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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
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：
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1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
随着旅游 教育 的不断发展，实践教学对旅游管理专业人才培养的重要意义越发凸显，实践教学是培养旅游管理专业人才职业能力的重要途径和教学方式。下面是我为大家整理的旅游管理论文，供大家参考。 旅游管理论文 范文 一：旅游管理体制改革建议 摘要：近年来国内旅游行业得到了飞速发展，旅游业管理体制改革也逐渐历经了起步、发展以及深化这三个阶段，在很大程度上推动了旅游业的现代化发展，对于第三产业的持续稳健发展具有非常重要的意义。但是随着我国社会经济的不断发展和市场经济体制改革的推进，国内旅游行业的发展也开始暴露出了一些问题，对于旅游管理工作提出了更新的要求，这也在很大程度上阻碍了旅游业的健康发展。所以，本文从当前旅游管理体制现状入手，针对旅游管理体制中存在的问题提出了几点建议 措施 ，以期能够为我国旅游业的发展和旅游管理体制改革提供参考。 旅游业是我国国民经济发展的支撑性行业，属于我国经济收入的重要组成部分，一直受到社会各界的关注。为了进一步推动旅游业的健康发展，近年来国内旅游景点建设项目逐渐增多，旅游人数也越来越多。在整个旅游行业看似欣欣向荣的发展状态下，其管理体制却逐渐暴露出一些问题，在很大程度上制约了旅游业的健康发展。在社会主义市场经济逐渐完善的大背景之下，对目前的旅游管理体制进行改革创新，对于促进旅游业乃至整个国民经济的持续健康发展具有非常重要的意义。 一、当前旅游管理体制现状分析 (一)缺乏宏观管理。近年来我国政府非常关注第三产业的发展，对于旅游业也出台了很多优惠政策，大部分部门、单位都创办了旅游交通、餐饮等企业，但是这类企业的人事权、产权分别属于不同的投资单位，可以说每一个旅行社都归属于不同的系统。这样一来，造成国内旅游系统复杂，存在各自为政的现象。尤其是在一些客源不足的季节和整体市场低迷期，各个旅游企业之间容易存在跌价竞争的现象，导致市场更加混乱，行业内部矛盾比较尖锐。对旅游管理机构来说，不具有建设审批权，无法使用宏观调控手段，从而难以进行有效管理。 (二)相关 政策法规 有待完善。对旅游管理体制来说，根据目前社会发展对旅游的需求，旅游管理体制也处于不断的改革和创新中，但是却很少涉及到政策法规层面，还是沿用过去的政策法规制度。根据现阶段旅游管理的实际情况来说，一些不法商家和犯罪分子利用政策法规漏洞，在旅游行业中组织进行非法活动，在很大程度上打乱了旅游市场秩序，同时还损害了旅客的实际利益。 (三)旅游管理体制不完善。由于旅游行业是特殊性行业，且和其他相关行业具有非常紧密的联系，与交通、餐饮以及住宿等紧密联系。随着社会经济的飞速发展，我国服务行业也得到了高速发展，很多部门都和旅游业存在直接的经济联系。但是针对这些联系行业，并没有制定科学有效的管理体制，一部分旅行社为了吸引游客，采取恶劣的市场竞争方式，在很大程度上损害了游客的合法利益，制约了旅游业的发展。 (四)旅游业产业结构失衡。现阶段国内旅游商品开发还比较落后，而旅游商品属于旅游经济的关键来源，其特点是效益高、成本低，且劳动密集度较大，有助于推动传统工商业的发展。但是因为旅游商品生产销售管理不协调的问题，造成旅游商品一直以来都处在自发状态，加之旅游产品种类相对单一，缺乏创新能力，同时在商品的包装和运输环节都存在一些问题，不能够真正发挥出旅游商品的价值。另一方面，交通业的发展不能跟上旅游行业发展步伐，进一步导致旅游产业结构失衡。 