关于推荐系统的毕业论文

关于推荐系统的毕业论文

论文： 论文题目：《Neural Graph Collaborative Filtering》 论文地址： 本论文是关于图结构的协同过滤算法，在原始的矩阵分解和基于深度学习的方法中，通常是通过映射描述用户（或物品）的现有特征（例如ID和属性）来获得用户（或物品）的嵌入。从而利用user和item的embedding进行协同召回。但是作者认为这种方法的固有缺点是：在user与item的interaction数据中潜伏的 协作信号（collaborative signal） 未在嵌入过程中进行编码。这样，所得的嵌入可能不足以捕获协同过滤效果。 让我们一起来看一下本论文是怎么利用数据中潜伏的协作信号的吧。 推荐算法被广泛的运用在各个领域中，在电商领域，社交媒体，广告等领域都发挥着至关重要的作用。推荐系统的核心内容就是根据用户以前的购买和点击行为来评估用户对一个物品的喜爱程度，从而针对每个用户进行个性化推荐。协同过滤算法认为历史行为相似的用户之间的兴趣是相同的，所以给用户推荐的是同类型用户的爱好，也就是UserCF，而ItemCF给用户推荐的是跟历史行为相近的物品。 传统的协同过滤方法要么是基于矩阵分解，要么是基于深度学习的，这两种方法都忽略了一个非常关键的信息---user和item交互的协作信号，该信号隐藏在user和item的交互过程中。原始的协同过滤方法忽略了这种信息，所以在进行user 和 item representation时就不足以较好的进行embedding。 本论文通过将用户项交互（更具体地说是二分图结构）集成到embedding过程中，开发了一个新的推荐框架神经图协同过滤（NGCF），该框架通过在其上传播embedding来利用user-item图结构。这种方法在用户项目图中进行高阶连通性的表达建模，从而以显式方式将协作信号有效地注入到embedding过程中。 在介绍模型之前先来讲解一下什么是useritem interaction以及什么是高阶的useritem interaction。 我们先看左边的图，这个图就是useritem interaction，u1是我们待推荐的用户，用双圆圈表示，他交互过的物品有i1，i2，i3。在看右边这个树形结构的图，这个图是u1的高阶interaction图，注意只有l > 1的才是u1的高阶连接。观察到，这么一条路径，u1 ← i2 ← u2，指示u1和u2之间的行为相似性，因为两个用户都已与i2进行了交互。而另一条更长的路径，u1←i2←u2←i4暗示u1可能会点击i4，因为他的相似用户u2之前已经购买过i4。另一方面，用户u1在l = 3这一层会更倾向于i4而不是i5，理由是i4到u1有两条路径而i5只有一条。 当然这种树结构是不可能通过构建真正的树节点来表示的，因为树模型比较复杂，而且结构很大，没法对每个用户构建一个树，这样工作量太大了。那么怎么设计模型结构可以达到跟这个high-order connectivity的效果呢，这个就要运用到神经网络了。通过设计一个embedding propagation layer来表示这种embedding 在每个层之间的传递。 还是拿上面那张图举例子，堆叠两层可捕获u1←i2←u2的行为相似性，堆叠三层可捕获u1←i2←u2←i4的潜在推荐以及信息流的强度（由层之间的可训练权重来评估），并确定i4和i5的推荐优先级。 这个跟传统的embedding是一样的，都是对原始的userID和itemID做embedding，跟传统embedding不同的地方是，在我们的NGCF框架中，我们通过在用户-项目交互图上传播embedding来优化embedding。 由于embedding优化步骤将协作信号显式注入到embedding中，因此可以为推荐提供更有效的embedding。 这一层是本文的核心内容，下面我们来进行详细的解读。 从直观上来看，用户交互过的item会给用户的偏好带来最直接的依据。类似地，交互过某个item的用户可以视为该item的特征，并可以用来衡量两个item的协同相似性。 我们以此为基础在连接的用户和项目之间执行embedding propogation，并通过两个主要操作来制定流程：消息构建和消息聚合。 Message Construction(消息构建) 对于连接的user-item对(u,i)，我们定义从i到u的消息为： 其中ei是i的embedding，eu是u的embedding，pui是用于控制每次传播的衰减因子，函数f是消息构建函数，f的定义为： 其中W1和W2用来提取有用的embedding信息，可以看到W2控制的i和u直接的交互性，这使得消息取决于ei和eu之间的亲和力，比如，传递更多来自相似项的消息。 另一个重要的地方是Nu和Ni，pui = 1/ 。Nu和Ni表示用户u和item i的第一跳邻居。 从表示学习的角度来看，pui反映了历史item对用户偏好的贡献程度。 从消息传递的角度来看，考虑到正在传播的消息应随路径长度衰减，因此pui可以解释为折扣因子。 Message Aggregation 聚合方法如下 ： 其中 表示在第一嵌入传播层之后获得的用户u的表示。激活函数采用的是leakyrelu，这个函数适合对pos和neg信号进行编码。 另一个重要的信息是 ,它的定义如下： 这个信息的主要作用是保留原始的特征信息。 至此，我们得到了 ，同样的方法，我们也能获得 ，这个都是first order connectivoty的信息。 根据前面的计算方式，我们如果将多个Embedding Propagation Layers进行堆叠，我们就可以得到high order connectivity信息了： 计算方式如下： 当我看到这里的时候，我的脑子里产生了一个大大的疑惑，我们在计算第l层的eu和ei时都需要第l-1层的信息，那么我们怎么知道ei和eu在第l层是否存在呢？也就是说出现u侧的总层数l大于i侧总层数的时候，我们如何根据第l-1层的ei来计算第l层的e呢？经过思考，我感觉应该是这样的，训练样本应该是一条path，也就是这个例子是u1 ← i2 ← u2 ← i4这条path，所以可以保证u1跟i4的层数l是一样的，所以不存在上面那个层数不匹配的问题。 ps:看到后面的实验结果才知道L是固定的所以每一层都不会缺失。 还有一个就是，不同层之间的W是不一样的，每一层都有着自己的参数，这个看公式就知道，理由就是我们在提取不同层信息的时候需要不同的W进行信息提取。 另一个疑惑是pui到底是不是每一个l层都一样？这里看公式好像就是指的是第一跳的Nu和Ni进行就计算的结果。 这部分内容是为了在进行batch训练的时候进行矩阵运算所推导的数学过程，其实跟之前我们讲的那个过程在数学上的计算是完全一样的，你想象一下，如果不用矩阵进行运算，在训练过程中要如何进行这么复杂的交互运算。 当进行了l层的embedding propagation后，我们就拥有了l个eu和l个ei，我们将他们进行concate操作： 这样，我们不仅可以通过嵌入传播层丰富初始嵌入，还可以通过调整L来控制传播范围。 最后，我们进行内积计算，以评估用户对目标商品的偏好： 采用的是pair-wise方式中的bpr loss：

