可以去白度去那就有想要的啊
一、 文献综述 文献综述是研究者在其提前阅读过某一主题的文献后，经过理解、整理、融会贯通，综合分析和评价而组成的一种不同于研究论文的文体。综述的目的是反映某一课题的新水平、新动态、新技术和新发现。从其历史到现状，存在问题以及发展趋势等，都要进行全面的介绍和评论。在此基础上提出自己的见解，预测技术的发展趋势，为选题和开题奠定良好的基础。 二、文献综述的格式 文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，而文献综述介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写工作。 前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。 主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。 总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，提出自己的见解并对进一步的发展方向做出预测。 参考文献，因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且也为评审者审查提供查找线索。参考文献的编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。关于参考文献的使用方法，录著项目及格式与研究论文相同，不再重复。学习重点 一 了解综述的写法 二 学写综述 写作指导 综述是综合叙述的意思，即把经过分析的对象或材料的各个部分、各个属性综合成一个统一的整体，然后叙述出来。它需要有较强的抽象、概括和分类整理能力。从写作角度看，综述也是对众多材料进行综合整理的一种常见的写作形式，常用于人物介绍、会议记录整理、情况反映和活动汇报等。 写综述要注意以下三点： 第一，收集和辨析材料。要通过观察、实验、访谈、调查、阅读等方法，把有关资料收集在一起。收集时，注意资料的广度、深度和准确度。然后将可利用的材料排列辨析，分清轻重主次。 第二，安排好结构。要按照一定的顺序编排材料，注意材料分类的科学性和编排材料的条理性。 第三，语言表达要恰当。综述的目的是把事实和情况说清楚，因此，语言应简明、概括、平实，大段的描绘性的语言是不必要的。 从新闻文体的角度看，综述是述评性新闻的一种，是就若干新闻事实加以综合评述的新闻报道。常见的有综合消息(也称新闻综述)、动态消息、时事综述、读者来信综述等。这里以综合消息和读者来信综述为例加以说明。 综合消息是反映一个时期或某一活动、某一事件全面情况的新闻报道。常见的有两种综合方式：对诸多报道对象某一共同方面情况的横向综合；对某一报道对象某方面情况的发展过程的纵向综合。也有横向和纵向结合来写的。写作时，立足点要高，要通过对大量材料的归纳、综合，提炼出观点，注意突出特点，防止面面俱到。下面这篇综合消息，作者注意到了面的概括与典型事例相结合，从一个侧面反映了新时期电影事业发展的丰硕成果。 阐述了文献综述的目的与作用,给读者提供了一个如何撰写好文献综述的概念,框架以及步骤.指出了写作文献综述一般常犯的错误,并推荐介绍了文献综述的四个基本步骤:概述(归类),摘要,批判,建议.文献综述在硕士,博士论文写作中占据着重要的地位,是论文中的一个重要章节.文献综述的好坏直接关系到论文的成功与否.文献综述是文献综合评述的简称,指在全面搜集,阅读大量的有关研究文献的基础上,经过归纳整理,分析鉴别,对所研究的问题(学科,专题)在一定时期内已经取得的研究成果,存在问题以及新的发展趋势等进行系统,全面的叙述和评论."综"即收集"百家"之言,综合分析整理;"述"即结合作者的观点和实践经验对文献的观点,结论进行叙述和评论.