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XBRL知识表达模型的分析与改进的开题报告
一、研究背景和目的
XBRL（eXtensible Business Reporting Language）是一种用于商业和财务数据传输和交互的XML语言。它是一种将报告数据进行标准化、数字化、可视化的技术。XBRL模型基本上是一种基于XML的关系元数据模型，用于建立财务报告的元数据定义，旨在提供跨平台和跨语言的统一标准。在国际上，XBRL已经成为财务和非财务信息汇报的标准，被广泛应用于财务报告、税务申报、投资者关系传递、企业监管等领域。
随着 XBRL 数据披露的广泛应用，其数据模型在实践应用过程中可能存在一些其他的问题。当前的 XBRL 数据模型存在一些不足，例如数据内在关联必须以逻辑形式呈现，这样不符合数据之间的实际物理关系。因此，本研究的目的是优化当前的 XBRL 数据模型，以使其更好地满足实际数据之间的物理关联。
二、研究方法
本研究将采用案例分析和理论研究的方法进行，包括以下步骤：
1.分析和比较当前 XBRL 数据模型和其他相关数据模型的优点和不足，识别XBRL 模型存在的问题。
2.对 XBRL 模型的内在关联的逻辑形式进行改进和优化，使之更符合实际物理关联。
3.实验验证优化后的 XBRL 数据模型能够在实际应用场景中更好地支持数据关联的形式。
三、预期结果及价值
本研究的预期结果是优化当前的 XBRL 数据模型，增强其在实践中的适用性和实用性。结合案例研究和理论分析，将实验验证优化后的 XBRL 数据模型能够更好地支持数据之间的物理关联。
本研究的贡献在于优化 XBRL 数据模型，解决数据内在关联必须以逻辑形式呈现的问题。该研究成果将为财务和非财务信息汇报、税务申报、投资者关系传递、企业监管等领域的实际应用提供更为准确简单的模型，促进XBRL 技术在应用中的普及和应用。