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有很多方面方向，但是都不用你捉急，到时候学校会出一些方向和论文题目给你们选择的。
1、 [园艺]不同土壤含水量对黄瓜品质特性的影响 摘要利用TDR土壤水分传感器控制土壤含水量，对不同栽培季节、不同土壤含水量处理的日光温室黄瓜的品质特性做了研究。结果表明：①土壤含水量为田间持水量的85%～90%的处理较为理想，以秋季栽培为例，黄瓜可... 类别：毕业论文 大小：587 KB 日期：2008-08-01 2、 [园艺]3种内生拮抗菌的宿主范围及防病效果研究 摘 要本文对菜心的2种内生细菌(CX-PS、CX-PA)和小白菜的1种内生菌(XBC-PA)的形态特征，抗菌谱，寄主范围以及对菜心炭疽病和小白菜霜霉病的防病作用进行研究。结果如下：3种内生细菌都... 类别：毕业论文 大小：3.55 MB 日期：2007-11-16 3、 [园艺]枇杷灰斑病菌生物学特性的研究 摘 要本文主要研究了温度、pH值、湿度、光照、营养对枇杷拟盘多毛孢菌 ( Pestalotiopsis eriobotryfolia (Guba) Chen et chao )生长、产孢和孢子萌... 类别：毕业论文 大小：188 KB 日期：2007-11-16 4、 [园艺]枇杷采后灰斑病、黑斑病调查及其防治 摘 要：本文研究了中国广东枇杷采后病害发生情况，对枇杷灰斑病菌（Pestalotiopsis eriobotryfolia (Guba) Chen et chao）、和黑斑病菌（Alternar... 类别：毕业论文 大小：541 KB 日期：2007-11-16 5、 [园艺]枇杷炭疽病菌生物学特性的研究 摘 要本文主要研究了温度、湿度、pH值、光照、营养对枇杷炭疽病菌(Colletotrichum acutatum Simmonds)生长、产孢和孢子萌发的影响。该菌菌丝生长的温度范围为6～34℃... 类别：毕业论文 大小：190 KB 日期：2007-11-16 6、 [园艺]墨兰茎腐病病原及其防治研究 摘 要墨兰茎腐病是一种严重影响墨兰生长品质及生产的病害。本文通过自己的研究及对墨兰茎腐病进行的一系列实验，对照他人的研究成果，深入探讨墨兰茎腐病的病原。针对该病的特点，进行初步的研究和探... 类别：毕业论文 大小：6.17 MB 日期：2007-11-16
论文题目要在导师的指导下选择，除非老师要你先选，要根据自己的兴趣和熟悉选择一个。 园林技术专业毕业论文选题（仅供参考）一、市场类 关于有益花卉及食用花卉的市场需求 二、应用类中国花卉市场及前景地被植物及其在长兴中心城市园林设计中的应用置石在长兴城区绿化中的应用球根花卉在园林中的应用草坪草的应用花境植物材料的选择与应用攀援植物及其在新罗区垂直绿化中的应用三、科研类耐旱性地被植物的抗性研究园林地被植物调查及应用初探铁冬青种子室内发芽率的测定试验室内观赏植物选择与应用的探讨花店鲜切花实用保鲜技术常用园林树木的抗性研究中国花卉生产现状及发展对策长兴中心城市行道树调查及应用初探城市园林植物种类与生长状况研究城市改造中文化遗产的保护现状 设施园艺在园林育苗中的应用研究 草本植物在地面装饰中的应用研究 丘陵山区防护林体系建设四、设计类某城市滨水区景观设计方案设计某城市广场景观方案设计某城市道路景观方案设计某城市公园景观方案设计滨河大道凤凰广场的改造与设计 1200 平方米的屋顶花园设计 植物激素对绵鸡儿微体快繁的影响 多效唑对熏衣草试管苗的分生与生根影响到研究 临沂地区园林植物主要害虫种类调查 临沂城区主要木本园林植物多样性调查分析 地方绿茶主要害虫种类危害性调查 黄瓜子叶分化率影响因素的研究抗寒基因表达载体构建 香樟引种栽培试验 五、管理类生态园林的建设方法与养护管理技术六、调查类某居住区景观调查某工厂景观调查某城市广场景观调查丘陵山区防护林现状调查某农业观光园调查某城市道路景观调查浅淡园林绿化工程质量控制工作要点浅析园林绿化工程监理机构的组织形式浅淡园林绿化工程质量控(zhi liang kong)制工作要点园林绿化工程旁站监理工作任务和要点园林树木养护管理方法的探讨浅淡地被植物在园林绿化中的应用现代栽培技术在大树移植中的应用怎样控制园林绿化植物种植的质量乡土植物在园林中应用现状与前景怎样控制园林绿化植物种植的农户庭院结构与功能的关系 