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这个概念经常在机器学习的文章中看到，但由于接触不久，所以一直都是一知半解，没有好好了解过。 首先从字面上理解，“协同”需要一个“集体“，“过滤”就应该是晒选的意思，那么协同过滤总的来说就是通过“集体”来“筛选”，以评分推荐系统为例子，这里的“协同”我个人理解就是集合”众多人的评价”，这里的“评价”，就是“对集体都接触过的事物进行打分”，这样大概就能通过一些共同的事物反应出用户不同的”价值观“，然后通过这样的价值观来”筛选“出价值观高度相似的人，再相互推荐共同都喜爱的东西。那么这样的推荐就很有可能是大家都需要的。 经过资料洗礼过后，得知cf现在的两大方向，一种是以记忆为基础（Memory-base）,另一种是基于模型（Model-based Collaborative Filtering）。 普及的比较多的前者，它基于关注的目标，又分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤，上面举的一个简单的评分推荐系统的例子就可以说是基于用户的协同过滤，它是通过用户对共同物品的“主观价值”来筛选相似用户，再互补评分高的商品，从而达到推荐商品的目的；那么基于项目的意思就是通过这个用户集体对商品集的评价，在物品的角度上去寻找相似度高的物品，达到推荐商品的效果。虽然针对的目标不通，但以我个人理解，大体上都是依赖这个用户集营造的“价值观”，只不过区别在于，基于用户的CF是“关心”各个用户的“主观价值”上的“区别”，而基于项目的CF则是要基于这整个用户集对项目集的“普世价值观”，来甄别出“物品”上的差异。不知道这么比喻恰不恰当哈，“普世”我这边理解就是“大多数”，是一种整体趋势的意思。价值观比较“抽象”的话，再直接点这里的“价值观”就相当于物理中的“参考系”。 但是以上两种方法在面对，不是每个用户对大多数商品都做出过评价（数据稀疏）时就无能为力，所以基于这个问题就引导出了基于模型（Model-based ）的CF，我在最近的论文中接触到的就是一个“矩阵分解”的协同过滤，它能够基于现有的数据得到一个模型，再用此模型进行推荐。那么是如何做到的呢？接下来看看矩阵分解。 假设我先在有一个关于用户对音乐评分的矩阵如下图： 只有上述的数据是很难使用户相互推荐音乐的，因为可以看出用户本身听过的歌就不够多，那么如何使数据更加“饱满”呢？这时正是需要矩阵分解的时候，矩阵分解算法的数学理论基础是矩阵的行列变换。行列变换中又有以下规则，我们知道矩阵A进行行变换相当于A左乘一个矩阵，矩阵A进行列变换等价于矩阵A右乘一个矩阵，因此矩阵A可以表示为A=PEQ=PQ（E是标准阵）。 形象的表示如下图： 矩阵分解的目的就是把一个稀疏的用户评分矩阵分解成用户因子矩阵和项目因子矩阵相乘的形式R=U(转置)*I，我们的目的就是最后再让两个因子矩阵反乘回去得到饱满的用户评分矩阵。那么这个用户,项目因子是个什么东西呢？我们接着上面的音乐评分的形式说，一首歌可能包含多种音乐风格，我们可以量化风格，体现各种风格在一首歌中的比重，那么这里的“潜在因子”我们就可以当作“音乐风格”，K个因子就可以看作K种风格。譬如下图： 可以说，这些因子就是我们的模型中的重要参数，个人理解分解出来的这两个因子矩阵就可以说是基于模型的CF中的，“模型”的了，其实我觉得可以类比线性模型中的参数，我们的回归模型最终重要的不就是公式中的各项参数吗，这两个因子矩阵其实就是我们这个模型中的重要参数，参数知道了模型也就求出来了。如果不了解线性模型可以参考吴恩达大大的机器学习课程，里面介绍的很详细，不像我这边一知半哈。 那么这些个值具体是怎么得出来的呢？过程和求线性回归也很像，接下来就是相关的简单推倒，首先，我们假设，真实的用户评分和我们预测评分的差遵循高斯分布 R用是评分矩阵 U是用户因子矩阵，V是项目因子矩阵 接下来就是极大似然估计，使，在现有数据下概率最大化 类比求线性模型，就能够了解思想很相似，所以应该同样是运用了似然估计的思想，要使值最大，式子两边同时取对数，可以看到，如果要使概率最大，那么公式的第一项就要最小，是不是想到了什么，没错接下来就可以看到最小二乘法的式子。 线性模型我们遇到这个情况一般怎么做，没错，就是梯度下降。首先求偏导数最后就是梯度下降的矩阵因子更新公式： 接下来迭代到自己设置的阈值收敛就能得到局部最优解了。 下面是我根据上述矩阵分解的思想随机的模拟实践，可以自行感受一下准度，可能写搓了点～ 注释：以上诸多图片材料来自网上多篇博客文章 还有方便实用sklearn的中文API文档
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本文是《写给程序员的数据挖掘实践指南》的一周性笔记总结。主要涵盖了以下内容：
所谓推荐系统就是系统根据你的行为操作为你推荐你可能想要的其他物品。这在电商平台、音乐平台、资讯推送平台等多有见到。而协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息。其推荐基础是用户评分。这里可以分为两种用户评分，即显式评分与隐式评分。显式评分即日常见到的为物品打分，如对喜好音乐评级等；隐式评分是通过对用户行为的持续性观察，进而发现用户偏好的一种方法，如新闻网页中的推送你经常阅读过的相关内容等。两种评分方法都有自己的问题。
总体来说，协同过滤其运作机制也可以分为两种：
基于用户的推荐是指通过用户的行为偏好，划分相似用户。在相似用户群体之间互相推送一方喜欢而另一方未有过的物品。核心在于相似用户群体的划分。这种推荐方法有自己的局限：
基于用户的过滤其核心是用户群体的划分，其实也就是分类。
这里的距离函数包括三种：曼哈顿距离和欧氏距离。这里以二维举例，更多维情况下类推即可。
两距离函数可以一般化为：
其中，当r=1时，函数为曼哈顿距离；当r=2时，函数为欧氏距离。
算法实现：
在算出距离函数后，通过比对目标用户与所有用户群体的偏好，找到最近邻的用户并给予推荐。
基于用户距离的推荐有一个明显的问题，就是用户评分体系的差异。比如评分极端的用户给喜欢的评最高分，给不喜欢的评最低分；而有些用户倾向于不出现极端评分。即所谓“分数贬值”( Grade Inflation )问题。这种问题的存在可能让基于距离的评分产生偏差。皮尔逊相关系数可以缓解这种问题。
原皮尔逊相关系数公式在实际运用的时候会出现多次迭代的问题，影响计算效率，这里给出了近似公式：
皮尔逊相关系数的用户判断依据不是单纯的用户距离，而是用户的评分一致性：取值在[-1, 1]之间，越接近1则表示两用户的评分一致性越好；反之则反。 python实现：
基于用户推荐的过程中，另一个存在的问题就是由于大部分人的喜爱物品集合的交集过少，存在大量计算值为0的feature的情况。即所谓 稀疏性 问题。一个较容易理解的例子是对书本内容的挖掘。余弦相似度会忽略这种0-0匹配。 余弦相似度：
python实现：
如此多的评估系数，如何进行抉择呢？根据数据特征：
