论文写作资料可分为第一手资料与第二手资料两类。前者也称为第一性资料或直接资料，是指作者亲自参与调查、研究或体察到的东西，如在实验或观察中所做的记录等，都属于这类资料。。不会写也没有关系，我有参考。
二手知识看教书人动机纯不纯，有无私心，有私心的会把简单易懂的道理无限复杂化，让你落下功课去上补习班，不上补习班就给你压力让你不得不走走毛爷爷的“关系”，无私心的最大程度也是社会淘汰的或作用不明显的知识，如果选择的职业正好与自身所进修的学校接轨，效果最为明显，不过要十足的运气！！
目前社会的信息量巨大，每个人每天接触的信息量是以前的几倍甚至几十倍之多，在你的朋友圈、QQ空间、微博，你社群里各种转发的内容和信息、你书架上的各种名人、朋友推荐的书籍……各种信息不计其数，现在我们获取的知识，绝大多数都是二三四手信息，因为很多人已经失去了获得一手信息的能力。这也是我们认知效率低下的原因。 面对知识焦虑，这些“信息“的确让你镇定了点，而且怕你觉得无味，还加入大量麻辣、鸡精、味精、GIF动图和美女照片起味儿——但是当你吃惯这些，你永远没法享受真正的优质知识的味道。知识源头，是知识发源的地方，是知识刚刚被创造出来的地方。 这里的知识浓度和质量极高，有丰富的底层逻辑和基础概念。当顺流而下，离源头越远，支流越多，混入的杂质也就越多。当一份知识掺入了太多杂质时，恐怕只能勾兑成鸡汤了。 我们举个例子把什么是一二三四手信息说清楚 一手信息：知识的源头 1978年的诺贝尔经济学奖得主赫伯特•西蒙(Herbert Simon)在1973的时候，与合作者威廉•蔡斯(William Chase)共同发布了一篇关于国际象棋大师与新手的论文，首次提出专业技能习得的“十年定律”，他发现象棋大师的长时记忆中有5-10万个棋局组块，他推测这需要花费十年的时间。 1976年埃里克森基于西蒙的研究，进一步拓展了象棋大师的研究，并且和他合作发表论文。 1993年，埃里克森与另外两位同事基于大量的研究，发表一篇论文 The Role of Deliberate Practice in the Acquisition of Expert Performance（中文名称：《刻意练习在获得专业表现中的作用》）（K. Anders Ericsson, Ralf Th. Krampe, and Clemens Tesch-Romer）这是一手知识。 二手信息：忠实转述一手信息 2016年，论文主作者埃里克森发现自己的理念被误读，出了本书——《刻意练习》。埃里克森在书中强调说并没有一个确定的时间门槛让保证一个人成为大师。 不少互联网公司创始人专业技能的习得同样不是1万小时。在本书中，艾利克森使用的数据也非1万小时定律，从事音乐教育的学生在18岁之前，花在小提琴上的训练时间平均为3420小时，而优异的小提琴学生平均练习了5301小时，最杰出的小提琴学生则平均练习了7401小时。 而且刻意练习还和天赋、练习方式高度相关。低水平的勤奋多少小时都没戏。 同年，学习专家Eduardo Briceño在TED发表了How to get better at the things you care about的演讲，也提到了这个观点。 这些书和演讲，算是二手信息。 三手信息：为传播而简化和极端化观点的陈述 有个叫格拉德威尔的人读了埃里克森1993年的论文，全书没有提“刻意练习”这个主概念。只是抓取出来一个“一万小时定律” ，写成一本非常著名的书——《异类》。一时风靡全球，就算你没读过也一定听人说过。在文中，他充满激情的表达： “人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等，而是付出了持续不断的努力。只要经过1万小时的锤炼，任何人都能从平凡变成超凡。” 这是三手信息。 四手信息：为各种动机充满个人经验的情绪化表达 有无数公众号、人生导师、各种培训师和励志作者，开始基于自己的经验解读“一万小时定律”，告诉你任何人只要努力都能成为一个领域的大师，然后推销自己的方式：成长之旅，一万小时的诀窍、一万小时的工具和方法，以及感人的故事。这是第四手信息。 现在你检索一下，你各自在一二三四手信息里花费了多少时间？ 其实如果你能有英语四级水平，配合谷歌翻译，基本上1小时就能读完那篇一手信息的论文，4小时读完《刻意练习》或者《异类》，不过显然后者含金量更少，但阅读奖赏更高。但是大部人会被忽悠进入第四手信息流，搞不好还真的盲目去实践，花去了100小时。这就是认知效率的差距，所以一定要站在知识的源头。“ 真传一句话，假传万卷书 ”，讲的就是这个道理。 如何区分一二三四手知识 一手知识是一些正在被研究、思考和验证的新鲜的思考，可能在这些研究者的脑子里、笔记本上，还未完成后续加工，但是新鲜热辣。另外一些思考被系统化表现出来，就成为了专业期刊上发表的论文。 二手知识是含金量很高，忠实转述的资料，比如维基百科、一些讲述底层逻辑的书如《国富论》；还有一些比较中性的行业调查报告；还有系统整理后的各行业的优质教材和认证培训。 三手知识是畅销书，这些文字已经被改成公众可以理解、方便传播的文字，但是因为需要被很低的认知资源理解，所以加入了大量的案例、故事，同时也会加入一些不精确的概念。 四手知识是你常看到的，根据这些畅销书和理论，大部分人写了很多基于个人体验的鸡汤，加入了太多个人故事（我是如何一个小时挣到了200万的？）或者是情绪因素（看懂了这个才是中国人）讲一个观点，但是要灌输无数的浓烈的鸡精。 那么如何找到第一手信息呢？ 1.能辨别和找到知识源头 一般来说，下面这些内容是好知识的概率更高： 一手研究论文、行业的学术期刊、行业最新数据报告； 名校的教科书、MOOC里推荐的一手材料、维基百科； 讲述底层逻辑、思考质量比较高、略微难懂的书和文章； 各行业领军人物、行业大牛推荐的书单、豆列。 2.跟随知识源头的人 如果你实在来不及看这些内容，记得跟随站在知识源头的人。因为他们是面对源头的，如果他们还比较会表述，那就真的是幸运了。 在我看来，“得到”订阅专栏的各种作者都是这样的人，尤其是卓老板、万维钢，他们一个站在科技链条源头，一个站在优质图书源头，表述相当忠实和清晰。 如果你同时订几个专栏，很容易发现专栏作者用不同语言讲同一个道理。这个时候看留言，就看出不同人的心智水平了——比较低的人会说：“你这个万维钢讲过，没意思”，比较高的人会意识到：“你这个万维刚也这么说，有意思。”后面的人意识到——源头总是聚合的，统一的，而不是各自不同的，这才是精华。多看几遍，多几个角度，比给你看一篇信息量极少，但是长篇大论的文章好很多，更加有认知效率。