其目的并不是将可能找到的文章列出,而是要在辨别相关资料的基础上,根据自己的论文来综合与评估这些资料.一个成功的文献综述,能够以其系统的分析评价和有根据的趋势预测,为新课题的确立提供强有力的支持和论证.一,文献综述的作用与目的文献综述要针对某个研究主题,就目前学术界的成果加以探究.文献综述旨在整合此研究主题的特定领域中已经被思考过与研究过的信息,并将此议题上的权威学者所作的努力进行系统地展现,归纳和评述.在决定论文研究题目之前,通常必须关注的几个问题是:研究所属的领域或者其他领域,对这个问题已经知道多少;已完成的研究有哪些;以往的建议与对策是否成功;有没有建议新的研究方向和议题.简而言之,文献综述是一切合理研究的基础.大多数研究生并不考虑这些问题,就直接进行文献探讨,将在短时间内找到的现有文献做简略引述或归类,也不作批判.甚至与论文研究的可行性,必要性也无关.其实回顾的目的就是想看看什么是探索性研究,所以必须主动积极地扩大研究文献的来源.也只有这样,才可能增加研究的假设与变量,以改进研究的设计.文献综述至少可达到的基本目的有:让读者熟悉现有研究主题领域中有关研究的进展与困境;提供后续研究者的思考:未来研究是否可以找出更有意义与更显著的结果;对各种理论的立场说明,可以提出不同的概念架构;作为新假设提出与研究理念的基础,对某现象和行为进行可能的解释;识别概念间的前提假设,理解并学习他人如何界定与衡量关键概念;改进与批判现有研究的不足,推出另类研究,发掘新的研究方法与途径,验证其他相关研究.总之,研究文献不仅可帮助确认研究主题,也可找出对研究的问题的不同见解.发表过的研究报告和学术论文就是重要的问题来源,对论文的回顾会提供宝贵的资料以及研究可行性的范例.二,文献综述中常见的问题文献综述可以帮助新研究者在现有知识的基础上不断创新,所以撰写此章节时,要向读者交代论文不同于先前研究之所在.它是一个新的有关此类研究主题方面的重要的学术研究.但是研究生在撰写文献综述过程中易犯以下四种错误:1. 大量罗列堆砌文章误认为文献综述的目的是显示对其他相关研究的了解程度,结果导致很多文献综述不是以所研究的问题为中心来展开,而变成了读书心得清单.2. 轻易放弃研究批判的权利我国高等院校多以本校学生考本校研究生者居多,因而往往出现大量引用自己导师的研究成果而不注意其他同行的研究成果的现象,学生担心学位论文答辩通不过,所以难得见到学生批判导师已有研究的不足;遇到名校名师,学生更易放弃自己批判的权利.由于大量引用他人的著作,每段话均以谁说起始,结果使自己的论文成为他人研究有效与否的验证报告,无法说服读者相信自己的论文有重要贡献.3. 回避和放弃研究冲突另辟蹊径对有较多学术争议研究主题,或发现现有的研究结论互相矛盾时,有些研究生的论文就回避矛盾,进行一个自认为是创新的研究.其实将这些冲突全部放弃,就意味着放弃一大堆有价值的资料,并且这个所谓的创新,因为不跟任何现有的研究相关与比较,没有引用价值,会被后人所放弃.遇到不协调或者互相矛盾的研究发现,尽管要花费更多的时间来处理,但是不要避重就轻,甚至主动放弃.其实这些不协调或者冲突是很有价值的,应多加利用.将现有文献的冲突与矛盾加以整合是必要的,新研究比旧研究具有更好,更强的解释力,原因之一是新的研究会将过去的所得做一番整合与改善.4. 选择性地探讨文献有些研究生不是系统化鼗毓讼钟械难芯课南?找适合研究的问题或可预测的假设,却宣称某种研究缺乏文献,从而自认他们的研究是探索性研究.如果有选择性地探讨现有文献,则文献综述就变成了研究生主观愿望的反映,成了一种机会性的回顾.因此一定要进行系统的,全面的文献综述,以严谨的科学设计来寻找,评估以及整合科学研究的证据,确保文献综述完整不偏.要端正学风,勇于探索和不回避冲突.分析冲突的原因,方法与结论,可以为未来的研究及论文奠定成功的基础,使论文的研究结果对后续研究有应用价值和理论意义.