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我也不是很清楚的啊
随着互联网技术的不断发展，网络工程专业越来越受到国家和社会的关注，我们在写作网络工程 毕业 论文时，题目也是值得我们关注的。下面是我带来的关于网络工程毕业论文题目的内容，欢迎阅读参考!网络工程毕业论文题目(一) 1. 基于 Web的分布式 EMC数据库集成查询系统 2. 基于 Web的网络课程的设计 3. 基于工作流的业务系统开发 4. B1级安全数据库设计的设计与实现 5. 数据库加密及密钥管理 方法 研究 6. 企业应用集成(EAI)中数据集成技术的应用 7. 基于数据仓库连锁店决策支持系统模型的研究 8. VC开发基于 Office 组件应用程序 9. 从 XML到关系数据库映射技术研究 10. ORACLE9i 数据库系统性能优化研究与实践 11. MIS系统统用报表的设计与实现 12. 数字机顶盒系统的软件加密设计 13. 网上体育用品店的ASP实现 14. 基于ASP的毕业设计管理系统 15. 基于ASP的考务管理系统 16. 如何在网上营销好生意 17. 网上商店顾客消费心理的研究 18. 信息产品与网络营销 19. 网络营销中的 广告 策略研究 20. 网络营销中的价格策略研究 网络工程毕业论文题目(二) 1. 网络校园网络工程综合布线方案 2. ARP攻击与防护 措施 及解决方案 3. 路由器及其配置分析 4. 服务器的配置与为维护 5. 入侵检测技术研究 6. 复杂环境下网络嗅探技术的应用及防范措施 7. 网络病毒技术研究 8. 网络蠕虫传播模型的研究 9. 无尺度网络中邮件蠕虫的传播与控制 10. 网络路由协议研究 11. 可动态配置的移动网络协议设计研究 12. Ipv4/Ipv6 双协议栈以太网接入认证和移动技术 13. 虚拟路由器的体系结构及实现 14. 一种基于分布式并行过滤得前置式邮件过滤模型 15. XML应用于信息检索的研究 16. JMX框架下 SNMP适配器的实现与应用 17. MANET 路由协议性能分析 18. Internet用户 Ipv6 协议试验网设计与实现 19. 基于光纤通道的网络文件管理系统设计与实现 20. 网络拓扑结构的测量协议与技术 21. 办公业务对象在关系数据库中的存储 网络工程毕业论文题目(三) 1、基于协同过滤的个性化Web推荐 2、Web导航中用户认知特征及行为研究 3、Web服务器集群系统的自适应负载均衡调度策略研究 4、动态Web技术研究 5、语义Web服务的关键技术研究 6、面向语义Web服务的发现机制研究 7、Web服务组合研究与实现 8、构建REST风格的Web应用程序 9、企业架构下WebService技术的研究 10、Web回归桌面的研究与应用 11、Web服务选择的研究 12、Web服务的授权访问控制机制研究 13、基于WEB标准的网络课程设计与开发 14、基于Web的教师个人知识管理系统的设计与开发 15、基于Android平台的手机Web地图服务设计 16、基于Web的信息管理系统架构的研究 17、基于Web使用挖掘的网站优化策略研究 18、基于Web的自适应测试系统的研究 19、面向语义Web服务的发现机制研究 20、面向语义Web服务的分布式服务发现研究 猜你喜欢： 1. 最新版网络工程专业毕业论文题目 2. 网络工程论文题目 3. 网络工程专业毕业论文题目 4. 网络工程专业毕业论文精选范文 5. 网络工程论文选题 6. 关于网络工程毕业论文范文
不知道怎么写的话也可以参考下别人是怎么写的呀~看下（材料科学）或者（材料化学前沿）这样类似的期刊多学习学习下呗~
计算机毕业论文题目推荐如下：基于SpringBoot的个性化学习系统设计与实现。基于web的疫情期间物资分配管理系统的设计与实现。基于python的成都市二手房数据可视化系统的设计 基于SpringBoot的电子秤串口称重系统的设计与实现 基于Java的疫情防控服务平台的设计与实现 基于Web的开源协会服务平台的设计与实现 基于ssm的汽车租赁平台的设计与开发
基于Java的同城临期视频平台的设计与开发。基于SpringBoot的协同过滤就业系统的设计与实现。基于SpringMVC的互联网招聘求职网站的设计与实现。基于SrpingBoot+react的资源登记分享网站的设计与实现。基于Springboot的在线教育平台设计与实现。基于Springboot的货物管理系统的设计与实现
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。