另外值得考虑的一点是，目前为止的推荐都是基于单用户的。即对一个用户的推荐系统只是基于另一个用户。这会存在一些问题。比如虽然虽然两者相似度很高，但是另外一个人有一些怪癖，怪癖的推荐就是不合理的；又比如，在相似度极高的情况下，你不能确定统一账户下的操作是同一个人做出的或者说操作行为是为了用户自身。比如用户考虑购买某件商品作为礼物送给别人，这就是基于别人喜好的购买行为，这种推荐也是不合适的。 对这种问题的解决可以使用群体划分的方法。原理与单用户类似，但是用户的匹配是k个。在这k位最优匹配的用户之间，以相似度的大小为依据设定权重作为物品推荐的条件。此即协同过滤的k近邻。
正如前面提到的基于用户的推荐有复杂度、稀疏性的问题，而基于物品的过滤则可以缓解这些问题。所谓基于物品的过滤是指，我们事先找到最相似的物品，并结合用户对物品的评级结果来生成推荐。前提是要对物品进行相似度匹配，找到一种算法。
这里的调整是指为了减轻用户评分体系的不一致情况（抵消分数贬值），从每个评级结果中减去该用户所有物品的平均分的评级结果。
其中，U表示所有同时对i， j进行评级过的用户的集合。 表示用户u给物品i的评分减去用户u对所有物品的评分的平均值。
在得到所有物品的余弦相似度后，我们就可以通过该指数预测用户对某件物品的偏好程度。方法就是所有相似物品的相似度乘以得分的总和。
其中p（u, i）指的是用户u对物品i评分的预测值。N是用户u的所有评级物品中每个和i得分相似的物品。这里的相似指的是矩阵中存在N和i的一个相似度得分。 是i和N之间的相似度得分。 是u给N的评级结果。公式较好运行的条件是 取值在（-1， 1）之间，这里就要使用归一化概念。
另一种常用的基于物品过滤的算法就是 slope one 算法。它的大概原理是预测用户u对产品j的评分时，预先计算包含所有物品的两物品偏差表；根据u的已评价的所有物品评分与该物品和产品j的偏差（ ）之和并乘以所有对此两类物品有过评分的用户个数，一一加总，除以所有同时对产品i与u评价过的所有物品有过评分的用户的人数，得到得分。公式如下：
其中， ； 是利用加权s1算法给出的用户u对物品j的预测值。 指的是对所有除j之外u打过分的物品。
python实现：
在前面两节中，基于物品和基于用户的过滤其前提都是用户需要对已有的item进行评分。而实际上，如果一个新的item出现，由于缺乏别人的偏好，他永远不会被推荐。这就是推荐系统中所谓的—— 冷启动 问题。基于用户评价的系统就会出现这种问题。 冷启动 问题的解决方案之一就是 基于物品属性的过滤 来进行推荐：对物品自身的属性进行归纳总结，并以此进行物品推荐。基于物品属性的过滤存在一个问题同样是量纲的不统一。如果量纲不统一极端值将会对推荐系统造成大麻烦。解决方法也很简单：归一化。此章使用的是z-评分。 使用z得分也存在问题，就是极易受到离群值的影响。这里可以使用 改进的标准分数 来缓解这个问题：
什么时候可以进行归一化呢？
这里用曼哈顿距离举例基于物品属性的过滤：
在上一章最后一节对于用户是否喜欢某件item的判别中，实际上包含了分类器的思想：分类器就是利用对象属性判定对象属于哪个组或类别的程序。这里简单用另一个小项目来说明。
简单来说就是根据运动员的某些指标来判断这位运动员属于什么类别的运动员。
准确率有。
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：
协同过滤(collaborative filtering)算法是最经典、最常用的推荐算法。其基本思想是收集用户偏好，找到相似的用户或物品，然后计算并推荐。 基于物品的协同过滤算法的核心思想就是：给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。主要可分为两步： (1) 计算物品之间的相似度，建立相似度矩阵。 (2) 根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。 相似度的定义有多种方式，下面简要介绍其中几种：其中，分母 是喜欢物品 的用户数，而分子 是同时喜欢物品 和物品 的用户数。因此，上述公式可以理解为喜欢物品 的用户中有多少比例的用户也喜欢物品 。 上述公式存在一个问题。如果物品 很热门， 就会很大，接近1。因此，该公式会造成任何物品都会和热门的物品有很大的相似度，为了避免推荐出热门的物品，可以用下面的公式：这个公式惩罚了物品 的权重，因此减轻了热门物品会和很多物品相似的可能性。 另外为减小活跃用户对结果的影响，考虑IUF(nverse User Frequence) ，即用户活跃度对数的倒数的参数，认为活跃用户对物品相似度的贡献应该小于不活跃的用户。为便于计算，还需要进一步将相似度矩阵归一化 。其中 表示用户 对物品 的评分。 在区间 内，越接近1表示相似度越高。 表示空间中的两个点，则其欧几里得距离为： 当 时，即为平面上两个点的距离，当表示相似度时，可采用下式转换： 距离越小，相似度越大。 一般表示两个定距变量间联系的紧密程度，取值范围为[-1,1] 其中 是 和 的样品标准差 将用户行为数据按照均匀分布随机划分为M份，挑选一份作为测试集，将剩下的M-1份作为训练集。为防止评测指标不是过拟合的结果，共进行M次实验，每次都使用不同的测试集。然后将M次实验测出的评测指标的平均值作为最终的评测指标。 对用户u推荐N个物品(记为 )，令用户u在测试集上喜欢的物品集合为 ，召回率描述有多少比例的用户-物品评分记录包含在最终的推荐列表中。准确率描述最终的推荐列表中有多少比例是发生过的用户-物品评分记录。覆盖率反映了推荐算法发掘长尾的能力，覆盖率越高，说明推荐算法越能够将长尾中的物品推荐给用户。分子部分表示实验中所有被推荐给用户的物品数目(集合去重)，分母表示数据集中所有物品的数目。采用GroupLens提供的MovieLens数据集， 。本章使用中等大小的数据集，包含6000多用户对4000多部电影的100万条评分。该数据集是一个评分数据集，用户可以给电影评1-5分5个不同的等级。本文着重研究隐反馈数据集中TopN推荐问题，因此忽略了数据集中的评分记录。 该部分定义了所需要的主要变量，集合采用字典形式的数据结构。 读取原始CSV文件，并划分训练集和测试集，训练集占比，同时建立训练集和测试集的用户字典，记录每个用户对电影评分的字典。 第一步循环读取每个用户及其看过的电影，并统计每部电影被看过的次数，以及电影总数；第二步计算矩阵C，C[i][j]表示同时喜欢电影i和j的用户数，并考虑对活跃用户的惩罚；第三步根据式\ref{similarity}计算电影间的相似性；第四步进行归一化处理。 针对目标用户U，找到K部相似的电影，并推荐其N部电影，如果用户已经看过该电影则不推荐。 产生推荐并通过准确率、召回率和覆盖率进行评估。 结果如下所示，由于数据量较大，相似度矩阵为 维，计算速度较慢，耐心等待即可。 [1]. [2]. 推荐系统与深度学习. 黄昕等. 清华大学出版社. 2019. [3]. 推荐系统算法实践. 黄美灵. 电子工业出版社. 2019. [4]. 推荐系统算法. 项亮. 人民邮电出版社. 2012. [5]. 美团机器学习实践. 美团算法团队. 人民邮电出版社. 2018.
