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我才写完毕业论文，简直是折磨！我把我们系的题目给你，参考看看吧。我写的是文化类的。其实文学和文化类要比翻译和教育类好写得多，网上可以找到的参考资料也多。英美人文和历史研究：1，从跨文化的角度谈汉英思维及表达方式的差异2，论美国垮掉的一代3，美国牛仔的成功之路4，文艺复兴在英国文学史中的作用5，跨文化交际中英汉礼貌与面子6，中西方饮食文化的对比研究7，西方节日的变迁及文化内涵8，电影《喜福会》所表现的中西方文化差异（我就是这个题目）9，中美教育制度及教育理念的对比研究10，英汉称谓的差异及其文化内涵11，希腊神话对英美文化的影响12，英汉商标对英美文化的影响13，英语习语与西方文化14，浅谈英美姓氏的起源及文化内涵15，中美高等教育大众化路径的比较16，《阿甘正传》承载的美国青年文化17，《阿甘正传》美国传统价值观的呼唤与回归18，浅谈美国文化中的实用主义19，论美国宗教与政治20，《圣经》的文学性及其对中西文学的影响评述选题注意事项：1，选你自己感兴趣的题目，毕业论文是个浩大的工程，要是不能写自己想写的，相信我，在这漫长的写作时间里，你会相当痛苦的。2，题目不能太大，也不能太小，否则不好驾驭。最好是那种“从小角度看大问题”的题目。例如，我写喜福会这部电影，电影体现了中美文化差异，分别有婚姻观，家庭教育观等。但是我以一部电影为出发点，这个角度就比较小。话说中西方文化的差异实在太多了，但是我只从喜福会这部电影出发，所以范围就缩小了。再者，没什么人写这个电影，所以也不容易和别人雷同，不是被写滥了的题目。3，这个题目是好找资料的，毕竟是本科论文，不是研究生或是博士的论文，写作水平有限，平时最多写写几百字的作文忽然要写几千字，想必是非常困难的。所以内容不可能完完全全出自“自己”，于是就要大量的从网上，参考书上，图书馆搬来。所以最好就是找参考资料比较多的题目，切忌是参考，不是照搬，可以PARAPHRASE里面的内容到自己的论文。差不多就这些了，我觉得这几点是最重要的，如果你有几个拿不定主意的题目，可以找论文指导老师问问看，当时我开笔写论文前，都找老师问了，老师比较有经验，他应该可以给你很多建议。
题目不要太大，也不要太小，太大了面太广容易泛泛，小了就无材料可查，没东西可写。写你熟悉的 资料好查的 参考
英语专业毕业论文选题,学生毕业论文选题的要求1、论文选题应在“英美文学”、“英语语言学”、“英美文学比较好写，资料很多但是容易重题。很多人都写这些，就是答辩的时候急求商贸英语专业毕业论文一篇！！！最好是英文的！,一、坚持理论实际地原则撰写毕业论文坚持理论实际地原则。理论研究，特别是再次，文章是否具有科学性，还取决于作者地理论基础和专业知识。写作毕业论文英语专业毕业论文大三可否着手准备？,但看到网上好像有显示毕业论文学校有选题，那是不是必须要在学校给的选题里恩，我觉得没有必要，因为论文写作不是一件容易的事，你需要专门的指导。英语专业毕业论文选题，内容,问题补充：毕业论文打算写英语文化方面的，或者是文学方面的，但是具体的选题确定不下来，希望高手给予指教~~186.现代英语新词分析(字数:7011,页数:
学术堂整理了十五个英语专业毕业论文选题供大家参考:1.试从家庭视角探析《最蓝的眼睛》中女主人公皮克拉的悲剧 英语2.浅析《雾都孤儿》中的善及其对恶的影响 英语3.悲观与迷茫心理------浅析海明威小说《永别了武器》 英语4.探析<<远大前程>>中郝维香的悲惨命运 英语5.浅析《双城记》中的人道主义思想 英语6.简爱与苔丝性格及命运的对比研究 英语7.试论《飘》中女性主义的悲剧色彩 英语8.浅析《献给艾米丽的玫瑰》中艾米丽的悲剧 英语9.《威尼斯商人》中安东尼奥的人物特点分析 英语10.从《哈克贝利o费恩历险记》看马克o吐温的写作特色 英语11.麦琪悲剧的成因--《弗洛斯河上的磨坊》 英语12.《蝇王》的主题分析 英语13.迷失的灵魂--论奥尼尔晚期剧作《长日人夜行》 英语14.青少年的烦恼--对《麦田里的守望者》中霍尔顿的心理分析 英语15.勃朗特姐妹的爱情观解析 英语