三,综述的基本方法与步骤文献综述不仅仅是对一系列无联系内容的概括,而且是对以前的相关研究的思路的综合.文献综述的基本步骤为:1. 文献综述的第一步:概括归纳收集文献的方法主要有两种:一是通过各种检索工具,如文献索引,文摘杂志检索,也可利用光盘或网络进行检索;二是从综述性文章,专著,教科书等的参考文献中,摘录出有关的文献目录.选择文献时,应由近及远,因为最新研究常常包括以前研究的参考资料,并且可以使人更快地了解知识和认识的现状.首先要阅读文献资料的摘要和总结,以确定它与要做的研究有没有关系,决定是否需要将它包括在文献综述中.其次要根据有关的科学理论和研究的需要,对已经搜集到的文献资料做进一步的筛选,详细,系统地记下所评论的各个文献中研究的问题,目标,方法,结果和结论,及其存在的问题,观点的不足与尚未提出的问题.将相关的,类似的内容,分别归类;对结论不一致的文献,要对比分析,按一定的评价原则,做出是非的判断.同时,对每一项资料的来源要注明完整的出处,不要忽略记录参考文献的次要信息,如出版时间,页码和出版单位所在城市等.对要评论的文献先进行概括(不是重复),然后进行分析,比较和对照,目的不是为了对以前的研究进行详细解释,而是确保读者能够领会与本研究相关的以前研究的主要方面.个别地和集中地对以前研究的优点,不足和贡献进行分析和评论,这在文献综述中是非常重要的.2. 文献综述的第二步:摘要不同的学科对引用摘要的要求与期望不同[1].虽然文献综述并不仅仅是摘要,但研究结果的概念化与有组织的整合是必要的.其做法包括:将资料组织起来,并连到论文或研究的问题上;整合回顾的结果,摘出已知与未知的部分;理清文献中的正反争论;提出进一步要研究的问题.3. 文献综述的第三步:批判文献综述是否有价值,不仅要看其中的新信息与知识的多少,还要看自己对文献作者及编辑者的观点与看法如何.阅读文献时,要避免外界的影响甚至干扰,客观地叙述和比较国内外各相关学术流派的观点,方法,特点和取得的成效,评价其优点与不足.要根据研究的需求来做批判,注意不要给人以吹毛求疵之感.一个具有批判性的评论,必须要有精确性,自我解释性和告知性.批判的程度,主要在测试研究生评鉴技巧:是否能分析出文章的中心概念与所提出的论据,做出摘要,并提出简要评估.文献综述的第三步是在形式上批判其是否符合一些基本写作的标准,即判定其是否为一篇好文章还要看文献中引用的文章与评论的标准.有的台湾学者将其归纳为:代表性,显著性,相关性,适时性和简捷性.表1 香港大学建议的论文撰写模式导论开头段落◇简介主题;◇主题的重要性;◇理清首要问题;◇简介各篇(例如A.B.)文章与作者,及其不同或互补之处.主文部分(3个示范)1.1分析A与B的理论/观点1.2分析B的理论/观点1.3比较A与B的理论/观点2.1找出A与B的共同性2.2找出A与B的差异性2.3探讨出一个中心议题议题1:探讨A&B议题2:探讨A&B议题3:探讨A&B结论提出一个比其他更好的理论与立场提出一个优于每一个理论与立场的部分的摘要4. 文献综述的第四步:建议通常一个文献综述是以比较性评论的方式为主,分析两个以上不同的思想学派,议题或者不同人所持的不同立场.香港大学建议的模式[2]如表1所示[3].可以看出,这个模式有三个选项:导论,主文与结论.文献综述的最后步骤是在回顾和分析的基础上,提出新的研究方向和研究建议.根据发展历史和国内外的现状,以及其他专业,领域可能给予本专业,领域的影响,根据在纵横对比中发现的主流和规律,指出几种发展的可能性,以及对其可能产生的重大影响和可能出现的问题等趋势进行预测,从而提出新的研究方案等,并说明成果的可能性等.还要指出的是,阅读和分析已有的其他专业研究人员的文献综述,可以高效率地获得有益的观点和建议.但是,这类集中介绍研究成果的综述性文章只能作为新的研究的基础或参考点,不能被用来替代自己的独立研究.总之,要做好硕士,博士论文的选题与研究,必须重视资料概览,认真写好文献综述.