综述类: 1、Towards the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions。最经典的推荐算法综述 2、Collaborative Filtering Recommender Systems. JB Schafer 关于协同过滤最经典的综述 3、Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments 4、项亮的博士论文《动态推荐系统关键技术研究》 5、个性化推荐系统的研究进展.周涛等 6、Recommender systems L Lü, M Medo, CH Yeung, YC Zhang, ZK Zhang, T Zhou Physics Reports 519 (1), 1-49 （ ） 个性化推荐系统评价方法综述.周涛等 协同过滤： factorization techniques for recommender systems. Y Koren collaborative filtering to weave an information Tapestry. David Goldberg （协同过滤第一次被提出） Collaborative Filtering Recommendation Algorithms. Badrul Sarwar , George Karypis, Joseph Konstan .etl of Dimensionality Reduction in Recommender System – A Case Study. Badrul M. Sarwar, George Karypis, Joseph A. Konstan etl Memory-Based Collaborative Filtering. Kai Yu, Anton Schwaighofer, Volker Tresp, Xiaowei Xu,and Hans-Peter Kriegel systems:a probabilistic analysis. Ravi Kumar Prabhakar recommendations: item-to-item collaborative filtering. Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York of Item-Based Top- N Recommendation Algorithms. George Karypis Matrix Factorization. Ruslan Salakhutdinov Decompositions,Alternating Least Squares and other Tales. Pierre Comon, Xavier Luciani, André De Almeida 基于内容的推荐： Recommendation Systems. Michael J. Pazzani and Daniel Billsus 基于标签的推荐： Recommender Systems: A State-of-the-Art Survey. Zi-Ke Zhang(张子柯), Tao Zhou(周 涛), and Yi-Cheng Zhang(张翼成) 推荐评估指标： 1、推荐系统评价指标综述. 朱郁筱，吕琳媛 2、Accurate is not always good：How Accuacy Metrics have hurt Recommender Systems 3、Evaluating Recommendation Systems. Guy Shani and Asela Gunawardana 4、Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems. JL Herlocker 推荐多样性和新颖性： 1. Improving recommendation lists through topic diversification. Cai-Nicolas Ziegler Sean M. McNee, Joseph Lausen Fusion-based Recommender System for Improving Serendipity Maximizing Aggregate Recommendation Diversity：A Graph-Theoretic Approach The Oblivion Problem：Exploiting forgotten items to improve Recommendation diversity A Framework for Recommending Collections Improving Recommendation Diversity. Keith Bradley and Barry Smyth 推荐系统中的隐私性保护： 1、Collaborative Filtering with Privacy. John Canny 2、Do You Trust Your Recommendations? An Exploration Of Security and Privacy Issues in Recommender Systems. Shyong K “Tony” Lam, Dan Frankowski, and John Ried. 3、Privacy-Enhanced Personalization. Alfred 4、Differentially Private Recommender Systems：Building Privacy into the Netflix Prize Contenders. Frank McSherry and Ilya Mironov Microsoft Research, Silicon Valley Campus 5、When being Weak is Brave: Privacy Issues in Recommender Systems. Naren Ramakrishnan, Benjamin J. Keller,and Batul J. Mirza 推荐冷启动问题： Boltzmann Machines for Cold Start Recommendations. Asela Preference Regression for Cold-start Recommendation. Seung-Taek