《读者》——具有广泛的影响力的综合类杂志
《读者》杂志发掘人性中的真、善、美，体现人文关怀，《读者》在刊物内容及形式方面与时俱进，追求高品位、高质量，力求精品，并以其形式和内容的丰富性及多样性，赢得了各个年龄段和不同阶层读者的喜爱与拥护。发行量稳居中国期刊排名第一，亚洲期刊排名第一，世界综合性期刊排名第四。被誉为“中国人的心灵读本”、“中国期刊第一品牌”。
《意林》——吉林省意林传媒集团有限公司出版
中国极具影响的励志传媒，每期特有的专题、话题等栏目及时捕捉社会热点、引人深思，与时代同步，文章故事性强，简短生动，意韵深长，致力于增强现代人的幸福感和感受快乐的能力，提高读者的生活智慧。《意林》既是一本现代人的心灵鸡汤，同时又是生活智慧的指南。
《中国国家地理》——国家中文核心期刊
一本科学传媒，提供科学话题和谈资的杂志，用精准、精彩、精炼的图文语言讲述社会热点、难点、疑点话题背后的地理科学故事。具有很强的可读性和收藏性，有很强的独家性和权威性。
其内容以中国地理为主，兼具世界各地不同区域的自然、人文景观和事件，并揭示其背景和奥秘，另亦涉及天文、生物、历史和考古等领域。
《美文》的还不错，贾平凹主编，成人版的思想深刻，内涵不错。而少年美文文笔优美，当然思想方面幼稚了不少，大多数都是关于高考啊什么的，也有一两篇也大学生活的。还有，再一本《文苑》，感觉也不错，文字很美。如果楼主只是希望读散文的话，再两个散文作家，张晓风和简媜，都是台湾的，不仅文笔美，而且风格独特，见解独到，尤其是简媜的文笔简直能用诡丽形容。如果楼主希望都一些时事评论的话，《南方周末》。不青年文摘和读者，感觉很幼稚，凤姐水平的。还有就是，个人觉得其实很多小说文笔也很美的啊，比如林白陈染苏童的风格。而且我觉得读名著的话，更能让自己见闻丰富思想深刻，这里《追风筝的人》《洛丽塔》《呼啸山庄》《不能承受的生命之轻》，俄国的人名都很长，呵呵，我不喜欢。我也比较喜欢读书，欢迎和楼主多交流。
八年级语文下册第一单元综合测试卷（人教版）及解析耕耘子2022-4-18 21:17 · 来自河南 · 中小学语文高级教师（时间：120分钟 分数：120分）一、积累运用(28分)1.根据语境，给下面一段话中加点的字注音或根据拼音写词语。(4分》潺( )潺的流水，平桥村的夏夜洋溢着温暖、美好；陕北的信天游悠扬高亢( ),让人听后久久难以忘怀；隆隆的响声，气势pánɡbó( )的安塞腰鼓容不得jībàn( ),使困倦的世界变得亢奋……一幅幅民俗风情画卷让我们流连忘返。2.下列句子中加点词语使用正确的一项是( )(2分)A.在老师和同学们的帮助下，小玲对学习的重要性终于大彻大悟。B随着互联网在中国的兴起与普及，网络手段花样百出，令人叹为观止。C.那时我不懂人情世故，心还像素丝那样纯洁。D.这场轰轰烈烈的活动进行到中途戛然而止，实在让人费解。3.下列各句中有语病的一项是( )(2分)A.陕北腰鼓有着广泛的群众基础和悠久的发展历史。B.通过阅读刘慈欣的作品，使我们看到恢宏的科幻世界，感受到诗意的英雄主义情怀。C.近段时间“地摊儿经济”火遍大江南北，摆摊儿、逛夜市的热度也随着气温飙升。D.在第39届香港电影金像奖颁奖典礼上，凭借《少年的你》，周冬雨获最佳女主角奖，易烊千玺获最佳新人奖。4.根据上下文的衔接，填写在横线上的语句，排列顺序最恰当的一项是( )(2分)如何建设“生态乡村”？社会各界的观点和见解不尽相同。 ， 。 。 。 。也就是说，“生态乡村”应当是自然生态、社会生态、经济生态综合协调发展和整体优化的乡村。①也有人认为应当建立一套普遍适用的生态乡村规划建设标准②有的人认为“生态乡村”就是植树种草，引水修路③然而，乡村是一个复杂、开放的庞大系统，必须用“符合生态理念”来认识“生态乡村”④依照这些观点，“生态乡村”似乎有一个共同的形象，那就是“屋舍整齐、绿树成荫、处处美景”的现代化新农村A.①②④③ B.②①③④C.②①④③ D.④②①③5.下列关于民俗文化说法有误的一项是( )(2分A、“社戏”指在社中进行的有关宗教、风俗的戏艺活动。“社”原指谷神，“社稷”在古是国家的代称。B、安塞腰鼓源于战争和祭祀，后来演变为民间的娱乐活动，已有数
