妈妈的论文发表期刊

在日复一日的学习、工作生活中，大家都写过论文，肯定对各类论文都很熟悉吧，论文是讨论某种问题或研究某种问题的文章。那要怎么写好论文呢？下面是我整理的母亲节议论文，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

母爱就是一阵和煦的风，吹去纷飞暮雪，带来春光无限。母爱就是一生相伴的盈盈笑语，母爱就是无涯漂泊的缕缕思念，母爱就是儿女病榻前的关切焦灼，母爱就是儿女成长的殷殷期盼。

想起了母亲，志向消沉就会化为意气风发；想起了母亲，虚度年华就会化为豪情万丈；想起了母亲，羁旅漂泊的游子就会萌发回家的心愿；想起了母亲，彷徨无依的心灵就找到了栖息的家园。

母爱也是文学和音乐的永恒主题。文人以母爱为题，写出的文章滋润蕴籍；乐师以母爱为题，弹奏的曲调便轻柔幽美，余韵绵绵。

时光如水，年华易逝，似水流年淡去我们多少回忆，却始终不改我们对母亲的敬爱。

莺归燕去，春去秋来，容颜渐老，白发似雪，儿女在一天天长大，母亲却在一天天衰老。

母亲是伟大的，也是无私的，它沉浸于万物之中，充盈于天地之间。

岁月在不经意间从身边滑过，在每一个匆忙的身影背后，父亲父爱的目光越来越远，母亲熟悉的话语渐渐淡去，在你身心疲惫的时候，驻足下来，读一读书中的温情故事，会有一股股暖流溢出心田。

“慈母手中线，游子身上衣”。天下父母之爱，都在那一针一线间、一封家书、一件小事里。无论你远隔千山万水，还是近在咫尺，父爱母爱都在你身上紧紧萦绕。

成长中那些不同的经历，折射出相同的关爱。普通人的故事里，父爱母爱是一样的伟大。你能感受到浓浓的亲情，对父母的深深谢意，对父母的愧疚，或者有太多来不及说的话……为你成长付出代价的是，父母悄悄变白的黑发和日益苍老的面庞。不是每个人都有幸及时听到他们的安慰和鼓励，不是每个人都能时时有他们陪在身边。不要让还未实现的报答成为遗憾。所以，我们要好好学习，以优异的成绩来回报父母的辛勤付出。

随着时间的推移，微信这一简单的社交软件，已经深入到了我们的生活中。网友们经常发出各种朋友圈儿来晒出自己的一点一滴。在母亲节这一天，网友们纷纷发出对母亲的祝福，或者晒出一些新旧照片来表达出浓浓的亲情。但有多网有问题点算，有的网友却认为这样做还不如回家与亲人的陪伴来的实在。的确，我也认为这样做应是最后的选择。如果有能力回家，应该去陪伴父母。

那么为什么我要说这样做是最后的选择呢？首先，一些上了岁数的父母，不是很愿意接触这些电子产品，更谈不上去使用微信了。如果真是这样的话，那么我们在朋友圈中晒出的新旧照片和给父母的祝福话语的意义又在哪里呢？做这些只是为了给朋友或者网友做秀？还是只是想让网友给自己一个小小的赞或者一句简短的好评？如果不是。那么这时陪伴的作用就突显出来了。如果你想让他们听到你真诚的祝福，如果想让他们看到你找出的新旧照片，那么就去他们身边，亲口说出那段你想对他们说的话，亲手拿出你想给他们看的照片。然后坐在一起，聊起曾经的往事。

其次，即使我们的父母愿意使用手机，也看得见我们对父母表达的真诚祝福，或者说我们所房发的照片。但这对他们来说只是一段陌生而又熟悉的回忆。如果我们不能留在他们身边那么我们能留下的只是一段回忆，一个只有他们自己才能想的起来的回忆，一段或悲伤、或快乐、或感动、或精彩的回忆，他们能做的，只是手里拿着手机，看着那张最能让他们入迷的照片，一个人静静的发呆，而她们的灵魂，已经来到了照片中的那个场景。那么陪伴就是让这个场景重现。

正因如此，在这种时候，在这种特别的节日面前。我们应做的是回家去陪伴父母。然后让那一段一段或精彩、或悲伤、或快乐、或感动的回忆。变成彼此间浓浓的又无法分割的亲情。让这回忆能成为一个能坐在一起侃侃而谈的话题，然后再给未来留下一个美好的回忆。而不是在自己的朋友圈上，发父母看不到，或者看到了又只能回忆的祝福，或照片。