在《Nature》上发表一篇论文基本上属于大学教授级别(水平）。
《Nature》和《Science》属于顶尖科学杂志,按SCI影响因子算两杂志都有30多分。
《Nature》是世界上历史悠久的、最有名望的科学杂志之一，首版于1869年11月4日。与当今大多数科学论文杂志专一于一个特殊的领域不同，其是少数依然发表来自很多科学领域的一手研究论文的杂志（其它类似的杂志有《科学》和《美国科学院学报》等）。在许多科学研究领域中，很多最重要、最前沿的研究结果都是以短讯的形式发表在《自然》上。
【详细介绍】
《自然》是科学界普遍关注的、国际性、跨学科的周刊类科学杂志。2014年它的影响因子为。
1869年约瑟夫·诺尔曼·洛克耶爵士建立了《自然》，洛克耶是一位天文学家和氦的发现者之一，他也是《自然》的第一位主编，直到1919年卸任。
《自然》每周刊载科学技术各个领域中具有独创性，重要性，以及跨学科的研究，同时也提供快速、权威、有见地的新闻，还有科学界和大众对于科技发展趋势的见解的专题。
《自然》的主要读者是从事研究工作的科学家，但杂志前部的文章概括使得一般公众也能理解杂志内最重要的文章。杂志开始部分的社论、新闻、专题文章报道科学家一般关心的事物，包括最新消息、研究资助、商业情况、科学道德和研究突破等栏目。杂志也介绍与科学研究有关的书籍和艺术。杂志的其余部分主要是研究论文，这些论文往往非常新颖，有很高的科技价值。
在《自然》上发表文章是非常光荣的，《自然》上的文章会经常被引用。这有助于晋升、获得资助和获得其它主流媒体的注意。因此科学家们在《自然》或《科学》上发表文章的竞争很激烈。与其它专业的科学杂志一样，在《自然》上发表的文章需要经过严格的同行评审。在发表前编辑选择其他在同一领域有威望的、但与作者无关的科学家来检查和评判文章的内容。作者要对评审做出的批评给予反应，比如更改文章内容，提供更多的试验结果，否则的话编辑可能拒绝该文章。
《自然》是一份在英国发表的周刊，其出版商为自然出版集团，这个集团属于麦克米伦出版有限公司，而它则属于格奥尔格·冯·霍茨布林克出版集团。《自然》在伦敦、纽约、旧金山、华盛顿哥伦比亚特区、东京、巴黎、慕尼黑和贝辛斯托克设有办公室。自然出版集团还出版其它专业杂志如《自然神经科学》、《自然生物学技术》、《自然方法》、《自然临床实践》、《自然结构和分子生物学》和《自然评论》系列等。
众所周知，SCI论文意味着专业领域学术研究的方向和水平，于是发表SCI也成了许多高校和科研单位的目标，并且SCI论文的数量和质量也代表着其高校单位的学术水平。因此很多高校和单位为了提高自身含金量和促进自身科研水平发展，推出了许多鼓励政策。其中最直观的奖励就是——钱！ 如果这还不够明确，觉得有点抽象，那我们来列举几所知名高校： 重庆大学 SCI一区/二区 郑州大学 SCI一区 2w 武汉大学 SCI（IF≥15） 5w 浙江大学 SCI（IF≥10） 湖南大学 SCI一区 2w …… 而这仅仅只是一小部分...更勿要提发一篇顶尖刊物的奖励。比如重大， 一篇CNS论文奖励高达60w！ 其他如武汉大学、郑州大学、中山大学、西北工业大学、湖南大学等也有 50w 。 还有前段时间看到的一个科研站“招聘信息”，下面这是他们给出的奖励： 书中自有黄金屋诚不欺我。 不得不说，发一篇SCI论文给作者带来的好处还是不少的，这也是许多作者拼命想发SCI的原因。既可以展现自己的学术科研水平，又可以获得奖励，岂不是美滋滋。 在这里给自己插播一个广告~如果有想发SCI的小伙伴，也可以找我们哦~可以私信留言咨询哈。 CNS是一个英文缩写，确切说是三个刊物的名称首字母缩写，全称是cell nature science，即《cell》（细胞）、《nature》（自然）、《science》（科学），是国际最顶尖的三大期刊。所以CNS并不是一大类期刊，而是特指表示生命科学高水平学术杂志的这三个顶尖刊物。 《CELL》是一种美国爱思维尔(Elsevier)出版公司旗下的细胞出版社(Cell Press)发行的关于生命科学领域最新研究发现的杂志。 《Nature》是世界上历史悠久的、最有名望的科学杂志之一，创刊于1869年。与当今大多数科学杂志专一于一个特殊的领域不同，其是少数依然发表来自很多科学领域的一手研究论文的杂志（其它类似的杂志有《科学》和《美国科学院学报》等）。在许多科学研究领域中，很多最重要、最前沿的研究结果都是以短讯的形式发表在《自然》上。 《Science》是美国科学促进会（American Association for the Advancement of Science，AAAS）出版的一份学术期刊，为全世界最权威的学术期刊之一。《Science》是发表最好的原始研究论文、以及综述和分析当前研究和科学政策的同行评议的期刊之一。该杂志于1880年由爱迪生投资1万美元创办，于1894年成为美国最大的科学团体“美国科学促进会”（American Association for the Advancement of Science ，AAAS）的官方刊物。全年共51期，为周刊，全球发行量超过150万份。
首先纠正你，应该是二次、三次文献 根据文献内容、性质和加工情况可将文献区分为：一次文献、二次文献、三次文献。 一次文献指以作者本人的研究成果为依据而创作的原始文献，如期刊论文、研究报告、专利说明书、会议论文等。 二次文献是对一次文献进行加工整理后产生的一类方面，如书目、题录、简介、文摘等检索工具。 三次文献是在一、二次文献的基础上，经过综合分析而编写出来的文献，人们常把这类文献称为“情报研究”的成果，如综述、专题述评、学科年度总结、进展报告、数据手册等。 与此类似，也有把情报区分成一次情报、二次情报、三次情报的。