论文： 论文题目：《Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall》 论文地址： 前面讲的论文大部分都是关于排序的算法，mind作为天猫商城召回阶段的算法，还是很值得阅读的。 主流的推荐系统一般都分为matching(召回)和rangking(排序)两个阶段，不管在哪个阶段，都要学习和表示用户的兴趣向量。因此，最关键的能力是为任一阶段建模并得到能代表用户兴趣的向量。现有的大多数基于深度学习的模型都将一个用户表示为一个向量，如YoutubeDNN那篇论文，不足以捕获用户兴趣的不断变化的特点。基于以上原因，天猫提出了Mind方法，通过不同的视角来解决这个问题，并且用不同的向量来表示从用户不同方面的兴趣。 天猫商城也是分为了召回和排序两个阶段，召回阶段的主要目标就是从亿级别的商品库中筛选出千级别的候选物品给排序阶段使用。在天猫场景下，用户每天都要与成百上千的商品发生交互，用户的兴趣表现得多种多样。如下图所示，不同的用户之间兴趣不相同，同时同一个用户也会表现出多样的兴趣： 现在主流的召回阶段用到的召回算法要么是基于协同过滤的算法，要么是基于embedding召回的方法，但是这两个方法都有缺陷。协同过滤算法有着稀疏性和计算存储瓶颈方面的缺点，embedding的向量召回方法也有着几个缺点，一个是单一的向量无法准确表达出用户多种多样的兴趣，除非把这个向量长度变得特别大，还有一个就是，只有一个embedding会造成一定的头部效应，召回的结果往往是比较热门领域的商品（头部问题），对于较为小众领域的商品，召回能力不足，也就是更容易造成马太效应。 正如我们在第一段话中阐述的那样，如果单个兴趣向量没法做到将所有的用户兴趣点覆盖，那么就多搞几个向量，几个向量同时来表示用户的兴趣点不就行了吗？事实证明这么做确实是可以的，而且天猫也通过这种方法大大提高了召回的效果。 简单的先来看一下这个模型的架构，还是浓浓的阿里味，不管是item还是user在生成属于自己的向量的时候都会加上side information，这也是跟din,dien中一样传承下来的东西。整个模型关键的部分就在于这个Multi-Interest Extractor Layer层，后面我们就重点来讲一下这个层。 召回阶段的目标是对于每个用户u∈U的请求，从亿级的商品池I中，选择成百上千的符合用户兴趣的商品候选集。每条样本可以表示成三元组（Iu,Pu,Fi)，其中Iu是用户u历史交互过的商品集合，Pu是用户画像信息，比如年龄和性别，Fi是目标商品的特征，如商品ID、商品品类ID。 那么MIND的核心任务是将用户相关的特征转换成一系列的用户兴趣向量： 接下来就是item的embedding了： 说白了f函数就是个embedding+pooling层。 我们有了用户的兴趣向量 和物品向量e后，就可以通过如下的score公式计算得到topN的商品候选集： 这个score的计算过程过其实是对这K个向量分别计算出一个分数然后取最大对那个。有了每个用户的兴趣向量后，我们就能对所有对item求一个分数，这样直接取topN就可以得到N个候选物品了。 这一层跟我们之前介绍的论文din，dien中的操作是类似的。在user embedding中，输入部分包括user_id，还包括gender，city等用户画像信息，分别做完embedding后直接concat起来就得到用户的embedding。跟user侧不同的item embedding则是采用pooling操作来得到item embedding，将商品ID、品牌ID、店铺ID分别做embedding后再用avg pooling。 这部分就是整个mind最关键的地方了，下面会进行详细讲解。 我们认为，通过一个表示向量表示用户兴趣可能是捕获用户的多种兴趣的瓶颈，因为我们必须将与用户的多种兴趣相关的所有信息压缩到一个表示向量中。 因此，关于用户的不同兴趣的所有信息混合在一起，从而导致在匹配阶段的项目检索不准确。所以，mind采用了多个兴趣向量来表示用户的不同兴趣。 通过这种方式，可以在召回阶段分别考虑用户的不同兴趣，从而可以针对兴趣的各个方面进行更准确的检索。 Multi-Interest Extractor Layer，借鉴的是Hiton提出的胶囊网络。有关胶囊网络，下面的图可以帮助你快速理解（源于知乎： ）： 可以看到，胶囊网络和传统的神经网络较为类似。传统神经网络输入一堆标量，首先对这堆标量进行加权求和，然后通过非线性的激活函数得到一个标量输出。而对胶囊网络来说，这里输入的是一堆向量，这里的计算是一个迭代的过程，每次对输入的向量，先进行仿射变换，然后进行加权求和，最后用非线性的squash操作得到输出向量，可以看到胶囊网络的的输入跟输出还是跟传统DNN不一样的。 但是，针对图像数据提出的原始路由算法不能直接应用于处理用户行为数据。 因此，我们提出了“行为到兴趣（B2I）”动态路由，用于将用户的行为自适应地汇总到兴趣表示向量中，这与原始路由算法在三个方面有所不同。 1.共享双向线性映射矩阵 在胶囊网络中，每一个输入向量和输出向量之间都有一个单独的双向映射矩阵，但是MIND中，仿射矩阵只有一个，所有向量之间共享同一个仿射矩阵。 主要原因：一方面，用户行为的长度是可变的，天猫用户的行为范围是几十到几百，因此固定双线性映射矩阵的使用是可推广的，同时也减少了大量的参数。 