Park, Wei Chu Cold-Start Problem in Recommendation Systems. Xuan Nhat and Metrics for Cold-Start Recommendations. Andrew I. Schein, Alexandrin P opescul, Lyle H. U ngar bandit(老虎机算法,可缓解冷启动问题): 1、Bandits and Recommender Systems. Jeremie Mary, Romaric Gaudel, Philippe Preux 2、Multi-Armed Bandit Algorithms and Empirical Evaluation 基于社交网络的推荐： 1. Social Recommender Systems. Ido Guy and David Carmel A Social Networ k-Based Recommender System(SNRS). Jianming He and Wesley W. Chu Measurement and Analysis of Online Social Networks. Referral Web：combining social networks and collaborative filtering 基于知识的推荐： 1、Knowledge-based recommender systems. Robin Burke 2、Case-Based Recommendation. Barry Smyth 3、Constraint-based Recommender Systems: Technologies and Research Issues. A. Felfernig. R. Burke 其他： Trust-aware Recommender Systems. Paolo Massa and Paolo Avesani
板框过滤机的优点是结构简单、制造容易、设备紧凑、过滤面积大而占地面积小、操作压力高、滤饼含水量少、对各种物料的适用能力强，缺点是间歇操作，劳动强度大，生产效率低。适用于间歇操作的场合
过滤时,悬浮液温度低,粘度大,过滤速度慢.液体的粘度是温度的指数函数,它随温度的升高而明显下降.升温是降低粘度最简单而有效的措施,但温度过高,易使油脂氧化,毛油过滤温度一般不超过70度
开始滤布表面没有附着滤饼，所以开始滤液会浑浊，新滤布的话，会更明显。实验数据的第一点，你指什么？如果滤浆一样，滤布一样，进料压力一样的话，应该会准确的。理论上滤液浓度越大过滤过程会越快，但出来的滤液不会多。一般压力越大，过滤速度会越快，但都是有限度的，所以过滤压力不可能无限度的加大，再说物料不一样，加大压力的过滤速度效果就不一样。说的不对之处，请批评！
板框式压滤机优点：结构较简单，操作容易，运行稳定，保养方便;过滤面积选择范围灵活，占地少;对物料适应性强，适用于各种中小型污泥脱水处理的场合。
板框式压滤机缺点：滤框给料口容易堵塞，滤饼不易取出，不能连续运行，处理量小，工作压力低，普通材质方板不耐压、易破板，滤布消耗大，板框很难做到无人值守，滤布常常需要人工清理。
适用场合：结合他们的优缺点分析得出板框压滤机适用于间歇操作的场合
三方协议不能随便签订。三方协议一旦签署，就意味着大学生第一份工作就基本确定。
因此，应届毕业生要特别注意签约事项。大学生签三方协议前，须认真查看用人单位的隶属，国家机关、事业单位、国有企业一般都有人事接收权。民营企业、外资企业则需要经过人事局或人才交流中心的审批才能招收职工，协议书上要签署他们的意见方能有效。应届毕业生还要对不同地方人事主管部门的特殊规定有所了解。
毕业生签订三方协议流程如下：
1、毕业生认真如实填写基本情况及应聘意见，并签名；
2、用人单位、主管部门及人事调配部门签定意见；
3、用人单位一定将档案详细转递地址填好；
4、各院系签意见；
5、学校就业指导中心签意见。
三方协议是指一份协议需要三个参与主体。通俗的讲就是三个方面。这三方协议通常是指毕业生在找工作时需要签署的一份协议。一般由：校方，用人单位，还有自己（找工作的人）构成。三方协议是国家为了保护毕业生就业，统计就业人数等要求的一个东西。此类协议如果是依法签订的，并且不存在法定合同无效的情形，就是合法有效的。
三方协议是由学校见证，毕业生与用人单位签订的一份意向性协议，它具有法律效力，但不能替代劳动合同。从法律性质上讲，不受法律约束。三方协议的签订过程中也不能违反我国劳动法律、法规和相关就业政策，如果出现违约情况，将按照民法相应条款追究其违约责任。三方协议在毕业生到单位报到、用人单位正式接收毕业生后自行终止，然后单位会与毕业生签订正式的劳动合同。劳动合同一经签订，就业协议的效力就会丧失；如果劳动合同与三方协议内容矛盾，则以劳动合同为准。
三方协议模板
甲方：_______(学生姓名)
学号：
身份证号：
联系方式：
乙方：_______(单位名称)
单位地址：
联系人：
联系电话：
丙方：
甲、乙、丙三方就丙方派甲方去乙方做硕士论文一事达成本协议。时间：自20____年月日起，至20____年月日止。
一、甲方权利与义务
1、甲方在乙方做毕业论文期间应自觉遵守乙方劳动纪律及一切规章制度，并签订保密协议。
2、甲方定期向丙方汇报做毕业论文期间进展情况，自觉接受丙方监督、管理。
3、甲方在乙方做毕业论文期间的工作成果及其涉及的知识产权归乙方所有。
4、甲方应遵守乙方的保密要求，做毕业论文期间撰写的论文、文章在向乙方外的其它单位或个人公开前，须经乙方许可。
5、甲方在做论文结束(不管任何原因导致结束)前，应向乙方办理全部交接手续，将归属于乙方及向乙方借用的文档、资料、设备及其它资源和财产一并交还给乙方。
二、乙方权利与义务
1、乙方需对来乙方做论文的甲方进行资格审查、面试、体检，合格后才能来乙方做论文。
2、乙方负责制定甲方在乙方期间的培养计划以及教学督导。
3、乙方负责甲方在做毕业论文过程中的日常管理。
4、乙方按月向甲方支付每月元补贴(含工作午餐、生活及住宿补贴)。
5、做毕业论文过程中，若甲方不能胜任工作或不服从乙方工作安排，乙方应及时与丙方沟通，经三方协商明确处理意见并执行。
6、若甲方有违反乙方相关管理规章制度或国家法律、给乙方人员造成损伤或给乙方财产造成损害等行为，乙方有权立即终止甲方在乙方做毕业论文，并有权向甲方索赔。
7、乙方可根据甲方工作情况，提前正式录用甲方。
三、丙方权利与义务
1、丙方经审议，派遣甲方在乙方做毕业论文，与乙方共同对甲方进行管理。