二、对旅游管理体制改革的建议 (一)完善旅游管理机构设置 一方面，国家旅游局、旅游协会、工商局、交通运输局、文物管理局等应该共同携手建立一套全国性旅游管理体系，对全国旅游市场进行统一规划管理。对旅游事业整体发展制定总方案，并拟定相关规章及政策;密切监管各项 规章制度 的落实情况，及时发现问题、解决问题;及时调节各个管理部门之间关系，化解内部矛盾;制定并实施国内、国外旅游市场开发战略，并加强宣传，增前我国在国际旅游市场上的核心竞争力;加强对国内旅游人才的培养力度，全面推动旅游行业发展脚步。另一方面，是对地方性旅游管理机构进行全面完善。一些地方旅游管理机构应积极学习并借鉴省级、市级试点旅游管理 经验 ，再与自身发展特点进行结合，制定出适合本地旅游发展的管理方案。由省级旅游管理相关主任及负责人共同设立旅游管理委员会，作为该区域内旅游业最高综合管理协调部门，并且在其下设各职能处室，协调各市、各部门之间关系。 (二)充分发挥行业协会作用 市场经济的逐渐发展，政府部门在旅游行业中所占据的位置和发挥的职能也处于不断的转变之中，充分发挥旅游行业协会的职能作用，提升行业自律性，必然会成为未来我国旅游管理体制改革的必然选择。在当前的新环境之下，国家应当引导帮助旅游行业各部门按照自身发展情况设置旅游行业协会，逐渐将旅游行业和政府行政机关分离，依靠市场的调控作用确保旅游行业能够得以持续健康的发展。具体而言，国内旅游行业协会的组织架构通常来说包括了决策机构、执行机构和监督机构三项内容，而决策机构一般是旅游行业各个部门、各企业会员代表所构成的，其主要职能是审议和决定行业内部的规章制度;执行机构主要设置了理事会，由管理、经营以及服务三种机构构成，主要用于相关决策的落实;监督机构设置监事会，针对旅游行业内部和协会自身行使监督权。除开上述职能之外，各个地区旅游行业协会还必须要负起统领职责，第一时间向会员单位传达告知行业相关的政策法规，充分发挥出行业中介组织作用，结合行业具体需求组织进行各种旅游行业知识培训活动，强化与国内外同类组织的交流，推动旅游行业朝着国际化现代化发展。 (三)积极发展旅游行业企业 和过去的计划经济时代不同，市场经济体制下注重企业的主导地位，旅游行业的发展也是如此。所以我们要促进旅游企业的发展，尽可能的发挥其在旅游业中的主导位置，不仅要政府部门充分发挥宏观调控作用，把旅游企业推向市场，给旅游企业更多的自主发展权，对于旅游企业的经营管理不作更多干涉，仅仅以监督者的角色出现，对旅游业进行监督指导;同时旅游企业必须结合市场发展规律来经营管理，实现自主经营、自负盈亏，如此一来才能够确保旅游服务质量的持续提升，才能够最终促进旅游企业的发展，进而推动现代旅游业的发展。另一方面，旅游企业还可以选择走集约化的发展道路，对自身企业结构进行不断调整，构建跨区域的多种企业格局，比如说集团化的大型企业、专业化的中型企业以及网络化的小型企业，如此才能够增强国内旅游企业的竞争力，吸引更多的闲散资金，进而构建多元化的市场运作机制。 (四)建立完善公众参与制度 在现代旅游管理活动中，公众占旅游管理的主体地位，在很大程度上决定了旅游管理体制改革的最终成败，因此应当尽快完善公众参与机制，对旅游管理进行有效监督。 1、旅游管理部门在建立旅游发展规划和制定相关决策的过程中都必须事先给予公众知情权与提议权，从而保证公众主体地位的有效性。在制定和实施过程中也应当确保公众能够充分发挥出监督权，对旅游管理活动实施监督。 2、要避免公众参与制度流于形式，不单单是公众对旅游管理意见的表达或者相关信息的了解，更关键的在于具体的决策和执行过程中是否能够实质性的参与。 3、为公众创造多样化的参与途径，不仅要有制度化的参与方式，例如说诉讼方式或者信访方式等，同时也应当提供非制度化的参与方式，例如说公众能够依靠传媒方式或者其他志愿活动来参与其中。同时政府部门也可以借助于咨询、调查或者评议活动来了解公众看法，进而对旅游管理制度实施全面的评估和判断，并及时调整。 