《中国学术期刊文摘》的推荐理由：《中国学术期刊文摘》（简称CSAC），由中国科学技术协会主管、科技导报社主办，1994年创刊，是我国唯一的一份综合性检索类科技期刊，也是《中国学术期刊文摘（英文版）》（CSAE）的姊妹刊。本刊以我国科技类核心期刊为基础和主体，确定了400余种优秀科技期刊为文摘来源期刊，内容涉及自然科学、医药科学、农业科学、工程与技术科学以及部分人文与社会科学等学科。CSAC按照文摘的国家标准著录格式，每期登载4千余条学术论文摘要（主要为国家、省、部委基金资助或重要课题的论文摘要）和综述性论文摘要，以及论文作者姓名和单位、论文学科分类号等多种信息，并列有作者姓名索引、关键词索引和作者单位收录论文文摘排名索引，以方便读者检索。CSAC文摘刊出的时间一般在一次文献发表后的2个月左右，具有文摘论文质量高、刊载出版时效快、学科分类合理、覆盖领域宽广、查阅检索方便、信息含量大、实用性强等特点，为广大科技者、高等院校师生和科技管理人员重要的资料性、工具性期刊。
论文： 题目:《A Contextualized Temporal Attention Mechanism for Sequential Recommendation》 地址： 序列推荐任务很少使用时间和上下文信息对h(h就是rnn，gru等序列建模网络输出的状态)进行加权，www这篇论文融合了上下文和时间信息的加权信号，一起看看吧，虽然笔者觉得这篇论文非常笨重。。 这篇论文的背景其实可以放在sequence recommendation任务中去看待，根据历史记录中用户的先后行为来预测用户的偏好对于现代推荐系统而言具有挑战性且至关重要。现有的大多数序列推荐算法都将重点放在顺序动作之间的传递结构上，但是在对历史事件对当前预测的影响进行建模时，很大程度上会忽略时间和上下文信息。 论文认为，过去事件对用户当前动作的影响应随时间推移以及在不同背景下发生变化。因此，我们提出了一个基于上下文和时间的注意机制，该机制可以学会权衡历史行为对行为的影响，不仅影响行为是什么，而且还影响行为发生的时间和方式。更具体地说，为了动态地校准自注意机制的相对输入依存关系，我们设计了多个参数化的核函数来学习各种时间动态，然后使用上下文信息来确定对每个输入遵循哪些weight kernel函数。 上面的说法可能有点晦涩难懂，下面结合一张图来描述一下以上图中所示的在线购物场景为例：系统获得了一系列用户行为记录，并且需要推荐下一组商品。 我们应该注意，在此场景中，我们假设这些交互行为不是彼此独立的， 这更好地反映了推荐系统只能访问脱机数据和部分用户行为记录的情况。好了，接着看上图中的场景，用户在过去的一段时间内点击来网球拍，手机，运动鞋，智能手环，然后在昨天一直在浏览手机，那么这个时候我们需要预估用户的下一次点击，这个时候的用户正想买一个手表，那么这个时候系统是给用户推荐运动手表呢，还是推荐电子手表呢，因为用户过去的浏览有运动类的物品和智能设备的物品。 按照时间的分段性来看：长期的历史记录表明用户对购物体育相关产品感兴趣。 现在，用户正在寻找手表，该系统可以推荐一些运动手表。 从本质上讲，长期的用户历史记录通常可能会携带稀少但至关重要的用户偏好信息，影响着现在的意图，而最近的交互操作应该会更能代表用户在将来的意图。 按上下文细分：由于用户仔细浏览几个智能手机（比平均时间间隔短得多的时间间隔），因此可以认为这些物品跟当前用户的偏爱非常相关，因此智能手表可能比传统手表更受青睐。 通常，用户浏览日志的某些时间段可能看起来是异构的，这个时间段里面充满了用户的短期兴趣偏好，用户在这个时间点上会以重复的方式专注于一小部分同类物品。 很容易理解，时间因素可以理解为用户的长期兴趣偏好，即使在很遥远的历史，也会对现在的兴趣产生影响，上下文偏好可以理解为用户的短期兴趣偏好，也就是用户在近期浏览的物品表征了用户现在的短期意图。说白了就是对用户进行长短期兴趣建模。 