按照毕业论文开题报告的模板来写。一般是要写选题意义。研究现状，你要完成的内容，研究方法，一个计划表(用甘特图来表示)，最后是参考文献(不要求太多，一般是10个左右就可以了)。最后全部大概是一张4K的纸，所以基本上都不需要写的太多，如果要实例的话，就发给我站内信附上你的邮箱
1、论文要先有开题报告，任务书和大纲，而且步骤不能乱，大纲很重要，你列出大纲后，你就知道你正文大概要写什么，每章要写哪些内容，大小标题怎么写。 2、写类型片的论文你就要先了解各种类型片的风格，然后看这部片子是如何贯彻或者颠覆这种类型的，分析电影关键是要看你自己对这部影片的感受，但不要写成观后感性质的。 3、而是要把握电影的叙事、剪辑、色彩等等对你造成的观感，也就是说不要分析故事内容，而是分析讲故事的方法。
开题报告(文体形式)\x0d\x0a课题名称：\x0d\x0a姓 名： 年 级： 班 级：\x0d\x0a成果形式： 完成时间： 指导老师：\x0d\x0a一、研究的目的及其意义\x0d\x0a二、研究的主要内容\x0d\x0a1、 2、 3、 4、 5、\x0d\x0a三、研究的主要方法和手段\x0d\x0a1、2、3、4、\x0d\x0a四、实施的步骤\x0d\x0a1、2、3、4、5、6、7、\x0d\x0a表1—1 开题报告 (表格形式)\x0d\x0a主题： 课题题目：\x0d\x0a导师： 课题组成员：\x0d\x0a组长： 班组：\x0d\x0a简要背景说明(课题是如何提出来的)：\x0d\x0a课题的目的与意义：\x0d\x0a活动计划：\x0d\x0a1)任务分工：\x0d\x0a实地调查：\x0d\x0a上网：\x0d\x0a查书面资料：\x0d\x0a总结论文：\x0d\x0a发倡议：\x0d\x0a2)阶段步骤： 分阶段实施\x0d\x0a阶段 时间（周）主要任务 阶段目标\x0d\x0a一 周 二 周 三 周\x0d\x0a3)计划访问的专家：校内 老师等\x0d\x0a开题报告的格式(通用)\x0d\x0a综述\x0d\x0a由于开题报告是用文字体现的论文总构想，因而篇幅不必过大，但要把计划研究的课题、如何研究、理论适用等主要问题说清楚，应包含两个部分：总述、提纲。\x0d\x0a总述\x0d\x0a开题报告的总述部分应首先提出选题，并简明扼要地说明该选题的目的、目前相关课题研究情况、理论适用、研究方法、必要的数据等等。\x0d\x0a提纲\x0d\x0a开题报告包含的论文提纲可以是粗线条的，是一个研究构想的基本框架。可采用整句式或整段式提纲形式。在开题阶段，提纲的目的是让人清楚论文的基本框架，没有必要像论文目录那样详细。\x0d\x0a参考文献\x0d\x0a开题报告中应包括相关参考文献的目录\x0d\x0a具体如下：\x0d\x0a福州大学本科生毕业设计（论文）开题报告\x0d\x0a姓 名徐晓班级08级工商管理（1）班学号240893151\x0d\x0a题 目品牌核心力营销策略探究——以青岛海尔公司为例\x0d\x0a一、研究背景、概况及意义\x0d\x0a1.背景及概况：\x0d\x0a市场营销是指在以顾客需求为中心的思想指导下，企业所进行的有关产品生产、流通和售后服务等与市场有关的一系列经营活动。市场营销作为一种计划及执行活动，其过程包括对一个产品，一项服务、或一种思想的开发制作、定价、促销和流通等活动，其目的是经由交换及交易的过程达到满足组织或个人的需求目标。.市场营销是一种企业活动，是企业有目的、有意识的行为。满足和引导消费者的需求是市场营销活动的出发点和中心。 企业必须以消费者为中心，面对不断变化的环境，作出正确的反应，以适应消费者不断变化的需求。满足消费者的需求不仅包括现在的需求，还包括未来潜在的需求。现在的需求表现为对已有产品的购买倾向，潜在需求则表现为对尚未问世产品的某种功能的愿望。企业应通过开发产品并运用各种营销手段，刺激和引导消费者产生新的需求。\x0d\x0a\x0d\x0a随着政府监管趋严，市场逐步规范，竞争压力与日俱增，依靠不规范营销保持生存，将会越来越难。海尔家电是世界白色家电第一品牌，中国最具价值品牌。在首席执行官张瑞敏的指导下，先后实施名牌战略，多元化战略，国际化战略和全球品牌战略，现在，海尔集团形成了相对稳定的市场格局，也根据自己的特点建立了适合企业发展的销售渠道。但随着营销环境的变化，尤其是连锁商业的迅速扩张和电子商务是迅速发展，传统的营销渠道模式已经不能适应现代企业的发展需要，因此营销渠道创新势在必行。而与其他家电企业的博弈中，海尔集团只有创新营销观念，进行渠道创新，才能在竞争中争取主动，实现自身的进一步的发展。