人大发表的论文题目

学术堂整理了一部分法律论文题目,供大家参考:非全日制劳动者权益保护问题研究论行政法比例原则的适用论行政事实行为论《英雄烈士保护法》的立法意义与完善路径论我国政府信息公开制度的完善论劳务派遣中劳动者合法权益的保障"当场击毙"正当化研究我国偷渡犯罪刑法立法研究我国未成年人犯罪刑法立法研究论刑法中的犯罪的社会危害性论刑法在反恐中的作用与局限我国环境犯罪刑法立法研究人体器官犯罪研究我国宪法指导下的刑法理念研究论民间文学艺术的知识产权保护关于未成年人犯罪及预防的思考邪教组织的传播与治理浅析网络赌博的现状与治理未成年人犯罪法律制度研究故意杀人罪在中国的死刑适用研究

1. 卓越网的营销策略分析 (字数:11178,页数:15) 2. 网络营销——网络环境下的营销变革 (字数:24217,页数:20) 3. 企业博客在网络营销中的应用研究 (字数:22856,页数:20) 4. 电子商务时代中小企业市场营销分析 (字数:12637,页数:20) 5. 企业营销渠道管理模式研究 (字数:8082,页数:12 ) 6. WEB2.0时代的营销利器——博客在网络营销中的应用研究 (字数:7939,页数:09 ) 7. 关于网上商店营销战略的实践报告 (字数:8492,页数:13 ) 8. 移动电子商务营销策略研究——浅析中国移动IM业务拓展策略 (字数:8117,页数:10 ) 9. 关于电子邮件营销及其策略的实践报告 (字数:7884,页数:13 ) 10. 五粮液集团营销策略分析 (字数:16195,页数:22) 11. 浅谈保健品的会议营销 (字数:7084,页数:13 ) 12. 星巴克营销战略风险问题研究 (字数:7055,页数:11 ) 13. 网络游戏的营销策略分析—以《魔兽世界》为例 (字数:11078,页数:15) 14. 旅游主题公园市场营销策略研究—以华侨城为例 (字数:15966,页数:14) 15. 农民满意度影响因素分析及其测量—基于襄樊地区365份农户的调查 (字数:13731,页数:17) 16. 鞍山零售企业实施电子商务问题与对策 (字数:16514,页数:25) 17. 鞍山远通公司网站推广分析与优化 (字数:15373,页数:27) 18. 辽阳育达教学设备有限公司市场营销系统整合方案 (字数:26111,页数:44) 19. 鞍山报业发行总公司营销策略研究 (字数:11770,页数:17) 20. 诚信是网络营销的基础 (字数:17859,页数:29) 21. 房地产企业网络营销毕业论文 (字数:10046,页数:17) 22. 国美电器有限公司的竞争策略研究 (字数:18769,页数:32) 23. 汽车零部件营销 (字数:35558,页数:57) 24. 网络企业管理研究——信息时代下营销渠道的研究 (字数:14635,页数:28) 25. 中日杂志广告比较 (字数:15985,页数:28) 26. 中日户外广告比较 (字数:23026.页数:67) 27. 中日广播广告比较研究 (字数:16291.页数:21)

