本科生毕业论文写作指南

写在最前面的话Permalink

这是一份简要的说明，仅供我指导的本科生毕业论文写作时参考。本说明是基于我指导本科生毕业论文写作的经历，针对部分同学从未写作过科技文献的痛点，提炼出的最简化、最基础、最可操作的写作指导。本说明绝不是最优的论文写作指导，如果有疑问，请和我当面讨论。对于没有基础的本科生，如无必要，请严格按照指导步骤写作，包括但不限于行文顺序、英文翻译、内容格式等。因为本说明中强调的每一个字，都是基于我真实遇到的错误。本说明中大部分范例是虚构的，部分范例（图片）来自其他论文，版权归属原作者所有。

在写作之前，请牢记原创原则：

1. 不要抄袭任何已经发表的、未发表但不是你创作的、或者网络上搜索到的文字
2. 不要”复制粘贴”网络上的或者论文中的图片

摘要Permalink

写1段就可以，按照以下顺序，每点写1-2句。

1. 研究的背景
2. 研究的价值
3. 研究的难点
4. 本文的研究内容、使用的模型
5. 实验和结果
   以下，本说明以“面向社交媒体的推荐系统”这一题目举例。注意，本例属于虚构，不保证其论点的正确性和前沿性。

近年来，互联网的发展趋势是从用户被动消费内容的传统媒体向用户主动创建和分享内容的社交媒体转变。 由于用户创造内容的极大丰富，引发了严重的信息过载问题。能够自动分析用户潜在需求的推荐技术具有广泛的应用价值，受到了研究者和工业界的重视。 然而，社交媒体往往伴随用户社交关系，如何利用其提高推荐结果的准确度是一个较具挑战性的难题。 本文提出了一种面向社交媒体的推荐方法。该方法在矩阵分解框架中，融入了用户社交关系，使用了贝叶斯非参数方法来对用户进行自动分组，并使每组用户产生差异化的特征。 在4个真实数据集上的实验表明，本文提出的推荐方法获得了较好的推荐结果（HitRatio@5=0.8）。通过和当前主流方法的对比，证明了该方法能够产生更准确的个性化推荐结果。

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