笔杆网是一款基于大数据的写作与创新辅助工具，收录整理了超过5亿元数据，15亿引文数据，覆盖图书，期刊，学位论文，会议论文，报纸，标准，专利，互联网博客等文献类型。基于这一海量数据和笔杆强大的大数据技术，笔杆提供了一系列学术创作的文献服务功能。该平台围绕毕业论文写作和职称论文写作服务，目前分为6大模块：选题分析，资料搜集，提纲推荐，在线写作，参考文献，论文查重。功能及服务选题分析：笔杆自建海量题库，千万个选题模版个性化推荐，选题方向深度分析，引用与被引的量级变化，主题与主题的关联分析，提供有深度的选题，推荐有依据的选题，为优秀的论文创作好的开始。资料搜集：大大的提高的了文献检索和管理的效率，把传统的多样的、多渠道的查找方式统一为一键搜索，提高了创作水平和效率，专注于写本身。提纲推荐: 笔杆作为第一家将全文数据碎片化，然后加工标引利用，大量的纲要数据被抽取，融合到写作当中，作为写作思想指导，同学不再”望文生畏”。在线写作: 在线写作服务是笔杆的特色写作服务，不单单只是将传统写作形式升级了一下，在线写作结合了云端的优势同时与大数据服务紧密融合，不仅从写作安全性、便捷性上提升体验，从写作内容辅助服务方面也创新了不少特色。参考文献: 参考文献功能也是解放同学们的思想，将格式，规范，这种生硬的标准由笔杆解决，更多的去专注创作和写作的内容本身。论文查重: 论文查重是写作中重要的一环，规范学术创作的过程，养成良好的创作习惯，也规避学术不端的风险，在我们创作后，作为自省自查的重要环节。笔杆论文查重覆盖了最新的图书，期刊，论文等等众多文献类型，数据库比对指纹高达400亿，更与百度学术联合推出，速度快，算法合理，比对参数标准，是一款优秀的查重系统。笔杆网一直致力于在线教育的创新，专注于学术大数据领域的研究应用。
综述类: 1、Towards the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions。最经典的推荐算法综述 2、Collaborative Filtering Recommender Systems. JB Schafer 关于协同过滤最经典的综述 3、Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments 4、项亮的博士论文《动态推荐系统关键技术研究》 5、个性化推荐系统的研究进展.周涛等 6、Recommender systems L Lü, M Medo, CH Yeung, YC Zhang, ZK Zhang, T Zhou Physics Reports 519 (1), 1-49 （ ） 个性化推荐系统评价方法综述.周涛等 协同过滤： factorization techniques for recommender systems. Y Koren collaborative filtering to weave an information Tapestry. David Goldberg （协同过滤第一次被提出） Collaborative Filtering Recommendation Algorithms. Badrul Sarwar , George Karypis, Joseph Konstan .etl of Dimensionality Reduction in Recommender System – A Case Study. Badrul M. Sarwar, George Karypis, Joseph A. Konstan etl Memory-Based Collaborative Filtering. Kai Yu, Anton Schwaighofer, Volker Tresp, Xiaowei Xu,and Hans-Peter Kriegel systems:a probabilistic analysis. Ravi Kumar Prabhakar recommendations: item-to-item collaborative filtering. Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York of Item-Based Top- N Recommendation Algorithms. George Karypis Matrix Factorization. Ruslan Salakhutdinov Decompositions,Alternating Least Squares and other Tales. Pierre Comon, Xavier Luciani, André De Almeida 基于内容的推荐： Recommendation Systems. Michael J. Pazzani and Daniel Billsus 基于标签的推荐： Recommender Systems: A State-of-the-Art Survey. Zi-Ke Zhang(张子柯), Tao Zhou(周 涛), and Yi-Cheng Zhang(张翼成) 推荐评估指标： 1、推荐系统评价指标综述. 