论文： 题目：《Leveraging Historical Interaction Data for Improving Conversational Recommender System 》 地址： 这是我第一次将美团发表的论文写在这上面，该论文是人大跟美团这边合作在CIKM上面的一篇短论文，研究的是如何利用历史交互的数据来进行对话式的推荐。 最近，对话推荐系统（CRS）已成为一个新兴且实用的研究主题。 现有的大多数CRS方法都专注于仅从对话数据中为用户学习有效的偏好表示。 然而，本论文从新的视角来利用历史交互数据来改善CRS。 为此，这篇论文提出了一种新颖的预训练方法，以通过预训练方法集成基于物品的偏好序列（来自历史交互数据）和基于属性的偏好序列（来自对话数据）。 随着电子商务平台中智能代理的快速发展，对话推荐系统（CRS）已成为寻求通过对话向用户提供高质量推荐的新兴研究主题。 通常，CRS由对话模块和推荐模块组成。 对话模块侧重于通过多回合互动获取用户的偏好，推荐模块侧重于如何利用推断出的偏好信息为用户推荐合适的商品。 现有的大多数CRS都以“系统要求用户响应”模式设计的。在每轮对话中，CRS都会发出有关用户偏爱的问题，并且用户会使用个性化反馈对系统进行回复。通常，系统会根据商品的某些属性（例如，你最喜欢的电影类型是什么）来生成系统查询，并且用户反馈会反映用户对该属性的特定偏爱（例如，我喜欢动作电影）。主流方法是构造一种跟踪模块，该模块可以从这种多轮对话中推断出用户的基于属性的偏好。以此方式，可以将所推断的偏好呈现为所推断属性的序列（例如，电影CRS中的“流派＝动作→导演＝詹姆斯·卡梅隆”。有了这个序列后，我们就可以用一些方法来进行推荐来，比如可以采用知识图谱来进行推荐。 但是，这些现有的CRS研究存在两个主要问题。首先，对话本身的信息非常有限。许多CRS得到了进一步优化，以减少系统与用户交互的回合数。因此，在基于属性的推断偏好中，可能会丢失一些有用的属性。其次，仅利用基于属性的偏好来进行推荐可能还不够。例如，即使在过滤了几个属性之后，候选项目集仍可能很大。 现在要解决以上提到的两个问题，我们就需要把基于item的方式和基于属性的方式进行结合。其中，基于历史交互item的方式反映的是用户的长期兴趣，基于会话属性的方式反映的是用户当前的兴趣，也就是短期兴趣，这是一个典型的长短期兴趣结合的任务。 A：之前说了，在CRS系统中，一个用户进行多轮对话后，会有一个item属性的集合，A就是这个集合 =  ,其中 属于A，是item的属性，n是属性序列的长度 ,其中 是用户在对话前第k步与之交互的item :我们进一步假设每个项目ik也与一组属性值相关联，用Aik表示，它是整个属性集A的子集。 任务的定义：根据CRS模块，首先收集到基于属性的序列 ，然后利用点击序列 进行推荐。关于这个任务的定义，深入理解应该是这样：我们是先有属性序列，然后主要根据点击序列进行推荐，属性序列的建模是子模块任务，序列推荐是主任务，序列推荐任务在属性序列更新后可以反复利用这个信息，只要属性序列更新。 论文的base model是用Transformer做的，输入部分是embedding层，这部分除了有item id的embedding矩阵，还有属性的embedding矩阵，输入还有个P，这个就不说了，位置向量。 中间的运算就是Transformer的过程了，self-attention 跟ffn，这里不懂transformer结构的可以看一下论文。 输出部分是预测候选item i的概率：其中ei是i的原始embedding向量，W是映射矩阵，两个s是item和属性经过transformer结构出来的最后一个向量。 熟悉bert的都知道mask language model，把item序列中的item 用mask替代，然后预测这些被mask掉的item。 其中fik是item transformer结构出来的位置k出来的向量，SA是熟悉结构出来的Aik的位置出来的向量，W是映射矩阵，eik是原始的item embedding。 为了更好的让item based的信息跟attribute based的信息进行融合，论文也采取了一种另类的mask方法，用随机负采样的属性来替代Aik， 其中fik是被替换的那个item经过trm出来的向量，W是映射矩阵，faj是属性trm出来的向量，预测的概率是aj是否是被替换过。 在LTR里面，如果采用的是pairwise的优化方式，那么负采样的技术就至为关键了，而且优化了正样本的概率大于负样本的能力，所以需要选取一种负采样的方法来给我们整个模型的优化带来提升。 MIP里面负采样的方式用的是 IR-GAN 和 ELECT这两篇论文所采用的方式。 改论文选择了SASRec作为第一个阶段的pairwise ranking的模型，这个模型也是论文中用来sample 负样本的模型。负采样是这么做的：我们先用pairwise ranking的方式训练一个模型作为生成器，得到了候选item的概率分布，有了这个概率分布我们就可以拿来负采样了，因为排序高的items跟真实的很接近。至于为什么选择这个模型，论文里面说是因为这个论文在序列推荐任务中的表示特别好，也就是它作为ranking的模型效果还不错。请注意，尽管可以像标准GAN中那样更新生成器，但是我们只训练它的参数一次。 根据经验，我们发现迭代更新带来的改进是有限的。 整个训练分成两个阶段，第一个是预训练阶段，就是训练两个表示学习模型，第二个是微调阶段，学习的是rank loss：

这个问问你的指导老师不就ok了吗，主要是老师给不给你用，反正你的论文都不发表，老师说了算~~~：）（代论文？？这个不对啊~~~~）