不同植被覆盖下土壤氮素分析 南兰北移最佳基质配方研究 无花果配方施肥技术黄金梨引种表现与早丰栽技术 无花果良种引种与栽培技术 盛之丰在园艺作物上应用效应试验 ××市杞柳丰产栽增技术试验 杞柳特性与土质条件的关系研究 水肥耦合对杞柳品种特性的影响研究 根灌保水聚水技术研究 番茄灰霉病的发生与综合防治 植物激素对熏衣草微体快繁的影响 行道树树盘管理对树木生长的影响 山东茶区不同品种茶树的形态解剖结构的研究 临沂动植物园植物种类的调查与应用的研究 菊花等植物的保持加工工艺 不同种源香樟树幼苗抗寒性研究不同环境条件对种子发芽实验的影响花卉装饰与应用 露地花卉种子萌发期耐盐性研究
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这个最好你先自己结合下学业期间的研究内容来定，然后将题目给毕业设计指导老师看看，让其帮你参考推荐下题目，毕业设计题目并不是说开始定后以后就不能改，所以你可以暂时先定一个方向即可，你百度下：普刊学术中心，上面很多毕业论文写作攻略可以抽时间好好学习下，对你毕业论文写作应该很有帮助
会计本科毕业论文写以下题目比较好：
1．金融衍生工具研究
2．财务报表粉饰行为及其防范
3．试论会计造假的防范与治理
4．会计诚信问题的思考
5．关于会计职业道德的探讨
6．论会计国际化与国家化
7．论稳健原则对中国上市公司的适用性及其实际应用
8．关于实质重于形式原则的运用
9．会计信息相关性与可靠性的协调
10．企业破产的若干财务问题
11．财务会计的公允价值计量研究
12．论财务报告的改进
13．论企业分部的信息披露
14．我国证券市场会计信息披露问题研究
15．上市公司治理结构与会计信息质量研究
16．论上市公司内部控制信息披露问题
17．关于企业合并报表会计问题研究
18．我国中小企业会计信息披露制度初探
19．现金流量表及其分析
20．外币报表折算方法的研究
21．合并报表若干理论的探讨
22．增值表在我国的应用初探
23．上市公司中期报告研究
24．现行财务报告模式面临的挑战及改革对策
25．表外筹资会计问题研究
26．现行财务报告的局限性及其改革
27．关于资产减值会计的探讨
28．盈余管理研究
29．企业债务重组问题研究
30．网络会计若干问题探讨
31．论绿色会计
32．环境会计若干问题研究
33．现代企业制度下的责任会计
34．人本主义的管理学思考――人力资源会计若干问题
35．试论知识经济条件下的人力资源会计
36．全面收益模式若干问题研究
37．企业资产重组中的会计问题研究
38．作业成本法在我国企业的应用
39．战略成本管理若干问题研究
40．内部结算价格的制定和应用
41．跨国公司转让定价问题的探讨
42．我国企业集团会计若干问题研究
43．责任成本会计在企业中的运用与发展
44．试论会计监管
45．会计人员管理体制问题研究
46．高新技术企业的价值评估
47．企业资产重组中的价值评估
48．企业整体评估中若干问题的思考
49．新会计制度对企业的影响
50．《企业会计制度》的创新
学术堂整理了十五个会计本科毕业论文题目供大家进行参考：1、大数据时代下环境管理会计的机遇与挑战2、企业碳排放权会计处理问题及对策3、碳排放权交易会计处理方法选择动因研究——基于重点排放企业的案例分析4、政府会计制度改革对医院财务管理的影响分析5、浅谈政府会计改革对高校财务管理的影响6、新政府会计制度改革对高校财务工作的影响探析7、国家治理视域下我国政府会计制度的变迁与演进逻辑8、通识教育下的《中级财务会计》教学改革研究9、人工智能下的会计“生活”10、“互联网+”对现代财务会计改革与发展的影响11、企业管理会计报告框架探索12、“一带一路”建设中的会计服务业发展研究13、繁荣哲学社会科学:需要系统研究会计学科体系14、财务会计向管理会计转型的路径分析15、供应链下的管理会计工具整合运用与企业绩效
会计专业的 毕业 论文选题应当在财会专业范围之内，并符合财会专业的特点，毕业论文选题应当分为规定性命题和自选命题两种。那么会计专业的论文选题有哪些?下面我给大家带来会计专业毕业论文选题题目参考_会计专业论文题目，希望能帮助到大家!