目前社会的信息量巨大，每个人每天接触的信息量是以前的几倍甚至几十倍之多，在你的朋友圈、QQ空间、微博，你社群里各种转发的内容和信息、你书架上的各种名人、朋友推荐的书籍……各种信息不计其数，现在我们获取的知识，绝大多数都是二三四手信息，因为很多人已经失去了获得一手信息的能力。这也是我们认知效率低下的原因。 面对知识焦虑，这些“信息“的确让你镇定了点，而且怕你觉得无味，还加入大量麻辣、鸡精、味精、GIF动图和美女照片起味儿——但是当你吃惯这些，你永远没法享受真正的优质知识的味道。知识源头，是知识发源的地方，是知识刚刚被创造出来的地方。 这里的知识浓度和质量极高，有丰富的底层逻辑和基础概念。当顺流而下，离源头越远，支流越多，混入的杂质也就越多。当一份知识掺入了太多杂质时，恐怕只能勾兑成鸡汤了。 我们举个例子把什么是一二三四手信息说清楚 一手信息：知识的源头 1978年的诺贝尔经济学奖得主赫伯特•西蒙(Herbert Simon)在1973的时候，与合作者威廉•蔡斯(William Chase)共同发布了一篇关于国际象棋大师与新手的论文，首次提出专业技能习得的“十年定律”，他发现象棋大师的长时记忆中有5-10万个棋局组块，他推测这需要花费十年的时间。 1976年埃里克森基于西蒙的研究，进一步拓展了象棋大师的研究，并且和他合作发表论文。 1993年，埃里克森与另外两位同事基于大量的研究，发表一篇论文 The Role of Deliberate Practice in the Acquisition of Expert Performance（中文名称：《刻意练习在获得专业表现中的作用》）（K. Anders Ericsson, Ralf Th. Krampe, and Clemens Tesch-Romer）这是一手知识。 二手信息：忠实转述一手信息 2016年，论文主作者埃里克森发现自己的理念被误读，出了本书——《刻意练习》。埃里克森在书中强调说并没有一个确定的时间门槛让保证一个人成为大师。 不少互联网公司创始人专业技能的习得同样不是1万小时。在本书中，艾利克森使用的数据也非1万小时定律，从事音乐教育的学生在18岁之前，花在小提琴上的训练时间平均为3420小时，而优异的小提琴学生平均练习了5301小时，最杰出的小提琴学生则平均练习了7401小时。 而且刻意练习还和天赋、练习方式高度相关。低水平的勤奋多少小时都没戏。 同年，学习专家Eduardo Briceño在TED发表了How to get better at the things you care about的演讲，也提到了这个观点。 这些书和演讲，算是二手信息。 三手信息：为传播而简化和极端化观点的陈述 有个叫格拉德威尔的人读了埃里克森1993年的论文，全书没有提“刻意练习”这个主概念。只是抓取出来一个“一万小时定律” ，写成一本非常著名的书——《异类》。一时风靡全球，就算你没读过也一定听人说过。在文中，他充满激情的表达： “人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等，而是付出了持续不断的努力。只要经过1万小时的锤炼，任何人都能从平凡变成超凡。” 这是三手信息。 四手信息：为各种动机充满个人经验的情绪化表达 有无数公众号、人生导师、各种培训师和励志作者，开始基于自己的经验解读“一万小时定律”，告诉你任何人只要努力都能成为一个领域的大师，然后推销自己的方式：成长之旅，一万小时的诀窍、一万小时的工具和方法，以及感人的故事。这是第四手信息。 现在你检索一下，你各自在一二三四手信息里花费了多少时间？ 其实如果你能有英语四级水平，配合谷歌翻译，基本上1小时就能读完那篇一手信息的论文，4小时读完《刻意练习》或者《异类》，不过显然后者含金量更少，但阅读奖赏更高。但是大部人会被忽悠进入第四手信息流，搞不好还真的盲目去实践，花去了100小时。这就是认知效率的差距，所以一定要站在知识的源头。“ 真传一句话，假传万卷书 ”，讲的就是这个道理。 如何区分一二三四手知识 一手知识是一些正在被研究、思考和验证的新鲜的思考，可能在这些研究者的脑子里、笔记本上，还未完成后续加工，但是新鲜热辣。另外一些思考被系统化表现出来，就成为了专业期刊上发表的论文。 二手知识是含金量很高，忠实转述的资料，比如维基百科、一些讲述底层逻辑的书如《国富论》；还有一些比较中性的行业调查报告；还有系统整理后的各行业的优质教材和认证培训。 三手知识是畅销书，这些文字已经被改成公众可以理解、方便传播的文字，但是因为需要被很低的认知资源理解，所以加入了大量的案例、故事，同时也会加入一些不精确的概念。 四手知识是你常看到的，根据这些畅销书和理论，大部分人写了很多基于个人体验的鸡汤，加入了太多个人故事（我是如何一个小时挣到了200万的？）或者是情绪因素（看懂了这个才是中国人）讲一个观点，但是要灌输无数的浓烈的鸡精。 那么如何找到第一手信息呢？ 1.能辨别和找到知识源头 一般来说，下面这些内容是好知识的概率更高： 一手研究论文、行业的学术期刊、行业最新数据报告； 名校的教科书、MOOC里推荐的一手材料、维基百科； 讲述底层逻辑、思考质量比较高、略微难懂的书和文章； 各行业领军人物、行业大牛推荐的书单、豆列。 2.跟随知识源头的人 如果你实在来不及看这些内容，记得跟随站在知识源头的人。因为他们是面对源头的，如果他们还比较会表述，那就真的是幸运了。 在我看来，“得到”订阅专栏的各种作者都是这样的人，尤其是卓老板、万维钢，他们一个站在科技链条源头，一个站在优质图书源头，表述相当忠实和清晰。 如果你同时订几个专栏，很容易发现专栏作者用不同语言讲同一个道理。这个时候看留言，就看出不同人的心智水平了——比较低的人会说：“你这个万维钢讲过，没意思”，比较高的人会意识到：“你这个万维刚也这么说，有意思。”后面的人意识到——源头总是聚合的，统一的，而不是各自不同的，这才是精华。多看几遍，多几个角度，比给你看一篇信息量极少，但是长篇大论的文章好很多，更加有认知效率。
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；
计算机论文题目
随着大科学时代的到来及科技水平的高速发展，计算机科学与技术已经渗透到我国经济、社会的各个领域，这些都有利于全球经济的发展，还极大地推动了社会的进步，
1、基于物联网的煤矿井下监测网络平台关键技术研究
2、基于抽象状态自动机和π演算的UML动态语义研究
3、基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究
4、基于矩阵化特征表示和Ho-Kashyap算法的分类器设计方法研究
5、基于博弈论的云计算资源调度方法研究
6、基于合约的泛型Web服务组合与选择研究
7、本体支持的Web服务智能协商和监测机制研究
8、基于神经网络的不平衡数据分类方法研究
9、基于内容的图像检索与推荐技术研究
10、物联网技术及其在监管场所中的应用