\x0d\x0a2 选题意义\x0d\x0a（1）理论意义：在目前现有的文献资料中，大部分营销模式是比较传统的营销方式，适应不了日新月异的时代和社会，在现阶段，营销理念和标准有4c营销理论，营销的策略和手段有4p即研究适合网络时代下的广告传播模式具有很大的理论意义。\x0d\x0a（2）现实意义：酒香不怕巷子深的时代早已过去，在这个竞争白热化的市场条件下，营销方式的是企业品牌传播的重要手段。但如果继续借用传统的营销模式来会导致产品销售的不善，严重的会使企业的资金链陷入恶性循环，因此，必须研究适合新时代的合理营销的模式，提升品牌在受众心目中的知名度和品牌形象，并且能综合开发利用广告信息资源，为企业产品价值的实现具有重要意义。\x0d\x0a二、研究主要内容\x0d\x0a1.本研究的基本思路是：（1） 通过文献阅读与资料查找，明确 “营销”概念，知道营销的相关理论，比如“传播的策略”，“营销的分类”及前人关于“营销模式”做了哪些研究；（2） 明确“核心力”概念，知道核心力营销的相关理论。（3）结合青岛海尔公司个案，提出核心力营销的运用。\x0d\x0a2.具体结构如下\x0d\x0a一、绪论\x0d\x0a二、相关理论概述：\x0d\x0a（一）营销学理论概述\x0d\x0a1 营销的概念和特征\x0d\x0a2 营销要素\x0d\x0a3 营销的分类\x0d\x0a4 营销模式发展概述\x0d\x0a（二）核心力营销理论的概述\x0d\x0a1 核心力营销的定义\x0d\x0a2 核心力营销的功能\x0d\x0a3 核心力营销成要素分析\x0d\x0a4 核心力营销基本流程\x0d\x0a5核心力营销理论发展概述\x0d\x0a\x0d\x0a三、青岛海尔公司现行营销策略及核心力营销的可行性\x0d\x0a（一）上海回力鞋业有限公司介绍\x0d\x0a（二）上海回力鞋业营销策略分析\x0d\x0a（三）上海回力鞋业核心力营销的可行性分析\x0d\x0a四、核心力营销在青岛海尔公司的模拟运用\x0d\x0a（一）青岛海尔公司核心力营销运作图\x0d\x0a（二）青岛海尔公司整合核心力营销实施\x0d\x0a\x0d\x0a三、研究步骤、方法及措施\x0d\x0a本文将采用文献研究、理论逻辑分析、实证分析三种方法。\x0d\x0a1. 文献研究：先对己有的营销学理论相关文献进行系统的学习和阅读。归纳整理营销学的相关理论，重点整理前人关于“营销模式”与“核心力营销模式”的研究。\x0d\x0a2. 理论逻辑分析：通过对传统的营销模式的详细解读，提出每一个模式的进步与不足之处。循环广结合时代发展的新特点，提出了适合新时代模式。\x0d\x0a3 实证分析：\x0d\x0a（1） 分析青岛海尔公司背景及营销策略\x0d\x0a（2） 分析青岛海尔公司目前营销模式的特点及可以借鉴之处。\x0d\x0a（3）提出青岛海尔公司对该模式的假想运用。\x0d\x0a\x0d\x0a四、研究进度计划\x0d\x0a1．2011年10月16日，师生面谈，探索选题方向及思路；\x0d\x0a2．2011年10月16日至2011年11月10日，收集资料，阅读文献,在不断修正中形成较为具体的研究方法，形成开题报告初稿；\x0d\x0a3．2011年11月10日至2011年11月20日，在导师的指导下，进行材料收集和整理，修改开题报告初稿，最终形成开题报告；\x0d\x0a4．2011年11月20日至2012年5月13日，收集资料形成写作思路，撰写初稿；\x0d\x0a5. 2012年5月14日至5月26日，初稿修改并撰写论文第二稿\x0d\x0a6. 2012年5月27日至6月2日，第二稿修改并撰写第三稿。\x0d\x0a7. 2012年6月3日，最后定稿，完成论文。\x0d\x0a五、参考文献\x0d\x0a1、托尼,普罗克特(英).营销调研精要.机械工业出版社.2004,(8)\x0d\x0a2、西顿,班尼特(美).旅游产品营销.高等教育出版社.2004,(10)\x0d\x0a3、John Quelch(美).营销管理.中国人民大学出版社.2006,(2)\x0d\x0a4、卢子,佩而顿.营销渠道_一种关系管理方法.机械工业出版社.2004,(7)\x0d\x0a5、詹姆斯.伯克,巴里.雷斯尼克.旅游商品的营销与推销.电子工业出版社.2004,(1)\x0d\x0a6、郭英之,张丽.旅游市场营销.湖南大学出版社.2005,(8)\x0d\x0a7、韦明体,杨晨晖.旅行社市场营销.旅游教育出版社.2004,(5)\x0d\x0a8、陈锋仪,王莉霞,库瑞.