另一方面，我们希望兴趣胶囊位于相同的向量空间中，但是不同的双线性映射矩阵会将兴趣胶囊映射到不同的向量空间中。因此，映射的逻辑变成了： 其中ei是用户行为中的item i的embedding，uj是兴趣胶囊j的向量。 2. 随机初始化胶囊网络的权值 在原始的胶囊网络中，映射矩阵是初始化为0的，但是这样会导致几个问题。将路由对数初始化为零将导致相同的初始兴趣胶囊。从而，随后的迭代将陷入一种情况，在这种情况下，不同的关注点胶囊始终保持相同。这跟我们的意图是不一致的，我们希望生成不同的用户兴趣向量。因此，我们在初始化的时候，让胶囊网络中权重的初始化由全部设置为0变为基于正太分布的初始化。 这里随机初始化的是bij而不是S，也就是胶囊映射逻辑矩阵，S是双向映射矩阵，不要搞混了。 3. 动态的用户兴趣数量 由于不同用户拥有的兴趣胶囊数量可能不同，因此我们引入了启发式规则，用于针对不同用户自适应地调整K的值。 具体来说，用户u的K值由下式计算： 动态的调整会让那些兴趣点较少的用户节省一部分计算和存储资源。 整个Multi-Interest Extractor Layer的计算过程如下： 看到这里我有个疑惑，在于算法的第7点，我们的 是用正太分布初始化的矩阵 跟双向仿射变化后的向量相加的结果，这一点我在论文中并没有得到很好的理解，也就是说，本来 是全零的，现在是用标准正态分布初始化后在去跟双向映射完的向量叠加吗？ 还有一个疑问就是，针对每一个j，我们利用所有的behavior的i计算得到一个向量uj，其实感觉应该就是在bij的计算上是不同的，只有bij的计算不同才会产生不同的wij，这样的话也就是说每一轮的bij都是有上一轮的结果来生成的意思？ 关于这两点我还是没能搞清楚，以我现在已有的知识来看，每次生成uj后都会利用整个uj去生成下一个bij，跟dcn里面的cross network有点类似，但是说不上来是为什么这么做，可能是这样计算保持来序列计算的特性。 从图中我们也可以清楚的看出来，通过Multi-Interest Extractor Layer，我们得到了多个用户向量表示。接下来，每个向量与用户画像embedding进行拼接，经过两层全连接层（激活函数为Relu）得到多个用户兴趣向量表示。每个兴趣向量表征用户某一方面的兴趣。 我们在前面获得了多个用户的兴趣向量，那么该如何知道这些兴趣向量中哪些是重要的，哪些是可以忽视的呢？这时候attention就派上了用场，正如我们在din中对用户历史行为中的每个item计算weight一样，我们在这个地方也构建一个一个attention网络，用来计算不同兴趣点的weight。 看一下上面的attention网络在结合一下整个mind的模型结构不难得出，这个attention网络的q是候选item的embedding，k，v都是用户的兴趣向量。 attention的计算公式为： 其中，除了计算vu跟ei的内积意外，mind还对这个内积进行了指数运算，这个p值起到了一个平滑对作用，到p接近0的时候，所有的weight是相近的，意味着每个兴趣点都会被关注到。到p大于1的时候，有些weight就会变得很大，而有些就会变得很小，相当于加强了跟candidate item强相关的兴趣点的权值，削弱了弱相关兴趣点的权值，此时更类似于一种hard attention，即直接选择attention score最大的那个向量。实验也证明了，hard attention的方法收敛得更快。 通过label attention网络，我们得到了代表用户u的兴趣向量 ，有了这个向量，我们就可以计算用户u点击item i的概率了，计算方式如下： 目标函数为： 这个L不是损失函数，可以理解为极大似然函数，我们的目标就是让这个东西最大。 当然，在一个具有亿级别item的网站中，我们是不会采用原始的softmax操作的，跟在skip gram中的sample softmax类似，mind也采用了sample softmax的做法，大大减少了运算量。 而在serving阶段，只需要计算用户的多个兴趣向量，然后每个兴趣向量通过最近邻方法（如局部敏感哈希LSH）来得到最相似的候选商品集合。我们只需要输入用户的历史序列和画像信息，就可以得到用户的兴趣向量，所以当用户产生了一个新的交互行为，MIND也是可以实时响应得到用户新的兴趣向量。这里相当于把label attention舍弃掉了，直接用剩下的部分来得到用户的兴趣向量。 serving阶段跟training阶段对于用户的兴趣向量的处理是不一样的，在serving阶段，由于我们有多个兴趣向量，所以score的计算方式就变成了取最大的那个： mind选择了跟他比较相近的YoutubeDNN进行对比，对比结果如下： 此外，论文还提到了DIN，在获得用户的不同兴趣方面，MIND和DIN具有相似的目标。 但是，这两种方法在实现目标的方式和适用性方面有所不同。 为了处理多样化的兴趣，DIN在item级别应用了注意力机制，而MIND使用动态路由生成兴趣，并在兴趣级别考虑了多样性。 此外，DIN着重于排名阶段，因为它处理成千或者万级别的item，但是MIND取消了推断用户表示和衡量user-item兼容性的过程，从而使其在匹配阶段适用于数十亿个项目。