2、丙方为保证甲方在做论文过程中的'合法权益(包括经济权益、人身安全，声誉等)不受侵害，有权对乙方做论文过程中对甲方的不合理的管理方法进行协商、干预，并保留对乙方侵害甲方及丙方利益的行为追究法律责任的权利。
3、丙方负责甲方在乙方做论文期间的医疗及其他福利。
四、其他条款
1、任何一方未经另两方同意不可随意终止本协议。
2、任何一方有违约行为，均须承担违约责任。
3、本协议中有关保密、知识产权、违约或赔偿责任、连带责任条款，不因本协议终止或解除而失效。
4、所有未尽事宜可另行协商解决并签署书面文件予以确认，该书面文件将被视为本协议书的一部分。
5、甲方到乙方做毕业论文，期限一般为1年，可以根据论文的进展情况申请延期，经乙方批准后适当延长，但最长不超过18个月。
6、甲方毕业后来乙方工作者待遇参照其当年度乙方招聘硕士研究生的标准执行。同时，乙方向甲方发放一次性补贴：补贴总额=该硕士生在乙方做论文时间(月数)__1500元/月本协议一式三份，经甲、乙、丙三方签字盖章后生效，甲、乙、丙各执一份，复印件无效。
甲方签字：
乙方(盖章)
丙方(盖章)
____年____月____日
协议书和论文答辩根本就没关系，协议书牵涉到学校的就业率，可能是学校为了恐吓你们尽快签单位才这么说的~~~根本不可能嘛，我那么多同学没签的，学校没有资格这么要求~~~论文答辩不过不会影响毕业证，但会拿不到学位证，那到时候你出去就只有一个毕业证了~~~不过不用担心，答辩都会给过的，我一同学纯抄的都过了~~~顶多被老师在台上多刁难一下，脸皮够厚就撑过去了~~不过不知道你们学校有没有盲审，有的话还是要小心一下~~~
探析《劳动争议调解仲裁法》的不足及完善摘 要： 《劳动争议调解仲裁法》的立法精神和理念、基本制度上均有重大改革和创新，基本上适应了市场经济条件下劳动争议处理的要求，对构建和谐劳动关系意义重大。 但由于诸多条件的限制，这部新法仍存在一些突出的问题与不足，亟待进一步研究和解决。本文着重基于法理与比较法视角，在分析劳动争议的概念和本质、西方各 国劳动争议处理模式及其特征的基础上，对我国《劳动争议调解仲裁法》的不足及完善进行了初步探讨。关键词：《劳动争议调解仲裁法》；劳动争议；本质；处理模式；特征；完善2007年12月29日，在第十届全国人民代表大会常务委员会第三十一次会议上，《劳动争议调解仲裁法》获得通过，于2008年5月1日起施行。这部劳 动争议处理方面的“权威大法”的立法精神和理念、基本制度上均出现了重大改革和创新，有许多值得肯定的“亮点”。例如，明显突出了调解功能，扩大了仲裁的 受理范围，延长了仲裁时效，缩短了仲裁审理期限，确立了先行裁决与先予执行制度，增加了用人单位的举证责任，对于劳务派遣情形下的劳动争议当事人专门予以 明确，劳动争议仲裁不再收取费用等等，基本上适应了市场经济条件下劳动争议处理的要求，对构建和谐劳动关系意义重大。但由于诸多条件的限制，这部新法仍存 在一些突出的问题与不足，亟待进一步研究和解决。本文基于法理与比较法视角，在分析劳动争议的概念和本质、西方各国劳动争议处理模式及其特征的基础上，对 我国《劳动争议调解仲裁法》的不足及完善进行了初步探讨，期盼对我国将要进行的《劳动争议调解仲裁法》的配套立法工作贡献绵薄之力。一、劳动争议的概念和本质（一）劳动争议概念界定开展一项研究，首先应当弄清研究的对象，这就涉及对劳动争议概念界定。尽管“在每一研究的初期阶段，概念恰恰最难界定。”〔1〕在我国，最早对劳动争议 概念进行界定的学者是史尚宽先生，且该界定对后世影响最广泛：“劳动争议，广义的谓以劳动关系为中心所发生的一切争议。于此意义，因劳动契约关系，雇用人 与受雇人间所生之争议，或关于劳动者之保护或保险，雇用人与国家间所起之纷争，雇用人团体及受雇人团体本身之内部关系所生之纠纷，以及雇用人或雇用人团体 与受雇人团体间因团体的交涉所生之纠纷，皆为劳动争议。然本章所称劳动争议，乃指狭义之劳动争议而言。即仅以各个之雇用人与受雇人间所生之争议及雇用人或 雇用人团体与受雇人团体间所生之争议为限。如因争议之当事人而为区别，前者可成为个人争议，后者称为团体争议。”〔2〕黄越钦教授认为，“‘劳资争议’四 个字乃一法律上具有特定意义之专有名词，并不是一切冲突、械斗、纠纷均可称之为争议行为。”因为：“依据‘宪法’生存权之理念，劳工得行使团结权，以进行 团体交涉，进而行使争议权，以达成其改善劳动条件之目的。为达此目的，劳工之争议权最后将落实在与雇方签订团体协约，故争议权行使之目的在缔结团体协 约。（凡不是以缔结或修订团体协约之行为，均不是劳资争议，笔者注）”所以，“可惜不论在立法上或在实务上甚至在学术上均有庸俗化的倾向，不但不能正确体 认此一专有名词之法律上的意义，甚且任意加以切割或以其他名词加以混淆。”〔3〕318王全兴教授认为，劳动关系有单个劳动关系与团体(集体)劳动关系之 区分。与单个劳动关系对应的劳动争议为狭义劳动争议，即劳动者与用人单位之间关于劳动权利义务的争议。与团体(集体)劳动关系和单个劳动关系对应的劳动争 议为广义劳动争议，其中包括狭义劳动争议和团体(集体)劳动争议。〔4〕基于上述分析，劳动争议是指劳动者与用人单位之间所生之争议及用人 单位或用人单位团体与工会之间围绕权利、义务以及相关利益所生的争议。其与史尚宽先生的狭义劳动争议、王全兴教授的广义劳动争议是一致的。因为王全兴教授 的广义劳动争议实际上就是史尚宽先生的狭义劳动争议。这一含义包含以下几点内容：（1）劳动争议的主体是特定的，即一方是劳动者及工会，另一方是用人单位 及用人单位团体。（2）劳动争议的内容具有广泛性。劳动权利和义务本身就具有广泛性，既有法定权利，也有约定权利，既有财产性质权利，也有人身性质权利。 包括就业、工时、工资、劳动安全与保护、劳动保险与福利、职业培训、民主管理、奖励惩罚等若干方面。同时，在集体合同争议中还会围绕相关利益生争 议。（3）劳动争议是劳动领域中的经济利益的冲突。例如，劳动关系解除争议，从其实质讲，都是为了一定的利益而产生的争议。（4）劳动争议是主体权利或利 益主张的矛盾和冲突。因此，劳动争议的处理也就成为解决这种权利或利益冲突的法定程序。（5）劳动争议由于以劳动关系为基础，而劳动关系又具有极强的社会 性特征。因此，劳动争议处理的程序公正会对劳资关系的稳定产生重要作用。（二）劳动争议的本质劳动争议的现象呈现出多重个别 性和不完整性。从世界范围看，总结劳动争议现象的个别性，可抽象出的共性是：权利或利益的要求是彰显的，形式上表现为争执和冲突。20世纪90年代以来， 我国的劳动争议呈现出与社会变革相适应的时代特征：一是劳动争议案件数持续大幅增长；二是非国有企业劳动争议数量急剧上升；三是集体劳动争议大幅增加。