旅行社经营与管理案例分析.南开大学出版社.2004,(7)\x0d\x0a9、历新建,张辉.旅游经济学的理论与发展.东北财经大学出版社.2002,(12)\x0d\x0a10、李国振,胡巍.旅游营销管理.山东人民出版社.2003,(5)\x0d\x0a\x0d\x0a学生签名：徐晓 2011年10月20日\x0d\x0a指导教师意见（对本课题的深度、广度及工作量的意见及开题是否通过）：\x0d\x0a\x0d\x0a通过 □ 完善后通过 □ 未通过 □\x0d\x0a\x0d\x0a指导教师签名： 年月日\x0d\x0a注：开题报告用A4纸打印装订在毕业设计（论文）任务书后，学生可根据开题报告的长度加页。\x0d\x0a开题是否通过请指导教师在□内打“√”。
国内电影推荐系统有哪些本文设计了一个个性化电影推荐系统。众所周知，现在电影资源是网络资源的重要组成部分，随着网络上电影资源的数量越来越庞大，设计电影个性化推荐系统迫在眉睫。所以本文旨在为每一个用户推荐与其兴趣爱好契合度较高的电影。论文首先阐述推荐系统的研究现状以及意义，随后介绍了相关的推荐算法，重点介绍协同过滤算法，并对系统实现所需技术进行了研究，接着介绍了整个推荐系统的实现，最后对整个项目进行了回顾与总结。本系统包含电影前端展示界面、电影评分板块、推荐算法的实现以及后端数据库的设计。其中实现推荐算法是整个电影推荐系统的核心。系统采用由grouplens项目组从美国著名电影网站movielens整理的ml-latest-small数据集，该数据集包含了671个用户对9000多部电影的10万条评分数据。首先将该数据集包含的全部文件经过筛选重组之后存储到建好的数据库中，并将数据集按一定比例划分为训练集和测试集，对训练集进行算法分析生成Top-N个性化电影推荐列表，然后在测试集上对算法进行评测，至少包括准确率和召回率两种评测指标。协同过滤算法是推荐领域最出名也是应用最广泛的推荐算法。所以系统拟采用两种协同过滤算法给出两种不同的推荐结果，一种是基于用户的协同过滤算法，另一种是基于物品的协同过滤算法，用户可以根据两种推荐结果更加合理的选择合适的电影。系统采用了改进之后的ItemCF-IUF和UserCF-IIF算法，对计算用户相似度和物品相似度的计算都做出了改进。最后通过计算两种算法的准确率（Precision）、召回率(Recall)和流行度从而对系统进行评测、并比较了两种算法各自的优势和劣势。实验证明，改进后的算法比原始的协同过滤算法推荐效果要好，准确率更高。整个系统涉及到的编程语言包含Python、Html5、JQuery、CSS3以及MySQL数据库编程。用到的框架是Django重量级web框架，通过该框架连接系统的前、后端。用户首先需要填写用户名、密码以及邮箱注册系统，然后才能登陆推荐系统。进入首页后会看到8个电影分类，包括恐怖片、动作片、剧情片等。用户需要给自己看过的电影进行评分，评分起止为0。5-5。0分，共10个分段。每评价一部电影就要点击一下提交按钮，将所评分的电影的imdbId号以及对应的评分存入数据库中。用户点击“推荐结果”按钮，系统就调用推荐算法遍历数据库所存数据，得出推荐列表之后将结果反馈给浏览器，同时调取数据库所存电影海报图片进行展示。用户点击自己登陆的昵称，会跳转页面显示自己已经评价过的电影。本文还分析了系统的需求，并对需求进行相关设计，最后用Django框架实现了该系统，并给出了系统所用的主要数据表展示以及各个功能界面的展示。
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；
我可以写，私信
数学与文化系别：中文系 专业：08新闻 学号：200830161010 姓名：李西淳 数学与经济学的关系内容摘要：经济学需要很好的逻辑能力，数学培养了这种能力，经济学还要有计算等方面的能力，这也是数学需要并培养的。高等数学主要是侧重于掌握数学知识，及培养应用数学的能力，而数学分析却对培养学生的逻辑分析能力和创造性思维能力大有作用，数学可以是研究经济学的一种方法但不是唯一的方法。关键词：数学 经济学 关系 意义 局限性 一、 数学与经济学关系概述数学与经济的关系在今天可以说是息息相关，任何一项经济学的研究、决策，几乎都不能离开数学的应用。比如，在宏观经济中的综合指标控制、价格控制，都有数学问题，在微观经济中数理统计的“实验设计”、“质量控制(QC)”、“多元分析”等，对提高产品的质量往往能起到重要的作用。当代西方经济认为，经济学的基本方法是分析经济变量之间的函数关系，建立经济模型，从中引申出经济原则和理论，进行决策和预测。 