11、移动图书馆的研发与实现
12、图书馆联机公共目录查询系统的研究与实现
13、基于O2O模式的外卖订餐系统
14、网络时代个人数据与隐私保护的调查分析
15、微信公众平台CMS的设计与实现
16、环保部门语义链网络图形化呈现系统
17、BS结构计量信息管理系统设计与研究
18、基于上下文的天然气改质分析控制系统的设计与实现
19、基于增量学习和特征融合的多摄像机协作监控系统目标匹配方法研究
20、无线自组网络密钥管理及认证技术的研究
21、基于CDMI的云存储框架技术研究
22、磨损均衡在提高SSD使用寿命中的应用与改进
23、基于.NET的物流管理软件的设计与实现
24、车站商铺信息管理系统设计与实现
25、元数据模型驱动的合同管理系统的设计与实现
26、安睡宝供应与销售客户数据管理与分析系统
27、基于OpenCV的人脸检测与跟踪算法研究
28、基于PHP的负载均衡技术的研究与改进
29、协同药物研发平台的构建及其信任机制研究
30、光纤网络资源的智能化管理方法研究
31、基于差异同步的云存储研究和实践
32、基于Swift的云存储产品优化及云计算虚拟机调度算法研究
33、基于Hadoop的重复数据删除技术研究
34、中文微博情绪分析技术研究
35、基于协议代理的内控堡垒主机的设计与实现
36、公交车辆保修信息系统的研究与设计
37、基于移动互联网的光纤网络管理系统设计与开发
38、基于云平台的展馆综合管理系统
39、面向列表型知识库的组织机构实体链接方法研究
40、Real-time Hand Gesture Recognition by Using Geometric Feature
41、基于事件的社交网络核心节点挖掘算法的研究与应用
42、线性判别式的比较与优化方法研究
43、面向日志分类的蚁群聚类算法研究
44、基于决策树的数据挖掘技术在电信欠费管理中的应用与研究
45、基于信任关系与主题分析的微博用户推荐技术
46、微博用户兴趣挖掘技术研究
47、面向多源数据的信息抽取方法研究
48、基于本体约束规则与遗传算法的BIM进度计划自动生成研究
49、面向报关行的通关服务软件研究与优化
50、云应用开发框架及云服务推进策略的研究与实践
51、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响
52、空中交通拥挤的识别与预测方法研究
53、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究
54、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究
55、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究
56、机器人认知地图创建关键技术研究
57、Web服务网络分析和社区发现研究
58、基于球模型的三维冠状动脉中心线抽取方法研究
59、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究
60、传感器网络关键安全技术研究
61、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究
62、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究
63、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析
64、电信机房综合管控系统设计与实现
65、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究
66、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用
67、一种智能力矩限制器的设计与研究
68、移动IPv6切换技术的研究
69、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究
70、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究
71、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现
72、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究
73、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究
74、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究
75、基于AUV的UWSN定位技术的研究
76、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究
77、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究
78、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现
79、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究
80、PRAM模型应用于同步机制的研究
81、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究
82、云存储系统中副本管理机制的研究
83、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究
84、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究
85、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化
86、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究
87、融入隐私保护的特征选择算法研究
88、济宁一中数字化校园系统的设计与实现
89、移动合作伙伴管理系统的设计与实现
90、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用
