这类网站有很多呢，除了爱学术网站可以下载文章，还有知网，百度学术这类网站也可以的。
您好，硕士研究生毕业论文也没那么难吧，研究生毕业论文都会经过中国知网的“学术不端检测”，即便最后不被盲审。 知网查重是以句子为单位的。即将文章以句子为单位进行分割，然后与知网数据库中的论文逐句对比，可将引用部分专业表达出来，避免重复。硕士研究生毕业论文 可联系
最好的资源得回学校上网才能用 学校图书馆的电子期刊库 可以查到很多资料
文献馆海量知名中文外文数据库汇总，中文文献下载、解决疑难文献、paperkeey在线改重、机器人自动降重 提到免费下载外文文献，在科研领域，SCI-HUB，堪称是“谁人不知，无人不晓”的下载神器，在我们下载外文文献时提供了极好的便利，但因某个原因，SCI-HUB要经常更改域名，会经常出现链接被封。 Genesis电子书下载 Library Genesis是一个电子书免费下载平台，提供科技、科学文章等优质的电子书。Library Genesis和SCI-HUB可谓是难兄难弟，因为版权问题，有时文献会下载不了或者页面显示无法连接。4.国家哲学社会科学文献中心 2016年12月30日，由中国社会科学院牵头承建的国家哲学社会科学文献中心正式上线，这是由国家免费向公众提供的学术资源。5.中国知网数据库 中国知网可以说是中国知识资源总库，提供了各行各业中外文的数据资源，但收费较高，适合少量文献下载需求的人群。 research从事国际学术会议论文集的出版和检索，以及专业学术期刊、专著的出版发行。内容涵盖物理、化学、医学、生物、数学、通信、计算机等多个领域学术搜索是一个可以免费搜索学术文章的网络应用，包括了世界上绝大部分出版的学术期刊， 可广泛搜索学术文献的简便方法。8. iData是由北京大学、清华大学、浙江大学、复旦大学等师生学者共同筹建的用于教学、科研目的的公益互联网项目，一个号称全世界最大的中文知网镜像网站。
参考文献一般都是在知网当中查找。我们在撰写毕业论文的时候，很多的地方都需要参考文献，这些参考文献我们都可以从知网当中找到它的来源，并且获得很标准参考格式，这样可以使我们的毕业论文撰写变得更加容易。而且知网所找到的参考文件往往十分权威，对于我们毕业论文撰写很有帮助，话题也可以帮助我们更加深入的了解自己所做的毕业课题。
除了知网之外，我们也可以从其他的一些学术平台来找到参考文献，这些参考文献的格式是重中之重，因为我们在撰写毕业论文的时候，如果格式不对很有可能会丢掉相应的分数，所以一定要注重格式的规范，而从知网当中所下载的参考文献是十分规范的，我们不需要担心任何格式的问题，只需要直接复制过来就可以了，这也是知网最大的优势。
知网检测系统查重
只有经过知网检测系统查重的研究生论文会被知网学术论文联合比对库收录，放在知网上，但是这些研究生论文被知网收录是由准确的时间的，知网官网会在研究论文查重后的第二年统一进行论文收录，所以研究生们不需要担心论文经过知网查重后会被放在知网数据库上的问题。
虽然知网查重不会立刻收录研究生论文，但是研究生论文在经过知网查重后，是会显示最近一次的检测记录的，这就要求研究生在使用知网查重后，一定要将论文修改到符合高校论文查重标准，确保论文顺利通过论文查重。
（1）联系工作实际选题要结合我国行政管理实践（特别是自身工作实际），提倡选择应用性较强的课题，特别鼓励结合当前社会实践亟待解决的实际问题进行研究。建议立足于本地甚至是本单位的工作进行选题。选题时可以考虑选些与自己工作有关的论题，将理论与实践紧密结合起来，使自己的实践工作经验上升为理论，或者以自己通过大学学习所掌握到的理论去分析和解决一些引起实际工作问题。（2）选题适当所谓选题要适当，就是指如何掌握好论题的广度与深度。选题要适当包括有两层意思：一是题目的大小要适当。题目的大小，也就是论题涉及内容的广度。确定题目的大小，要根据自己的写作能力而定。如果题目过大，为了论证好选题，需要组织的内容多，重点不易把握，论述难以深入，加上写作时间有限，最后会因力不胜任，难以完成，导致中途流产或者失败。相反，题目太小了，轻而易举，不费功夫，这样又往往反映不出学员通过几年大学阶段学习所掌握的知识水平，也失去从中锻炼和提高写作能力的机会，同时由于题目较小，难以展开论述，在字数上很难达到规定字数要求。此外，论文题目过小也不利于论文写作，结果为了凑字数，结尾部分东拼西凑，结构十分混乱。二题目的难易程度要适当。题目的难易程度，也就是论题涉及的深度。确定题目的难易，也要根据自己的写作能力而定，量力而为。题目难度过大，学员除了知识结构、时间和精力的限制外，资料搜集方面也有局限。这样，就会带来一些意想不到的困难，致使论文写了一半就写不下去了，中途要求另选题目。所以，在这个问题上的正确态度应该是：既不要脱离实际，好高骛远，去选一些自己不可能写好的论题；又不能贪图轻便，降低要求，去写一些随手可得的论题。（3）选题要新意所谓要有新意，就是要从自己已经掌握的理论知识出发，在研究前人研究成果的基础上，善于发现新问题，敢于提出前人没有提出过的，或者虽已提出来，但尚未得到定论或者未完全解决的问题。只要自己的论文观点正确鲜明，材料真实充分，论证深刻有力，也可能填补我国理论界对某些方面研究的空白，或者对以前有关学说的不足进行补充、深化和修正。这样，也就使论文具有新意，具有独创性。
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可以。研究生论文写微课是被允许的，所以可以。研究生(Postgraduate)是高等教育的一种学历，以研究生为最高学历，研究生毕业后，也可称研究生。
不去。硕士盲审的老师一般原理性的东西不可能看的很细他们重点看的就是论文的格式。这种情况多半要修改，加紧时间修改，不要影响到答辩的。盲审是指一种组织专家组评审的制度，就是匿名送审，意味着评阅导师不知道论文作者是谁。这样打出来的分数作假率低，高校阅卷一般使用这个方法。
论文——引言 论文引言是引人入胜之言，很重要，要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。论文——材料和方法 按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格，写出实验方法、指标、判断标准等，写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志 对论文投稿规定办即可。实验结果的整理应紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图，可以不用图表的最好不要用图表，以免多占篇幅，增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，不要随意丢弃。论文——讨论 是论文中比较重要，也是比较难写的一部分。应统观全局，抓住主要的有争议问题，从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理，而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。 论文的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当，不能写成“科幻”或“畅想”。
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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。
协同创意。抖音短视频广告策略研究论文的选题方向是协同创意理论概念综述，论文类型是营销传播。抖音，由字节跳动孵化的音乐创意短视频社交软件。该软件于2016年9月上线，是一个面向全年龄段的短视频社区平台。