三、结语 总而言之，旅游业的健康发展不仅关系到其本身的发展，同时还会对国民经济的发展带来很大的影响。因为国内旅游行业相对来说起步较晚但发展速度较快，加之政府部门的支持等因素，都进一步推动了旅游业的发展。针对当前的旅游管理体制予以改革，进一步规范政府部门在旅游业发展进程中的行为，积极吸取借鉴西方发达国家所积累的经验，结合自身实际情况组建符合实际的行业协会。通过上述措施来保障我国旅游业的规范化发展，从而充分发挥出旅游业在国民经济中的重要作用。 旅游管理论文范文二：旅游管理专业应用型人才教学改革 摘要：近年来，大连大学旅游管理专业建设虽然取得了一定的成绩，但对照辽宁省综合改革试点专业建设指标体系，在师资队伍建设、课程建设、教学改革、实践教学设备和图书资料、学生创新意识等方面需要进一步提升和加强。旅游管理专业在未来的教学改革建设中，应该着力构建人才培养模式，凝练专业特色;完善师资队伍结构，打造教学团队;重视课题项目申报，提升科研水平;加强课程教材建设，丰富教学内容;建立实践教学体系，培养创新能力;强化综合素质教育，提高专业素养;实施专业奖励机制，促进教学改革;健全教学管理制度，加强质量监控。 关键词：旅游管理专业;应用型人才;教学模式 1大连大学旅游管理专业教学改革与建设现状 以社会需求为导向，完善专业培养计划 学院对旅游管理专业培养方案、课程教学大纲进行了修订，完成了2014级旅游管理专业培养方案、教学计划及专业课程教学大纲的修订工作，使旅游管理专业培养方案更加合理和符合实际，课程教学大纲更加规范和具体，可执行性增强。 以教学团队为引领，加强师资队伍建设 实施专业负责人制度，在旅游管理专业内根据需要划分出三个团队：管理学团队、旅游规划开发教学团队、应用实践性课程团队。打造年龄、知识、学历、职称等结构合理的教学团队。同时，不断采取加强内部培养和外部引进等多种方式加强师资队伍建设。组织教师全部参加各级各类、形式多样的教师培训。积极联系旅游企业业界高层来校为师生开办讲座，增强学界与业界的联系，加强“双师型”师资队伍建设。 以培养目标为核心，塑造专业模式特色 突出新形势下旅游管理专业培养特色，将旅游休闲管理和会展旅游作为人才培养的特色方向。教学过程中重视学生外语能力和旅游实践能力的培养，课程设置强化英语教学四年不间断，设置日语课程，进行双语教学，学生到国际集团化经营企业和境外实习基地进行生产实习，建立“知识+能力+素质”为主线的教学体系，塑造“厚基础重应用、多元化强外语、高素质富能力”的专业特色，构建产教融合的人才培养模式。 以教学改革为载体，促进课程教材建设 制定课程发展规划，以省、市、校各级精品视频课建设为目标，形成学科基础课程群、专业核心课程群、特色课程群。重点建设由旅游学概论、旅游经济学、旅游规划与开发、旅游 市场营销 、旅游心理学、旅游管理学等课程组成的专业核心课程群。同时以教学改革立项为载体，在教学内容、 方法 、考核体系等方面进行改革。将教材编写与师资队伍建设、课程建设相结合，以教材编写为载体，促进教师教学科研水平提高和学科发展。 以实习基地为平台，推动实践教学开展 强化实践教学，构建多元化实践教学体系。加强实践教学管理，建立健全双向指导制度，加强校企协同创新合作，拓展实践教学基地类型，开辟旅游景区、旅行社、会展公司、展览中心、文博院馆、休闲娱乐中心、大型节庆活动组委会等教学实践基地。加强校内实习基地建设，与大连大学创想宾馆和博物馆建立合作关系，开展实训和实习活动。依托学校文科综合实验中心，建立多功能实训室、礼仪实训室等。与大连、北京、上海、杭州、广州、深圳、海南、澳门的高星级酒店、景区景点和旅行社等30多家旅游企业建立多层次实习就业一体化基地关系。 以常规管理为基础，强化教学质量监控 充分发挥学院教学指导委员会、督导组、学生信息员在教学质量监控工作中的积极作用;通过建立学院、教研室、学生三级管理网络，形成学院教学质量监控和信息反馈系统。