91、基于语义的领域信息抽取系统
92、基于MMTD的图像拼接方法研究
93、基于关系的垃圾评论检测方法
94、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用
95、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发
96、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究
97、位置可视化方法及其应用研究
98、DIVA模型中定时和预测功能的研究
99、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究
100、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究
101、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响
102、空中交通拥挤的识别与预测方法研究
103、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究
104、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究
105、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究
106、机器人认知地图创建关键技术研究
107、Web服务网络分析和社区发现研究
108、基于球模型的`三维冠状动脉中心线抽取方法研究
109、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究
110、传感器网络关键安全技术研究
111、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究
112、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究
113、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析
114、电信机房综合管控系统设计与实现
115、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究
116、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用
117、一种智能力矩限制器的设计与研究
118、移动IPv6切换技术的研究
119、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究
120、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究
121、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现
122、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究
123、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究
124、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究
125、基于AUV的UWSN定位技术的研究
126、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究
127、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究
128、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现
129、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究
130、PRAM模型应用于同步机制的研究
131、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究
132、云存储系统中副本管理机制的研究
133、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究
134、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究
135、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化
136、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究
137、融入隐私保护的特征选择算法研究
138、济宁一中数字化校园系统的设计与实现
139、移动合作伙伴管理系统的设计与实现
140、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用
141、基于语义的领域信息抽取系统
142、基于MMTD的图像拼接方法研究
143、基于关系的垃圾评论检测方法
144、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用
145、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发
146、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究
147、位置可视化方法及其应用研究
148、DIVA模型中定时和预测功能的研究
149、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究
150、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究
这是一款阿里员工业余时间设计的论文相似性可视化的工具 功能是查找相似论文，并用图表的形式展现这些论文之间的关系。
可以把它理解为这篇论文的祖先们 这些是图表中最常被引用的论文，它们是该领域重要的开创性工作。 选择这些论文的时候，有引用关系的论文会被高亮。