朱郁筱，吕琳媛 2、Accurate is not always good：How Accuacy Metrics have hurt Recommender Systems 3、Evaluating Recommendation Systems. Guy Shani and Asela Gunawardana 4、Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems. JL Herlocker 推荐多样性和新颖性： 1. Improving recommendation lists through topic diversification. Cai-Nicolas Ziegler Sean M. McNee, Joseph Lausen Fusion-based Recommender System for Improving Serendipity Maximizing Aggregate Recommendation Diversity：A Graph-Theoretic Approach The Oblivion Problem：Exploiting forgotten items to improve Recommendation diversity A Framework for Recommending Collections Improving Recommendation Diversity. Keith Bradley and Barry Smyth 推荐系统中的隐私性保护： 1、Collaborative Filtering with Privacy. John Canny 2、Do You Trust Your Recommendations? An Exploration Of Security and Privacy Issues in Recommender Systems. Shyong K “Tony” Lam, Dan Frankowski, and John Ried. 3、Privacy-Enhanced Personalization. Alfred 4、Differentially Private Recommender Systems：Building Privacy into the Netflix Prize Contenders. Frank McSherry and Ilya Mironov Microsoft Research, Silicon Valley Campus 5、When being Weak is Brave: Privacy Issues in Recommender Systems. Naren Ramakrishnan, Benjamin J. Keller,and Batul J. Mirza 推荐冷启动问题： Boltzmann Machines for Cold Start Recommendations. Asela Preference Regression for Cold-start Recommendation. Seung-Taek Park, Wei Chu Cold-Start Problem in Recommendation Systems. Xuan Nhat and Metrics for Cold-Start Recommendations. Andrew I. Schein, Alexandrin P opescul, Lyle H. U ngar bandit(老虎机算法,可缓解冷启动问题): 1、Bandits and Recommender Systems. Jeremie Mary, Romaric Gaudel, Philippe Preux 2、Multi-Armed Bandit Algorithms and Empirical Evaluation 基于社交网络的推荐： 1. Social Recommender Systems. Ido Guy and David Carmel A Social Networ k-Based Recommender System(SNRS). Jianming He and Wesley W. Chu Measurement and Analysis of Online Social Networks. Referral Web：combining social networks and collaborative filtering 基于知识的推荐： 1、Knowledge-based recommender systems. Robin Burke 2、Case-Based Recommendation. Barry Smyth 3、Constraint-based Recommender Systems: Technologies and Research Issues. A. Felfernig. R. Burke 其他： Trust-aware Recommender Systems. Paolo Massa and Paolo Avesani
跨库检索(Cross-Database search)是一个以多个分布式异构数据源为检索对象的数据检索系统，又称为多数据库检索、集成检索或联邦检索。
简单来说，就是输入一次检索词，系统同时在几个数据库中查找。
扩展资料
为了通过Internet向用户提供信息服务，越来越多的信息情报服务中心（如图书馆、院校、科研单位等）购买或建设了各类网络数据库。 然而由于这些网络数据库提供厂商的多方性，产生了数据库标准和结构的差异性。
人们不得不自己了解各个数据库的使用方法和限制，通过不同的工具和协议与之交互，汇集表达不一的处理结果，这无疑带来了极大的不便，跨库检索为了解决这个问题而诞生和发展。
跨库检索的意义：
跨库检索可以在检索文献时在多个数据库同时检索，比如说在CNKI中可以同时在学位论文数据库、期刊论文数据库、会议论文数据库中同时选择多个数据库进行检索，可以极大提高查全率和查询效率。
笔杆是一家专业的毕业论文写作平台,提供毕业论文范文,论文格式,论文检测查重,开题报告,参考文献格式,文献综述,论文模版等服务。笔杆论文查重系统对比库包括期刊指纹数据库，学位论文指纹数据库，会议论文指纹数据库，图书指纹数据库，网页指纹数据库等海量对比指纹数据库。可以在线写作和论文查重。