有人认为：我出钱供养着整个家，我找出的一张张老照片，我从心中发出的美好祝福，已经可以称之为浓浓的亲情了。但我认为这种想法是不完全准确的，因为这些亲情都是物质上的。而在你长期的不陪伴在他们身边，精神上的亲情已经近乎空虚。而让这空虚的精神上的亲情再一次被填满的方法，或许也只有陪伴与交流。

因此，我想说，晒朋友圈固然可以，但在这种与他人分享自己感受的过程中，请别忘了生活的`本质！即是要去亲身体验，去感受，去真诚的交流与真实的陪伴，只有这样才能让那棵亲情之树继续茁壮成长，才能重新搭起我们与父母之间心灵的桥梁。

“世上只有妈妈好”。母亲节是专门为母亲设定的节日，所以它在我心中也是最伟大的节日。

今年的母亲节也就是今天，天气非晴似晴，非阴似阴。我把节日礼物——一个自制的小枣树和一封装有四百多字的信的信封一起放在一个漂亮的盒子里，等待着中午在妈妈伤心没有礼物的时候，给她一个让人无比开心的礼物。

世上的事情一切顺利的寥寥无几，此等待也不顺利。妈妈竟然走到我屋子里把箱子拿进大屋里看了。我在我屋里看书，认为能听见里面的声音。可是看了好一会，仍不见屋里有声音。于是我走进了大屋。

一进大屋，我就被此景愣住了——妈妈躺在床上，满脸通红，眼睛都快哭肿了，里面闪满了泪光。我走进了她，她紧紧的搂住了我。我有点不知所措，试问：“您怎么了？”她回答说：“没事，我太高兴激动了，就哭了起来。”说完，她又说：“我只希望你长大后能幸福的生活，有好车有大房有自己的人生价值。我不需要你报答我什么，你学习好，幸福了，就是我最大的幸福。”我听着听着，竟然也落下了泪。妈妈又给我说人生价值，要有能力，有梦想等。沉默了片刻之后，她又神秘地说：“毛泽东的人生价值是一个人改变了整个中国的命运，你知道我的人生价值是什么？”我说不知道，妈妈说就是我。刚刚止住泪的我，泪又涌了出来。

“我从来没这么快乐过，这么快乐过……”妈妈又激动起来……

有一种爱，一生一世不求回报，这就是母爱；有一个人，一生一世值得我爱，她就是母亲。在别人看来，我的母亲是极其平凡的，但在我看来，我的母亲是世界上的母亲。在我骄傲时，她告诉我：“虚心使人进步，骄傲使人落后。”在我处在痛楚中，妈妈说：“不要伤心，困难总会过去，雨后总会出现彩虹。”

记得小时候有一次，我在水盆里洗澡，洗完没擦，到了深夜，我发烧了。妈妈拿出一支温度计给我量体温，谁知抽出来一看40.5度，当场把妈妈吓哭了。妈妈擦干眼泪，背上我赶紧上医院。邻居x大伯说：“他妈，发生什么事了，这么晚了到哪去？”妈妈说：“xx发烧了，我得赶紧送xx去医院。”“哦，我这有辆自行车，你带着xx去吧。”“谢谢x大伯，不用了，医院离着儿不远，一会就到了。”没等x大伯说完，妈妈背着我已经消失在夜色中了。朦胧中，我听到了妈妈的哭声。我醒了，看见妈妈坐在床头在哭，原来，我在医院里。我说：“妈妈，你怎么哭了？”妈妈见我醒了，用纸迅速擦干眼泪，用亲切的语气说：“xx，妈没哭，你感觉怎么样？身上感觉还热吗？头还疼吗？你可把妈妈吓坏了，生怕你会出什么事，不过还好，体温已经下降了。来，你把这些药吃了吧。”说着从一个小瓶子里倒出2粒胶囊，倒了一杯温水，送到我嘴边。我天真地说：“妈妈，这些药和糖果一样好吃吗？”“是的，它比糖果还要甜。”我迫不及待的把药送到嘴里，喝了一大口水才吞了下去。可我感觉非但不甜，而且非常苦，我说：“妈妈，你人，这些药太苦了。”“xx，妈妈不是故意你的，只有你吃药，才能把病治好，妈妈答应你，等你出院了，给你买一盒糖果。不过这几天，你要乖乖吃药哦。”我顿时高兴了起来，兴奋地说：“妈妈，这是真的吗？太好了，你放心，我一定配合医生治疗，不过妈妈你也要说话算话哟，来，咱们拉钩钩。”我伸出小拇指拉着妈妈的手，说：“拉拉拉钩钩，一百年不许变，说话要算数。”我的病情好转，妈妈的心情豁然开朗了起来，我们开心的做起了游戏。