当今在经济学中使用数学方法的趋势越来越明显，领域越来越广泛。自从1969年诺贝尔经济学奖创设以来，利用数学工具分析经济问题的理论成果获奖不断。事实上，从1969年到1998年的30年中，有l9位诺贝尔经济学奖的获得者以数学作为主要研究方法，占总人数的63.3％；而几乎所有的获奖者都运用数学方法来研究经济理论。在中国，最近几年对在经济学中使用数学方法的问题讨论比较热烈,数学的介入究竟是祸还是福，对此,可谓仁者见仁，智者见智。有的人认为，数学使经济学由乌托邦上升为科学；而另一些人则认为，数学就像魔鬼一样，会使经济学误入歧途。这说明我国经济学界在经历大力引进西方经济学的热潮后开始了独立自主的思考和探索。二、数学对现代经济学研究和发展的影响随着经济学发展以及研究的深化，经济学家们逐渐认识到，在考虑和研究问题时，要求具有逻辑严谨的理论分析模型和通过计量分析方法进行实证检验，需要完全弄清楚一个结论成立需要哪些具体条件。单纯依靠文字描述进行推理分、析，不能保证对所研究问题前提的规范性及推理逻辑的一致性和严密性，也不能保证其研究结论的准确性、易证实性和理论体系的严密。这样以数学和数理统计作为基本的分析工具就成为现代经济学研究中最重要的分析工具之一。每个学习现代经济学和从事现代经济学研究的人必须掌握必要的数学和数理统计知识。现代经济学中几乎每个领域或多或少都要用到数学、数理统计及计量经济学方面的知识，而且不了解相关的数学知识，就很难准确理解概念的内涵，也就无法对相关的问题进行讨论，更谈不上自己做研究，给出结论时所需要的边界条件或约束条件。理解概念是学习一门学科，分析某一问题的前提。如果想要学好现代经济学，从事现代经济学的研究，就需要掌握必要的数学。二、 数学在经济学应用中的意义 如果经济学没有采用数学，经济学就不可能成为现代经济学。许多经济学概念是需要用数学来定义，经济行为和经济现象也主要是通过运用数学语言来分析和研究的。用数学语言来表达关于经济环境和个人行为方式的假设，用数学表达式来表示每个经济变量和经济规则间的逻辑关系，通过建立数学模型来研究经济问题，并且按照数学的语言逻辑地推导结论。因此，不了解相关的数学知识，就很难准确理解概念的内涵，也就无法对相关的问题进行讨论。数学在理论分析中的作用是：(1)使得所用语言更加精确和精炼，假设前提条件的陈述更加清楚，这样可以减少许多由于定义不清所造成的争议；(2)分析的逻辑更加严谨，并且清楚地阐明了一个经济结论成立的边界和适应范围，给出了一个理论结论成立的确切条件；(3)利用数学有利于得到不是那么直观就得到的结果；(4)它可改进或推广已有的经济理论。四、数学在经济学中应用的局限性首先，经济学不是数学，数学在经济学中只是作为一种工具被用来考虑或研究经济行为和经济现象。数学作为工具和方法必须在经济理论的合理框架中才能真正发挥其应有作用而不能将之替代经济学。其次，经济理论的发展要从自身独有的研究视角出发去研究、分析现实经济活动内在的本质和规律。经济学中运用的任何数学方法，离不开一定的假设条件它不是无条件地适用于任何场所，而是有条件适用于特定的领域。再次，数学计量分析方法只是执行经济理论方法的工具之一，而不是惟一的工具。经济学过分对数学的依赖会导致经济研究的资源误置和经济研究向度的单一化从而不利于经济的发展。 数学在现代经济学中的作用数学现在已经成为现代经济学研究中最重要的工具。现代经济学中几乎每个领域或多或少都用到数学、统计及计量经济学方面的知识，因此数学与经济学的关系是相当密切的。参考文献：田国强 <<现代经济学的基本分析框架与研究方法>> 张真．投入产出经济学中运用数学方法的机理分析[J]． 林毅夫．关于经济学方法论的对话[J]．东岳论丛 赵凌云．经济学数学化的是与非[J]．经济学家
偶们今天数学文化节考的论文题目是“圆”，围绕着圆写一段文章；偶也再顺便帮你想两个题目（偶也是初一的噢）：有理数（什么是有理数；有理数的几种分类方法；有理数在生活中的体现……）数轴（什么是数轴；数轴可以干哪些事；在生活中数轴有什么用处……）棱柱（棱柱的定义；生活中何处可以见到棱柱；棱柱有哪几种类别……）棱锥（同上）；七巧板（七巧板是如何形成的；七巧板的妙用；用七巧板可拼出多少个凸多边形，如何证明……）；三视图（不同情况下的三视图……）还有的我就想不起来了，你自己再仔细想想吧……
毕业论文主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能，理论联系实际，独立分析，解决实际问题的能力，你知道本科数学论文题目都有哪些吗?接下来我为你推荐本科数学毕业论文题目，仅供参考。
本科数学毕业论文题目
★浅谈奥数竟赛的利与弊