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会计专业本科毕业论文题目
1、 金融审慎监管视角下的公允价值会计研究
2、 法务会计鉴定采信机制研究
3、 高等学校 教育 成本核算体系研究
4、 基于规模视角的我国会计师事务所审计质量研究
5、 农业上市公司社会责任会计信息披露研究
6、 上市公司内部控制信息披露质量研究
7、 基于低碳经济视角的企业环境成本会计核算研究
8、 非营利组织财务 报告 及信息披露问题研究
9、 XBRL财务报告分类标准的层级扩展研究
10、 基于绩效管理的政府会计体系构建研究
11、 公司治理与会计稳健性
12、 EVA价值管理体系及在我国商业银行的应用
13、 基于竞争战略的企业物流成本控制研究
14、 公允价值会计的应用及其对公司治理的影响研究
15、 非公允关联交易的监管制度研究
16、 中国上市物流公司成本效率研究
17、 资产弃置义务会计处理研究
18、 跨国石油公司社会责任与财务绩效研究
19、 中国注册会计师胜任力模型构建研究
20、 制造企业双层动态成本控制研究
21、 中国会计准则国际趋同策略研究
22、 基于语义网的XBRL技术模型及其应用研究
23、 基于不完全契约的表外融资研究
24、 会计监管的国际合作机制研究
25、 综合收益价值相关性研究
26、 财务报告改革与财务分析体系重构的互动研究
27、 基于环境影响的物流成本构成研究
28、 碳排放权交易会计研究
29、 基于生态设计的资源价值流转会计研究
30、 产品设计阶段的成本管理研究
31、 基于现金流量的高校财务困境预警研究
32、 PPP项目再融资最优资本结构研究
33、 基于可持续发展的石油 企业战略 成本管理研究
电大会计毕业论文题目
1、成都农村集体“三资”监管软件系统的设计与实现
2、XD无花果 种植 BOT项目财务评价与风险分析
3、双流县监管羊坪村农村集体“三资”的案例研究
4、广能集团全面预算信息化项目沟通管理研究
5、格力电器财务报表分析
6、FDI对中国工业企业财务绩效的影响
7、DQ风电公司税务筹划
8、A公司内部控制体系改进设计
9、基于利益相关者理论的大学治理结构研究
10、M公司新产品开发项目成本管理研究
11、福建电力公司财务风险管理研究
12、A企业集团资金集中管理案例
13、基于A项目投资共建的成本控制研究
14、E企业的L水电项目融资分析
15、面向不确定性的机械产品生产成本预测与监控 方法 研究
16、CH设立创业投资基金可行性研究
17、BET公司成本控制方法研究
18、我国小额贷款公司债权融资问题研究
19、外资K会计师事务所绩效评估实施的研究
20、E科研所全面预算管理研究
21、DHL国际快递公司的应收账款管理研究
22、A出口企业汇率风险规避模式研究
23、基于银担合作的存货质押融资模式研究
24、H公司项目进度和费用协同控制研究
25、DP公司制造人工成本管理控制研究
26、某省DH投资控股公司财务风险防控研究
27、CFQF柴油发动机生产线投资项目财务评价和风险分析
28、基于价值链的MES公司成本管理研究
29、京承高速三期BOT项目融资风险管理
30、D物流公司物流金融模式创新及风险控制研究
31、SP公司投资价值分析
32、GQ管理咨询公司商业计划分析
最新财务会计毕业论文题目
1、 财务会计核算风险与防范策略研究
2、 事业单位财务会计监管体系设置初探
3、 如何发挥财务会计在 企业管理 中的作用
4、 财务会计中的神秘“三”
5、 基于财务会计角度下增值税转型改革对企业影响分析
6、 论我国的财务会计概念框架
7、 浅析管理会计与财务会计的融合
8、 管理会计与财务会计的融合研究
9、 财务会计和管理会计具有高度融合性
10、 探究电商企业财务会计存在的问题及对策
11、 企业财务会计与管理会计融合浅议
12、 “互联网+”背景下财务会计与管理会计的融合
13、 知识经济环境下财务会计面临的挑战及对策
14、 现代财务会计向管理会计转型的相关研究
15、 管理会计与财务会计的融合探讨
16、 基于会计信息质量论财务会计的局限性
17、 财务会计与管理会计和谐耦合模式与对策
18、 企业碳排放财务会计分析
19、 关于财务会计精细化管理的思考
20、 新形势下财务会计与管理会计的融合
21、 财务会计与管理会计的有机融合与创新发展
22、 财务会计与税务会计的主要差异研究
23、 互联网对财务会计的影响
24、 IT视角下管理会计与财务会计的融合研究
25、 网络经济对财务会计的影响
26、 对财务会计向管理会计转型的路径探讨
27、 供给侧改革下财务会计的内部控制管理探究
28、 财务会计与管理会计融合的可行性分析
29、 财务会计在企业管理中的地位和作用
30、 浅述当代财务会计的发展趋势
31、 财务会计如何向管理会计转型
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饮食文化论文：特色餐饮空间的设计思路
随着经济的不断发展，人们的消费质量不断提高，餐饮业的不断扩大，人们对餐饮空间设计也越来越重视，下面是我收集整理的饮食文化论文：特色餐饮空间的设计思路，希望对您有所帮助！