综述类: 1、Towards the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions。最经典的推荐算法综述 2、Collaborative Filtering Recommender Systems. JB Schafer 关于协同过滤最经典的综述 3、Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments 4、项亮的博士论文《动态推荐系统关键技术研究》 5、个性化推荐系统的研究进展.周涛等 6、Recommender systems L Lü, M Medo, CH Yeung, YC Zhang, ZK Zhang, T Zhou Physics Reports 519 (1), 1-49 （ ） 个性化推荐系统评价方法综述.周涛等 协同过滤： factorization techniques for recommender systems. Y Koren collaborative filtering to weave an information Tapestry. David Goldberg （协同过滤第一次被提出） Collaborative Filtering Recommendation Algorithms. Badrul Sarwar , George Karypis, Joseph Konstan .etl of Dimensionality Reduction in Recommender System – A Case Study. Badrul M. Sarwar, George Karypis, Joseph A. Konstan etl Memory-Based Collaborative Filtering. Kai Yu, Anton Schwaighofer, Volker Tresp, Xiaowei Xu,and Hans-Peter Kriegel systems:a probabilistic analysis. Ravi Kumar Prabhakar recommendations: item-to-item collaborative filtering. Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York of Item-Based Top- N Recommendation Algorithms. George Karypis Matrix Factorization. Ruslan Salakhutdinov Decompositions,Alternating Least Squares and other Tales. Pierre Comon, Xavier Luciani, André De Almeida 基于内容的推荐： Recommendation Systems. Michael J. Pazzani and Daniel Billsus 基于标签的推荐： Recommender Systems: A State-of-the-Art Survey. Zi-Ke Zhang(张子柯), Tao Zhou(周 涛), and Yi-Cheng Zhang(张翼成) 推荐评估指标： 1、推荐系统评价指标综述. 朱郁筱，吕琳媛 2、Accurate is not always good：How Accuacy Metrics have hurt Recommender Systems 3、Evaluating Recommendation Systems. Guy Shani and Asela Gunawardana 4、Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems. JL Herlocker 推荐多样性和新颖性： 1. Improving recommendation lists through topic diversification. Cai-Nicolas Ziegler Sean M. McNee, Joseph Lausen Fusion-based Recommender System for Improving Serendipity Maximizing Aggregate Recommendation Diversity：A Graph-Theoretic Approach The Oblivion Problem：Exploiting forgotten items to improve Recommendation diversity A Framework for Recommending Collections Improving Recommendation Diversity. Keith Bradley and Barry Smyth 推荐系统中的隐私性保护： 1、Collaborative Filtering with Privacy. John Canny 2、Do You Trust Your Recommendations? An Exploration Of Security and Privacy Issues in Recommender Systems. Shyong K “Tony” Lam, Dan Frankowski, and John Ried. 3、Privacy-Enhanced Personalization. Alfred 4、Differentially Private Recommender Systems：Building Privacy into the Netflix Prize Contenders. Frank McSherry and Ilya Mironov Microsoft Research, Silicon Valley Campus 5、When being Weak is Brave: Privacy Issues in Recommender Systems. Naren Ramakrishnan, Benjamin