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： 1.matrix factorization techniques for recommender systems. Y Koren 2.Using collaborative filtering to weave an information Tapestry. David Goldberg （协同过滤第一次被提出） 3.Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms. Badrul Sarwar , George Karypis, Joseph Konstan .etl 4.Application of Dimensionality Reduction in Recommender System – A Case Study. Badrul M. Sarwar, George Karypis, Joseph A. Konstan etl 5.Probabilistic Memory-Based Collaborative Filtering. Kai Yu, Anton Schwaighofer, Volker Tresp, Xiaowei Xu,and Hans-Peter Kriegel 6.Recommendation systems:a probabilistic analysis. Ravi Kumar Prabhakar Raghavan.etl 7.Amazon.com recommendations: item-to-item collaborative filtering. Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York 8.Evaluation of Item-Based Top- N Recommendation Algorithms. George Karypis 9.Probabilistic Matrix Factorization. Ruslan Salakhutdinov 10.Tensor Decompositions,Alternating Least Squares and other Tales. Pierre Comon, Xavier Luciani, André De Almeida 基于内容的推荐： 1.Content-Based Recommendation Systems. Michael J. Pazzani and Daniel Billsus 基于标签的推荐： 1.Tag-Aware 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 A.Konstan,Georg 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 Kobsa.etl 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： 1.Tied Boltzmann Machines for Cold Start Recommendations. Asela Gunawardana.etl 2.Pairwise Preference Regression for Cold-start Recommendation. Seung-Taek Park, Wei Chu 3.Addressing Cold-Start Problem in Recommendation Systems. Xuan Nhat Lam.etl 4.Methods 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
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中国肿瘤临床就它吧！把分给我不然亏了，我看也不会有更好的答案了，太专业了。
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您说的是多种不同的数据库。sci是国外的数据库，国内的核心期刊数据库有分很多种。sci是科学引文索引，美国科学信息研究所的。国内的核心期刊又分了7个核心期刊数据库，所以sci里有可能会有国内的核心期刊。
CHINESEMEDICALJOURNAL《中华医学杂志》2113(英文5261版)月刊ISSN:0366-6999影响因子41020.393CELLRESEARCH《细胞研究》(英文1653版)双月刊1001-06021.729中西医版结合杂志(英文版)中医杂志(英文版)中国权药理学杂志
护理论文哪些题目好写：
参考下（护理学）上的文献，看看别人的题目是怎么写的，你找你自己擅长的领域写就可以了。