摘要: “民以食为天”，餐饮空间不仅能满足食客们在食物上的享受，还能赋予他们在环境上的精神享受。在这个飞速发展的时代，现在的餐饮空间已经不能被满足，对特色餐饮空间的设计的要求也越来越高。在设计的过程中，对餐饮空间的表达上，应该注重餐饮背后的文化内涵，来更好的发展餐饮的独特魅力。针对不同的人群，做出对不同的餐饮空间的不同定位，更要遵循以人为本的设计理念，突出人性化的特点，来进行餐饮空间的设计，更加突出餐饮空间的特色。再通过材料的处理、光照的方式、色彩的使用等的综合运用，都可以起到画龙点睛的作用，呈现出更加丰富、更具特色的餐饮空间。
关键词： 特色;精神需求;人性化;元素;享受
一、根据餐饮的背景来确定空间设计的方向
随着经济旳不断发展，人们旳消费质量不断提高，餐饮业旳不断扩大，人们对餐饮空间设计也越来越重视，更加注重餐饮文化，不仅只体现在对美食旳要求，而对餐饮旳环境也有更高要求，在设计旳过程中，对餐饮空间旳表达上，应该更加体现出餐饮背后旳文化内涵和表现出餐饮旳独特旳魅力。
创造出有特色旳风格和优雅旳用餐环境是餐饮空间设计旳最基本旳原则，对空间进行设计，不仅要考虑它内在，就是单纯旳餐饮空间设计，还要考虑它旳外在因素，就是所处旳时代特征、人文环境、自然环境、经济、针对旳人群等方面，综合全面进行考虑。通过这些因素作为特色，再通过设计旳手法来更加突出想表达旳主题特色。
1.1以自然环境为特色
此类风格旳融入，犹如在室外与室内融为一体，自然舒适，也可以让顾客享受不同旳环境特色，首先，我们应该考虑此餐饮空间所处旳地理位置，它可能所处旳周边环境是临江、海、湖旳海滨城市；人、车等川流不息旳现代都市；朴实旳乡村和山林海边旳景区等，由于这些特殊旳位置，也可以变为设计旳元素特色，更加突出本城市旳文化特色，让餐饮空间更富有特色。其次，我们还可以利用自然环境融入到餐厅空间中，作为独立旳景观进行使用和欣赏，设计手法上可以使用自然式旳方式，让餐饮空间更富有绿色生态旳特色，这样别有一番滋味。
1.2以地域文化为特色
此类餐厅风格非常的鲜明，带有各地的民俗民风，带有强烈的地域特色和乡土的气息。一个地方特色的展现就是通过与众不同的异地色彩和当地的风土人情反映出来的。利用这些地方符号，再与地域文化联系起来，可以使餐饮空间更有特色，更符合这一地方的特色气氛，同时配合地方口味的食品，会给人们以美食文化、地域文化，更好的发展民族的文化。这样的主题表现就更加明朗，对顾客也更有吸引力，记忆也会非常的深刻而且更加突出现代社会的大时代背景下，对地域文化的尊重，传承着民俗民风。
1.3以时代特征为特色
会以怀旧为灵感，对不同时期、不同时代的文化为线索进行设计，空间中会使用，当时具有代表性的事物为元素，赋予餐饮空间更强的感染力，带有古香、古色、古韵。这种设计也是在对中国传统的文化的传承，对美好的旧时代的追忆，都体现在了现代的设计当中，这也不失为特色之处。
二、餐饮空间中不同的空间分类
现代社会快速的发展，极大地丰富了人们的饮食需要，可以根据不同的地域、不同的'主题、不同的方式，选择不同的就餐类型，这便给设计师提出了更多、更高、更新的要求。这就要求设计师们创造出更具特色的餐饮空间，来迎合不同的消费者。
2.1宴会厅
宴会厅主要以大型活动、庆典等为主。像这类餐厅，就需要装修豪华、大气，室内空间常做成对称，比较规则的方式呈现，可以更加突出隆重的气氛。宴会厅通常为节日庆典、喜丧宴的需要而使用，更要求此类空间的灵活性，对于使用的不同，都需要有一定的安排，注重礼仪、重布置，通过布置营造更多气氛。
2.2中餐厅
作为中国这个大环境，经营中式餐厅会占大多数，由于我们民族的文化底蕴，根据各种地方菜系，分为各种菜式，形式多样，形成高、中、低档次的餐饮空间，在融入各地方的风俗，使此空间更富有特色。在空间布置上，要求整体舒适大方，利用空间设计突出菜式的特色，具有一定的文化内涵。
2.3西餐厅
西餐厅是采用西式的食谱、烹调方式来招待消费者的一种餐饮模式，按照西式的风格和格调的环境。西餐可以分为很多种，如精致小巧的韩国餐厅、富丽堂皇的俄罗斯餐厅、富有浪漫气息的意大利餐厅、自由现代的美式餐厅、贵族情调的法国餐厅等，都带有自己民族的文化特色，现在特别受消费者的喜爱。
2.4饮吧
茶吧、酒吧、咖啡厅等空间都是为都市忙碌的人们提供一个轻松、愉悦的场所。在布置上，应该有层次，有变化。尽量应该为顾客多创造出一些亲切独立的空间，通过各种空间表现手法，来营造舒适的气氛。
2.5快餐厅
快餐厅的餐饮模式，顾名思义，是以快为主要节奏，主要针对的是学生、一些流动的人口，快餐空间需要装修个性时尚、简洁明亮，在颜色的选用上，如座椅多会选用一些明快的颜色红色、黄色等，合理安排行走路线，都是一排列的方式安排座椅，来节省空间，增加用餐的人数。
三、餐饮空间的设计要遵循以人为本的设计理念
“民以食为天”，餐饮是人们日常生活中不可缺少旳一部分，而餐饮空间也成为人们不可或缺旳场所。随着人们生活水平旳日益提高，生活内容日益丰富，人们对餐饮空间旳要求也越来越高，不仅是以单纯旳吃饱为目旳，而要满足不同旳人群针对餐饮空间环境旳不同旳精神需求，更需要设计师们遵循以人为本旳设计理念，来进行餐饮空间旳设计。
具有特色旳餐饮空间不仅要有个性，要根据自己餐厅旳具体情况，要结合人性化、大众化旳特点，进行适当旳分析。在未来旳餐饮空间设计中，将会以特色为发展旳趋势，设计师们将会综合更加人性化旳设计和更加创新旳理念来解读餐饮空间设计，为我们未来旳生活环境，创造出更加舒适、放松旳餐饮空间，让消费者更愿意来享受此环境。
四、通过空间元素来营造餐饮空间的气氛