★浅谈中学数学中数形结合的思想
★浅谈高等数学与中学数学的联系，如何运用高等数学于中学数学教学中 ★浅谈中学数学中不等式的教学
★中数教学研究
★XXX课程网上教学系统分析与设计
★数学CAI课件开发研究
★中等职业学校数学教学改革研究与探讨
★中等职业学校数学教学设计研究
★中等职业学校中外数学教学的比较研究
★中等职业学校数学教材研究
★关于数学学科案例教学法的探讨
★中外著名数学家学术思想探讨
★试论数学美
★数学中的研究性学习
★数字危机
★中学数学中的化归方法
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★a二+b二≧二ab的变形推广及应用
★网络优化
★泰勒公式及其应用
★浅谈中学数学中的反证法
★数学选择题的利和弊
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★论研究性学习
★浅谈发展数学思维的学习方法
★关于整系数多项式有理根的几个定理及求解方法
★数学教学中课堂提问的误区与对策
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★教学媒体在数学教学中的作用
★数学问题解决及其教学
★数学概念课的特征及教学原则
★数学美与解题
★创造性思维能力的培养和数学教学
★教材顺序的教学过程设计创新
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★浅谈协作机制在数学教学中的运用
★课堂标准与数学课堂教学的研究与实践
★浅谈研究性学习在数学教学中的渗透与实践
★关于现代中学数学教育的思考
★在中学数学教学中教材的使用
★情境教学的认识与实践
★浅谈初中代数中的二次函数
★略论数学教育创新与数学素质提高
★高中数学“分层教学”的初探与实践
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★中小学数学的教学衔接与教法初探
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★培养学生创新思维全面推进课程改革
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★数学：让我们合理猜想
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★中学数学教学中的创造性思维的培养
★浅谈数学教学中的“问题情境”
★市场经济中的蛛网模型
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★浅析数学教学与创新教育
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★浅论数学教学的策略
★当前初中数学教学存在的问题及其对策
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★“三角形的积化和差”课例大家评
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★数学几种课型的问题设计
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本科数学毕业论文范文：高等数学教学中体现数学建模思想的方法
生产计划是对生产全过程进行合理规划的有效手段，是一个十分繁复的过程，以下是我搜集整理的一篇探究高等数学教学中体现数学建模思想的方法的范文，欢迎阅读参考。
1数学建模在煤矿安全生产中的意义
在瓦斯系统的研究过程中，应用数学建模的手段为矿井瓦斯构建数学模型，可以为采煤方案的设计和通风系统的建设提供很大的帮助;尤其是对于我国众多的中小型煤矿而言，因为资金有限而导致安全设施不完善，有的更是没有安全项目的投入，仅仅建设了极为少量的给风设备，通风系统并不完善。这些煤矿试图依靠通风量来对瓦斯体积分数进行调控，这是十分困难的，对瓦斯体积分数进行预测更是不可能的。很多小煤矿使用的仍旧是十分原始的采煤方法，没有相关的规划;当瓦斯等有害气体体积分数升高之后就停止挖掘，体积分数下降之后又继续进行开采。这种开采方式的工作效率十分低下。
只要设计一个充分合理的通风系统的通风量，与采煤速度处于一个动态的平衡状态，就可以在不延误煤炭开采的同时将矿井内的瓦斯气体体积分数控制在一个安全的范围之内。这样不仅可以保障工人的安全，还可以保证煤炭的开采效率，每个矿井都会存在着这样的一个平衡点，这就对矿井瓦斯涌出量判断的准确性提出更高的要求。
