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The Fifth Asia Information Retrieval Symposium 2009 (AIRS2009)(已录用)Yiqun Liu, Yijiang Jin, Min Zhang, Shaoping Ma and Liyun Ru. User Browsing Graph: Structure, Evolution and Application. Late breaking result session in Second ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2009). 2009.2Yiqun LIU, Bo ZHOU, Min ZHANG, Shaoping MA, Liyun RU, Effectiveness of Online Sponsored Search Based on User Log Analysis. Journal of Computational Information Systems. Vol 5, No.3, 2009. pp1185-1192Min Zhang, Da Kuang, Guichun Hua, Yiqun Liu, Shaoping Ma, Is learning to rank effective for Web search, SIGIR 2009 workshop: Learning to Rank for Information Retrieval. 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ui设计毕业设计论文题目
ui设计毕业生即将毕业了，大家要在毕业前完成论文的写作哦!下面我为大家介绍ui设计毕业设计论文题目，希望能帮到大家!
1) 基于技术接受模型的传统媒体客户端用户使用行为研究
2) 基于特定主题的手机UI界面设计
3) 儿童数字读物UI设计原则与风格探析
4) 从街头篮球游戏分析游戏UI设计
5) 浅谈交互设计流程中的视觉因素
6) 基于jQueryMobile技术的移动网站开发研究
7) 纬编立体提花织物的计算机仿真
8) 纪检监察信息管理系统的设计与实现
9) 移动医疗类产品的UI设计研究
10) 网页UI设计中“中国风”元素的应用研究
11) 基于移动终端微信平台的UI界面优化设计研究
12) UI设计中用户交互体验的视觉思维分析及探讨
13) 浅谈UI设计中的视觉设计风格发展
14) 浅谈UI设计中的视觉表现
15) UI交互智能迷你净化器设计--创意思维设计
16) 回合制手游新增UI设计规范研究
17) 基于用户体验的移动终端UI设计
18) 基于HTML5和jQueryMobile的移动学习APP设计与实现
19) UI设计中图形创意方法
20) UI设计的交互性与界面视觉设计研究
21) 浅谈艺术设计中UI界面设计及应用
22) 手机操作系统ui设计浅析
23) 浅析用户交互设计中的视觉性设计
24) UI设计中用户体验研究
25) 一种嵌入式UI界面的设计原理浅谈
26) 基于Android的大学生“学习伴侣”系统
27) 中国传统元素在UI界面设计中的应用探析
28) 基于Android的自定义通用可视化控件
29) 利用网络平台进行农村科普教育的UI视觉表现形式研究
30) 动态插画在视觉传达中的创新与应用
31) 基于Android的远程四轴运动控制系统研发
32) 移动终端用户体验极简化设计研究
33) 基于Android的农业大棚环境监控系统的设计
34) 以用户为中心的交互式信息可视化设计研究
35) 电商购物网站UI艺术设计研究
36) 基于Android的健康管理系统客户端的设计与实现
37) 智能手机UI主题界面交互设计
38) 基于UG二次开发的机械零件库研究
39) 基于C/S架构的嵌入式无线视频监控系统的研究与实现
40) 拓路客特色旅游网站UI设计方案
41) UI设计中用户交互体验的视觉思维
42) 基于混合设计模式的iOS事务记录App研究与实现
43) UI交互设计在信息科技中的探究
44) 基于形态语义学的电子产品用户界面研究
45) 智能手机UI设计中用户体验的视觉体验研究
46) UI界面设计中的色彩心理研究
47) 移动互联网产品中的UI视觉设计研究
48) 移动终端环境下视觉训练软件UI设计模式研究
49) 基于手机游戏的UI设计方法研究
50) 论互联网+背景下的平面设计
51) 无线wifi定位技术及其在智慧校园中的研究与应用
52) 用户行为习惯在UI设计中的应用
53) 小学校讯通移动界面综合性设计及应用研究
54) 平行次元UI设计与分析
55) 老年人智能手机UI设计研究
56) 传统“五色观”在UI设计中的应用研究
57) UI设计中用户交互体验的视觉思维探究
58) 基于移动端的高校社团管理系统设计与开发
59) 智能穿戴设备中的UI设计
60) 海啸预警平台中海量数据检索与可视化系统的设计与实现
61) 基于机器视觉的柔性体振动测量系统研究
62) 纯电动汽车电池管理系统的开发与设计
63) 基于橙光游戏平台的《摩梭秘影》手机游戏设计
64) 移动互联网软件产品中的UI设计研究