餐厅的营业区是顾客最集中的地方，为了突出餐饮空间的特色，要合理安排。不同的餐饮空间根据处理的方式是不同的，通过处理材料的使用、光照的方式、色彩的运用等因素，更多的人性化设计，都可以使空间起到画龙点睛的作用。
4.1通过色彩的特点来表现
在餐饮空间设计中，首先要满足人们日常旳生理和心理旳需求，科学旳利用色彩满足消费者旳审美要求。色彩对人旳心理、生理旳影响旳重要性已得到证实。利用不同旳色彩，大胆旳设计，可以引起人们不同旳视觉感受。色彩是一种很富有感情旳元素，视觉反应人们旳心理感受。这要求设计师，在不同旳餐饮空间，选用不一样旳色彩来突出此空间旳特色，充分发挥不同旳色彩旳作用和魅力，才会给顾客留下深刻旳印象，才能吸引住了消费者们旳眼球。
4.2通过照明的特点来表现
室内空间照明首先是为了用来给人们在室内活动旳时候提供光线，在这个不断发展旳经济时代，人们不仅用灯来照明，还利用灯光制造出不同旳气氛。通过灯光颜色旳不同、强弱旳不同、照明方式旳不同，可以制造出不同气氛旳场所、划分出不同旳空间、突出重点旳空间。而利用照明手段已成为设计空间设计旳一个重要手段。
4.3 通过陈设的特点来表现
餐饮空间中的家具、装饰物是不可缺少旳一部分，家具组合为我们提供了围合空间旳方向性旳可能，也用来划分空间，使空间旳划分更具有灵活性。装饰物会给整个空间起到点石成金旳作用，装饰物旳放置不单可以示意一个空间旳终止，也可以说是另一个空间旳开端，不会阻碍人们旳视线，却又能阻止人们旳行动，让此空间更富有层次感、画面感。各种绿色植物旳使用，使空间更富生机活力，使得整个空间更加旳完整。
结束语：
未来旳餐饮业将会以特色为发展趋势，餐饮空间应突出自己特色，不仅要有美观可口旳菜肴，更需要人们将特色旳空间设计融入其中，将创新精神、人性化旳设计理念和多种表现手法结合起来，完美诠释具有特色旳餐饮空间。想要达到预期旳效果，就要要求设计师采用各种理论和手法去设计，来影响人们旳心理和情感，抓住人们旳精神需要，来突出餐饮空间旳特色，使之更有层次，更加完整。
参考文献：
[1]索安勇.餐饮空间的主题性营造.连云港职业技术学院学报.2002，12：4
[2]张绮曼.室内装饰装修设计[M].北京:中国建筑工业出版社，1999.
[3]吴峥，等.室内精品——餐饮、娱乐、休闲空间[M].南京:东南大学出版社，2004.
[4]田鲁，等.光环境设计[M].长沙:湖南大学出版社，2006
[1]《四川省首届大专院校教师美术作品集》 四川省美术家协会，四川师范大学文理学院编 成都市：四川美术出版社 , 2006.12[2]神奇的空间魔术：谈视错觉在餐饮空间设计中的应用 李蔚 上海建材第2期 2011[3]营造创意美好的餐饮空间 陈放 中国食品报 2003.12.07[4]《中国室内设计集成·餐饮空间》 《中国建筑装饰装修》杂志编 南昌市：江西科学技术出版社 , 2008.05 [5]餐饮空间特色在陈设艺术设计中的诠释 李婧 中国房地产业第3期 2011[6]《2010餐饮空间设计经典 中英文本》 深圳市创扬文化传播有限公司编 福州市：福建科学技术出版社 , 2010[7]大木设计中国“2009（武汉）餐饮空间设计”交流会在汉举行 武汉晨报 2009.11.26[8]奢华空间 要教食客抓狂 赵玮晶 青年时讯 2006.11.17[9]中国元素在中式餐饮空间设计中的应用 陈芊宇;彭兴芝 河南科技学院学报第3期 2011[10]《解构空间 餐饮空间》 张海宁，管鹏翻译 北京市：中国计划出版社 , 2004.09 [11]浅析中式茶楼的设计风格 刘春波 才智第9期 2011[12]《中式茶楼设计元素指南》 商子庄 北京市：化学工业出版社 2008[13]餐饮空间环境人性化设计研究 邱裕 美术大观第3期 2011我这边很多，要是不够我可以再帮你找。。。。
本文是2010年发表在RecSys上的文章。本文主要介绍的是YouTube的个性化推荐的相关内容。 用户使用YouTube一般有三个原因： --看他们在其他地方找到的单一视频（直接导航）； --围绕某个主题（搜索和目标导向浏览）查看特定视频； --受他们感兴趣内容的吸引。 推荐系统主要是针对第三点，目的是帮助用户发现他们感兴趣的高质量视频，并且推荐结果应该随时间和用户最近的行为更新。 在YouTube的推荐应用中，面临以下挑战： --用户上传的视频的元信息非常少； --视频时长比较短（一般小于10分钟）； --用户行为短暂、多变而且噪声很多； --视频生命周期短。 这是YouTube的推荐和普通视频网站推荐不同的地方，这些挑战也是现在很多短视频公司关注的问题。 推荐系统算法应该保持时效性和新鲜性，另外，用户必须了解为什么向他们推荐视频，这样可以帮助用户根据自己的喜好改善推荐引擎。推荐的视频是通过用户的行为来生成的，用户的行为包括观看、收藏、喜欢等来作为种子视频，然后使用各种相关性和多样性的 signals 对视频集进行排序。推荐系统的工程设计方面，保持各个模块的独立性，并且还需要对故障具有恢复能力，并在出现部分故障时适度降级。 这里有2种数据可以考虑： 1）是内容数据视频流、视频元信息（标题，标签等）； 2）用户行为数据，包括显性和隐性数据。前者是指用户评分、明确表示喜欢、不喜欢等行为，后者是浏览、观看等行为。 原始数据中还含有非常多的噪声，很多不可控因素会影响原始数据的质量。 作者将相关视频定义为用户在观看给定的种子视频 v 之后可能会观看的视频，使用关联规则挖掘技术来确定视频间的相关性。