2煤矿生产计划的优化方法
生产计划是对生产全过程进行合理规划的有效手段，是一个十分繁复的过程，涉及到的约束因素很多，条理性很差。为了成功解决这个复杂的问题，现将常用的生产计划分为两个大类。
2.1基于数学模型的方法
(1)数学规划方法这个规划方法设计了很多种各具特点的手段，根据生产计划做出一个虚拟的模型，在这里主要讨论的是处于静止状态下所产生的问题。从目前取得的效果来看，研究的方向正在逐渐从小系统向大系统推进，从过去的单个层次转换到多个层次。
(2)最优控制方法这种方式应用理论上的控制方法对生产计划进行了研究，而在这里主要是针对其在动态情况下的问题进行探讨。
2.2基于人工智能方法
(1)专家系统方法专家系统是一种将知识作为基础的为计算机编程的系统，对于某个领域的繁复问题给出一个专家级别的解决方案。而建立一个专家系统的关键之处在于，要预先将相关专家的知识等组成一个资料库。其由专家系统知识库、数据库和推理机制构成。
(2)专家系统与数学模型相结合的方法常见的有以下几种类型：①根据不同情况建立不同的数学模型，而后由专家系统来进行求解;②将复杂的问题拆分为多个简单的子问题，而后针对建模的子问题进行建模，对于难以进行建模的问题则使用专家系统来进行处理。在整体系统中两者可以进行串行工作。
3煤矿安全生产中数学模型的优化建立
根据相关数据资料来进行模拟，而后再使用系统分析来得出适合建立哪种数学模型。取几个具有明显特征的采矿点进行研究。在煤矿挖掘的过程中瓦斯体积分数每时每刻都在变化，可以通过通风量以及煤炭采集速度来保证矿中瓦斯体积分数处在一个安全的范围之内。假设矿井分为地面、地下一层与地下二层工作面，取地下一层两个矿井分别为矿井A、矿井B,地下二层分别为矿井C、矿井D.然后对其进行分析。
3.1建立简化模型
3.1.1模型构建表达工作面A瓦斯体积分数x·1=a1x1+b1u1-c1w1-d1w2(1)式中x1---A工作面瓦斯体积分数;u1---A工作面采煤进度;w1---A矿井所对应的空气流速;w2---相邻B工作面的空气流速;a1、b1、c1、d1---未知量系数。
很明显A工作面的通风量对自身瓦斯体积分数所产生的影响要显着大于B工作面的风量，从数学模型上反映出来就是要求c1>d1.同样的B工作面(x·2)和工作面A所在的位置很相似，也就应该具有与之接近的数学关系式
式中x2---B工作面瓦斯体积分数;
u2---B工作面采煤进度;
w1---B矿井所对应的空气流速;
w2---相邻A工作面的空气流速;
a2、b2、c2、d2---未知量系数。
CD工作面(x·3、x·4)都位于B2层的位置，其工作面瓦斯体积分数不只受到自身开采进度情况的影响，还受到上层AB通风口开阔度的影响。在这里，C、D工作面瓦斯体积分数就应该和各个通风口的通风量有着密不可分的联系;于是C、D工作面瓦斯体积分数可以表示为【3】
式中x3、x4---C、D工作面的瓦斯体积分数;
e1、e2---A、B工作面的瓦斯体积分数;
a3、b3、c3、d3---未知量系数：
f1、f2---A、B工作面的瓦斯绝对涌出量。
3.1.2系统简化模型的辨识这个简化模型其实就是对于参数的最为初步的求解，也就是在一段时间内的实际测量所得数据作为流通量，对上面方程组进行求解操作。而后得到数学模型，将实际数据和预测数据进行多次较量，再加入相关人员的长期经验(经验公式)。修正之后的模型依旧使用上述的方法来进行求解，因为A、B工作面基本不会受C、D工作面的影响。
3.2模型的转型及其离散化
因为这个项目是一个矿井安全模拟系统，要对数学模型进行离散型研究，这是使用随机数字进行试数求解的关键步骤。离散化之后的模型为【1】
在使用原始数据来对数学模型进行辨识的过程中，ui表示开采进度，以t/d为单位，相关风速单位是m/s,k为工作面固定系数，h为4个工作面平均深度。为了便于将该系统转化为计算机语言，把开采进度ui从初始的0~1000t/d范围，转变为0~1,那么在数字化采煤中进度单位1即表示1000t/d,如果ui=0.5就表示每日产煤量500t.诸如此类，工作面空气流通速度wi的原始取值范围是0~4m/s,对其进行数字化，其新数值依旧是0~1,也就表示这wi取1时表示风速为4m/s,若0.5表示通风口的开通程度是0.5,也就是通风口打开一半(2m/s)，wi如果取1则表示通风口开到最大。
依照上述分析来进行数字化转换，数据都会产生变化，经过计算之后可以得到新的参数数据，在计算的过程之中使用0~1的数据是为了方便和计算机语言的转换，在进行仿真录入时在0~1之间的一个有效数字就会方便很多。开采进度ui的取值范围0~1表示的是每日产煤数量区间是0~1000t,而风速wi取值0~1所表示的是风速取值在0~4m/s这个区间之内。
