餐饮行业美团论文题目

企业战略对于一个企业，特别是中小民营企业的发展有着十分重要的意义，因为解决的是影响组织未来发展的最重要、最基本的问题。目前受多种因素的影响，我国的中小民营企业发展面临着许多的困难。在这种情况下，如何制定一个适合于自身发展的经营战略并落实执行，对中小企业的健康发展就显得尤为重要。本文以餐饮行业中的团餐业为例，以中国团餐行业代表企业JL餐饮管理公司为研究对象，对其经营战略进行了系统的分析。首先介绍了研究背景和意义，国内外研究现状其次对企业战略管理理论的发展进行了系统的描述；然后结合企业的实际情况，通过对外部环境，内部环境的分析，找到了外部环境中存在的机会和威胁，内部环境中的优势和劣势，对战略的制定和选择进行了阐述。运用SWOT分析工具，对JL餐饮管理公司的内外部优势以及内外部威胁进行了深入的分析明晰了JL公司在市场营销和技术体系管理方面具有核心竞争能力，并确立了保守型的发展战略是今后较长一段时期内宏观经济发展不确定以及行业前景不明朗背景下的优选战略。JL餐饮管理有限公司是近几年来国内快速崛起的民营团餐企业在2011年广州举办的中国团餐大会上，由中国烹饪协会权威发布的行业发展报告中，该公司强势跻身全国社会团餐16强名单。基于该公司在国内团餐行业的地位其经营战略的制定与实施对于整个行业所起到的示范作用意义重大。同时通过对JL公司发展战略的详细研究和分析，对于处于强周期性行业的企业以及身处当前全球经济低谷运行环境中的部分企业均具有一定的参考价值和借鉴作用。

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：

提供一些酒店管理专业的论文题目，供参考。 1、谈如何提高饭店企业的核心竞争力2、浅谈饭店个性化服务3、饭店的信息化管理研究4、饭店服务人员个人能力培养途径5、对饭店餐饮成本的控制研究6、主题酒店的发展研究7、分时度假的现状与发展8、浅析饭店无干扰服务9、体验式思维在饭店管理中的应用0、饭店业的体验式营销1、产权式酒店的发展研究2、国内饭店如何对抗国际酒店集团的对策研究3、饭店顾客关系管理4、酒店式服务在***行业的应用5、浅析汽车旅馆在中国的发展现状与策略6、浅析青年旅馆在中国的发展现状与策略7、有效执行饭店战略8、饭店企业文化问题研究9、如何实现餐饮服务的个性化10、饭店经营管理发展趋势分析 11、浅谈现代酒店营销 12、培训工作是饭店服务质量的基础 13、如何处理饭店非正式组织问题 14、试论饭店企业的客源市场定位 15、试论客人投诉的处理和饭店形象的树立 16、谈人力资源管理在饭店中的作用 17、 我国旅游饭店发展战略思考18、 旅游饭店营销与管理系统研究 19、 我国旅游饭店集团化问题分析20、浅析中外饭店管理集团比较 21、试析我国饭店业员工流动原因22、谈人力资源管理在饭店中的作用 23、试论客人投诉的处理和饭店形象的树立24、论饭店员工激励机制的建立 25、谈员工服务意识与企业竞争力提高之间的关系 26、抓好饭店产品质量，提高竞争能力27、有关我国旅游餐饮管理问题研究28、谈培训工作在饭店管理中的重要性29、 我国XX菜系发展的对策研究30 、我国旅游饭店（或部门）完善管理思考31、浅谈收益管理(Yield Management)在中国饭店中的应用32、饭店如何解决饭店管理专业大学毕业生流失问题33、中国饭店业特许经营发展现状及对策 34、试谈跨国酒店如何进行跨文化管理 35、我国旅游饭店业竞争力分析 36、我国经济型酒店现状分析和发展对策37、中国饭店发展趋势——集团化 38、我国旅游饭店供求非均衡分析39、饭店行业竞争格局及其对策思考 40、浅析饭店服务质量制约因素 41、谈我国经济型饭店连锁化扩张路径42、谈中国旅游饭店业可持续发展 43、如何构建中国饭店品牌的战略管理模式44、试析员工满意度与酒店服务质量的关系45、试论我国饭店实施绿色营销的现状、任务和发展趋势46、浅谈绿色饭店与可持续发展战略47、饭店文化对员工行为的影响探讨