以 上劳动争议所呈现出的个别性特点，一方面说明了劳动权利义务配置的复杂性，不同的争执涉及各个不同层次、不同属性的权利请求权；另一方面也使得解决劳动争 议的各种程序法更应具有操作性，更应符合程序正义。冲突只是社会主体利益不协调的外部表现。虽然冲突表示“有明显抵触的社会力量之间的争 夺、竞争、争执和紧张状态。”〔5〕但西方的冲突理论也认为，冲突具有社会整合功能，实际上，权利救济本身的目的，正在于通过对冲突现象的价值评判，抑制 冲突的负面效应，减少冲突的发生或防止冲突的恶化，从而引导社会变革。因此，以法律解决或限制冲突的基础在于确认权利，而以法律解决或限制冲突的前提则在 于权利本质属性。对劳动争议性质的分析，必须建立在对劳动关系本质的分析基础之上。劳动关系是在实现劳动过程中劳动者与用人单位所结成的一种社会经济关系。这种社会经济关系是一个矛盾体：追求生存机会与追求利润的不同价值取向。劳动关系矛盾体要求法律对其的调整，既要实现人格的自由和平等，又要反映人的生存与发展，是二者和谐的统一。从历史分析方法着手，劳动关系不同于一般的民事财产关系和人身关系，具有极强的社会关联性。从劳动关系的历史发展线索考量，雇佣劳动时代，是劳动关系的 革命时代，自由主义者将劳动关系全面债权化，实现了劳动关系“从身份到契约”的转变。利益的差别性和人格的独立性，使劳动关系的矛盾性也日益凸显。但是抽 象的平等性却掩盖了这种关系事实上的不平等，并在人权平等的幌子下，忽略了劳动关系冲突的积聚过程。而且，伴随着工业的膨胀，劳动关系社会化加剧，自发和 自觉的双重力量使劳动者群体力量逐步产生。进入20世纪后，随着社会权利理念的确立，工会法及其团结权等制度赋予劳动关系更丰富的内容。以注重对劳动关系 的人身属性和财产属性有机调整的劳动法，也成为独立的法律部门而被立法者所重视。从历史的视角考察劳动关系，我们可以看出社会制度与其的联系是如此紧密，而法律思想和法律理念的转变：公法——私法——社会法的运行和融合轨迹，也从一个侧面表明了劳动关系的本质及其在社会关系中的地位。二、劳动争议处理模式及其特征(一)劳动争议处理模式以上分析了劳动关系内部结构的不同利益取向以及外向性表现——权利冲突，并指出劳资争执是劳动关系运行的必然结果。劳动关系的社会化及与社会经济制度的 密切性，使得调整这种关系的实体法——劳动法颇具独特性：集中体现劳动权本位思想，使私法中的自然人格在劳动法中得以扩张，而成为法律关怀下的真实人 格。〔6〕西方各国劳动争议处理程序之形成与发展，与各国所采劳动法制模式有紧密关联。台湾著名劳动法学家黄越钦先生将这些模式划分为四 种，即斗争模式、多元放任模式、协调自治模式和统合模式。〔3〕73斗争模式目前已无采用国家；多元放任模式主要指美国，与欧洲解决劳资问题大异其趣；协 议自治模式又分为劳资抗衡式和制衡式两种，以法国和德国为代表；统合模式比较复杂，形成了社会统合模式、经营者统合模式和国家统合模式，分别以瑞典、日本 和我国台湾地区为代表。这些模式的差别主要在于劳资争议及劳动条件改善所依托的力量：协议自治模式强化工会在其中的作用，而统合模式则强调国家、团体在其 中的作用。(二)西方各国劳动争议处理模式的特征1.普遍将劳动争议分为权利争议和利益争议、个别劳动争议和集体合同争议，并采取不同的程序法救济。按照争议标的不同，将劳动争议分为权利争议和利益争议。权利争议，是指劳资双方依据法律、集体合同、劳动合同的规定，当事人主张权利存在与否或有无受到 侵害或有无履行债务等发生的争议。按照“司法最终解决原则”，劳动争议当可以公力救济——诉讼解决。利益争议，一般指因为确定或变更劳动条件而发生的争 议。这类争议并不具有法律上的可衡量性和可诉性。利益争议在各国均以专门设计的调解、仲裁解决，在必要的时候，如日本、美国等采取公力强行介入的“紧急调 整程序”。权利争议和利益争议之划分，成为程序立法乃至于管辖划分的重要依据。按照争议主体的不同，将劳动争议划分为个别劳动争议和集体合同劳动争议。个别争议发生于劳动者个人与雇主之间，争议的内容一般是劳动合同所约定的劳动权利和义务。这种争议涉及的是具体的劳动者直接的和切身的权益。其争议主体是个别劳动关系中的劳动者和雇主。集体合同劳动争议，是指工会与用人单位或其团体之间因为签订、履行集体合同而发生的劳动争议。集体合同劳动争议的一方是工会代表，另一方是用人单位或其团体。划分个别劳动争议和集体合同劳动争议的意义在于，二者在争议处理中采用不同的程序。 2.三方机制原则是劳动争议程序法中的主要原则。三方机制原则在劳 动争议程序法的体现，主要在不同的程序中予以构建。美国仲裁机构，虽分为特设仲裁机构和常设仲裁机构，均由三方人员构成；德国的权利争议案件由劳动法院受 理，初审法院由1名职业法官和2名来自雇员和雇主的名誉法官组成，二审法官组成与初审相同，但二审中要求雇主方面必须有雇主协会的代表、雇员方面必须有工 会代表出庭应诉，当事人不能出庭。三审法官除与一、二审相同外，职业法官和名誉法官的比例都有所提高。利益争议之调解仲裁机构，一般由邦劳工部长担任主席 或任命，其他委员则由雇主团体与受雇劳动者团体组成。3.健全的工会法律制度及集体谈判法律机制。目前，世界上绝大多数国家都颁布有工会法 或工会法律制度。在西方一些国家，工会成为本国劳动法制模式中重要的因素。如以法国、意大利为代表劳资抗衡模式，推崇工会理想主义，强调劳资关系自治；以 德国、奥地利为代表的劳资制衡模式，推崇“产业民主化”，除经营参议会制度外，尚强化工会的维权作用；以瑞典为代表的社会统合模式，其最大特征是工会在全 国劳动者中的领导地位，全国总工会与全国雇主联盟之协调构成个别劳动关系的基础，反对国家干预；以经营者统合模式为代表的日本，虽没有像瑞典那样有强大的 工会力量，但仍强调在企业层级的工会与雇主之间的协商机制。与以上工会的法律地位相对应，各国均建立了比较完善的集体判决法律机制。而且这种法律机制，绝 不仅仅是签订集体合同或团体协约，而是建立在结社权、缔约权、行动权等“团结三权”基础上的劳资协商的有机体系。4.法定的和平义务。劳资 争议之表象——冲突，决然不能只理解为械斗，激烈的外部对抗。各国劳动法或劳动程序法对当事人均得以法定的和平义务。如对罢工权的行使，一般规定必须由工 会来行使，而且必须是谈到破裂时当可行动。根据资料统计，瑞士有57%的团体协约中订有绝对和平义务。〔3〕76而当劳资双方以协商程序订立集体合同或团 体协约后，则应全面履约，不得违背协约内容而加以争议，否则违反和谐义务。三、《劳动争议调解仲裁法》不足及完善的初步探讨《劳动争议调解仲裁法》对其以前的我国劳动争议处理程序存在的诸如仲裁前置限制了当事人的诉权、仲裁机构与行政职能不分、程序周期过长及效率低、“三方 原则”存在虚拟性等问题和弊端进行了相当大程度的解决，出现了文章开头所言的许多值得肯定的“亮点”。 