J. Keller,and Batul J. Mirza 推荐冷启动问题： Boltzmann Machines for Cold Start Recommendations. Asela Preference Regression for Cold-start Recommendation. Seung-Taek Park, Wei Chu Cold-Start Problem in Recommendation Systems. Xuan Nhat and Metrics for Cold-Start Recommendations. Andrew I. Schein, Alexandrin P opescul, Lyle H. U ngar bandit(老虎机算法,可缓解冷启动问题): 1、Bandits and Recommender Systems. Jeremie Mary, Romaric Gaudel, Philippe Preux 2、Multi-Armed Bandit Algorithms and Empirical Evaluation 基于社交网络的推荐： 1. Social Recommender Systems. Ido Guy and David Carmel A Social Networ k-Based Recommender System(SNRS). Jianming He and Wesley W. Chu Measurement and Analysis of Online Social Networks. Referral Web：combining social networks and collaborative filtering 基于知识的推荐： 1、Knowledge-based recommender systems. Robin Burke 2、Case-Based Recommendation. Barry Smyth 3、Constraint-based Recommender Systems: Technologies and Research Issues. A. Felfernig. R. Burke 其他： Trust-aware Recommender Systems. Paolo Massa and Paolo Avesani
物流管理专业人才的柔性化培养模式研究 [2010-05-23 02:31] 【摘要】针对物流管理专业人才多样化需求与高等院校培养模式存在隔阂的现状,本文基于胜任特征模型的三个基本要素,构建柔性化培养模式,并提出基于柔性化培养模式的课程体系设置和实践教学环节。“基础+模块+特色”的柔性化课程体系可以满足人才培养的知识结构与技能要求。“基础”强调人才基础知识的全面性;“模块”注重人才的技能培养;“特色”表现为细化专业方向设置、特色课程及特色实践环节。实践教学环节应建立综合性物流实验室、建立企业物流实习基地,以实践促进教学。 【关键词】物流管理专业;柔性化培养模式;课程体系;实践教学 物流人才缺乏与培养模式存在缺陷将严重制约我国物流业的长远发展。教育部已经把物流专业人才列为我国十二类技能型紧缺人才之一,缺口达60万[1]�。为了缓解物流人才缺乏问题,我国已有172所高等院校开设了“物流管理”本科专业,30所高等院校开设了“物流工程”本科专业。但目前高等院校物流专业人才培养与物流企业人才需求存在隔阂,需要对其培养模式做进一步完善[2]�。本文主要以物流管理专业人才培养为研究对象,在分析物流企业对人才需求多样性的基础上,提出物流管理专业人才的柔性化培养模式,并基于柔性化培养模式设置相应的课程体系和实践教学环节进行探讨。 1 企业对物流管理专业人才需求的多样性 物流管理专业人才是指各类企业物流管理人才和物流企业管理人才。物流经营企业以及各类工商企业物流管理专业人才的从业范围为运输、配送、包装、搬运、流通加工、储存、进出口业务、订单处理、流程计划等物流作业活动和整体规划。从业岗位从企业高层管理人员到信息管理员、网络维护员、仓库保管员等。不同领域、不同岗位对物流管理人才的知识、能力、素质要求也不同:从事专业物流运营的第三方物流企业需要具备物流管理基本理论、物流系统规划与设计基础的专业物流人才;商品流通企业或以营销业务为主的部门需要熟悉市场营销理论,又懂得物流业务的复合型人才;在制造企业中从事生产管理的人员,需要懂得企业生产物流管理的基本知识和基本技能,并且需要具备一定的工科基础。 针对物流管理人才需求的多样性,目前企业人力资源管理部门对物流人才的评价标准还缺乏一个科学、规范的参照点,招聘时拿不准测试哪些关键素质、知识点。高等院校也拿不准开设哪些有针对性的课程和实践教学环节以适应多样化人才需求。那么,现代企业的物流管理究竟需要什么样的人才? 本着这一问题的探索,本文采用胜任特征模型的纬度划分[3]�,来构建物流管理人才的柔性化培养模式,有望消除或缓解我国高等院校物流管理人才培养与现代物流企业人才需求之间的差距,以及人才结构失调的困境。 2 柔性化培养模式的构建 在如此多样化的人才需求背景下,高等院校物流管理专业人才的培养面临诸多困难。如果物流管理课程设置范围过大,将会导致所培养人才的基础理论不扎实,专业知识与基本技能不精深[4]�。这种课程设置也会给教学工作带来困难,教学计划、课程设置、教材选用等教学环节都不好组织,势必影响教学质量。如果课程设置的面过窄,人才知识结构单向化,知识面狭窄,技能单一,同样不能适应市场对物流人才多样性的需求[5]�。针对这一两难的问题,本文基于王强(2006)划分胜任特征模型纬度为人格特征、知识、技能和能力的基础上[3]�,通过对长江三角洲地区一些物流公司人力资源部门的实地访谈,发现他们对招聘物流管理人才最看重的是知识、技能和能力。他们认为人格特征仅通过高等院校培养是不够的,或许先天禀赋和工作的历练对人格特征影响更大。因此,本文将考虑高等院校物流专业人才培养模式的导向是知识、技能和能力,构建本文的柔性化培养模式,如图1所示。 