本来不想说这三个问题的，无奈部分论文说的太抽象了，或许是越抽象越容易中稿？ 说实话这篇论文在解释时间跟上下文关系的时候说的太晦涩难懂了，笔者看的也是很头疼，比如下面这段话： 首先，我们看第一个问题，我的理解就是用self-attention进行序列建模，第二个就是确定时间因素和上下文因素的影响，第三个就是综合考虑时间和上下文的影响。 还是直接看模型吧，扯一堆什么因果关系看得头大：用户空间 U ，大小为U；物品空间 V ，大小为V。 用户的历史行为序列为{ },其中 ={( , ), ( , ) , ... },其中 用户u的交互时间， 代表交互的物品。 模型的输入为包括窗口大小为L的用户历史记录:{ ( ) i: 0 -> L},当前需要推荐的时间戳 ,输入序列的embedding X表示： 同时将输入序列的时间信息使用时间戳差来表示： 模型整体上分为三个部分：content-based attention，temporal kernels和contextualized mixture 三层模型可以表示为： 其中， 根据content X来计算每个输入的权重，输出权重序列α ∈ ； 将时间信息 T 通过K temporal kernels计算每个输入的temporal权重β ∈ ； 从 X 中提取context信息，并结合前两个阶段获得的α 和β 来计算得到最终的contextualized temporal权重γ ∈ 。 最终被推荐的物品的表示为： 其中，F-out是一个feed-forward层。 这里用到的是self-attention机制，具体的细节不在赘述，只需要知道结果输出就行：其中 表示最后一个物品的输入embedding，其实就是用最后一个物品的embedding作为key，self-attention最后一层的状态 作为query来计算 的。 基于观察：用户随意浏览的物品对短期的影响会急剧下降，但是在长期来说仍有着重要的作用。用户仔细浏览过的物品对用户短期的兴趣有着重要的作用。 所以，文章提出了很多temporal kernels来建模这种时间变化，不同的kernel函数 : → 如下所示： (1) = ,假设一个用户操作的影响会随着时间指数下降，但是永远不会消失。 (2) ,假设一个用户操作的影响会随着时间而减弱，最终可以忽略不计。 (3) -alT + b,假设一个用户操作的影响会随着时间线性下降，之后的softmax操作会将某个时间段内的影响置为0。 (4) 假设一个用户操作的影响不受时间影响。 根据K个kernal函数{ },我们可以将 T 转为K个temporal权重集合： 作为下一阶段的输入。 这一阶段的目标是基于提取到的context信息融合前两个阶段获得的content和temporal信息。 使用Bidirectional RNN结构来获得context信息。从输入序列embedding表示X中，我们可以计算得到循环隐藏层的状态： 其中，⊕是拼接操作，C_attr是可选择的context特征（可以是特定推荐系统中每个行为的属性，表示行为发生时的上下文），本文中只使用了Bi-RNN的输出作为context特征。 行为i的context特征需要映射为一个长度为K的权重向量，每一个元素 都是这个行为经过 后的结果，使用feed forwaed层Fγ将它们映射到概率空间 ，然后经过softmax操作得到概率分布：最后将context和temporal信息进行融合：其中， , 其中，r是每一个item的分数，对于给定的用户，通过softmax层对item分数进行归一化，该层会在item表上产生概率分布，也就是进行多分类的意思。其中Ns是根据频率进行负采样的负样本。