3.3模型的应用效果及降低瓦斯体积分数的措施
以上对煤矿生产中的常见问题进行了相关分析，发现伴随着时间的不断增长瓦斯涌体积分数等都会逐渐衰减，一段时间后就会变得微乎其微，这就表明这类资料存在着一个衰减周期，经过长期观测发现衰减周期T≈18h.而后，又研究了会对瓦斯涌出量产生影响的其他因素，发现在使用炮采这种方式时瓦斯体积分数会以几何数字的速度衰减，使用割煤手段进行采矿时瓦斯会大量涌出，其余工艺在采煤时并不会导致瓦斯体积分数产生剧烈波动。瓦斯的涌出量伴随着挖掘进度而提升，近乎于成正比，而又和通风量成反比关系。因为新矿的瓦斯体积分数比较大，所以要及时将煤运出，尽量缩短在煤矿中滞留的时间，从而减小瓦斯涌出总量。
综上所述，降低工作面瓦斯体积分数常用手段有以下几种：①将采得的煤快速运出，使其在井中停留的时间最短;②增大工作面的通风量;③控制采煤进度，同时也可以控制瓦斯的涌出量。
4结语
应用数学建模的手段对矿井在采矿过程中涌出的瓦斯体积分数进行了模拟及预测，为精确预测矿井瓦斯体积分数提供了一个新的思路，对煤矿安全高效生产提供了帮助，有着重要的现实意义。
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[3]李莉娜,胡新颜,刘春峰.煤矿电网谐波分析与治理研究[J].煤矿机械，2011,32(6)：235-237.
论文著作权实行自愿登记，论文不论是否登记，作者或其他著作权人依法取得的著作权不受影响。我国实行作品自愿登记制度的在于维护作者或其他著作权人和作品使用者的合法权益，有助于解决因著作权归属造成的著作权纠纷，并为解决著作权纠纷提供初步证据。 (1)文后参考文献不编序号,仅在文末按其重要程度或参考的先后顺序排列。 (2)文后参考文献不注页码。(3)文后参考文献的著录项目及次序与注释基本相同。 1) 著录参考文献可以反映论文作者的科学态度和论文具有真实、广泛的科学依据，也反映出该论文的起点和深度。2) 著录参考文献能方便地把论文作者的成果与前人的成果区别开来。 3)著录参考文献能起索引作用。 4) 著录参考文献有利于节省论文篇幅。 5) 著录参考文献有助于科技情报人员进行情报研究和文摘计量学研究。a．报告[序号]主要责任者．文献题名[文献类型标识]．出版地：出版者，出版年．b．期刊文章[序号]主要责任者．文献题名[J]．刊名，年，卷(期)． 何龄修．读顾城《南明史》[J]．中国史研究，1998(3)．c．论文献[序号]析出文献主要责任者．析出文献题名 [A]．原文献主要责任者(任选)．原文献题名[C]．出版地：出版者，出版年． 瞿秋白．现代文明的问题与社会主义[A]．罗荣渠．从西化到现代化[C]．北京：北京大学出版社，1990．d．报纸文章 论文种类为了探讨和掌握论文的写作规律和特点，需要对论文进行分类。由于论文本身的内容和性质不同，研究领域、对象、方法、表现方式不同，因此，论文就有不同的分类方法。按内容性质和研究方法的不同可以把论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文。另外还有一种综合型的分类方法，即把论文分为专题型、论辩型、综述型和综合型四大类：专题型这是分析前人研究成果的基础上，以直接论述的形式发表见解，从正面提出某学科中某一学术问题的一种论文。论辩型这是针对他人在某学科中某一学术问题的见解，凭借充分的论据，着重揭露其不足或错误之处，通过论辩形式来发表见解的一种论文。综述型这是在归纳、总结前人或今人对某学科中某一学术问题已有研究成果的基础上，加以介绍或评论，从而发表自己见解的一种论文。综合型这是一种将综述型和论辩型两种形式有机结合起来写成的一种论文。
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香港电影的文化品格也就是香港电影折射出的内在的价值观和精神意志意思吧！不知道对不对～～ 我觉得香港的电影都很贴近大众的，反映了本土各阶层的不同时期的价值取向，有着鲜明的地域色彩。当然也是与经济的发展对其影响密不可分的。应该是大致分为几个阶段的，就看你是综述文化品格的发展历史还是就某种特定文化品格展开论述。 阶段发展来看，有李小龙为代表的写实主义武打，到黑帮暴力、暴力美学（香港的警匪片拍的特好eg无间道）～～。就品格来说，香港也拥有真正属于自己的一种电影文化品格:暴力美学。 很多网页上都有介绍啊，你可以多搜集些资料再确定啊， ..