从图1所示,结合企业人才胜任特征模型的三个基本要素,将与高等院校物流管理人才培养的课程设置体系与实践教学环节实现互动匹配。课程体系设置需要物流管理专业人才掌握扎实的管理科学、经济学、工学及信息科学基础,具备物流基础理论和方法,掌握宽口径、复合性、应用性的知识体系;实践教学环节需要物流管理专业人才具备较高的外语水平和计算机技能,接受过物流系统规划与设计能力的训练,具备物流管理、规划设计等较强的实务能力。因此,柔性化培养模式的目标是培养理论知识扎实、知识面宽广、适应能力较强,具备“宽口径、厚基础、细方向”知识结构和能力的复合型、应用型物流管理人才。 3 柔性化培养模式的课程设置体系 物流管理人才培养的课程设置是实现柔性化培养模式的必要保障,因此需要依据人才柔性化培养模式的目标进行科学、合理规划,并随着物流业的发展对现有基础课、专业基础课、专业课的学科性三段式课程内容进行改进,通过 “基础+模块+特色”的形式使课程体系柔性化,满足人才培养“宽口径、厚基础、细方向”的知识结构与能力的要求。 (1)基础教学部分包括公共基础教学、学科基础教学与专业基础教学,强调人才基础知识的全面性,注重人才的可持续发展,为进一步学习深造打下基础,实现培养的“宽口径、厚基础”要求。模块教学部分包括专业模块与选修模块,注重人才专业知识与能力的培养,实现“细方向” 的要求:一是根据专业细化方向的设置;二是根据专业特点、学校及学院的学科优势、地方经济发展设置一些特色课程及特色实践环节。通过“基础”与“模块”的优化组合,建立人才培养的柔性化的课程体系。 (2)公共基础教学需要依据学校教学大纲统一设置,是学生必须掌握的基础知识、基本理论、基本技能和思想道德素质。主要包括马克思主义理论课程、思想品德课程、高等数学、自然科学基础课程、体育课程、外语课程、军事训练课程和计算机基础教育课程等。学科基础类课程是学生必须掌握的本学科的基本知识、基本理论和基本技能的课程。依据管理学、经济学及工学主干课程设定,包括管理学、经济学、运筹学、机械设计、机械制图、会计学、统计学、计算机应用类等课程。专业基础课程主要开设物流管理专业的主干课程,包括物流管理学、工程经济学、系统工程、设施规划与物流、物流课程设计等。 (3)模块教学由专业模块与选修模块组成。根据物流管理学科的具体方向及物流管理专业设置背景划分多个方向模块,并结合地方经济发展、学校及学院的学科优势设置特色课程,比如设置企业物流管理、国际物流管理、运输管理、仓储管理等专业方向模块,不同的方向设置不同的核心课程供学生选修,可包括国际物流、采购与供应管理、物流战略、物流系统、供应链实施与策略、物流运输管理、配送管理等课程。物流细化方向的设置,进一步体现了物流管理人才的需求特点,同时也表现出人才培养的特色。选修模块包括公共选修课、学科选修课以及专业选修课。公共选修课是学生根据个人基础、能力、志趣和特长,跨学科、跨院、系选修的课程。学科选修课是进一步拓宽专业口径,扩大知识面,使学生了解本学科内其它专业的专业选修课程和本学科科学技术的最新发展趋势的选修课程。专业选修课包括一些边缘选修课,加深专业基础和专业技能的拓宽。“基础”与“专业模块”和“选修模块”的不同组合,使得课程体系具有一定的柔性化。4 柔性化培养模式的实践教学环节 物流管理实践环节多、系统性强、理论与实践紧密联系,因此物流管理专业人才培养不仅需要扎实的理论基础,更强调人才培养实践性和应用性,以实践教学促进课程教学,真正达到培养复合型、应用型物流管理本科专业人才的目的。 高等教育长期以来一直存在着重理论、轻实践的现象,虽然许多专业也设置了相关的实践教学环节,但往往浮于表面,未能真正引导学生应用理论知识解决实际问题的技能,导致理论与实践脱节。实践教学是高等院校物流管理人才培养的一个非常重要的环节,培养学生获得对实际问题的观察能力、综合分析能力及应用知识解决问题的技能。 柔性化培养模式的实践教学环节需要建立综合性的物流实验室,不仅要加大实践环节的课时数,更需要设计一些综合性实验及实习环节,将基础与模块中学习到的理论知识应用于实践过程中,并将所学知识贯穿起来,培养学生的思维、动手能力,进一步激发学生的学习兴趣,引导学生进行主动学习;同时还需要在课程设计、毕业设计中开设一些具有规划性、设计性的环节,鼓励学生在理论规程设计的基础上大胆引进现代化理念,开拓思路,培养创新精神、创造能力。 柔性化培养模式的实践教学环节还需要加强高校与物流企业的合作,建立长期的物流实习基地,通过企业讲座、实习、培训等多种方式提高学生实际工作中的操作能力,以增强今后工作岗位的适应能力。 5 结束语 针对物流管理专业人才需求与高等院校人才培养模式存在隔阂的现状,本文提出柔性化培养模式,旨在通过人才胜任特征模型的三个基本要素与课程设置体系、教学时间环节的互动匹配,来实现“宽口径、厚基础、细方向”的复合型、应用型人才的需求,并建立的与之相适应的柔性化的课程体系和实践培养环节,是适应物流人才多样化需求,促进物流产业和国民经济发展在人才培养上的有力保障。 参考文献 [1] 王蓓, 赵柴厚. 关于物流管理专业教改思路[J].中国市场, 2008, 10:154-155 [2] 庞燕,王忠伟.教学研究型大学物流工程专业课程体系建设的思考[J].中国市场,2002,(2):23-26 [3] 王强. 物流管理人才胜任素质模型的研究现状综述[J].工业技术经济,2006,25(8):105-108 [4] 刘联辉. 物流管理本科专业人才培养方案构建的思考[J]. 物流技术, 2005, (2):35-37 [5] 周江华, 刘桂云. 物流管理专业课程体系探讨[J]. 中国水运, 2003, (12):40-41