可以把它理解为这篇论文的后代们 这些论文可能是受到图表中的论文启发的近期相关工作，或者是对该领域的调查。 通常包括该领域的现状，系统综述，元分析等。 同样，选择这些论文的时候，有引用关系的论文会被高亮。
我认为这款工具理论上非常适合用于辅助论文中Related Work，和Literature Review部分，比如下面这部分是对Related Work部分如何完成的指导，可以看出需要10到20个相关工作，借助CONNECT PAPERS（以下简称CP）可以很直观地获取更多的相似论文。找到该主题的“先祖“或者“后代”。
知识付费就在我们的生活中，而我们也会用到知识付费，所以今天的这个问题我们很有必要好好的了解了解。推荐个大家一个很好用的平台，就是淘淘课。淘淘课上的内容都是优质的正版内容经过很多筛选才发布出来的。
这个问题有点大，就找一个角度谈谈吧。知识付l费的时代，让人们重新认识到知识和经验的价值，以前我们只认可来自于学校或者机构的，传统方式教学的知识。我们一方面没有认识到每个人其实都有知识或者经验，并且都是有价值的，一方面也没有形成付l费的习惯，我们习惯于免费的获取不是来自于传统渠道的知识或者经验，比如通过网络搜索。然而，真正有价值的知识怎么会免费的公之于众呢？感谢知识付l费时代的到来，人们开始愿意购买任何有用有价值的知识或者经验。而这样的转变，开始让优质的内容更加的丰富起来，于是更多的人可以参与到知识付l费的大军中来，分享经验和知识，非常的有价值。而这些知识和经验可以通过淘淘课这样的知识变l现工具，以不同的形式进行呈现，并通过知识大使分销渠道触达到更多需要的人，实现经验的变l现，不管是对于经验分享者还是对于用户来说，都是相互受益的。
对于这个问题不要感到陌生，就发生在我们身边。知识付费就是为自习想学的知识买单，当然其中有很多问题需要细细探讨
一、调研背景和目的 知识付费是内容赛道的一块高地，有着上百亿的市场规模，得到、知乎、喜马拉雅各占一席之地，不可能完全覆盖到每一块角落，今日头条凭借集团自身庞大的资源优势，有与之一较高下，瓜分市场的能力。同时也是为了完善产品矩阵，细化流量经营，憨实自身体量，巩固自身地位的策略性防守。所以，今日头条最近推出了一款知识付费app——好好学习。 本次的调研目的是了解知识付费行业的目前现状，以及竞品“得到”app的产品情况，从而给出“好好学习"app未来发展的可能思路，或参考建议。
二、行业现状 1.知识付费行业的市场规模 据艾瑞数据，头部TOP3知识付费平台占据35%产业规模，腰部TOP4-10玩家占据25%产业规模，此外众多长尾参与者分享其余的40%份额。也就是说，不存在一家独大、头部通吃的局面，因此好好学习还有很大机会。（引用艾瑞咨询数据）
2.知识付费行业的产业地图
三、竞品分析——得到 黑盒分析（产品内在逻辑） 1.产品形态
白盒分析（产品外在表现） 1.产品结构 为了更好的了解得到产品，下面是我梳理出来的产品结构导图：
得到产品主要分为：发现、学习计划、知识城邦、已购和我的五大模块。 （1）发现：作为首页，布局得到几大内容。有官方Banner宣传，听书、电子书、商城、全部课程、专题5个常用入口。生成要打造一所终生学习者的得到，下设6大学院，分别是：科学学院、人文学院、商学院、视野学院、社科学院、能力学院。各学院都是请国内外知名讲师入驻，自带流量，形成了一个近乎完整的在职人士学习场地。每日免费内容又作为一转化点，刺激新老用户的使用和留存。每天听本书，作为得到探索初期的深化业务，一直留在界面上，在满足了需要系统学习的基础上，又留有泛泛学习听读的伏笔。上下内容，张弛有序。
（2）学习计划：既能够满足用户学习转发炫耀的虚荣心，同时又能够较好地提供用户学习督促，提高日活，增加用户粘性和依赖。
（3）知识城邦：得到产品趋于完整后的产物，是得到社群内容的自产地，技能呢满足用户的比较与好奇心理，也增加了用户的社交闭环属性，同时又能在这个高质量社群得到曝光。
（4）已购专区：有已购课程和听书书架（+搜索功能），按照学习或购买时间排序，便于用户查找学习课程和书本，最快最少操作进入课程或听书学习。
（5）我的：内容较为庞杂，朱勇用于管理个人账户、信息、卡券、笔记学习数据和勋章等，是个多功能的后台服务板块。
2.版本迭代和运营动作 为了更加清楚地了解“得到”产品的整个发展，以时间为顺序，梳理了其版本迭代和运营事件。如下：
（1）探索期：。初版上线，主要以音频和电子书为基础，在摸索核心业务，及基础功能的优化。
（2）成长期：，开始经营主营业务的。首次推出付费订阅产品，以专栏产品为主，辅助以知识新闻和每天听本书。在内容丰富的同时，提升音频的体验，改善用户学习做笔记的体验，开始强调分享推广。，深化主营业务内容和模式。主推订阅专栏，同时优化使用体验。新增用户的额社群功能（学习小组），逐渐增加用户粘性。对播放器进行优化，满足不断成长的用户需求。。开始提升其他产品的重要性：每天听本书、理想知识内参、驻场大神。平台内容呈现百花齐放之势。同时增强分享和学习的功能。
（3）成熟期：至今。对付费用户更加重视和照顾，丰富VIP特权，在知识服务上加强体验：精选书单、知识账本、优惠券，增加用户粘性。同时在音频和电子书上的体验进一步优化。
得到最为关键的运营事件是“时间的朋友”跨年演讲，每次带来的是上万级别流量的产品曝光。罗振宇实力圈粉，粉丝自带传播，瞬间可以将年会的内容、事件、热点、概念，传播于各大社交平台，互联网上。热点效应明显，尤其是大家对于得到团队提出新概念的传播。
3.用户评价及数据表现
4.核心驱动力 得到是款内容型产品，以运营驱动，运营中最核心的是KOL的圈粉效应。无论是罗振宇说书人本身，还是入驻得到产品的各名师大家，都是产品内容强有力的背书。KOL自带粉丝效应，即自带流量，每一个讲师的入驻，共同构建起矩阵生态模式，也为用户知识付费找到了强有力的买点。后期的社UGC社区运营，提供了用户社交场景，形成了产品生态闭环。
四、结论 好好学习对比于知识付费头部产品——得到，同是做知识付费垂直类内容，得到的内容更加系统，倾向于底层逻辑的建立；而好好学习的内容更为实用，类工具的作用，直接解决问题。个人认为，后来入场的好好学习，有几处地方可以向得到借鉴。作为后期迭代的发展方向，分别是：
1.引入专场KOL讲师，形成一定的品牌效应，引入用户流量； 2.笔记功能：满足用户长期使用，需要对知识进行整理的需要； 3.学习计划：督促用户自觉完成学习任务，提高日活跃度； 4.车载模式：增加新的使用场景，方便用户驾驶时收听内容，增加用户对产品的使用可能； 5.电脑端：增加电脑端阅读学习的客户端，满足用户大屏学习，笔记，整理等的需要。