积极落实三级听课制度，执行《领导干部听课制度》;认真做好期初、期中和期末各项常规教学管理工作，通过严格执行教学计划、组织教师座谈会、学生座谈会、学生评教和教师评学等工作，对各项教学活动加强管理和质量监控。 2旅游管理专业教学改革与建设中存在的问题 近年来，旅游管理专业建设虽然取得了一定的成绩，但对照辽宁省综合改革试点专业建设指标体系，还存在很多不足和薄弱环节，尚需要在今后的专业建设中予以解决。 师资队伍建设需要加强 旅游管理专业现有师资队伍的职称结构、学历结构不够合理，具有博士学位、行业经历的教师数量不足。着眼于旅游管理综合改革试点专业的建设，需要继续引进若干品学兼优的青年博士，培养优秀的青年师资，加强师资队伍的梯队建设。同时，也要加强现有教师博士学历培养。另外，因为旅游管理专业是实践性很强的专业，专业教师实践教学能力还有待进一步加强。 课程建设和教学改革需要深入 课程建设和教学改革需要深入如，精品课门类少，级别偏低;教学成果数量不多，缺少省级以上教学成果奖。 教学改革成果有待突破 教师发表教研论文的数量不足，省级以上教研项目与教研成果奖有待提高。教育教学改革还停留在课程 教学方法 的改革与探索上，对专业建设的整体性研究及课程体系整体建设的研究还较少。 实践教学设备和图书资料有待改善 旅游管理专业教学实验仪器设备(含软件)生均值、生均专业纸质图书资料数量不足。必要的旅游管理专业纸质图书资料、专业电子图书资料需要采购;仿真模拟实训软件尚需采购。 学生创新意识有待提高 学生参加各级各类竞赛的意识不强、参与比例不高。学生参加综合素质实践活动的积极性和主动性有待提高，创新意识和创新能力有待加强。 3旅游管理专业教学改革建设的主要措施 构建人才培养模式，凝练专业特色 根据我国社会发展对旅游人才的需求，不断对旅游人才培养实践进行探索和提升，人才培养立足大连、面向辽宁、辐射全国，完善“厚基础重应用、多元化强外语、高素质富能力”的旅游管理专业人才培养特色。建立“专业教学—校内实训—基地实习—服务社会”四个环节的社会化协同培养平台，构建校企合作人才培养模式。 完善师资队伍结构，打造教学团队 通过实施“迎进来，派出去”战略，采取内部培养与外部引进的形式，提高教师队伍的学历水平，丰富行业实践经验，聘请客座教授、实践教学兼职教师，提高“双师型”教师比例。加大青年博士的引进力度，加强现有教师博士学历培养，通过在职攻读博士学位，提高教师博士比例，改善师资队伍结构。 重视课题项目申报，提升科研水平 以科研促进教学，促进教师的全面发展。鼓励教师积极申报各级各类科研项目，积极撰写学术论文，向国内外的期刊，尤其是高水平的核心期刊投稿。积极参与科研课题的研究，申报不同级别的课题立项，尤其是要实现国家级课题的突破。打造科研团队，提升科研水平，增强科研实力。 加强课程教材建设，丰富教学内容 深化教学改革，尝试实行MOOC、翻转课堂、案例教学、情景式教学等教学方法。确立与现代旅游相适应的教学标准，形成以能力培养为核心，知识、能力、素质并重的课程体系。课内理论教学与实践教学一体化。积极推进双语教学，进一步加强教材建设。 建立实践教学体系，培养创新能力 在建立实习就业一体化基地和为学生搭建专业实践平台方面，积极与旅游企业签订合作协议，建设高层次、多元化的境内外实习就业基地。鼓励专任教师必须自己先走出去，深入行业实践，同时，将有丰富实践经验的行业精英、兼职教师请进来。合理安排校外实习，为学生走向工作岗位奠定基础;推进创新与创业教育。 强化综合素质教育，提高专业素养 不断拓展双语课程教学，推进具有国际视野的国际化人才培养进程;积极探索与实施研究型教学方式，突出培养学生的创造性思维能力;探索通过开设研讨课程等方式，开拓学生视野。加大对学生综合素质教育的支持力度，提高参加创新创业活动及参与科研项目学生比例和参加综合素质实践活动的积极性与主动性。 实施专业奖励机制，促进教学改革 继续实施专业建设奖励方案，鼓励教师注重教学体系、教学内容、教学方法、教学手段的创新研究与探索，凝练教学特色，为在今后全面实施研究性教学与实践性相结合打下基础。 健全教学管理制度，加强质量监控 建立健全教学管理规章制度和教学质量监控，严格执行各项规章制度，不断提高管理效能和效率，充分调动专业全体教师的积极性和创造性，确保教育教学目标的实现。 旅游管理论文相关 文章 ： 1. 旅游管理论文 2. 旅游管理论文:旅游精细化发展之初探 3. 2016旅游管理论文 4. 2016年旅游管理论文题目 5. 本科旅游管理论文 6. 2016旅游管理论文参考