基于个性化技术的物流信息系统框架设计摘要】文中阐述了个性化技术的概念及特点，分析了传统物流管理信息系统存在的问题，并针对这些问题设计了一个基于个性化技术的物流管理信息系统的框架，最后对框架的实现技术进行了说明。【关键词】个性化；物流信息系统；数据挖掘现代物流在地区经济发展中的重要作用越来越为人们所认识。然而，随着网络物流资源的日趋丰富，人们要从浩瀚的信息之海中找到自己需要的信息越来越困难。传统的“人找信息”的服务模式已经越来越难以适应网络发展的要求，人们迫切需要一种能够根据用户的特点自动组织和调整信息的服务模式。于是个性化物流服务应运而生。1个性化技术概述个性化概念及特点个性化服务是指针对不同用户的不同特点提供不同的服务策略和服务内容的服务模式[1]。个性化服务具有主动性，可定制性，智能性等特点。主动性是指根据用户提出的明确要求，或基于用户的学科、偏好等个人特征，主动向用户提供其可能需要的信息和服务。可定制性是指用户可以定制自己的兴趣爱好，呈现布局等。智能性是指个性化服务中使用了一些智能技术，如数据挖掘，聚类分析等，它能够根据用户的浏览习惯来更新用户的兴趣模型。个性化技术简介推荐系统是个性化技术中最普遍的应用之一，根据用户行为和用户偏好自动地过滤用户不感兴趣的东西、预测用户感兴趣的东西。目前，常用的推荐技术有三类：基于内容的推荐技术、基于关联规则的推荐技术和协同过滤技术。①基于内容的推荐技术通过比较信息资源与用户的兴趣模型之间的相似性来推荐信息，它是信息过滤技术的延续与发展[2]。项目或者对象通过相关特征的属性来定义，系统基于用户评价对象的特征学习用户的兴趣，依据用户资源与待预测项目的匹配程度进行推荐。②基于关联规则的推荐（Association Rule-basedRecommendation）是以关联规则理论为基础，把已购商品作为规则头，把推荐对象作为规则体的一种推荐技术[2]。它可以发现不同商品在销售过程中的相关性。③协同过滤技术是目前应用最为广泛的推荐技术，它利用相似的行为和特征来进行个性化推荐。协同过滤技术基于历史用户数据找到与当前用户相似的用户群，并基于相似用户群的喜好向当前用户提供推荐。表1对以上三种推荐技术进行了简单的比较。限于篇幅，此处不再赘述。2传统物流信息系统存在的问题随着Internet技术、信息技术的不断发展以及信息量的不断扩大，越来越多的物流信息系统暴露出以下问题。信息量大，查全不易当前的物流信息系统中信息量越来越庞大且动态变化、形式多种多样。在这个海量仓库里有配送、运输、仓库、物流广告等内部或外部信息，这些信息严重超载。因此，网络使得用户面临从信息不足逐渐过度到选择过多的问题上来。供参考
问题一：推荐系统的背景简介 互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息，满足了用户在信息时代对信息的需求，但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长，使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息，对信息的使用效率反而降低了，这就是所谓的信息超载（informationoverload）问题。解决信息超载问题一个非常有潜力的办法是推荐系统 ，它是根据用户的信息需求、兴趣等，将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的个性化信息推荐系统。和搜索引擎相比推荐系统通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，由系统发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的信息需求。一个好的推荐系统不仅能为用户提供个性化的服务，还能和用户之间建立密切关系，让用户对推荐产生依赖。推荐系统现已广泛应用于很多领域，其中最典型并具有良好的发展和应用前景的领域就是电子商务领域。同时学术界对推荐系统的研究热度一直很高，逐步形成了一门独立的学科。 问题二：新闻管理系统有什么优点,它有什么研究意义 随着Internet的普及,越来越多的企业建立了自己的WWW网站,企业通过网站可以展示产品,发布最新动态,与用户进行交流和沟通,与合作伙伴建立联系,以及开展电子商务等。其中新闻管理系统是构成企业网站的一个重要组成部分,它担负着双层作用,一方面可以用来动态发布有关新产品或新开发项目,另一方面又可以及时向顾客公告企业经营业绩、技术与研发进展、特别推荐或优惠的工程项目、产品和服务,从而吸引顾客,扩大顾客群。 问题三：成本管理的研究意义 定义：成本管理是指：企业生产经营过程中各项成本核算、成本分析、成本决策和成本控制等一系列科学管理行为的总称。成本管理一般包括成本预测、成本决策、成本计划、成本核算、成本控制、成本分析、成本考核等职能。 作用：成本管理是企业管理的一个重要组成部分，它要求系统而全面、科学和合理，它对于促进增产节支、加强经济核算，改进企业管理，提高企业整体管理水平具有重大意义。 问题四：毕业论文的选题意义及要求怎么写啊 全球LTE蓬勃发展，市场机会巨大，发展潜力无限，截至2012年5月，全球34个国家的64个LTE网络投入商用，包括6个TD-LTE网络。在国内，上海、南京、杭州、广州、深圳、厦门6个城市建设了实验网，且杭州在5月已经实现了试商用。 TD-LTE网络优化流程 TD-LTE网络优化包括优化项目启动、单站验证、RF优化、KPI优化和网络验收等环节。单站验证是指保证每个小区的正常工作，验证内容包括正常接入、好中差点吞吐量在正常范围。RF优化用于保证网络中的无线信号覆盖，并解决因RF原因导致的业务问题。 RF优化一般以簇为单位进行优化，RF优化主要参考路测数据，RF分区优化时，各个区域之间的网络边缘也需要关注和优化。KPI优化包括对路测数据的分析和对话统数据的分析，用于弥补RF优化时没有兼顾的无线网络问题。通过KPI优化，解决网络中存在的各种接入失败、掉线、切换失败等与业务相关的问题。 TD-LTE和2G/3G网络优化的比较 TD-LTE网络优化与2G/3G优化思想相通，同样关注网络的覆盖、容量、质量等情况，通过覆盖调整、干扰调整、参数调整、故障处理等各种网络优化手段达到网络动态平衡，提高网络质量，保证用户感知。 