关于推荐系统的研究毕业论文

毕业论文是学术论文的一种形式，为了进一步探讨和掌握毕业论文的写作规律和特点，需要对毕业论文进行分类。由于毕业论文本身的内容和性质不同，研究领域、对象、方法、表现方式不同，因此，毕业论文就有不同的分类方法。按内容性质和研究方法的不同可以把毕业论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文。后三种论文主要是理工科大学生可以选择的论文形式，这里不作介绍。文科大学生一般写的是理论性论文。理论性论文具体又可分成两种：一种是以纯粹的抽象理论为研究对象，研究方法是严密的理论推导和数学的运算，有的也涉及实验与观测，用以验证论点的正确性。另一种是以对客观事物和现象的调查、考察所得观测资料以及有关文献资料数据为研究对象，研究方法是对有关资料进行分析、综合、概括、抽象，通过归纳、演绎、类比，提出某种新的理论和新的见解。按议论的性质不同可以把毕业论文分为立论文和驳论文。立论性的毕业论文是指从正面阐述论证自己的观点和主张。一篇论文侧重于以立论为主，就属于立论性论文。立论文要求论点鲜明，论据充分，论证严密，以理和事实服人。驳论性毕业论文是指通过反驳别人的论点来树立自己的论点和主张。如果毕业论文侧重于以驳论为主，批驳某些错误的观点、见解、理论，就属于驳论性毕业论文。驳论文除按立论文对论点、论据、论证的要求以外，还要求针锋相对，据理力争。