中国旅游产业发展十分迅速，而且发展前景十分广阔。下文是我为大家整理的关于旅游管理系 毕业 论文 范文 的内容，欢迎大家阅读参考! 旅游管理系毕业论文范文 浅析森林生态旅游业的开展 摘 要：当前由于经济的快速发展，人们物质 文化 生活水平的不断提升，对自然的渴望逐渐强烈，在这种情况下，森林旅游得以快速的发展起来，不仅成为游客喜欢的一种时尚旅游方式，同时也有效的带动了林业的发展。 关键词：森林;生态旅游;生态环境保护 城市生活节奏的加快，使人们更向往大自然，这就使森林生态旅游得以发展起来。森林旅游是一项新兴的产业，但在林业的发展过程中，在获得经济效益的同时，也要实现森林生态环境的保护，这就使森林旅游和生态环境保护成为当前林业管理工作中面临的主要问题。 1 林业保护与森林生态旅游的关系 森林资源是我国陆地上最重要的生态系统的主体，是动植物赖以生存和繁衍的重要场所。生态环境是人类生存的根本，所以保护生态环境也就是保护我们生存的环境，而加强对森林资源的保护，不仅会使林业的生态环境得到快速的发展，同时也是实现社会和经济可持续发展的重要基础。近些年来，在保护森林资源的基础上，开展生态旅游，使在保护环境和自然资源的前提下，在不消耗森林资源的情况下实现林业较高的经济效益。生态旅游给林业带来的效益是远远高于生产木材的效益，而且还会带动相关产业的发展，推动地方经济的增长。森林具有发展生态旅游得天独厚的优势，不仅给林业带来较好的经济效益，同时也使当地的居民受益，所以随着各项关于生态环境旅游活动的不断开展，有效的推动了生态旅游业的发展。生态旅游具有不可替代性，其自身也具有一些显著的特征。如生态旅游活动具有原始性和自然性，其管理上更加生态化，旅游的内涵更加科学性，通过生态旅游可以使森林资源得以永续利用，实现可持续发展的目标，同时生态旅游还具有较好的 教育 性和高知识性，可以使多方利益主体有效的参于进来。 2 森林旅游的重要地位 据一项统计分析表明，当前全球旅游人数对于森林旅游的向往开始不断上升，估计到2020年，森林旅游的人数将占全球旅游总人数的一倍以上，这是一个巨大的消费群体，森林旅游的市场具有较大的潜力。我国对森林旅游的发展起步较晚，森林旅游在我国还属于新兴的行业，具有较强的生机和活力，所以在未来的市场中，森林旅游具有更广阔的发展空间，必将成为21世纪的朝阳产业。 具备森林旅游业发展的社会环境 当前我国经济的快速发展，为旅游的创造性提供良好的发展环境，同时随着我国在国际上的知名度不断的增加，吸引了大量的外国游客，所以为发展森林旅游局提供了潜在的客户群，而林区旅游其前景较好，森林生态旅游能吸引更多的人群来到森林中，与大自然进行充分的接触。 在林区经济发展中具有战略地位 通过发展森林旅游业，使森林的生态效益、社会效益和经济效益得到充分的发挥，同时也使各利益主体之间的关系得以有效和协调，有效带动了林区经济的发展。森林旅游所带来的经济效益是十分可观的，而且其投资少，见效快，不仅具有旺盛的生命力，同时也会带来较高的回报率。而且森林旅游具有较为广泛的辐射性，其关联性也较强，可以直接拉动地区各行业经济的增长，充分带动了地区相关行业的发展，也吸收了地方剩余劳动力，增加了农民的收入，使社会更加稳定。 3 开展生态旅游的条件 加快旅游资源的整合 一是整合景点资源，充分的挖掘景区的旅游资源，形成各具特色的景区景点，同时加强零星资源和个性景点之间的内在联系，从而增加景区的整体感，使景点之间实现相互补充，激发旅游可连续浏览的热情，同时在景区内还要设置一些景点群，充分显示出景区的文化底蕴，使其具有较强的吸引力;二是整合季节旅游资源，让四季都有丰富优化的景点、景区，使游人来到大森林四季都是享受;三是整合旅游消费资源，按照不同消费群体的经济状况，可进入度、旅游市场辐射人口和消费能力，确定不同的旅游线路和消费层次。 