TD-LTE与2G/3G系统不同，导致系统优化中重选、接入、切换等各种过程涉及参数不同。TD-LTE系统的干扰与2G/3G系统的干扰来源也有较大不同，需要通过不同手段规避。 TD-LTE的小区容量会随着小区覆盖增大逐步减小，优化需关注覆盖与容量间的平衡。LTE性能严重依赖于SINR，吞吐量会随SINR变差迅速降低。由于同频组网，为提高LTE性能，主服务区范围比2G/3G要求更严格。 TD-LTE网络优化内容 TD-LTE优化内容主要包括PCI优化、干扰排查、覆盖优化、邻区优化、系统参数优化。 PCI优化 PCI干扰容易出现掉线、下载速率慢等问题。PCI优化需要遵循以下三大原则：PCI复用至少间隔4层以上小区，大于5倍的小区半径;同一个小区的所有邻区列表中不能有相同的PCI;邻区导频位置尽量错开，即相邻小区模3后的余数不同。 干扰排查 根据干扰源的不同，干扰分为两大类。一类为内部干扰，包括GPS跑偏、设备隐性故障、天馈系统故障等。另一类为外部干扰，包括杂散干扰、阻塞干扰、互调干扰。 覆盖优化 常见的网络覆盖问题是由于过覆盖、欠覆盖或覆盖不平衡造成的，进而造成较低的接入成功率、较高的掉线率、较低的切换成功率以及较低的下载速率。无线覆盖问题产生的原因是各种各样的，包括天馈系统的工程质量问题、天线选型、覆盖相关参数设置的合理性、设备故障等原因。 覆盖优化措施包括检查天馈安装、调整天线的方向角和倾角、调整天线扇区波束赋形系数、检修设备故障、检查邻区关系、调整参考功率等。 邻区优化 邻区优化，旨在提高覆盖率，减少掉线率，提高切换成功率。邻区配置过程中主要会出现如下两个问题，邻区漏配可能会直接导致掉线，邻区多配不仅会占用邻区配置的数量，也会影响测量的及时性，正确、合理地对邻区进行配置十分重要。在优化中需根据地理位置、无线环境、KPI指标和测试情况对邻区进行检查和调整优化。 系统参数优化 目前TD-LTE进行优化调整的主要包括功率参数、PCI参数、切换参数、干扰规避算法参数、天线技术参数等。 TD-SCDMA的网络优化为TD-LTE的网络优化奠定了数据优化的基础，很多优化思路都可以进行借鉴，......>> 问题五：管理信息系统有哪些作用 管理信息系统是为了适应现代化管理的需要，在管理科学、系统科学、信息科学和计算机科学等学科的基础上形成的一门科学，它研究管理系统中信息处理和决策的整个过程，并探讨计算机的实现方法。它是一个由人、计算机、通信设备等硬件和软件组成的，能进行管理信息的收集、加工、存储、传输、维护和使用的系统。管理信息系统可促使企业向信息化方向发展，使企业处于一个信息灵敏、管理科学、决策准确的良性循环之中，为企业带来更高的经济效益。所以，管理信息系统是企业现代化的重要标志，是企业发展的一条必由之路。 信息系统在管理各项事务中有着普遍的应用，促进了企业管理工作的提升。管理信息系统是为管理服务的， 它的开发和建立使企业摆脱落后的管理方式，实现管理现代化的有效途径。管理信息系统将管理工作统一化、规范化、现代化，极大地提高了管理的效率，使现代化管理形成统一、高效的系统。过去传统的管理方式是以人为主体的人工操作，虽然管理人员投入了大量的时间、精力，然而个人的能力是有限的，所以管理工作难免会出现局限性，或带有个人的主观性和片面性。而管理信息系统使用系统思想建立起来的，以计算机为信息处理手段，以现代化通信设备为基本传输工具，能力管理决策者提供信息服务的人机系统，这无疑是将管理与现代化接轨，以科技提高管理质量的重大举措。管理信息系统将大量复杂的信息处理交给计算机，使人和计算机充分发挥各自的特长，组织一个和谐、有效的系统，为现代化管理带来便捷。 在现代化管理中，计算机管理信息系统已经成为企业管理不可缺少的帮手，它的广泛应用已经成为管理现代化的重要标志。在企业管理现代化中，组织、方法、控制的现代化离不开管理手段的现代化。随着科学技术的发展，尤其是信息技术和通讯技术的发展，使计算机和网络逐渐应用于现代管理之中。面对越来越多的信息资源和越来越复杂的企业内外部环境，企业有必要建立高效、实用的管理信息系统，为企业管理决策和控制提供保障，这是实现管理现代化的必然趋势。 管理信息系统在管理现代化中起着举足重轻的作用。它不仅是实现管理现代化的有效途径，同时，也促进了企业管理走向现代化的进程。 信息的作用：增强国家经济的可持续性快速发展，增强国家的综合实力； 有利于迎接加入WTO后的挑战，适应国际化竞争信息化是决定成败的关键因素，有利于抓住新世纪的良好发展机遇。我们正处在知识经济迅速崛起，全球信息化迅速发展的时代。对信息的采集、共享、利用和传播，不仅成为决定企业竞争力的关键因素，也成为决定国家生产力水平和经济增长的关键因素。 信息是可持续发展的基础，也是决策者进行成功规划的基础，能提高，经营管理信息的准确性和及时性，有助于，决策的进一步科学化。 能促使业务办事程序和管理程序更加合理，从而有助于增强快速反应能力。 能进一步促进资源的合理组合及利用，使其在现有资源条件下达到最佳利用效果，从而大大提高生产经营效率和管理效率。 提供一个的强大、快捷的信息交流平台，有助于我们紧紧跟踪一些先进经验和成果，从而有助组织的发展. 问题六：系统论的概念及主要类型和主要特点是什么。 一、概念：系统论是研究系统的一般模式，结构和规律的学问。它研究各种系统的共同特征，用数学方法定量的描述其功能，寻求并确立适用于一切系统的原理，原则和数学模型，是具有逻辑和数学性质的一门科学。二、类型：系统论是多种多样的，可根据不同的原则和情况来划分系统的类型，按人类干预的情况可划分为自然系统和人工系统，按科学领域可分为自然系统，社会系统和思维系统。等等三、特点：系统论认为整体性，关联性，等级结构性，动态平衡性，时序性等是所有系统的共同基本特征，这些既是系统所具有的基本思想观点，也是系统方法的基本原则，表现了系统论不仅是反映客观规律的科学理论，且具有科学方法的含义。 