母爱是爱里面最伟大的一种。儿女是母亲用自己的爱浇灌而成的花草，儿女的成长离不开母亲的每一滴爱。母亲，一生为儿女护航，默默在儿女背后为儿女导引方向。正如高尔基所言：世界上的一切光荣和骄傲都来自于母亲。

难道，我们难道不要感恩母亲吗？

我就是一个单身的母亲出自内心我真的是一个单身的母亲，单身的母亲，好心酸，好辛苦，好累我为了孩子起早摸黑没有吃好没有睡好，没有睡好，没有穿过一件上衣的衣服我独自抚养我的孩子我真的好困，我好辛苦说起来我的生活的眼泪我不想去想任何一个人诉说，我是一个单身的母亲我有多累，我有多辛苦我不想让别人看到我的辛苦，我也不想让别人看到我的累，我的一切我只有自己扛着，我自己必须得坚强在我的孩子面前，我依然依然微笑为了让他更好的学习，我假装坚强，不想让他看到我的辛苦我的努力只想让她好好的读书读了，书出来才是他唯一的出路单身的母亲真的是好累

论文： 论文题目：《Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior Data for Click-Through Rate Prediction》 地址： 这是阿里妈妈发表在2020SIGIR上面的又一篇佳作，让我们来阅读一下这篇论文吧。 在CTR/CVR预估领域中，用户历史行为对CTR/CVR预估的建模是很有指导意义的，用户的历史行为序列中潜藏着用户丰富的”兴趣点“，用户的每一次行为都是某个方面兴趣的一种反应。比如我喜欢各种口红产品、喜欢洗面奶、但是又对某个牌子不是特别感兴趣，基于这些兴趣的驱动，我可能浏览、点击过很多相关领域的内容或商品，那这些历史行为是否对我未来行为的预测有帮助呢，答案是肯定的。正是基于上述这种主观的行为模式，我们才需要对用户的历史行为进行建模，用户行为队列越长，包含的用户兴趣也就越丰富，但是同样也会带来更大的挑战，其实用户的兴趣是发散的多元的，如何从发散多元的用户兴趣中找到真正对当前任务有帮助的兴趣是十分重要的。 在介绍这篇论文之前建议先去看一下阿里的另一篇论文MIMN，也是基于用户长序列进行CTR预估的论文，但是MIMN存在着几个问题，一个是因为，当用户行为序列的长度进一步增加（例如，增加10倍或比十倍更多）时，MIMN无法精确捕获给定特定候选项的用户兴趣。另一个是因为，MIMN不能很好的解决延时和存储这两个瓶颈上的棘手问题，也就是说部署到线上到时候如何才能做到延时跟其他轻量模型相近。 在淘宝中，用户的浏览序列长度可能达到上千甚至上万个，怎么高效且有效的利用这种长序列信息呢？阿里妈妈提出了SIM模型来进一步从用户丰富的长期历史行为队列中挖掘用户有价值的兴趣点，并且提供一种长行为序列线上服务化的可行性方案，接下来就来看看这篇论文吧。 模型总览： SIM分为两个阶段，这两个阶段都有自己的核心部分，文章中将长序列用户行为特征的建模分为了两个模块，即Genral Search Unit（GSU）和Exact Search Unit（ESU），这两部分就是两个阶段的核心模块了。先简单的介绍下这两个模块的作用吧。GSU如图所示，简单理解就是从几百上千的用户长序列中挑选出TopK个跟候选Item最相似的K个Item，类比与推荐系统中的召回模块，先降低长序列物品的长度，在进行后续任务。另一个是ESU，这个模块的作用是对刚刚GSU抽取出来对K个物品进行序列建模，得到一个能代表用户长序列兴趣对向量，并利用这个向量进行后面对排序。 GSU的主要任务是从长度为T的序列中抽取出K个跟候选item相似的item，GSU有两种方式来选取TopK个物品，分别是hard-search 和soft-search。前面也提到了GSU类比于推荐系统中的召回阶段，而在多路召回中，一般也有基于Embedding的召回和基于策略规则的召回，其中hard-search就是基于规则的召回，soft-search就是基于Embedding的召回，下面来详细讲一下这两种方法。 