搞好“三个统筹” 一是统筹城乡和区域的发展。在景区内应该根据季节的不同，而使景区的景点具有明显的季节特点，在一年四季都各有不同，从而给旅游一种全新的感觉。同时还可以根据旅游的个性化需求，制定会议游、工业游、科技游、烹饪游、渡假游，采摘游，考察游，采风游等。 二是统筹经济社会发展。要两手抓：一手抓旅游的经济产业功能的增强，迅速发展森林旅游产业，提高效益的最大化;一手抓林业绿化覆盖面积的发展。 三是统筹人与自然和谐发展。旅游业发展带动了人流、信息流、物流，旅游业的发展是基于旅游资源的丰厚，旅游资源的可持续利用，又源于环境保护和生态保护。 抓好生态旅游的管理 生态旅游的管理需做到如下几方面：(1)对于生态旅游的开发要切实以可持续发展思想为指导;(2)做好生态环境影响评估及规划工作;(3)严格控制旅游区内设施的建设量(满足游客基本需求即可，切忌泛滥)和 机动车的进入量;(4)建立健全生态旅游的科学管理机制，细化生态旅游的管理工作;(5)科学确定旅游区内的游客容量，并严格控制游客规模;(6)建立旅游区社会、文化、环境的跟踪监测系统;(7)加强生态保护的宣传教育，提高公众生态旅游意识;(8)大力倡导社区参与，实现生态旅游的群策群力。 4 加快推动森林旅游业的发展 措施 解放思想，变资源为资本 对于一些国家级自然保护区，森林资源在地方林业中是最丰富的，森林旅游资源也是最具有潜力的。在保护好生态环境自然景观的前提下，合理开发利用得天独厚森林旅游资源，已成为林业职工群众的共识，在发展森林旅游、变森林资源为森林资本同时，树立森林资源开发建设的新观念，充分利用丰富的森林资源和国家级自然保护区的品牌优势做好森林资源开发。 合理资源配置 一是搞好森林景区之间的横向联系，弥补单一林区自然景观单调的不足，实行优势互补，充分发挥森林资源的整体优势。 二是加强森林景区与 其它 自然景区之间的纵向联系，自然风光与人文景观相结合，弥补森林旅游内容欠丰富的不足。如文化美食节、峡谷探险、漂流等，丰富森林旅游的内容和内涵，并向更广泛的生态旅游扩展延伸。 三是探索森林旅游与林区农户相结合，弥补森林景区吃住条件不足。观森林景，林区吃农家饭，憩林区农家园，悦游客心。 保护森林资源合理开发利用 同时，我们也应看到森林旅游业对环境造成的近期和远期的危害，森林旅游面临着森林旅游资源的粗放开发和盲目利用、森林旅游区生态环境系统失调、森林旅游区环境污染严重等问题。因此，我们应对森林旅游的真正内涵加以调研，结合林业管理局实际制订出森林旅游管理措施。把握适度的开发速度，增强环保意识，使森林生态旅游业成为一种可持续发展的绿色产业。 5 结束语 近年来我国森林生态旅游得以较快的发展，这是一种特殊的旅游行为，游客在旅游中充分的享受了大自然并了解了自然景观、野生生物及当地的人文特征，同时森林生态系统的循环和自然与人为生态资源都得到有效的保护，而当地的居民和管理机构在这种特殊的旅游行为中享受到经济效益。所以生态旅游的开展有效的推动了林业经济的发展，是实现林业可持续发展的重要途径。在当前生态旅游发展过程中，森林成为其发展的重要基地，但任何旅游活动都会对环境产生一定的影响，生态旅游也不例外，在生态旅游开展过程中，对于森林资源有积极的一面也有消极的一面，这就需要政府及相关管理部门正确处理生态旅游与生态保护的关系，找到二者的平衡点。充分发挥生态旅游在森林资源环境管理中的积极作用，扼制其消极作用，从而实现森林资源的可持续发展的生态目标。 参考文献 [1]杨根辉.论我国现代林业的发展方向林业调查规划.(5)6. [2]侯艳伟.生态旅游在自然保护区管理中的作用.管理观察.2010(13). [3]王慧玲.浅析长白山自然保护区旅游发展中的生态环境保护问题.吉林地质.2008，27(2).