但由于诸多条件的限制，这部新法仍存在一些突出的问题与不足，主要有：劳动争议以个人劳动争议为程序法构建重点，没有将集体争议列入劳动争议处理程序中； 仍坚持实行强制仲裁制度（只是在个别情况下部分案件实行一裁终局），而且争议仲裁范围又只限权利争议；立法技术还存在一定程度的缺陷等等。这些问题亟待进 一步研究和解决，以利于将要进行的《劳动争议调解仲裁法》的配套立法工作。基于法理与比较法视角，《劳动争议调解仲裁法》的完善应围绕上述问题与不足从以 下几方面问题着手：(一)完善集体争议处理机制《劳动争议调解仲裁法》中的劳动争议针对的是个别劳动争议与集体劳动争议。由 于《劳动争议调解仲裁法》中的集体劳动争议是指10人以上具有共同诉求的劳动争议，其本质仍属个别劳动争议，所以《劳动争议调解仲裁法》实际上没有涉及集 体合同劳动争议，这实为一大遗憾。实质上，从集体合同劳动关系的产生原因看，它以个别劳动关系为前提，并对个别劳动关系进行内部机制约束，其主体、内容、 客体、运行的方式及范围，对社会秩序和经济秩序所产生的影响力，都与个别劳动关系有着差别。从一定意义上说，集体合同劳动关系的运行结果，影响着一国的经 济基础，进而会间接影响着上层建筑的变化。集体合同劳动争议也不仅仅只是集体合同履行纠纷，既包括集体合同的订立、变更、解除纠纷，也包括罢工权的行使以 及确认不当劳动行为纠纷等。在我国，由于没有罢工权立法和系统的不当劳动行为立法，实质上这两种争议已完全脱离权利救济法的运行机制。而集体合同的缔约纠 纷与履行纠纷在《劳动争议调解仲裁法》中实际上没有涉及，这就使得集体合同劳动争议处理极不规范。集体合同劳动争议处理机制的不完善与对集体合同劳动关系的功能认识不到位有很大关系。实际上，无论是劳资抗衡模式抑或劳资制衡模式以及社会统合模式，均强调了劳资之间的自治功能。而这些模式之代表国家在市场经济初期也与我国当前情形相类似，即主要依赖个别劳动关系法和劳动基准法来调整劳资关系。但由于劳动基准法的低标准性和刚性特征，使得劳资之间的对立难以和 谐。二战后，西方各国在新自由主义的影响下，开始寻求自治途径，并逐步强化了工会法律制度和集体合同劳动争议处理机制。目前，成熟的市场经济国家对劳动关 系的调整基本上使用了三层法律结构：以个别劳动关系法为主线(中层结构)，以劳动基准法为基础(下层结构)，以集体合同劳动关系法为重点(上层结构)。完善我国集体合同劳动争议处理机制的基础是健全工会制度和强化劳动者的团体权。无论是企业内部的职工民主管理，还是集体协商，抑或集体合同劳动争议，都 应以健全的工会制度和协调、谈判机制作保证。由于我国实行一元工会制度，自上而下的工会结构体系在国有企业中发挥了重要的作用，但随着私营企业的数量和规 模的扩大，在其中建立工会组织成为当前一个重要任务。私营企业劳资关系紧张，对立情绪较为严重，解决集体争议的情绪化手段普遍。而在国有企业及国有控股企 业中，工会的代表性问题值得重点关注。代表性弱化或丧失代表性，实际上等于丧失了集体合同劳动争议处理机制存在的基础。就劳动者的团结权而言，应以法律规 范集体协商和集体合同，并就协商和集体合同争议建立单独的解决机制，强化“三方机制”，注重调解和集体合同劳动争议仲裁。在当前法律还未赋予劳动者罢工权 的条件下，拟应在原解决因签订集体合同劳动争议处理机制的基础上扩大调解范围。在相关法律中，将雇主与劳动者的协商谈判课以义务。在集体劳动争议中，宜将 利益争议和权利争议分开，利益争议主要以调解机制解决，而权利争议则应以仲裁机制解决。(二)进一步改革劳动争议仲裁体制及程序我国以前劳动争议实行强制仲裁制度，这实际上过度强调了仲裁程序作用，其立法之出发点概以为仲裁机关具行政依托性所致，由此又使得劳动仲裁行政化倾向加 重。《劳动争议调解仲裁法》对部分案件实行一裁终局，这在一定程度上突破了强制仲裁制度，但这只是在个别情况下，实际上强制仲裁制度并未根本动摇，而且争 议仲裁范围又只限权利争议。西方多数国家推崇诉权平等的宪法原则和权利，以“司法最终解决”为原则，构建了权利争议与利益争议诉求的不同解决机制，有着严 谨的学理基础和制度基础。20世纪80年代以后，虽因“诉讼爆炸”〔3〕320之现实影响，一些国家试图以调解程序分解法院之压力，但并未改变司法程序的 主要救济功能。“劳动争议仲裁制度在各国的实践表明，劳动争议仲裁并非是争议解决的关隘和必经之路，实行强制仲裁的范围大多被严格控制在影响公共利益和社 会秩序的范围内的劳动争议。”〔7〕对《劳动争议调解仲裁法》的完善，宜应以个别权利争议与集体争议划分为标准，在此基础上分别构建个别劳动争议处理程序 和集体争议处理程序。个别劳动争议(权利争议)以司法解决为主途径，集体争议以“三方机制”主导下的仲裁程序为主途径，两个途径均可配之以调解程序解决， 充分体现程序的公正价值。(三)立法技术要高我国现行劳动争议处理程序法律制度中的许多规定是立法技术缺陷造成的。主要表现 为：（1）用绝对确定性规则的形式表达了相对确定性规则的内容,用相对确定性规则的形式表达了绝对确定性规则的内容。例如，《劳动法》第80条的规定： “在用人单位内，可以设立劳动争议调解委员会。”《劳动争议调解仲裁法》第10条并未明确解决这一问题。既然劳动争议调解机构的设置是“可以”，那么，如 果一个企业里不设置劳动争议调解委员会，该如何调解？等等，这一切都需要《劳动争议调解仲裁法》明确规定。（2）目前存在的多头制定劳动争议处理程序的现 象，尤其是劳动行政主管部门及其办事机构发布关于时效、管辖与主管、当事人制度、保全制度与先予执行制度等一系列事关仲裁制度、仲裁体制以及诉讼制度、诉 讼体制这样一种状况。（3）由于《劳动争议调解仲裁法》没有涉及劳动争议诉讼制度、诉讼体制问题，那么如何认定最高人民法院以司法解释的方式先行确定劳动 争议的基本制度、基本原则等重大问题的合法性？根据《立法法》的第8条“仲裁和诉讼制度只能制定法律”的规定，劳动争议处理诉讼制度、诉讼体制也应当由全 国人大或其常委会来制定，以求法制权威统一。参考文献：〔1〕罗豪才.软法与公共治理〔M〕.北京：北京大学出版社,2006:5-6.〔2〕 史尚宽.劳动法原论〔M〕.台北：正大印书馆,1978:241.〔3〕 黄越钦.劳动法新论〔M〕.北京：中国政法大学出版社,2004.〔4〕 王全兴.劳动法〔M〕.北京：法律出版社,1997:473.〔5〕 乔纳森•H•特纳.社会学理论的结构〔M〕.杭州：浙江人民出版社,1987:211.〔6〕 星野英一.私法中的人〔M〕//梁慧星.民商法论丛.王闯,译.北京：法律出版社,1997:184.〔7〕 郑尚元.劳动争议处理程序法的现代化〔M〕.北京：中国方正出版社，2004:136.