65) 移动电子商务客户端的用户界面设计研究
66) 极简主义风格在UI设计中的应用与价值探究
67) 视觉设计中色彩元素在游戏UI中的应用研究
68) 可穿戴设备造型及UI设计研究
69) 中国传统图案在手机UI界面中的设计应用研究
70) 基于认知体验的手机APP界面设计探究
71) 移动UI视觉设计应用规律研究
72) 数媒教学APP界面中的情感化表现研究
73) 典型客户能效信息搜集与分析系统设计与实现
74) Android移动写作平台UI设计研究
75) 黄金分割原理在动画电影节奏中的应用研究
76) 手机UI设计中视觉艺术元素的构成
77) 数位产品使用中界面附加工作研究--以手机新闻APP应用为例
78) 论手机UI设计的发展趋势
79) 版式设计法则在UI设计中的体现
80) UI设计与震后汶川羌族文化遗产保护与传播
81) 移动终端健康类APP色彩应用与用户体验关系研究
82) UI静态页面设计与卡通动效结合研究
83) UI设计中的视觉表现
84) 基于AUTOSTAR的智能电视仿真平台设计与实现
85) 混合型移动应用开发框架的设计与实现
86) 从电影网站设计浅析网页UI设计趋势
87) 基于色彩语义学的移动应用UI界面色彩设计原则
88) 断舍离在UI设计中的思考及应用
89) 古代装饰器物在中国风手游UI设计中的拟物与抽象
90) UI设计与用户体验在产品中的重要性
91) 物联网猪场三维建模与视景仿真系统的`设计与实现
92) 如何培养技术与艺术相融合的高技能人才
93) 浅谈UI设计中“扁平化设计”的运用和发展趋势--以IOSUI为例
94) 论手机游戏UI设计中视觉艺术元素的构成
95) 基于UI设计原则的网页界面评价
96) 浅谈适应老年用户的手机社交应用UI设计
97) 基于IOS平台的服装品牌APP开发设计
98) 数字媒体时代视觉传达设计专业的现状及面临的挑战
99) 智能手机教务学工系统APPUI设计的色彩研究
100) 谈立体主义对手机UI设计发展的影响
101) 移动学习APP软件生成平台的对比研究
102) 大连智慧旅游平台UI浪漫设计研究
103) 研析电子设备界面设计的方法及准则
104) 基于Cocos2d-x的电视UI架构设计
105) 一种基于AndroidUI分析与设计方法
106) 智能手机UI界面设计分析
107) 基于WPF的UI设计模式研究
108) 试析图形图像UI设计
109) 基于中国传统元素的手机应用UI设计研究
110) 视觉传达设计的构成要素在游戏UI中的运用
111) UI设计与产品形象的关系探讨
112) 浅谈软件UI的色彩情感
113) 现代化养猪场三维建模与视景仿真系统的研究
114) 浅谈手机UI界面的人性化设计
115) 智能手机UI交互界面人性化设计研究
116) 一种新型自动气象站触控屏交互式系统设计
117) UI设计与产品形象的关系研究
118) 虚拟现实语境中的UI风格化
119) 论UI设计中色彩的应用
120) 手机UI界面的色彩搭配研究
121) 地铁车辆与环境虚拟现实仿真研究
122) 论UI设计中视觉元素的审美与功能
123) 扁平化UI在时尚品牌营销类APP中的应用研究
124) 中国传统视觉艺术与现代UI设计的融合
125) UI设计中图标设计探索
126) UI设计在塑造产品形象中的应用研究
127) 基于短距无线通信的农网用户剩余电流在线监测技术研究及应用
128) 论制造业生产管理软件的UI设计
129) 大型矿用挖掘机外观造型设计研究
130) 基于Android的智能家庭监控系统研制
131) UI界面设计的开创性用户体验探究
132) 基于视知觉理论的3-6岁儿童教育类应用软件UI分析与设计
133) 移动端智能手机软件产品的UI设计研究
134) 以用户体验为中心的UI设计视觉表现研究
135) 手机UI界面中情感化表现的创新性研究与应用
136) 浅谈图标设计在游戏UI中的魅力
137) 现代网站UI设计的可用性原则探讨
138) “互联网+”时代下的UI设计发展趋势
139) 基于MySQL的玉米病害检索诊断系统数据库设计
140) 论UI设计中的色彩心理学运用
141) 基于现代主义风格的UI设计研究
142) 论手机UI设计中视觉艺术元素的构成
143) 浅谈交互设计中的情感体现
144) 手机游戏UI图形设计的符号化研究
145) UI设计中的色彩使用
146) 基于Android的防震减灾科普宣传移动APP设计与开发
147) 视觉UI设计--漫谈信息图形化
148) 基于色彩心理学的UI设计研究
149) 探究UI设计的视觉传达艺术
150) 浅谈数字媒体交互式UI设计
151) 手机端用户界面设计中极简主义风格的应用
152) 智能手机人机交互界面中的视觉传达设计
153) 基于二阶聚类的病例归类及其软件设计
154) 移动互联网金融App的UI界面设计及互联网式推广
155) 浅谈扁平化的界面设计及未来发展趋势
156) 虚拟学院学习平台UI设计与实现
157) 媒体时代UI设计中交互视觉体验研究
158) 基于微软富用户体验框架的多媒体管理软件的设计与实现
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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