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

系统推荐毕业论文

毕业设计管理信息系统学生选修课信息管理系统健康档案管理系统

你不需要考虑任何的问题，论文写好，你想查重的时候在淘宝上十块钱就可以查一次，你只有查一次，以后你就知道该注意哪里了。

计算机毕业论文题目推荐如下：基于SpringBoot的个性化学习系统设计与实现。基于web的疫情期间物资分配管理系统的设计与实现。基于python的成都市二手房数据可视化系统的设计 基于SpringBoot的电子秤串口称重系统的设计与实现 基于Java的疫情防控服务平台的设计与实现 基于Web的开源协会服务平台的设计与实现 基于ssm的汽车租赁平台的设计与开发

基于Java的同城临期视频平台的设计与开发。基于SpringBoot的协同过滤就业系统的设计与实现。基于SpringMVC的互联网招聘求职网站的设计与实现。基于SrpingBoot+react的资源登记分享网站的设计与实现。基于Springboot的在线教育平台设计与实现。基于Springboot的货物管理系统的设计与实现

基于Springboot的医疗管理系统的设计与实现。基于Springboot的校园快递管理平台的设计与实现。基于Springboot的博课系统的设计与实现。基于web应用的互助型旅游网站系统开发基于SpringBoot的沉浸式在线视频学习系统设计与实现。基于Springboot的预约挂号系统的设计与实现。基于python的新冠疫情数据分析系统的设计与开发。

CRM（客户服务中心）管理系统这个系统主要涉及到呼叫中心和售后服务的问题，在现在的很多行业中都会很多的用到，主要的功能有回访，维修，安装，客户管理等等，当然，也可以按照自己的需要，增加功能，开发技术也不算难，主要是业务的理解上面。比如说电器行业，内容问题就按照自己的需要和能力去做就可以了

个性化推荐系统毕业论文

以下是一些电子商务客服岗位相关的毕业论文题目建议：1.“电商平台客服人员的职业素养与服务质量研究”：探究电商平台客服人员的职业素养对服务质量的影响，以及如何提高客服人员的职业素养和服务质量。2. “社交媒体上的电子商务客服：优势、挑战与未来发展趋势”：研究社交媒体上的电子商务客服的优势和挑战，并探究未来发展趋势，以及如何更好地利用社交媒体为电商客服提供服务。3. “电子商务客服的语言沟通策略研究”：分析电子商务客服中的语言沟通策略，包括口头和书面沟通方式，以及如何利用有效的语言沟通策略帮助客户解决问题和提升客户满意度。4. “移动互联网时代的电子商务客服模式研究”：分析移动互联网时代电子商务客服模式的特点和发展趋势，以及如何更好地适应移动互联网时代的客户需求，提供更优质的电商客服服务。5. “电子商务客服的人机交互设计研究”：探究电子商务客服的人机交互设计，包括界面设计、交互方式等方面的优化，以及如何提升客户体验和服务质量。6. “电子商务客服的培训与管理研究”：研究电子商务客服的培训和管理模式，包括员工的招聘、培训、激励和绩效管理等方面，以及如何提高客服人员的专业能力和服务水平。7. “社区化电商客服服务策略研究”：分析社区化电商客服服务策略的特点和优势，探究如何利用社区化服务模式提高服务效率和客户满意度。8. “电子商务客服的机器学习技术研究”：探究电子商务客服中的机器学习技术应用，包括自然语言处理、智能推荐等方面的优化，以及如何提高客户服务的智能化水平。9. “电子商务客服的跨文化交际研究”：探究电子商务客服在跨文化交际中的挑战和应对策略，以及如何提高客服人员的跨文化交际能力和服务水平。10. “电子商务客服的客户心理学研究”：研究电子商务客服中客户心理学的应用，包括客户需求分析、情绪管理等方面的优化，以及如何更好地满足客户的心理需求。