护理方面的论文可以说已经被多少学生写了一遍又一遍，所以现在很少有比较好的题目，如果你想写的话，可以从比较传统的题目中发表出自己新的见解，结合时代的新意，以及现代护理技术的新标准来入手
护理的话一般来说就是护理一些。特殊的疾病呀，或者是护理老人。或者是护理宝宝，可能论文题目会比较好，写一点吧。
适合护理专业的论文题目
1、循证护理在预防化疗期白血病患者口腔溃疡中的应用2、宫颈癌根治术后尿潴留的预防性护理3、高血压患者不遵医饮食行为的原因分析和对策4、神经外科危重病人人工气道的护理研究5、脊髓损伤患者膀胱功能的早期康复训练及效果分析6、护理干预对糖尿病遵医行为影响的研究7、医院专职陪护人员压力因素的分析8、腹腔镜异位妊娠手术患者的护理查房9、急诊护理质量管理应用ISO9001标准的实践探讨10、医院供应室护士职业危害与自我防护措施11、新生儿头皮静脉留置针应用问题分析与对策12、护士在护患纠纷中的心理应激与对策
护理学专业毕业论文题目简单一点的有哪些
论文主体。论文的主要组成部分，主要包括选题背景、方案论证、过程论述、结果分析、结论或总结等内容。要求层次清楚，文字简练、通顺，重点突出，（论文）文字数，一般应不少于8000字（或20个页码）。师哥这里有大把的范文能提供。
护理本科毕业论文选题哪个最好写
护理的话，选择一些比较常见的卧床疾病比较好写，但一般都要样本的，没有样本，光是理论，你就得看很多文献才行。
一般这类论文都比较好写，我.擅.长.给你出了150个题目 你可以备选的1、循证护理在预防化疗期白血病患者口腔溃疡中的应用2、宫颈癌根治术后尿潴留的预防性护理3、高血压患者不遵医饮食行为的原因分析和对策4、神经外科危重病人人工气道的护理研究5、脊髓损伤患者膀胱功能的早期康复训练及效果分析6、护理干预对糖尿病遵医行为影响的研究7、医院专职陪护人员压力因素的分析8、腹腔镜异位妊娠手术患者的护理查房9、急诊护理质量管理应用ISO9001标准的实践探讨10、医院供应室护士职业危害与自我防护措施11、新生儿头皮静脉留置针应用问题分析与对策12、护士在护患纠纷中的心理应激与对策13、对早产儿家属实施系统健康教育的效果观察14、化疗药物对肿瘤科护士的危害与职业防护15、老年患者腹部手术近期并发症原因分析及护理对策16、老年糖尿病夜间低血糖的预防及护理17、手术室护理人员的职业危害及防护18、外科术后病人镇痛满意度调查及护理对策19、急诊护士工作压力源及相关因素分析20、护士长非权力影响力在护理管理中的应用21、影响剖宫产产妇母乳喂养的因素分析及护理对策22、影响产妇泌乳不足原因分析及护理对策23、产妇产生焦虑抑郁情绪的原因分析及护理干预24、陪护人员的负性心理对癌症患者的影响25、维持性血液透析中低血压的发生原因及护理对策26、妇科肿瘤术后并发下肢深静脉栓塞的原因分析及护理27、预见性护理程序在院前急性心肌梗死救治中的应用28、肿瘤患者化疗期间失眠原因分析及护理对策29、循证护理在预防呼吸机相关性肺炎中的作用30、肿瘤病人化疗后并发便秘的原因分析及护理对策31、运用人性排班法提高儿科护理工作满意度32、手术室护士的职业危害因素及自我防护对策33、血液病患者静脉渗漏性损伤的护理34、PBL教学法在护理查房中的应用及效果评价35、手术室护理记录常见问题的分析及对策36、术中应用气压止血带的不良反应及护理对策37、内科住院病人睡眠质量及影响因素的调查及护理38、血液透析患者的生活质量调查及护理对策39、脑卒中患者抑郁状况调查分析与护理对策40、手术室护理工作中锐器致伤的原因及防范措施41、外伤性截瘫患者抑郁状况调查及护理对策42、重症监护病房护士的压力源分析及应对方式43、产科护士工作压力源与应对方式调查44、大面积烧伤患者输液渗漏的原因分析及护理45、风险管理在急诊护理管理中实施体会46、手术室护理带教工作存在的问题及对策47、循证护理在预防呼吸机相关性肺炎中的作用48、严重烧伤患者营养支持的临床护理体会49、直肠癌肠造口患者生活质量的调查分析及护理干预50、护理干预对改善慢性阻塞性肺疾病患者生活质量的影响51、家庭护理干预对精神分裂症患者预后的影响52、全子宫切除术患者术前的不良心理及护理干预53、沐舒坦雾化吸入防治术后肺部并发症的护理观察54、剖宫产率上升的原因调查及干预55、高血压病患者生活方式的健康教育及护理干预56、护理人员发生意外针刺伤原因分析及预防措施57、GCS评分在高血压脑出血微创清除术护理中的应用58、护理干预对糖尿病患者饮食依从性的影响59、中医护理干预对溃疡性结肠炎疗效的影响60、重症监护室院内感染的原因分析及控制措施61、手术患者发生文化休克的原因及护理对策62、护理干预对慢性阻塞性肺疾病患者康复依从性的影响63、护理干预对经皮冠状动脉支架植入术患者术前焦虑的影响64、CCU患者睡眠障碍原因分析与护理对策65、不同护理干预对新生儿脐部皮肤感染效果观察66、胃癌术后发生