【摘要】 随着社会的不断进步，人们已经深刻地认识到，只有经济才是社会发展的根本基础。一个国家综合国力的强弱，源于该国经济的实际发展水平。然而，经济状况的好坏，主要体现在各行业内各个企业的经营状况。在知识经济到来的今天，知识已被企业提升到战略资源的位置，企业家们采用知识管理势在必行。本文开篇对知识、知识经济及知识管理的概念进行了阐述，接着分析了知识管理与信息管理的区别之所在；接下来，从外部环境的变化、知识管理的特征及其必要性、知识管理对企业发展的作用这三个方面回答了“为什么要实施知识管理”；然后，叙述了企业知识管理的风险及误区，最后从八个方面讲述了企业该如何实施知识管理。 【关键词】知识经济 知识 知识管理1 【Title】How do enterprises carry on knowledge management 【Abstract】 With the constant progress of the society, people have already realized deeply, only economy is the basic foundation of the social development. The power of a national overall national strength, come from the actual development level of this country's economy. However, the quality of the economic situation, reflect the management state of each enterprise in every profession and trade mainly. Today, the knowledge economy comes, knowledge has already been promoted to the position of the strategic resource by enterprises, the entrepreneurs adopt knowledge management imperatively. The introductory song of this text explains the concepts of knowledge, knowledge economy and knowledge management, then analyses the difference between the knowledge management and information management, and then, from three respects, the change from the external environment condition, knowledge management characteristic and necessity , its effects on enterprise, answer " why implement knowledge management? "Then, it narrates the risk of enterprise's knowledge management and mistaken ideas and tell from eight respects finally how enterprises should implement knowledge management. 【Key words】Knowledge economy;Knowledge;Knowledge management 【文献综述】 在知识经济时代，知识逐步取代传统的资源，成为企业竞争优势的核心资源，知识管理应运而生，在全世界掀起了一场新的“管理革命”。管理大师彼得?德鲁克曾说，知识生产力已成为竞争和经济发展的关键，这是不可逆转的发展趋势。所以，如果说百年前诞生在美国的“泰罗制”开启了企业的“现代管理”之门，从而引起了以“科学管理”取代“经验管理”是企业管理的“第一次革命”，那么为适应知识经济而来的经营环境的变化，全球的企业管理正迎来“第二次革命”，即以“知识管理”为代表的新时代。以知识为核心的智力资产日益成为企业核心竞争力的决定因素，只有那些能够持续创造新知识，将新知识共享于整个组织，并由此开发出新技术、新产品的企业才能够保持持续的竞争优势。 知识经济已经在我国开始发育成长，关于知识经济的研究和实践逐渐从宏观层次转向了微观领域，学术界开始研究知识经济的微观基础即智力资本和企业知识管理。企业界也在积极进行探索。2000年，国内学术界关于知识管理的研究掀起了一个高潮，并波及到企业界，引起了企业知识管理的高潮，知识管理也越来越受到企业界的重视。 一、本文的现实意义和选题目的 我们必须承认，知识管理是适应知识经济的一种新的企业管理模式。它之所以能够引起理论界与知识界的普遍关注，与它在理论上和实际中的作用是分不开的。这也是研究如何进行知识管理的现实意义之所在。 首先在理论上它丰富了企业管理理论。以知识为基础的企业理论，是在对传统管理理论的反叛中成长起来的一种新的企业观。众所周知，以波特的竞争战略理论为代表的传统管理理论认为，企业的竞争优势来自于行为结构和市场结构。随着时代发展，这种理论逐渐暴露其不足。因此，产生了资源学派，其认为企业的竞争优势来源于企业拥有或能支配的资源，如土地、人才、资金、设备、技术等。但逐渐人们又认识到，竞争优势和对企业具有普遍意义的资源之间并不存在直接的因果关系。透过现象，我们可以看到是企业配置和利用资源的能力给企业带来了竞争优势。企业的这些能力来源于哪里，追根溯源来自于企业拥有的知识。因此拥有知识的多少及如何利用知识就成为了当今激烈竞争的市场中企业制胜的关键所在。但是知识具体如何对经济资源起作用的以及如何对知识进行管理，我们还未能充分理解，这也需要我们进一步去研究。 其次在实践中知识管理对当今企业管理起了十分重要的作用。据调查，在美国，已有28％的企业在开展知识管理，其余的70％左右的企业也在1999年对企业的知识资源实行全面的知识管理。这也是势在必行的，因为知识管理在企业管理中起着非常重要的作用。它是培养企业能力的基础性的工作；是企业在知识经济时代做出正确决策的基础。因为知识具有难计量、共享性等特点 ，这也就决定了知识管理也具有一定的特殊性。因此，我们必须对如何实施知识管理加以研究。 综观国内外学者的研究可以看出，目前他们还侧重于对知识管理的定义、目标和内容、策略与原则以及能支持知识管理的信息技术进行讨论，而对于企业知识管理的具体方法与手段以及如何实施知识管理还没有进行系统的研究，现在还不能给企业提供一套操作性强的知识管理实施方案。对于企业知识管理的激励机制、企业知识管理部门的职能定位和知识管理软件的系统分析还没有较为深入的研究。本文的目的就是为了进一步了解知识管理的涵义及进行知识管理的过程中所存在的风险及误区，并提供一套可供企业使用的知识管理实施方案。