相信不少信息管理学院的大学生都有和我一样的烦恼，写毕业论文就不知道如何定题，以下为我写毕业论文时整理的一些信息管理毕业论文题目。 "基于C/S架构的信息系统开发" "基于B/S架构的信息系统开发" "基于B/S的系统分析与设计" "基于C/S的系统分析与设计" "基于OLAP的多维数据模型的研究与应用" "中小企业网络营销研究" "比较购物搜索引擎研究与实验" "元搜索引擎研究与实现" "电子商务和营销策略研究" "电子商务对传统商业的挑战与对策" "电子商务网站个性化推荐系统研究" "聚类分析在金融领域的应用" "聚类分析在国际贸易领域的应用" "基于Web Service 供应链管理的宁波大学网络超市" "基于自动推荐的北高教圆区网上跳蚤市场" "中小型外贸企业定单管理系统" "面向宁波中小型企业的信息挖掘研究" "贝叶斯网络在企业危机信息管理中的应用研究" "不确定性推理在国际贸易决策中的应用研究" "P2P在电子商务中的应用" "基于循环经济模式生态工业圆规划研 "数字人证技术在电子商务中的研究" "电子商务模式与创新研究" "基于B/S的校园规划综合查询系统" "面向网络产品的聚合和分解研究" "面向通讯产品的聚合和分解研究" "网络团购的经济学研究" "网络团购的管理学研究" "标杆管理及其标杆识别方法(主成法/DEA法)" "面向民营企业的研究发展效率研究" "信息咨询业知识资产管理模式研究" "信息咨询市场运行机制研究" "企业危机信息管理评价指标体系研究" "企业危机知识管理框架构建研究" "浅析博客营销在网络营销中的作用" "WEB 与互联网的发展初探" "宁波物流配货网的设计与开发" "基于B/S系统的设计与应用" "宁波装饰行业门户网设计" "宁波汽配行业生产排程设计优化" "宁波市大学生岗前培训网建设" "协同商务研究与实践" "药品进销存系统分析与设计" "构建"数字宁波"的对策研究" "主要地区城镇居民信息消费的比较研究" "信息消费对经济增长的影响分析――以宁波为例" "国内外高校信息管理人才培养模式的比较" "公共信息资源管理中存在的问题和对策" "宁波与国内外中心城市在信息化发展水平和趋势上的比较研究和SWOT分析" ""十一五"期间宁波发展"电子商务",推动物流,企业,通关等信息化研究" "政府CIO制度研究" "基于的B/S系统开发" "C/S系统开发" "电子商务中信息不对称的研究" "基于XML的电子商务系统集成研究" "投资项目经济评价及决策过程研究" "宁波市经济发展预测" "我国(宁波市)居民预防性储蓄的实证研究" "在校大学生消费行为研究" "股票市场有效性分析" "国内外期货市场价格间的影响分析" "宁波中小企业的第三方电子商务平台营销策略" "电子商务支付方式与第三方支付平台" "宁波中小企业的特点及其电子商务营销模式选择" "网络营销新的营销模式(如网游营销,博客营销等)的发展与分析" "宁波中小企业信管人才需求及其对学校培养模式的影响"

以下是一些电子商务客服岗位相关的毕业论文题目供参考：1. 电子商务平台下客户服务体系优化研究2. 移动电子商务背景下客服质量评价研究3. 基于人工智能技术的电商客服业务优化研究4. 电商客户服务中的服务创新研究5. 电子商务平台客户服务质量管理研究6. 科技改变客服——融入大数据和AI技术的电子商务客服发展策略研究7. 基于用户体验的电子商务客户服务过程改善研究8. 电子商务客服在社交网络平台上的运用研究9. 电子商务客服人员素质管理策略研究10. 移动电子商务环境下客服削弱效应的研究与对策需要注意的是，在进行毕业论文选题时，应根据自己的兴趣、专业知识和实践经验等方面进行选择，并结合相关的实际情况进行具体的研究。同时，可以参考相关文献、专业论文等进行思考和调研。