顽固性呃逆的原因分析及护理对策67、产妇产后心理障碍的原因分析和心理护理68、护理干预对脑卒中偏瘫患者的影响分析69、护理干预对前列腺切除术后病人舒适的影响70、护理干预对初诊肺癌患者的睡眠质量的影响71、护理干预对上消化道出血病人治疗效果的影响分析72、下肢深静脉血栓形成患者遵医行为的护理干预73、肺癌患者知情程度对心理状态的影响及护理干预74、护理干预对肝癌介入治疗患者的心理影响75、舒适护理在自然分娩待产过程中的应用76、脑卒中病人急性期抑郁发生的原因分析及护理对策77、对老年高血压患者进行护理干预的效果观察78、术前清洁肠道方法的观察和探讨79、护理干预对下肢深静脉血栓形成患者抗凝治疗依从性的影响80、GCS评分在高血压脑出血微创清除术护理中的应用81、临床护士对基础护理认识和实施现状的调查82、住院老年患者失眠原因分析及护理干预83、我国社区护理发展的必然性和存在的问题84、肝性脑病患者的预见性观察与护理85、急性一氧化碳中毒患者高压氧治疗的舱内外护理86、精神分裂症患者住院依赖原因分析与护理干预87、护理干预对初诊肝癌患者的睡眠质量的影响88、早期康复治疗和护理对周围性面瘫患者的疗效评估89、分级护理质量对护患纠纷的影响与护理干预90、脑卒中并发肺部感染的相关因素分析及治疗护理91、新生儿医院感染与护理行为危险因素分析92、急性脑卒中吞咽障碍患者早期康复护理的效果观察93、中年脑卒中患者抑郁心理状态分析及护理对策94、胃癌患者知情程度对心理状态的影响及护理干预95、护理干预在急性胰腺炎患者中的临床应用96、行为干预在腹部手术后疼痛护理中的应用97、护理干预对初诊乳腺癌患者的睡眠质量的影响98、康复护理干预对脑卒中偏瘫患者运动功能的影响99、康复体位护理及肠内营养干预对急性脑卒中患者并发症的影响100、腹部手术停留置导尿后尿潴留的原因分析与护理101、腹式深呼吸和人性化护理对减轻分娩疼痛的效果观察102、临床护士对基础生活护理认知情况的调查103、门诊护理投诉原因的思考及对策104、护理干预对初诊胃癌患者的睡眠质量的影响105、预见性护理干预对初产妇产后抑郁症的影响106、尿激酶溶栓治疗高龄急性心肌梗死患者的疗效观察及护理107、急性有机磷农药中毒并发中间综合征患者的护理体会108、护理干预对肾病综合征患者服用激素治疗依从性的影响109、影响癌症患者生存质量的心理问题与护理干预模式探讨110、早期人工通便在低出生体重儿护理中的应用111、卒中性昏迷患者呼吸道并发症原因分析及护理对策112、人工流产疼痛干预的效果观察及护理113、急诊科护生实习带教方法的探讨114、脊髓损伤患者膀胱功能的早期康复训练及效果分析115、经皮冠状动脉腔内成形术后早期体位护理效果观察116、手术室护士的职业危害自我防护及自我保健117、心理危机干预在急诊自杀患者护理中的应用118、在手术室护理中运用舒适护理的体会119、高龄患者前列腺电切术后出血原因分析及康复护理120、大剂量丙种球蛋白治疗川崎病的效果观察及护理121、手术室护士压力源分析与对策122、性传播疾病患者中常见的心理问题分析及护理123、临产妇的心理状态分析与护理干预124、产妇产后实施健康教育程序的效果与体会125、精神分裂症再复发相关因素分析及护理干预126、经股动脉穿刺冠状动脉造影术后卧床时间探讨127、护理干预对消化道肿瘤化疗相关性腹泻的影响128、腹部手术后早期炎性肠梗阻的观察与护理129、妇科腹部手术术后镇痛泵的应用及护理130、胸腹部手术后病人早期活动的心理护理131、影响中上腹部手术后病人舒适度的因素及护理132、妇科腹部手术后患者便秘原因分析及护理133、脑瘫患儿生活自理能力的训练及护理体会134、护理干预对腹部手术患者术后镇痛效果的影响135、护理干预对哮喘患儿治疗效果的影响136、乙肝患儿父母焦虑及应对方式的调查与护理对策137、神经内科患者住院期间常见安全问题及护理对策138、慢性阻塞性肺部疾病康复期患者呼吸肌功能锻炼的护理139、胰岛素泵对2型糖尿病患者生命质量影响的研究140、舒适护理干预对脑卒中患者神经功能早期康复的效果观察141、新生儿重症监护室院内感染原因分析与护理142、剖宫产术后静脉自控镇痛效果观察及护理143、气管切开患者气道内湿化不同护理方法效果观察144、病例查房教学模式在临床护理教学中的应用145、护理干预对社区糖尿病病人遵医行为效果的观察146、康复护理对急性脑梗塞病人肢体功能恢复的效果观察147、住院精神病人攻击行为的临床特征及护理148、ICU危重患者抗生素相关性腹泻的预防及护理149、心理护理干预减轻肿瘤化疗患者恶心呕吐的效果观察150、产后抑郁患者心理状态分析及心理护理
护理的话一般来说就是护理一些。特殊的疾病呀，或者是护理老人。或者是护理宝宝，可能论文题目会比较好，写一点吧。