我刚上四年级时，妈妈送给我一个精美的文具盒。 它那用铁皮做成的椭圆形外壳上，全被喷上了浅黄色的油漆，看上去像是被灯光照射下的微型舞台。盒盖上的图案是穿着华丽衣服的美少女，一双炯炯有神的眼睛友好的望着我，好像在说：以后我们会成为形影不离的好朋友。文具盒的背面画的是可爱的红精灵，漂亮极了。 打开文具盒的磁铁小开关，首先映入眼帘的是我的课程表。在课程表的下面是一个黄色的“小窗帘”，打开“小窗帘”，嘿！我的小帮手们正在香甜地睡大觉呢！他们各自躺在自己的“小卧室”里。你看，我的铅笔和钢笔躺在两张长形的“小床”里，谁都不碰谁；橡皮则住在一个正方形的“房子”里；我的“长条将军”格尺，正舒舒服服的躺在那张为它特制的“大床”里。它们已经劳累了一天，就让它们好好的休息吧！ 别看我的文具盒平时一言不发，可到了关键时刻，它还挺热心的。我把文具盒一打开，钢笔马上蹦出来，帮我把作业写得工工整整；当我动手画图时，尺子便会为我铺出一条笔直的线路，让我把线条画的又直又长；写错字时，橡皮又会自告奋勇，帮我擦掉错误…… 文具盒忠实地为我服务，是我学习上的朋友。我非常喜欢我的文具盒。
论文实验写作框架： 1、引言：要求交待清楚此项实验的缘由、目的和重要性。其中包括做的是什么实验？为什么要做这个实验？问题是怎样提出来的？有什么理论和实践的依据？到底要解决什么问题？前人和他人已做过哪些工作？尚有哪些问题还未得到最终取得的结果，有哪些拓展、突破和创造性的成果等。这部分要写得概括精炼，条理清楚。上述内容不必全写。视需要而定。在引言里，既要客观、公正地评述前人在这方面所做的工作，又不要过多地引用和堆砌前人论文的内容。 2、正文： （1）实验原理：简要说明实验所依据的基本原理，实验方案、实验装置的设计原理等。 （2）实验装置和方法：将选用的材料、实验装置和实验方法一一加以介绍，以便他人能够据此重复实验。 （3）实验过程：主要说明制定的实验方案和选择的技术路线，以及实验的具体操作步骤，还要说明实验过程中试验条件的变化因素及其依据等。 （4）实验结果与分析：这是论文的核心部分。实验成败由此判断，一切推理由此汇出，所以应该充分说明，并采用表格、图解、照片等附件。这些附件在这里能起到节省篇幅和帮助读者理解的作用。 3、结语：实验论文最终的、总体的结论，回答从实验结果本身概括或归纳出来的判断和评价。结论是全篇论文的精髓，应通过实验所获得的创造性成果和独创的见解在结论中作如实表述。作结论时，要抓住本质，突出中心，揭示事物内在的联络；用词要恰如其分，留有余地，既不能把问题说得模棱两可，又不要说得太死、太大、太绝对。实验结果富有成效，仅仅是指实验过程中人为所创造的条件而言的，在推广应用时，必然要受到这种或那种条件的限制，因而在做结论时，应充分考虑各种主客观因素，切忌不可将实验室的成效等同于实际生产中的成效。结论的文字要准确、鲜明、精炼，不要复述前面的结果和讨论，又要与引言相呼应，与正文紧密联络，才能作出充分和合乎逻辑的推理与判断，作出结论才能令人信服。
在阅读教学中，学生的学习大体可分为两种：独立学习－－解决现有发展区的问题，即学生通过自己努力能够独立加以解决的问题；合作学习－－解决最近发展区的问题，即学生经过个人努力，无法独立解决的问题。其中，学生可以独立解决的问题，师则不讲，让学生在自读自悟中完成，而学生需要合作才能解决的问题，除了教师的适当点拔外，让学生自由地寻找学习的伙伴，自由地选择探疑的方式。 在阅读教学中，我常常是让问题从学生中来，又回到学生中去，除了那些在教师的引导下，学生运用已有知识通过读书、思考、讨论自己能解决的问题外，不能解决的问题则可以是“你一言、我一语”全班同学群策群力，当然，也可以让学生自由结合，形成学习小组，自由选择解疑办法，如：读书解疑、实验解疑、讨论解疑、图示解疑、联络实际解疑等，学生爱用哪种，自由选择不加限制，之后让学生自由发表对有关问题的理解和独特的创造性的见解，从而使学生的解疑能力得到提高，创新能力得到培养。
1、实验目的 （国内外研究现状） 2、理论依据 （研究意义） 3、实验物件、方案及手段 （研究方法，技术方案，可行性分析） 4、实验结果总结
文段在内容上：以中心、意思相联络（思想感情）来答 在结构上：总分总 文段在开头：总起全文 文段在中间：承上启下 文段在结尾：总结全文或照应主题或首尾呼应。
实验题目：（如菠萝蛋白酶的提取） 一、实验目的和要求 二、实验原理 三、实验仪器和用品（略写） 四、实验材料和试剂的配制（略写） 五、实验步骤（略写） 六、实验结果 七、资料处理 八、实验分析 还需要更详细么？
実験室 じっけんしつ jikkensitsu 己肯西次
标题 简介（摘要） 前言（绪论） 实验正文 实验资料分析 结论 参考文献 正文应该包括 实验仪器 化学药品 完整的实验步骤 以及实验资料 实验样品图片等等
1、首先要有良好的场上洞察能力，能够做到该传球的时候传，不该传的时候不瞎传。 2、其次是要多练习突破的能力，因为一旦在外围传不出球的时候可以选择突破进去后再分球或者得分。 3、必须要练好基本功，比如说突破，运球，过人等，没有好得基本功，就算身体再好也没用，因为不会灵活运用技术，又怎么能够传好球，组织好进攻。 4、要有一个冷静的心态，因为组织后卫是发起全队进攻的人，是十分重要的，进攻能不能有效，往往取决于组织后卫这个环节，所以，遇到夹击或者对方防守很严时，一定不要慌张，要想办法冲过去。 5、身为组织后卫一定不能太黏球，有好的传球机会就一定要传，切勿逞英雄独来，要时刻记住自己的位置是组织后卫，是负责传球和组织进攻的，而不是主要来得分，这一点是十分重要的。
这个实验资料的话， 那么就要根据具体实验写的， 这个你得出的差异， 以及安全性， 写进去就可以了！
在毕业论文的写作过程中，指导教师一般都要求学生编写提纲。从写作程式上讲，它是作者动笔行文前的必要准备;从提纲本身来讲，它是作者构思谋篇的具体体现。所谓构思谋篇，就是组织设计毕业论文的篇章结构。。。其实这个并不难写的，我可以给你参考
对项目申请来说主要是实施方案， 主要包括： 一、立项依据（项目研究意义、与国家科技规划纲要、环保行业科技计划等的关系、以及为环境管理工作提供的技术支撑） 二、项目目标 总体目标 年度目标 三、项目研究任务和技术路线（包括研究内容、研究方法、技术路线与关键技术） 研究内容 研究方法 技术路线 拟解决的关键技术 创新点 四、预期成果与考核指标（成果和考核指标尽可能量化、具体，突出环境管理支撑力度） 五、项目实施计划（结合年度目标编写分年度计划） 六、项目承担单位已有科研条件 七、项目组织实施方式（包括项目负责人和主要成员介绍、协作单位情况，项目内部分工与组织实施方式） 八、经费概算（项目总经费，申请国拨经费、地方配套及自筹经费等，项目各项费用列支情况，各单位之间的经费分配等）
论文实验设计方案：首先要知道实验目的，然后找到适合的实验方法，再根据实验方法设计实验步骤（如果是现成的方法更好），根据步骤归纳总结所需要的仪器试剂等，最后按照实验目的，实验原理，实验方法，仪器试剂，实验步骤，数据处理这几部分进行总结即可。在学校实验室的管理中，发现了一些问题，其中如：在统筹安排各班级上实验课的时间需要人工实现，而且经常会出现同时有多个班级要使用实验室的冲突，并且调课后没有及时通知老师和班级同学。为了方便实验室的管理，我们提出利用网络来管理实验室的上机情况。以学校的网络实验室为背景，开发一个开放实验室管理系统设计方案.实验室管理信息系统?功能描述：?实验室的使用情况、查看实验信息、增加实验项目、增加实验材料。实验室的管理员通过本系统可以清楚的掌握实验室当时的使用情况；同时管理员还可以通过系统的操作界面清楚地了解其中任何一个实验室的试验信息（例如：实验项目的个数、预约的实验时间、实验项目的名字、所需要的实验器材、实验人数等）；当外界人员需要申请在某一实验室做项目时，管理员可以通过查看实验室的使用情况而合理的给申请者安排做实验的时间；为了方便增加实验项目输入实验信息，在系统中备份一些实验常用的实验器材，但是每个实验对器材的要求是不一样的，在系统中我们可以任意的加进实验所需器材，为了提高管理效率系统将器材分为大型中型和小型三类。