当涉及到电商专业的实习和论文时，以下是一些潜在的主题和方向：

希望我的建议能够对您有所帮助。祝您论文写作顺利！

推荐系统毕业论文答辩ppt

开题答辩，分为开题报告和答辩两部分，是老师对学生研究的项目初期、规划阶段的成果进行全面的审核的一种形式。从提交开题报告到答辩的这段时间内，大四生需要做两件事情：准备答辩老师可能会问到的问题和做PPT，本篇文章讲的是开题答辩时用到的PPT应该怎么做。一、PPT的内容 1、一般概括性内容：课题标题、答辩人、课题履行时间、课题领导教师、课题的回属致谢等。 2、课题研究内容：研究目标、计划设计（流程图）、运行进程、研究成果、创新性、利用价值、有关课题延续的新见解等。 PPT内容包含：标题页，目录页，结束语以及开题的几大部分：研究背景（略）, 文献综述（略）, 理论框架（细）, 研究方法（细）和结束语（略） 3、答辩时，学生有5分钟的陈述时间，差不多需要5-10张PPT。PPT要图文并茂，突出重点，让答辩老师清楚哪些是自己独立完成的，不要涌现太多文字，老师对文字和公式都不怎么感兴致。 4、凡是贴在PPT上的图和公式，要能够自圆其说，没有把握的坚决不要往上面贴。      5、每页下面记得标页码，这样比拟便利评委老师提问的时候review 。 二、PPT的模板选择 1、不要用太富丽的企业商务模板，学术ppt最好低调简洁一些。 2、推举底色白底（黑字、红字和蓝字）、蓝底（白字或黄字）、黑底（白字和黄字），这三种配色方法可保证幻灯质量。我个人感到学术ppt还是白底好。 3、动手才能强的大牛可以自己做附和课题主题的模板，实在很简略，就是把爱好的图在“幻灯片母版”模式下插入就行了。 三、PPT的文字 1、首先就是：不要太多！！！图优于表，表优于文字，答辩的时候照着ppt念的人最逊了。 2、字体大小最好选ppt默认的，标题用44号或40号，正文用32号，一般不要小于20号。标题推举黑体，正文推荐宋体，假如一定要用少见字体，记得答辩的时候一起copy到答辩电脑上，不然会显示不出来。 3、正文内的文字排列，一般一行字数在20～25个左右，不要超过6～7行。更不要超过10行。行与行之间、段与段之间要有一定的间距，标题之间的间隔（段间距）要大于行间距。 四、PPT的图片 1、图片在ppt里的地位最好统一，全部ppt里的版式部署不要超过3种。图片最好同一格局，一方面很精制，另一方面也显示出做学问的严谨态度。图片的外周，有时候加上暗影或外框，会有意想不到的效果。 2、关于格局，tif格式主要用于印刷，它的高质量在ppt上体现不出来，照片选用jpg就可以了，示意图我推举bmp格式，直接在windows画笔里依照须要的大小画，不要缩放，出来的都是矢量效果，比拟pro，相干的箭头元素可以直接从word里copy过来。 3、流程图，用viso画就可以了，这个地球人都知道。 4、ppt里呈现图片的动画方法最好简练到2种以下，还是那句话，低调朴实为主。 早检测论文查重系统我祝大家顺利通过~~~

1、首先，PPT封面应该有：毕设来题目、答辩人、指导教师以及答辩日期；2、其次，需要有一个目录页来清楚的阐述本次答辩的主要内容有哪些；3、接下来，就到了答辩的主要内容了，第一块应该介绍课题的研究背景与意义；4、之后，是对于研究内容的理论源基础做一个介绍，这一部分简略清晰即可；5、重头戏自然是自己的研究内容，这一部分最好可以让不太了解相关方面的老师们也能听出个大概，知道到底都做出了哪些工作，研究成果有哪些，研究成果究竟怎么样；6、最后，是对工作的一个总结和展望。7、结束要感谢一下各位老师的指导与支持。下载精美毕业答辩PPT模板，就到怪人网

随着软件的逐步升级，在众多的毕业论文答辩中也广泛采取PPT 演讲稿来进行，所以做好一个PPT演讲稿对于自己的论坛答辩起到了非常重要的作用，本文的核心就在于怎样讲自己的论文在PPT 中体现出来，给答辩专家团一个很好的诠释。一、要对论文的内容进行概括性的整合 ，将论文分为引言和试验设计的目的意义、材料和方法、结果、讨论、结论、致谢几部分。二、在每部分内容的presentation 中，原则是：图的效果好于表的效果，表的效果好于文字叙述的效果。最忌满屏幕都是长篇大论，让评委心烦。能引用图表的地方尽量引用图表，的确需要文字的地方，要将文字内容高度概括，简洁明了化，用编号标明。三、版面和文字要求1、文字版面的基本要求幻灯片的数目：学士答辩10min 10～20张硕士答辩20min 20～35张博士答辩30min 30～50张2、字号字数行数：标题44号（40）正文32号（不小于24号字）每行字数在20～25个每张PPT 6～7行 （忌满字）中文用宋体(可以加粗)，英文用 Time New Romans对于PPT中的副标题要加粗3、PPT 中的字体颜色不要超过3种（字体颜色要与背景颜色反差大）建议新手配色：（1）白底，黑、红、篮字（2）蓝底，白、黄字（浅黄或橘黄也可）4、添加图片格式：好的质量图片TIF格式，GIF图片格式最小图片外周加阴影或外框效果比较好PPT总体效果：图片比表格好，表格比文字好；动的比静的好，无声比有声好。四、注意事项幻灯片的内容和基调。背景适合用深色调的，例如深蓝色，字体用白色或黄色的黑体字，显得很庄重。值得强调的是，无论用哪种颜色，一定要使字体和背景显成明显反差。 注意：要点！用一个流畅的逻辑打动评委。字要大：在昏暗房间里小字会看不清，最终结果是没人听你的介绍。不要用PPT自带模板：自带模板那些评委们都见过，且与论文内容无关，要自己做，简单没关系，纯色没关系，但是要自己做！ 时间不要太长：20分钟的汇报，30页内容足够，主要是你讲，PPT是辅助性的。：1、Magic Seven原则（7士2＝5～9）。每张幻灯片传达5个概念效果最好。 7个概念人脑恰恰好可以处理。 超过9个概念负担太重了，请重新组织。2、KISS (Keep It Simple and Stupid)原则。因为我们做PPT针对的是大众，不是小众。我们的目的是把自己的理解灌输给听众。深入浅出才代表你对知识的真正掌握。3、10/20/30法则。演示文件不超过10页，演讲时间不超过20分钟，演示使用的字体不小于30点(30 point)。个人觉得这些有指导意义，但经验感和技术感太强。也没有说清楚为什么要这样做。我更愿意接受“利用PPT作为工具控制观众的眼球和注意力”的说法。自己想的。同样一篇文章里面的东西，是说PPT 制作里面一些技巧性的东西 ，归纳一下分享出来，有一些是自己总结的哦：a、能用图表就用图表。所有的人都会先挑图看。b、所有人看到图表，第一眼就是找最低的和最高的，然后找跟自己相关的。把这三个东西标出来，人家会觉得很省事。c、别写那么多字，没人看，除非你打算照着念。d、要想办法让人知道你的PPT 还有多少，或者告诉人家你要说的条理和结构。这非常重要，对自己好也对观众好。e、不要用超过3种的动画效果，包括幻灯片切换。好的PPT不是靠效果堆砌出来的，朴素一点比花哨的更受欢迎。f、多用口语，放在一些类似tips的地方，效果往往加倍。

