, 2021(01)
- [5]自感知能源互联网研究展望[J]. 高仕斌,高凤华,刘一谷,臧天磊,黄涛,陈奎. 电力系统自动化, 2021(05)
- [6]大数据时代被遗忘权的法律问题研究[D]. 刘亚飞. 华东理工大学, 2021(08)
- [7]个人信息的刑法保护体系研究[D]. 许亚洁. 华东政法大学, 2020(03)
- [8]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [9]数字经济：收益递增与非均衡[D]. 王滢波. 上海社会科学院, 2020(11)
- [10]在线评论信息质量感知研究[D]. 祝琳琳. 吉林大学, 2020(08)