问题七：简易无线遥控系统 课题的目的和意义 易无线遥控系统 课题的目的和意义： 无线遥控技术发展只有几十年的历史，但随着电子技术的飞速发展，新型大规模遥控集成电路的不断出现，使得无线遥控技术有了日新月异的发展。设计着重研究无线遥控系统通过控制开关，发射无线信号，再由无线接收模块接收信号以及工作原理。 设计有利于巩固所学的专业知识，促进深入理论研究，为继续深造打基础，对在校期间学业情况的评估和综合能力的考查,也是培养和锻炼运用所学基本知识、理论和技能分析解决实际问题能力和科研创新能力，培养严谨治学的态度。通过实验提高对单片机的认识，进一步熟悉和掌握单片机的结构及工作原理，以及提高软件调试能力。 且在研究过程当中遇到的各种问题又能促进钻研业务学习，使学习成绩得以进步与提高。并对通信系统建立起一个完整的概念。 问题八：Ping++ 增长智能系统的「个性化推荐系统」能实现什么功能？ 智能订货系统可以打通人、货、场三 数据，精准预测每个门店未来的商品需求种类和商品需求，降低商家的商品过期报废率，增加利润空间。 问题九：研究企业应收账款的管理的目的和意义是什么 这是目的：望采纳~ 1、通过对企业应收账款管理的系统化研究，可以帮助企业制定合理 的信用政策，减少企业信用销售的风险，加强企业对应收账款的动态监控， 避免企业陷于财务危机甚至走向破产。 2、通过对企业应收账款管理的系统化研究，可以使企业因使用信用 销售手段所增加的收益大于持有应收账款的成本。 3、通过对企业应收账款的系统化研究，可以改善应收账款的流动性， 改善与应收账款有关的财务指标，从而提高企业的融资能力。 4、通过对企业应收账款管理的系统化研究，可以借鉴国外先进的管 理经验，探索适合我国国情的应收账款管理模式。 问题十：矿井通风系统设计的目的及意义 10分 矿井通风设计是整个矿井设计内容的重要组成部分，是保证安全生产的重要一环。矿井通风就是依靠通风动力，把定量的新鲜空气，沿既定的通风路线连续地输入井下，以满足回采工作面、掘进工作面、机电硐室、火药库以及其它用风地点的需要；同时把用过的污浊空气连续地排出地面。 矿井通风系统应根据矿井瓦斯涌出量、矿井设计生产能力、煤层赋存条件、表土层厚度、井田面积、地温、煤层自叮倾向性等条件，在确保矿井安全，兼顾中、后期生产需要的前提下，通过优化或技术经济比较后确定。
1. 查找、阅读文献，用文献管理软件管理。一般一个完整的研究都是从查找和阅读文献开始的，通过阅读大量的文献，你才有关于做什么研究（主题）、怎么做研究（方法）和研究假设的想法。找文献，国内学校基本上是百链+google scholar，国外学校就是学校图书馆+google scholar。然后文献管理软件推荐 Mendeley2. 写proposal. 就是把1里提到的成文，包括intro （含假设）、method和data analysis （预计要怎么分析数据）。如果这个写得好，那正式的文章会稍微省一点力。至于intro怎么写，请看答案最后的图3. 伦理委员会审批。不是所有学科都要，而且这个在中国尤其儿戏，约等于无，所以我见过违反研究伦理的研究。关于伦理委员会，见维基百科：Institutional review board4. 做预研究。对小样本（小样本有多小不同学科不同、不同研究主题也不同）收集数据，并按照之前的想法进行数据预分析。如果趋势和假设一致，继续进行正式研究。如果没趋势或者趋势和假设反了，或者重新找文献，看是不是有自己漏了的因素没考虑；或者改善研究方法（数据收集方法）5. 正式研究，收集数据。在过程中或许也可以进行阶段性的数据分析6. 数据分析。先用proposal里设想的方法来分析，如果比较容易得出符合假设或者部分符合假设的结果，就可以开始写。如果没啥结果，就慢慢数据挖掘吧试用各种各样方法来分析，有可能有新发现，也有可能没有7. 根据数据结果完善intro。如果之前写了proposal，这个时候就是完善。如果没写，就是重头开始写。一般而言，更为重要的是研究里用到的变量之间的关系（而不是这些变量本身），在此前有什么研究涉及到。题主在这一步，可能很多时候在导师手里接到项目也是从收集数据开始到这一步开始写。同时，去找拟投稿杂志的格式要求和文章来看，模仿格式、风格之余，按照格式要求来写。8. 按method、result、discussion、abstract的顺序完成文章。method和result是最好写的。result按照假设的结构来写；discussion以result为基础同时看着intro来写，但是和intro结构倒置，具体还是看答案最后的图。9. 初稿完成，然后做好起码改5次的准备。至于英语，没有想象的那么困难。初稿的时候就想着把东西写出来，是完整的句子，前一句和后一句接得上就行了。初稿之后慢慢改吧特别是第一次写如果真的觉得很难开始，就先写method、result，然后再写intro，然后discussion.但是熟练之后不推荐这么做，一来其实有点不符合伦理，二来其实这样写出来的文章质量可能会比按顺序写的稍差
撰写实践论文通常需要遵循以下步骤：
1、确定论文主题和研究问题。首先需要选择一个明确的主题，并确定需要研究的问题。
2、研究文献。在撰写实践论文之前，需要阅读并分析相关的文献，以便更好地理解研究问题。
3、收集和分析数据。对于实践论文，收集和分析数据是非常重要的一步。需要确保数据来源可靠，并使用合适的方法进行数据分析。
4、撰写论文。在写论文之前，需要根据论文要求确定论文的结构，并逐步完成各个部分，如引言、研究背景、研究方法、数据分析和结论等。
5、审阅和修改。完成论文后，需要反复审阅和修改，以确保论文的准确性和完整性。
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《中学化学教学参考》《中学化学》《化学教育》《素质教育报》.化学专刊杂志适合老师，报刊适合学生。
高中生理化报
《中学化学教学参考》 《中学化学》 《化学教育》 《素质教育报》.化学专刊
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