这种方法比较直观而且实施起来比较简单，就是我们从候选行为序列中按照给定规则筛选出与当前目标任务相关的候选集，举个例子，我在淘宝上历史浏览过很不同种类的商品（比如电子产品、口红、男鞋等等），当候选广告是iphone12时，hard-search方法会从我历史行为队列中筛选出电子产品相关的行为进行建模，用于PCTR预估，而口红、男鞋大概率就不会对这次预估产生影响，通过上面这个例子大家应该能明白这种基于规则和策略的思路。论文中指出hard-search方法使用的是商品类别作为筛选的标准。 这种方法是基于Embedding的抽取方式，从上面的模型图的左侧可以看到整个soft-search的结构。这个部分也是一个子模型，模型的输入是候选Item和长序列，目标是CTR预估，用这种方式来学习候选Item和长序列Item的embedding信息。有了Embedding后，就可以将候选广告embedding和历史行为中的embedding算一个内积相似度，利用近似最近邻检索方法（论文中用的是ALSH）来得到topK相关的候选行为序列。 在这个子model中，DNN的输入是候选item  和Ur的concat，其中Ur：注意，如果用户行为增长到一定程度，则不可能将整个用户行为直接输入模型。 在这种情况下，可以从长序列用户行为中随机采样子序列集，这些行为仍需遵循原始序列的相同分布。 这种方法的缺点就是计算开销比较大，不如基于规则的hard-search方便，优点就是效果应该会更好一些。但是论文中也提到了两种方法在效果上的差异不是特别的大，所以最后基于性能和效果的折中，采用了hard-search这种比较简单的方式。 从模型整体上来看，这部分主要是利用从GSU抽取出来的K个Item得到一个能代表用户长期兴趣的向量，并配合其他特征送的DNN里面做整体的CTR预估任务。 论文中对这K个来自GSU对item是用self-attention进行序列建模的： 其中 为： concat中第一个是原始的embedding，第二个是关于时间的embedding。 根据self-attention的方式，我们又得到了一个向量h(K)。 这里，第二个子model也进行了ctr预估，特征是模型图上面画出来 input，还有个dien，dien前面的文章以及介绍过了，就不再赘述。 最后的loss是： 其中α和β是控制损耗权重的超参数。 在我们的实验中，如果GSU使用软搜索模型，则将α和β都设置为1。具有硬搜索模型的GSU是非参数的，并且α设置为0。 广告推荐系统对线上的计算耗时要求还是比较严格的，因为要保证用户最基本的用户体验。随着用户行为序列的进一步增长，采用传统的方式直接对长序列用户行为进行计算耗时和内存占用会增长的特别快，所以需要有针对性的对线上系统进行一定的升级和改造。文章提到在hard-search和soft-search的选择中，是基于大量的离线实验结果最终决定采用hard-search这种方便快捷有效的方式，同时信息损失也在可以接受的范围内。 一般的线上部署的系统架构图是这样： 为了让SIM能更好的给用户带来低延时的体验，阿里构建了SIM的Online Seving结构： 可以看到对于用户的行为序列，论文采用的是对每个用户采用的是两层索引的结构：key-key-value，第一个key是user_id，第二个key是category ids，value是用户行为序列中属于对应类别的item。用这种方式可以很快的通过这个索引树找到属于统一category的物品。线上A/B Test实验效果： 用户的历史行为对于整个CTR/CVR预估任务越来越重要了，如果不考虑时间和存储，那么把所有的序列输入到模型中作为长期兴趣关键点是可以精确的定位出用户的长期兴趣的，但是由于性能的原因就不得不考虑用特殊的方法对这个长序列进行一次筛选，筛选的K个物品都是跟候选Item相似的物品，能做到裁剪的效果还不会带来CTR预估的损失。在进行筛选过程中还分为了两种方法，但是为了部署到线上，就要考虑性能最好的hard-search方式进行TopK筛选任务，这种方式跟Embedding筛选的效果是差不多的，但是速度比Embedding快，所以采用这种方式。 未来应该还会有更多针对序列推荐的论文，单纯的对长序列阶段还带来一定的兴趣偏差，所以如何有效挖掘用户更丰富行为特征背后的商业价值是需要好好思考的。