图书馆知识管理系统创新研究论文
无论是在学校还是在社会中，大家都跟论文打过交道吧，论文是指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章。那么你有了解过论文吗？下面是我帮大家整理的图书馆知识管理系统创新研究论文，欢迎大家分享。
摘要： 在当代社会，知识的普及、利用与传播在我们的生活中扮演着越来越重要的角色，图书馆管理包含方方面面，图书馆知识的管理对图书馆管理具有创新作用，图书馆知识管理对图书馆管理进行了系统模式的创新、内容的创新、服务工作的创新，为人们提供一个知识获取的途径，创造一个知识的百宝箱，促进社会人民对知识的利用。
关键词： 图书馆；管理；知识管理；创新；
现代每一个高校都建立属于自己的图书馆，图书馆给学生带来了许多便利，提供许多的科学文化知识，有利于资源的协调利用。图书馆建立以后，图书馆的管理也是高校面临的重点问题，是高校的重点工作之一。其中图书馆知识管理尤为重要，高校组织了图书馆知识管理对于图书馆管理的创新，我们处于信息化发展的时代，信息的普及使得图书馆面临着层出不穷的问题，利用图书馆知识管理系统形成一个有规划、有约束、有条理的图书馆管理系统，对图书馆管理系统进行创新，使图书馆资源得以利用，使图书馆价值得以体现。
1、运用图书馆知识管理对图书馆管理的重要性
图书馆的管理包括方方面面，分为人力、物力、财力及知识的管理，图书馆知识的管理对图书馆管理具有重要作用，图书馆管理主要服务于人，为人们创造有力的、舒适的环境，给予人们有效的、丰富的资源，最主要的.是图书馆提供给人们知识，使人们接受知识、掌握知识、理解知识、运用知识。人们可以在图书馆知识管理系统中，查阅相关知识，找到自己感兴趣、乐于探讨的知识。除此以外，图书馆知识管理系统可以为广大读者提供一个交流的平台，使得读者相互学习，相互促进，相互交流，相互提升，从而满足读者的自身要求。
2、运用图书知识管理对图书馆管理系统模式的创新
图书馆管理十分复杂，包含图书馆内容、人力资源分配等方方面面，在图书馆知识管理系统中可以更加细化，分为事务模式、专家模式、集成模式、协作模式等。图书馆知识管理事务模式以知识的规范为核心，促使知识的标准化形成，促进知识系统化、规范化、自动化运用。图书知识管理专家模式以专家为中心开展工作，发挥专家的价值吸引更多的人投入到图书馆知识的海洋中。图书馆知识管理集成模式关注整体的发展，图书馆管理是一个整体，需要各方面相互协调、相互促进发展，促使各部门互帮互助团结友爱发展。图书馆管理协作模式纵观全局，使各方面协调、互相互助解决问题，各部门相互激励、共同促进、共同发展、资源共享。
3、运用图书知识管理对图书馆管理内容的创新
图书馆知识管理蓬勃发展，是图书馆管理的重点工作之一，在知识的应用中可以发现数字化时代已经到来，促使人们越来越接受虚拟网络的形成，追随时代的脚步，建立虚拟图书馆或者电子图书馆成为目前图书馆内容的革新工作，人们可以随时随地享受图书馆的资源，使资源得到有效的利用，人们也可以在虚拟图书馆中分享资源，促进各界人士找到合适的、需要的资源，加以利用促进社会的发展。在知识的管理中，一方面组织、开发利用知识，图书馆知识管理可以把孤本、传统知识进行编辑利用，形成信息知识在网上传播利用，促使各界人士合理利用，图书馆知识管理也可以发掘出图书馆知识中包含的隐性知识，使其凸显出来，使旧的知识与新的知识相融合，被各界人士认可，创造出新知识开发利用，运用有效的手段、严谨的运作传播图书馆新知识。另一方面，搜集、服务知识，图书馆知识管理服务于知识，为知识的利用、知识的传播找到最好的途径，扩大知识传播范围，便于各界人士搜集知识，运用知识。
4、运用图书知识管理对图书馆管理服务工作的创新
图书馆知识管理的服务工作以“以人为本”为核心，对从事图书馆管理的工作人员进行上岗培训，加强员工的核心理念，服务于知识，服务于人。图书馆知识管理需要引进高素质、高质量的员工，促进图书馆知识管理有效进行。随着科技的不断发展，图书馆知识管理需要引进高科技技术，方便管理图书馆知识。除此之外，图书馆面对广大读者的要求，形成独特的服务理念，满足读者对知识的追求与爱好，建立完整的服务体系，可以使读者找到合适的知识服务渠道，建立读者反馈渠道，有利于图书馆管理服务工作进行改进，有利于图书馆知识服务范围的扩大，有利于图书馆知识服务质量的提高。
运用图书馆知识管理对图书馆管理服务工作进行创新，建立健全服务保障系统，对服务的过程进行全面监控，力求做到全面的、最佳的服务工作。图书馆需要不断提高服务质量，不断改进服务工作的不足，需要面向各界人士，扩大服务范围，需要不断转变服务观念，与时俱进，满足读者的要求。
5、结语
图书馆涵盖了大量的知识，运用知识管理系统对图书馆管理进行优化是现在图书馆的重点工作，使读者更好地运用图书馆的知识资源，在图书馆管理中我们不难发现图书馆知识管理的重要性，它提供了一个良好的平台供读者使用，经过不断的探索与实践，可以发现图书馆知识管理对图书馆管理具有模式的创新、内容的创新、服务工作的创新。图书馆知识管理对知识进行规范、开发和利用，使各界人士更好的运用知识。图书馆知识管理坚持“以人为本”的核心理念，促进图书馆知识管理系统更加人性化，适应时代发展的潮流，适应图书馆管理的发展趋势。
6、参考文献
[1]郑辉.知识管理与图书馆管理创新[J].哲学(社会科学版),2011(01).
[2]丁婷.图书馆知识管理研究综述[J].图书情报工作网刊,2011(05).
[3]王振兴.基于知识管理的图书馆知识服务策略[J].科技创新导报,2012(13).