perc论文范文

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This article interprets the character and personality of the heroine of Anna Karenina, one of the Lev Tolstoy's masterpieces, indepthly from the percpective of character study in psychology and analyses Anna's marriage and perfectionism that generated from her love-tragedy.
It also points out that perfectionism--the biggest character flaw of those characters--is the main factor that lead her to a tragical life when campare with some social factors.
Meanwhile,from sociological point of view, this article discusses the realistic significance of Anna's tragic character.
In recognition of the independence of literature and the guiding role of it,this article expands the way of literature critism and provides an alternative for how the text is interpreted. It will also give those who are in a relationship some inspirations.

【转载】推荐系统论文整理和导读

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；

写作文的表格

一、图表写作 As is shown in the chart / graph / diagram / table above, __________ has charged drastically in the past _________。

While ___________,now the percentage of__________ is __________。 Meanwhile, the number of _________ has soared up to ________。

There are mainly o possible reasons contributing to the rapid changes。 The first is that _________。

Secondly,__________。 In my point of view, the changes have a great influence on _________。

At the same time,_______。 To sum up ，_________。

二、求职信模板 Dear___________, I am _______and I would like to apply for the position of___________posted on________。 I have attacheda copy of my resume for consideration。

I believe my qualifications are ideal match for your requirements。 I am a major in_______,and I will graduate in___________。

In addition to my experience of_____________,I_____________。I believe my education and experience__________。

You will find me to be____________。 I would appreciate your time in reviewing my enclosed resume and if there is any additional information you require, please feel free to contact me。

It would be great if you give me an opportunity to meet you for interview。 Best regards。

________。

英语图表作文怎么写原|2012-12-25|浏览：1292|投票：0六级作文都差不多，不管是图表题还是看图说话，都是摆明现象进行分析，三步走：什么问题，原因以及个人的看法，写个人看法时可以提一两条对策。

一般分三段来写，开头，中间，结尾的第一句话都是核心句子，阅卷老师也不会认真看你的内容，只是大概看下结构和个别句子，所以背背模板就行了，往里面套。什么类型的题目都可以套进去。

图表题第一步是分析图表，其实就是简单的描述一下你所看到的内容，比如说它的数值升降，一般会用到up,down之类的描述性词语，背几个这样的词语就可以了。

如何在博客文章里插入图片： 两种主要方法： 1，网络上已经有的图片：需要先得到完整的图片URL地址（一般在图片上单击右键，选“属性”，在“地址”部分复制全部内容），在“发表文章”区域的上面菜单中，选择几个对齐方式右边的那个“插入图片”按钮，然后在请输入图片链接框中选择全部后，作“粘贴”操作； 2，你自己电脑上的图片：需要先在“发表文章”区域的下面，点击“图片剪切板”，打开可贴图片的区域，然后按“浏览”选择图片，在需要插入图片的地方点一下鼠标，然后按“插入图片”即可；你还可以上传八张后，点击存入草稿箱，再打开草稿箱，继续上传，直到你满意为至； 温馨提示：新浪博客只支持上传。

jpg和。gif两种图片格式；请将每张图片的大小控制在300Kb以内； 如果想把自己BLOG页面装饰的漂亮点，我这里有装饰代码，和详细的使用方法，以及数千张背景图片素材供你选择，希望能对你有所帮助； 欢迎光临我的博客： 。

我个人的意见是如果你能写道别人不用看图就大概了解图的意思你的分就不会低了。

但并不是你每一个细节都要说 要抓住重点 要发现不同 还要会描述数字学会比较信息

步骤大致是 1 花3~4分钟看清题目认真观察图 找出你的突破点（一定要看清 我考得时候就没好好看 慌里慌张的就过了）2 就是开始写啦 一般第一段就是描述一下图大致是为了说明什么的 不要用题目里的原句来描述就好了 第2段就描述图里的数据 结尾就找出这些数据和图要说明的东西的关系 有的时候如果给你的是两副图的话就可以不写结尾了

给你一些用的上的套话 希望你能用的上 如果你有了就更好啦~如果你觉得这些套话不太够用 那你就在网上直接搜雅思小作文的套句 会有很多不错的

描述数字：

1.(25% a quarter of /a *** all percantage of/a minority of)

2.(33.33% one/a third of/a significant number of/a considerable number of)

3.(50% half the/most/many)

4.(66.66% o thirds of)

5.(75% three quarter of /a large percentage of/a majority of)

