学位论文是学位攻读的成果结晶,其撰写是一项复杂且动态的工作,容易受到各种外部因素的影响,通常具有过程复杂、工作周期长等特点。在学位论文的撰写过程中进行有效的进度管理至关重要,不仅是顺利完成学位论文的保障,也是确保学位论文最终质量的关键。因此,研究学位论文进度风险管控方法,具有重要的现实意义。本文深入分析学位论文撰写过程中的风险因素,提出一种基于贝叶斯网络的学位论文进度风险管控模型,并设计开发了应用原型系统,主要开展了以下研究工作。首先就风险识别和风险管理的相关理论,广泛开展文献调研,总结归纳了国内外学者的相关研究成果,确立了学位论文风险识别方法,并详细探究了贝叶斯网络的基本原理、尤其是网络结构学习和参数学习的方法,为风险识别和风险分析建模奠定了理论基础。基于上述理论基础,综合应用文献分析、头脑风暴和调查问卷法等,确定了15个影响较大的学位论文进度风险因子,并采用风险评估矩阵定量表达各出风险因子对学位论文撰写进度的影响程度,及其发生的几率。然后,根据首轮问卷采集的样本数据集,应用K2搜索算法结合专家知识,建立了初始贝叶斯网络结构,继而通过因果关系分析设计第二轮问卷再次采集数据,据此进一步优化调整网络结构并进行网络参数学习,最终形成完整的学位论文进度风险分析模型,能够针对输入的风险因子取值定量分析出学位论文进度风险,并确定关键及敏感风险因子。为验证模型的有效性,通过采集的实例数据对模型进行了测试,分析了模型优势和不足。最后,基于提出的模型,按照软件工程流程,分析、设计、开发出基于微信小程序平台实现的学位论文进度管理应用原型系统,探索了所提模型的实用化途径。