视频i和j的相关性定义为：将用户观看过的视频、喜欢过的视频、收藏过的视频等等作为种子集合，对它们进行N级的级联扩展，也就是YouTube选择召回的不是1步相关视频，而是n-步相关视频，即种子视频迭代n次后得到的相关视频集合，产生广阔和多样的候选结果。 在生成一组候选视频后，需要对这些相关视频进行排序。 用于排序的数据主要包括： --视频质量：包括观看次数、视频评分、评论、收视和上传时间等； --用户特征：考虑用户观看历史记录中种子视频的属性，例如观看次数和观看时间等； --多样性：要在被推荐的视频集合的类别中做一个平衡，以保持结果的多样性。 这些数据最终被线性组合起来，得到ranking的评分。 本文虽然是2010年发表的，近年来有很多内容升级复杂化了，但是作为初学者，本文的知识点和整体思路是非常值得学习的。当时的YouTube推荐系统的核心算法就是基于Item的协同过滤算法，也就是对于一个用户当前场景下和历史兴趣中喜欢的视频，找出它们相关的视频，并从这些视频中过滤掉已经看过的，剩下就是可以用户极有可能喜欢看的视频。 本文是Google的YouTube团队在推荐系统上DNN方面的尝试，发表在16年9月的RecSys会议。本文第1节介绍了YouTube推荐系统主要面临的挑战。第2节介绍了一个简要的系统概述。第3节更详细地描述了候选集生成模型，包括如何对其进行训练并用于提供推荐服务；实验结果显示模型添加特征和DNN深度后可以显著提升预测效果。第4节详细说明了排序模型，包括使用加权逻辑回归技术以训练预测预期观察时间的模型；实验结果表明，增加隐层网络宽度和深度都能提升模型效果。 最后，第5节做了总结。 -规模大：用户和视频的数量都很大，传统适合小规模的算法无法满足； -新鲜度：要求对新视频作出及时和合适的反馈； -噪音：YouTube上的历史用户行为由于稀疏性和各种不可观察的外部因素而不可预测。 我们很少能获得基本真实的用户满意度，更多的是隐式反馈噪声信号。 推荐系统的整体结构如图所示： 该系统由两个神经网络组成：一个用于候选集的生成，一个用于排序。候选集生成网络将用户的Youtube活动历史记录作为输入，然后从海量视频集中筛选出一小部分（数百个）以高精度与用户相关的视频。排序网络负责基于更加精细的特征对候选集进行排序，最后将最高得分的视频呈现给用户（按它们的得分排名）。 该模型把这个推荐问题转化成极端多分类问题：对于用户U和上下文C，把语料库V中的数百万个视频（分类）i，在时间t处做准确的分类，如下所示： 其中u为用户U的embedding表示，vi 代表各个候选视频的embedding。embedding是指稀疏实体（单个视频，用户等）到实数密集向量的映射；DNN的目标就是在用户信息和上下文信息为输入条件下学习用户的embedding向量u，这对于用softmax分类器来区分视频是有用的。 整个模型架构是包含三层全连接层，使用relu激活函数。把用户观看历史数据、搜索数据做一个embedding，加上age、gender等特征作为DNN的输入；输出分线上和离线训练两个部分。训练阶段使用softmax输出概率，在服务期间则直接使用接近最近邻搜索来进行生产候选的N个视频。 1）把用户观看过的视频id列表做embedding，并对所有历史观看视频ID的embedding做平均，得到观看embedding向量。 2）同时把用户搜索过的视频id列表也做如上的embedding，得到搜索embedding向量。 3）用户的人口统计学属性做embedding得到特征向量。 4）简单的二值和连续特征，例如用户的性别，登录状态和年龄作为归一化为[0,1]的实数值直接输入到网络中。 5）example age：机器学习系统总是利用历史的例子去预测未来，所以对过去总会有一个隐含的偏差。为了矫正偏差，YouTube把训练样本的年龄当作一个特征。 1.训练样本要用youtube上的所有视频观看记录，而不只是我们的推荐的视频的观看记录。 2.为每个用户生产固定数量的训练样本。 3.丢弃搜索信息的顺序，用无序的词袋表示搜索查询。 4.如下图，图(a)从历史观看记录中随机拿出来一个作为正样本来预测它，其余的历史观看记录作为上下文；这样其实泄露了未来的信息，并且忽略了任何非对称的消费模式。相反，图(b)是从用户的历史视频观看记录中随机拿出来一个作为正样本，然后只用这个视频之前的历史观看记录作为输入；这样的预测效果好得多。 – 深度为0：这时网络就是一个把连接起来的输入层转换一下，和softmax的256维输出对应起来 – 深度为1：第一层 256个节点，激活函数 是ReLU （rectified linear units 修正线性单元） – 深度为2：第一层512个节点，第二层256个节点，激活函数都是ReLU – 深度为3：第一层1024个节点，第二层512个节点，第三层256个节点，激活函数都是ReLU – 深度为4：第一层2048个节点，第二层1024个节点，第三层512个节点，第四层256个节点，激活函数都是ReLU 实验结果如下图所示： 可以看出，特征选取较多时，并且模型深度在四层时，可以得到较好的结果。 排序阶段最重要的任务就是精准的预估用户对视频的喜好程度。在排序阶段面对的数据集比较小，因此会采用更多的特征来计算。 作者在排序阶段所设计的DNN和上文的DNN的结构是类似的，但在训练阶段对视频的打分函数不再是softmax，而是采用的逻辑回归。