比较信息：

一 不一样的数字进行比较

A is a lot/significantly/considerably/a little 。er than B

二 一样的数字和相似的数字

1 an equal/similar amount/percentage/number of

2 A is same with B

A and B are the same

3 A is similar to B

A and B are similar

there is no/little/not a big/a great deal of difference beeen A and B

4 倍数法

A is ice time as。as B

1. 一定要使用样式 ， 除了Word原先所提供的标题、正文等样式外，还可以自定义样式。如果你发现自己是用选中文字然后用格式栏来设定格式的，一定要注意，想想其他地方是否需 要相同的格式，如果是的话，最好就定义一个样式。对于相同排版表现的内容一定要坚持使用统一的样式。这样做能大大减少工作量和出错机会，如果要对排版格式 （文档表现）做调整，只需一次性修改相关样式即可。使用样式的另一个好处是可以由Word 自动生成各种目录和索引。

2. 一定不要自己敲编号，一定要使用交叉引用 。如果你发现自己打了编号，一定要小心，这极可能给你文章的修改带来无穷的后患。标题的编号可以通过设置标题样式来实现，表格和图形的编号通过设置题注的编号来完成。 在写“参见第x章、如图x所示” 等字样时，不要自己敲编号，应使用交叉引用。 这样做以后，当插入或删除新的内容时，所有的编号和引用都将自动更新，无需人力维护。并且可以自动生成图、表目录。公式的编号虽然也可以通过题注来完成，但我另有建议，见5。

3. 一定不要自己敲空格来达到对齐的目的。 只有英文单词间才会有空格，中文文档没有空格。所有的对齐都应该利用标尺、制表位、对齐方式和段落的缩进等来进行。如果发现自己打了空格，一定要谨慎，想想是否可以通过其他方法来避免。同理，一定不要敲回车来调整段落的间距。

6. 参考文献的编辑和管理。如果你在写论文时才想到要整理参考文献，已经太迟了，但总比论文写到参考文献那一页时才去整理要好。应该养成看文章的同时 就整理参考文献的习惯。手工整理参考文献是很痛苦的，而且很容易出错。Word没有提供管理参考文献的功能，用插入尾注的方法也很不地道。我建议使 用 Reference Manager，它与Word集成得非常好，提供即写即引用（Cite while you write，简称Cwyw）的功 能。你所做的只是像填表格一样地输入相关信息，如篇名、作者、年份等在文章中需要引用文献的的方插入标记，它会为你生成非常美观和专业的参考文献列表，并 且对参考文献的引用编号也是自动生成和更新的。这除了可以保持格式上的一致、规范，减少出错机会外，更可以避免正文中对参考文献的引用和参考文献列表之间 的不匹配。并且从长远来说，本次输入的参考文献信息可以在今后重复利用，从而一劳永逸。类似软件还有Endnote和Biblioscape。 Endnote优点在于可以将文献列表导出到BibTeX格式，但功能没有Reference Manager强大。可惜这两个软件都不支持中文，据说 Biblioscape对中文支持的很好，我没有用过，就不加评论了。

7.使用节。如果希望在一片文档里得到不同的页眉、页脚、页码格式，可以插入分节符，并设置当前节的格式与上一节不同。

上述都是关于排版的建议，还是要强调一遍，作者关心的重点是文章的内容，文章的表现就交给Word去处理。如果你发现自己正在做与文章内容无关的繁琐的排版工作，一定要停下来学一下Word的帮助，因为Word 早已提供了足够强大的功能。

我不怀疑Word的功能，但不相信其可靠性和稳定性，经常遇到“所想非所见”、“所见非所得”的情况让人非常郁闷。如果养成良好的习惯，这些情况也可以尽量避免，即使遇上，也可以将损失降低到最低限度。建议如下：

8.使用子文档 。 学位论文至少要几十页，且包括大量的图片、公式、表格，比较庞大。如果所有的内容都保存在一个文件里，打开、保存、关闭都需要很长的时间，且不保险。建议 论文的每一章保存到一个子文档，而在主控文档中设置样式。这样每个文件小了，编辑速度快，而且就算文档损坏，也只有一章的损失，不至于全军覆灭。建议先建 主控文档，从主控文档中创建子文档，个人感觉比先写子文档再插入到主控文档要好。

9.及时保存，设置自动保存，还有一有空就ctrl s。

10.多做备份，不但Word不可靠，windows也不可靠， 每天的工作都要有备份才好。注意分清版本，不要搞混了。Word提供了版本管理的功能，将一个文档的各个版本保存到一个文件里，并提供比较合并等功能 。不过保存几个版本后文件就大得不得了，而且一个文件损坏后所有的版本都没了，个人感觉不实用。还是多处备份吧

11.插入的图片、和公式最好单独保存到文件里另做备份。否则，哪天打文档时发现自己辛辛苦苦的编辑的图片和公式都变成了大红叉，哭都来不及了。