论文： 论文题目：《Neural Graph Collaborative Filtering》 论文地址： 本论文是关于图结构的协同过滤算法，在原始的矩阵分解和基于深度学习的方法中，通常是通过映射描述用户（或物品）的现有特征（例如ID和属性）来获得用户（或物品）的嵌入。从而利用user和item的embedding进行协同召回。但是作者认为这种方法的固有缺点是：在user与item的interaction数据中潜伏的 协作信号（collaborative signal） 未在嵌入过程中进行编码。这样，所得的嵌入可能不足以捕获协同过滤效果。 让我们一起来看一下本论文是怎么利用数据中潜伏的协作信号的吧。 推荐算法被广泛的运用在各个领域中，在电商领域，社交媒体，广告等领域都发挥着至关重要的作用。推荐系统的核心内容就是根据用户以前的购买和点击行为来评估用户对一个物品的喜爱程度，从而针对每个用户进行个性化推荐。协同过滤算法认为历史行为相似的用户之间的兴趣是相同的，所以给用户推荐的是同类型用户的爱好，也就是UserCF，而ItemCF给用户推荐的是跟历史行为相近的物品。 传统的协同过滤方法要么是基于矩阵分解，要么是基于深度学习的，这两种方法都忽略了一个非常关键的信息---user和item交互的协作信号，该信号隐藏在user和item的交互过程中。原始的协同过滤方法忽略了这种信息，所以在进行user 和 item representation时就不足以较好的进行embedding。 本论文通过将用户项交互（更具体地说是二分图结构）集成到embedding过程中，开发了一个新的推荐框架神经图协同过滤（NGCF），该框架通过在其上传播embedding来利用user-item图结构。这种方法在用户项目图中进行高阶连通性的表达建模，从而以显式方式将协作信号有效地注入到embedding过程中。 在介绍模型之前先来讲解一下什么是useritem interaction以及什么是高阶的useritem interaction。 我们先看左边的图，这个图就是useritem interaction，u1是我们待推荐的用户，用双圆圈表示，他交互过的物品有i1，i2，i3。在看右边这个树形结构的图，这个图是u1的高阶interaction图，注意只有l > 1的才是u1的高阶连接。观察到，这么一条路径，u1 ← i2 ← u2，指示u1和u2之间的行为相似性，因为两个用户都已与i2进行了交互。而另一条更长的路径，u1←i2←u2←i4暗示u1可能会点击i4，因为他的相似用户u2之前已经购买过i4。另一方面，用户u1在l = 3这一层会更倾向于i4而不是i5，理由是i4到u1有两条路径而i5只有一条。 当然这种树结构是不可能通过构建真正的树节点来表示的，因为树模型比较复杂，而且结构很大，没法对每个用户构建一个树，这样工作量太大了。那么怎么设计模型结构可以达到跟这个high-order connectivity的效果呢，这个就要运用到神经网络了。通过设计一个embedding propagation layer来表示这种embedding 在每个层之间的传递。 还是拿上面那张图举例子，堆叠两层可捕获u1←i2←u2的行为相似性，堆叠三层可捕获u1←i2←u2←i4的潜在推荐以及信息流的强度（由层之间的可训练权重来评估），并确定i4和i5的推荐优先级。 这个跟传统的embedding是一样的，都是对原始的userID和itemID做embedding，跟传统embedding不同的地方是，在我们的NGCF框架中，我们通过在用户-项目交互图上传播embedding来优化embedding。 由于embedding优化步骤将协作信号显式注入到embedding中，因此可以为推荐提供更有效的embedding。 这一层是本文的核心内容，下面我们来进行详细的解读。 从直观上来看，用户交互过的item会给用户的偏好带来最直接的依据。类似地，交互过某个item的用户可以视为该item的特征，并可以用来衡量两个item的协同相似性。 我们以此为基础在连接的用户和项目之间执行embedding propogation，并通过两个主要操作来制定流程：消息构建和消息聚合。 Message Construction(消息构建) 对于连接的user-item对(u,i)，我们定义从i到u的消息为： 其中ei是i的embedding，eu是u的embedding，pui是用于控制每次传播的衰减因子，函数f是消息构建函数，f的定义为： 其中W1和W2用来提取有用的embedding信息，可以看到W2控制的i和u直接的交互性，这使得消息取决于ei和eu之间的亲和力，比如，传递更多来自相似项的消息。 