如下图所示： 1）特征工程 尽管神经网络能够减轻人工特征工程的负担，但是我们依然需要花费精力将用户及视频数据转化为有效的特征。其主要的挑战在于如何表示用户动作的时间序列以及这些动作如何与正被评分的视频展现相关。但是通过对用户和物品之间的交互行为，我们能提取出一些有用信息，比如： 用户从这个频道里看过多少视频，用户上次观看这个主题的视频是什么时候等。 2）embedding 离散特征 每个维度都有独立的embedding空间，实际并非为所有的id进行embedding，比如视频id，只需要按照点击排序，选择top N视频进行embedding，其余置为0向量；而当多值离散特征映射成embedding之后，像在候选集生成阶段一样，在输入网络之前需要做一下加权平均。另外一个值得注意的是，离散特征对应的ID一样的时候，他们的底层embedding也是共享的，其优势在于提升泛化能力、加速训练、减小内存占用等。 3）连续特征归一化 对连续值类的特征进行归一化，作者设计一种积分函数将特征映射为一个服从[0,1]分布的变量；还可以对某些特征进行取根号、取对数和取平方的相关操作，使得网络有更强的表达能力。 给定正负样本，正样本为有点击视频，负样本为无点击视频；用观看时长对正样本做了加权，负样本都用单位权重（即不加权）；采用的是基于交叉熵损失函数的逻辑回归模型训练的。 上表显示了在保留数据集上用不同的隐层配置得到的结果，这些结果表明增加隐层的宽度提升了效果，增加深度也是一样。 本文内容方面，介绍了YouTube基于深度学习的推荐系统，先用视频和用户的主要信息通过深度候选生成模型从百万级视频中找出数百个相关的视频，再用视频和用户的其他信息通过深度排序模型从数百个视频中找出几十个最有可能受用户欢迎的视频给用户。这样使得推荐系统对用户喜好的刻画能力大大增强，刻画的范围更加广泛。 本文结构方面，从推荐系统的整体结构讲起，划分为候选集生成和排序两个阶段，然后对每个阶段详细地展开讲解。整体过程条理清晰，逻辑严密，值得我们学习。
此前整理过KDD21上工业界文章，本文主要整理和分类了Recsys 2021的Research Papers和Reproducibility papers。按照推荐系统的 研究方向 和使用的 推荐技术 来分类，方便大家 快速检索自己感兴趣的文章 。个人认为Recsys这个会议重点不在于”技术味多浓”或者”技术多先进”，而在于经常会涌现很多 新的观点 以及 有意思的研究点 ，涵盖推荐系统的各个方面，例如，Recsys 2021涵盖的一些很有意思的研究点包括：
还有些研究点也是值得一读的，比如推荐系统中的 冷启动 ， 偏差与纠偏 ， 序列推荐 ， 可解释性，隐私保护 等，这些研究很有意思和启发性 ，有助于开拓大家的 研究思路**。
下面主要根据自己读题目或者摘要时的一些判断做的归类，按照 推荐系统研究方向分类 、 推荐技术分类 以及 专门实验性质的可复现型文章分类 ，可能存在漏归和错归的情况，请大家多多指正。
信息茧房/回音室(echo chamber)/过滤气泡(filter bubble) ，这3个概念类似，在国内外有不同的说法。大致是指使用社交媒体以及带有 算法推荐功能 的资讯类APP，可能会导致我们 只看得到自己感兴趣的、认同的内容 ，进而让大家都活在自己的 小世界里 ，彼此之间 难以认同和沟通 。关于这部分的概念可参见知乎文章： 。有四篇文章探讨了这样的问题。
此次大会在探索与利用上也有很多探讨，例如多臂老虎机、谷歌的新工作，即：用户侧的探索等。
涉及排序学习的纠偏、用户的偏差探索等。
Debiased Explainable Pairwise Ranking from Implicit Feedback
Khalil Damak, Sami Khenissi, and Olfa Nasraoui
Mitigating Confounding Bias in Recommendation via Information Bottleneck
Dugang Liu, Pengxiang Cheng, Hong Zhu, Zhenhua Dong, Xiuqiang He, Weike Pan, and Zhong Ming
User Bias in Beyond-Accuracy Measurement of Recommendation Algorithms
Ningxia Wang, and Li Chen
利用图学习、表征学习等做冷启动。
Cold Start Similar Artists Ranking with Gravity-Inspired Graph Autoencoders
Guillaume Salha-Galvan, Romain Hennequin, Benjamin Chapus, Viet-Anh Tran, and Michalis Vazirgiannis
Shared Neural Item Representations for Completely Cold Start Problem
Ramin Raziperchikolaei, Guannan Liang, and Young-joo Chung
涉及离线或在线评估方法，准确性和多样性等统一指标的设计等。
Evaluating Off-Policy Evaluation: Sensitivity and Robustness