首先是准备一份PPT。

PPT最好是自己亲手制作的，自己亲手制作的PPT，比较清楚讲解的内容都有哪些。

PPT不用很精美，不要强求像商业PPT那样充满着酷炫和动画。但也要有所修饰，显示出自己是认真对待的。一个小技巧：参考某个老师上课PPT的风格;

相对于现场答辩，远程视频答辩时评委们会对您的PPT内容多些关注，所以要重视;

PPT页数不要很多，大约18~20页左右就行;

字体建议用微软雅黑、大小设在20比较好，标题设在24(如有标题的话);

背景颜色不要与图表和文字的颜色相混，建议背景采用白色为主;

学校的LOGO最好用透明的，在首页可以放在正中，其它页放在右上方;

PPT上的内容以提纲和图表为主，不要有大量的文字;

PPT的内容以要解决的问题、问题的分析过程和问题的解决方法及结果为主。

1)PPT首页要醒目、简洁，内容包括：论文标题、学校LOGO、导师姓名、答辩人姓名、专业名称和日期;

2)选题意义：用简短的话介绍一下现实问题和对企业、社会的意义，如果个人的管理背景对评审员会产生好印象的话，也可以顺带提一下;

3)论文架构：可以是思路框架或者目录，用一页显示出来;

4)文献综述、公司背景介绍要简洁一些。尤其是管理概念和国内外研究，评审员并不感兴趣(除非涉及到行业的专有名词可稍作介绍)，这一块不要花太多时间，否则会遇到有些评委催促您尽快进入正题，影响了自己的情绪和答辩的氛围;

5)不要强调创新，创不创新专家们比咱们懂。越强调创新越显示出您看的文献太少;

6)论文要点：存在的问题、分析过程、解决方案和保障措施，尽量用图表来说话;

7)结论部分：强调一下与问题的对应性。

整个PPT要讲解的内容要与学校要求的时间相接近，最好自己写一份详细的讲解内容。试着在家里练习一下，看时间如何控制;

如果是远程视频答辩，要保证环境安静和网络通畅。

其次，准备好一份纸质的论文和笔，以便在评委提出问题和修改意见时可以随时翻阅，并能在需标注的地方进行记录。要及时记下这些问题，要不然您后面就想不起来当时提的什么问题，从而导致不能有针对性地修改。

进入现场

上台时建议向评委老师们行个礼。如果是远程视频答辩，要主动与老师们打招呼。行礼的好处不仅是对他们的尊重，更主要的是行礼可以让您镇静一下情绪，由被动转为主动;

讲话时口齿要清晰。要像向您的客户推荐您的产品那样自信、清楚地传达您的声音;

要控制好节奏，不要太快;

不要读PPT，尽量面向评审员。记不住的地方，可以看看自己的讲稿;

在答辩过程中，要以听和记录为主，对于有分歧的地方，尤其是感到“危机”(可能要通不过)的时候，也要以尊重评委为先，然后再解释自己是如何考虑的(尽量做到自信、心中有数)。因为很多管理问题是没有标准答案的，态度好坏却是在每人心中都有一把尺的;

答辩完成后要感谢评审老师们的辛勤付出(毕竟他们是来给您把关的)。

最后，无论答辩情况如何，也要坦然面对，该修改的地方要进行修改。

论文答辩也是课程学习的一部分，是在毕业前上的最后一堂课。在这里可以比较综合地总结自己所学到的知识，并且锻炼了自己的表达能力和演讲能力，同时也可以从评审老师那里面对面得到知识。好好把握，祝愿各位答辩顺利通过!