另一个重要的地方是Nu和Ni，pui = 1/ 。Nu和Ni表示用户u和item i的第一跳邻居。 从表示学习的角度来看，pui反映了历史item对用户偏好的贡献程度。 从消息传递的角度来看，考虑到正在传播的消息应随路径长度衰减，因此pui可以解释为折扣因子。 Message Aggregation 聚合方法如下 ： 其中 表示在第一嵌入传播层之后获得的用户u的表示。激活函数采用的是leakyrelu，这个函数适合对pos和neg信号进行编码。 另一个重要的信息是 ,它的定义如下： 这个信息的主要作用是保留原始的特征信息。 至此，我们得到了 ，同样的方法，我们也能获得 ，这个都是first order connectivoty的信息。 根据前面的计算方式，我们如果将多个Embedding Propagation Layers进行堆叠，我们就可以得到high order connectivity信息了： 计算方式如下： 当我看到这里的时候，我的脑子里产生了一个大大的疑惑，我们在计算第l层的eu和ei时都需要第l-1层的信息，那么我们怎么知道ei和eu在第l层是否存在呢？也就是说出现u侧的总层数l大于i侧总层数的时候，我们如何根据第l-1层的ei来计算第l层的e呢？经过思考，我感觉应该是这样的，训练样本应该是一条path，也就是这个例子是u1 ← i2 ← u2 ← i4这条path，所以可以保证u1跟i4的层数l是一样的，所以不存在上面那个层数不匹配的问题。 ps:看到后面的实验结果才知道L是固定的所以每一层都不会缺失。 还有一个就是，不同层之间的W是不一样的，每一层都有着自己的参数，这个看公式就知道，理由就是我们在提取不同层信息的时候需要不同的W进行信息提取。 另一个疑惑是pui到底是不是每一个l层都一样？这里看公式好像就是指的是第一跳的Nu和Ni进行就计算的结果。 这部分内容是为了在进行batch训练的时候进行矩阵运算所推导的数学过程，其实跟之前我们讲的那个过程在数学上的计算是完全一样的，你想象一下，如果不用矩阵进行运算，在训练过程中要如何进行这么复杂的交互运算。 当进行了l层的embedding propagation后，我们就拥有了l个eu和l个ei，我们将他们进行concate操作： 这样，我们不仅可以通过嵌入传播层丰富初始嵌入，还可以通过调整L来控制传播范围。 最后，我们进行内积计算，以评估用户对目标商品的偏好： 采用的是pair-wise方式中的bpr loss：
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。
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基于Springboot的医疗管理系统的设计与实现。基于Springboot的校园快递管理平台的设计与实现。基于Springboot的博课系统的设计与实现。基于web应用的互助型旅游网站系统开发基于SpringBoot的沉浸式在线视频学习系统设计与实现。基于Springboot的预约挂号系统的设计与实现。基于python的新冠疫情数据分析系统的设计与开发。
13、劳动工资综合统计信息系统设计与开发 14、原材料、能源综合统计信息系统设计与开发 15、财务综合统计信息系统设计与开发 16、财政收支综合统计信息系统设计与开发 17、城镇居民生活收支综合统计信息系统设计与开发 18、农村住户收支综合统计信息系统设计与开发 19、外贸进出口综合统计信息系统设计与开发 20、科技统计综合统计信息系统设计与开发 21、对外经济贸易综合统计信息系统设计与开发 22、金融保险综合统计信息系统设计与开发 23、教育综合统计信息系统设计与开发 24、文化事业综合统计信息系统设计与开发 25、卫生医疗综合统计信息系统设计与开发 