Yuta Saito, Takuma Udagawa, Haruka Kiyohara, Kazuki Mogi, Yusuke Narita, and Kei Tateno
Fast Multi-Step Critiquing for VAE-based Recommender Systems
Diego Antognini and Boi Faltings
Online Evaluation Methods for the Causal Effect of Recommendations
Masahiro Sato
Towards Unified Metrics for Accuracy and Diversity for Recommender Systems
Javier Parapar and Filip Radlinski
涉及session维度的短序列推荐；使用NLP中常用的Transformers做序列推荐的鸿沟探讨和解决，这个工作本人还挺感兴趣的，后续会精读下！
结合联邦学习做隐私保护等。
Black-Box Attacks on Sequential Recommenders via Data-Free Model Extraction
Zhenrui Yue, Zhankui He, Huimin Zeng, and Julian McAuley
Large-scale Interactive Conversational Recommendation System
Ali Montazeralghaem, James Allan, and Philip S. Thomas
EX3: Explainable Attribute-aware Item-set Recommendations
Yikun Xian, Tong Zhao, Jin Li, Jim Chan, Andrey Kan, Jun Ma, Xin Luna Dong, Christos Faloutsos, George Karypis, S. Muthukrishnan, and Yongfeng Zhang
Towards Source-Aligned Variational Models for Cross-Domain Recommendation
Aghiles Salah, Thanh Binh Tran, and Hady Lauw
利用视觉信息做推荐。
Ambareesh Revanur, Vijay Kumar, and Deepthi Sharma
Huiyuan Chen, Yusan Lin, Fei Wang, and Hao Yang
探讨了美食场景下，多用户意图的推荐系统的交互设计。
“Serving Each User”: Supporting Different Eating Goals Through a Multi-List Recommender Interface
Alain Starke, Edis Asotic, and Christoph Trattner
涉及传统协同过滤、度量学习的迭代；新兴的图学习技术、联邦学习技术、强化学习技术等的探索。
Matrix Factorization for Collaborative Filtering Is Just Solving an Adjoint Latent Dirichlet Allocation Model After All
Florian Wilhelm
Negative Interactions for Improved Collaborative-Filtering: Don’t go Deeper, go Higher Harald Steck and Dawen Liang
ProtoCF: Prototypical Collaborative Filtering for Few-shot Item Recommendation
Aravind Sankar, Junting Wang, Adit Krishnan, and Hari Sundaram
知识图谱的应用以及图嵌入技术和上下文感知的表征技术的融合，这两个工作个人都挺感兴趣。
Antonio Ferrara, Vito Walter Anelli, Tommaso Di Noia, and Alberto Carlo Maria Mancino
Marco Polignano, Cataldo Musto, Marco de Gemmis, Pasquale Lops, and Giovanni Semeraro
涉及训练、优化、检索、实时流等。
Jeremie Rappaz, Julian McAuley, and Karl Aberer
Reproducibility papers可复现实验性质的文章，共3篇。分别探索了：序列推荐中的 采样评估策略 ；对话推荐系统中 生成式和检索式的方法对比 ； 神经网络 推荐系统和 矩阵分解 推荐系统的对比。
通过论文的整理和分类，笔者也发现了一些自己感兴趣的研究点，比如：推荐系统的回音室效应探讨文章；Transformers在序列推荐和NLP序列表征中的鸿沟和解决文章：Transformers4Rec；图嵌入表征和上下文感知表征的融合文章；NCF和MF的实验对比文章；