学术堂整理了十五个好写的护理论文题目供你进行参考：1、协同护理模式对结肠造口患者自我护理能力的干预效果研究2、基于医院的延续性护理对慢性心力衰竭患者自我护理能力及生活质量的影响3、肠造口患者自我管理现状及医院-社区-家庭护理模式构建的研究4、综合护理干预对中青年慢性心力衰竭患者负性情绪及预后的影响5、山东省三级医院护理人力资源现状调查研究6、精神病患者照料家属的护理压力及应对策略研究7、护理硕士研究生临床实践能力提升方案的制定、实施及效果评价8、膜滤对药品和个人护理品的去除特性研究9、安徽某卫生职业技术学院护理系学生无偿献血知识、态度、行为及其相关因素的调查研究10、护理教育研究的文献计量分析11、灾害护理专科护士培训课程核心知识体系的构建12、护理硕士研究生科研能力评价指标的初步研究13、运用ECS评价护理本科生临床综合能力指标体系的研究14、医院志愿者活动对护理本科生评判性思维影响的研究--以某省属医科大学为例15、护生实习前后护理伦理认知现状及培养策略的研究
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；
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： 1.matrix factorization techniques for recommender systems. Y Koren 2.Using collaborative filtering to weave an information Tapestry. David Goldberg （协同过滤第一次被提出） 3.Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms. Badrul Sarwar , George Karypis, Joseph Konstan .etl 4.Application of Dimensionality Reduction in Recommender System – A Case Study. Badrul M. Sarwar, George Karypis, Joseph A. Konstan etl 5.Probabilistic Memory-Based Collaborative Filtering. Kai Yu, Anton Schwaighofer, Volker Tresp, Xiaowei Xu,and Hans-Peter Kriegel 6.Recommendation systems:a probabilistic analysis. Ravi Kumar Prabhakar Raghavan.etl 7.Amazon.com recommendations: item-to-item collaborative filtering. Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York 8.Evaluation of Item-Based Top- N Recommendation Algorithms. George Karypis 9.Probabilistic Matrix Factorization. Ruslan Salakhutdinov 10.Tensor Decompositions,Alternating Least Squares and other Tales. Pierre Comon, Xavier Luciani, André De Almeida 基于内容的推荐： 1.Content-Based Recommendation Systems. Michael J. Pazzani and Daniel Billsus 基于标签的推荐： 1.Tag-Aware 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 A.Konstan,Georg 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 Kobsa.etl 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： 1.Tied Boltzmann Machines for Cold Start Recommendations. Asela Gunawardana.etl 2.Pairwise Preference Regression for Cold-start Recommendation. Seung-Taek Park, Wei Chu 3.Addressing Cold-Start Problem in Recommendation Systems. Xuan Nhat Lam.etl 4.Methods 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