26、社会福利综合统计信息系统设计与开发 27、劳动力资源综合统计信息系统设计与开发 28、自然资源综合统计信息系统设计与开发 29、企事业单位人力资源综合统计信息系统设计与开发 30、企事业单位设备综合统计信息系统设计与开发 31、企事业单位资产负债综合统计信息系统设计与开发 32、企事业单位财务收支（损益表）综合统计信息系统设计与开发 33、高校教师教学科研综合统计信息系统设计与开发 34、贸易企业商品采购综合统计信息系统设计与开发 35、贸易企业商品销售综合统计信息系统设计与开发 36、工业产品数据库设计与开发 37、高校招生信息检索系统设计与开发 38、大学生就业信息检索系统设计与开发 39、人才需求信息检索系统设计与开发 40、专业文献信息检索系统设计与开发 41、报刊信息检索系统设计与开发 42、商业银行存取款信息系统分析与设计 43、某医院门诊预约系统设计与开发 45、某课程网上考试系统设计与开发 46、某医院床位安排系统设计与开发 47、某区房屋出租信息系统设计与开发 48、某企业设备监控管理系统设计与开发 49、某小区车辆管理系统设计与开发
学术堂最新整理了十五个好写的计算机专业毕业论文题目,供大家参考:1、星连通圈网络和三角塔网络的若干性质研究2、中职《计算机应用基础》分层次教学研究3、基于MSP430单片机的电能质量检测仪设计4、光学遥感相机数据存储系统设计与实现5、基于单片机的级联型升压逆变器的设计及实现6、翻转课堂在职业学校《计算机应用基础》课程中的应用研究7、基于信息物理系统架构的微机接口远程实验系统设计与实现8、基于1553B总线的星务仿真系统设计9、曲面喷墨运动控制系统的研究10、项目教学法在中职计算机教学中的应用研究11、虚拟化在铁路数据中心的应用12、基于微信的学校学习支持服务的设计研究13、基于量化方法的高校师范生教学能力培养模式研究14、职业院校一体化课程教学模式研究15、应用于PowerPC处理器的乘法器设计与验证
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《Seventeen》（セブンティ_ン）是日本集英社发售的女性时尚杂志，情报志。简称ST。受欢迎程度可以与《Popteen》媲美。每月1号发售（遇到节日，提前1-3发售）。1968年6月，综合少女周刊《Margaret》的姐妹杂志《周刊セブンティ_ン》创刊，在美国1944年创刊的日版《Seventeen》杂志也开始发行了。刊登的内容有时尚、少女漫画、演艺等。总卷数1000号的从1988年1月3日号开始发售，杂志名的字母改为《SEVENTEEN》作为更新。开本大尺寸，刊行月2次双周刊（每月1日、15日）变更，没有了漫画部分。杂志漫画的部分作为《月刊ティアラ》新创刊从而被继承了。此后，对手杂志小学馆的《小型セブン》停刊后，迅速提高销售额，以青少年的“杂志”为名。从2001年开始艺人报道和封面刊登慢慢地减少，杂志封面是本杂志的专属模特，杂志登场的专属模特也多数是现役女子高中生的读者模特，给时尚杂志专门提供了女高中生。以创刊40周年为契机，从2008年10月号开始月刊化。并把字母改为《Seventeen》。
《JUMP》、《MAGAZINE》、《SUNDAY》、《Champion》可以说是四大最受欢迎的漫画杂志。
《动感新势力》以动画为对象出版的全新型动画影像读物,可以了解到时下最经典与最流行的动画节目与产品，不但可以把握时尚动画的脉搏，更可为选购动画产品提供最有效的参考与借鉴~~~~《动画基地》杂志以动漫发烧友为目标人群,相比《动感新势力》，《动画基地》的CD更偏向同人与GALGAME界，文章也经常刊载一些OTAKU向、专业向文章~~~~《动画萌王》简单地说就是一本以“萌”命名，取义为“我们所萌的一切”的综合性动漫资讯资源杂志~~~~《COMICSTATION》一本很实用的杂志，咨讯量很大，提供了一个月来所有的新番、完结、TV话动漫以及剧场版~~~《动漫迷城》降低了像传统杂志那样丰富的文字内容，把重点放在了碟片上，是一本名副其实的影音志~~~以上。。。。推荐。。。。。