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网站百度终端适配代码,wordpress个性登录,分类信息网站手机版,织梦源码网武汉纺织大学毕业论文阶段任务书#xff08;系统版#xff09;课题名称#xff1a; 完成期限#xff1a; 2024年12月23日至 2025年5月10 日 学 院 名 称#xff1a;管理学院学 生 姓 名#xff1a;专 业…武汉纺织大学毕业论文阶段任务书系统版课题名称完成期限2024年12月23日至 2025年5月10日学 院 名 称管理学院学 生 姓 名专 业 班 级学 号指 导 教 师指 导 教 师 职 称一、毕业设计论文题目影视推荐系统的设计与实现二、课题训练内容1.训练学生调查研究、文献检索、资料收集整理、外文翻译、文献综述、外文阅读以及文字表达等基本技能2.培养学生综合运用所学知识独立分析、解决有关专业问题的能力使学生掌握科学研究的基本方法具备独立开展定题式科研问题的研究能力形成系统性的研究思路和框架能力3.培养学生科学认真的工作态度和理论联系实际的工作能力动态跟踪管理等相关领域的学术前沿和管理实践4掌握论文的规范撰写方法。三、毕业设计论文任务要求一毕业设计阶段的任务1. 在调研或查阅文献的基础上撰写开题报告2. 制定实习计划完成实习日记、实习报告并附实习鉴定3. 按照学校和导师的要求完成毕业设计论文4. 完成主要英文参考文献的翻译二毕业设计的基本要求1. 开题报告不少于2500字1阐明课题的意义2综述所属领域的研究状况3本课题的研究框架4说明研究的手段、方法和步骤5列示主要参考文献2. 毕业论文1论文正文约12000字其中案例研究不少于10000字。2题目和标题的字数控制在25个字以内一般不超过20个字。3正文应做到观点鲜明中心突出层次清晰结构合理说理透彻逻辑顺畅基本理论正确资料翔实可靠语言流畅格式规范。其中正文中一般应当有文献综述部分。4主要参考文献至少列示25条其中外文参考文献不少于5条参考文献的号码应当在正文中标注。3. 英文文献翻译数量不少于4000汉字含英文原稿的复印件、中文翻译稿的电子文稿打印件。英文原稿应当是写作毕业论文时的主要英文参考文献的组成部分。4. 实习资料1实习计划打印稿不少于1000字2实习报告打印稿不少于2500字3实习日记手写稿不少于10篇每篇不少于200字4实习鉴定打印稿或手写稿用A4纸或贴在A4纸上四、进度安排2024.12.23--2025.01.20 提交选题指导教师下达任务书2025.01.21--2025.02.28 学生完成毕业论文设计的开题工作2025.03.01--2025.04.01 完成毕业论文设计的中期检查工作、完成论文初稿2025.04.02--2025.05.10 完成毕业实习并交实习报告和实习日记、论文定稿2025.05.11--2025.05.16 指导老师和评阅老师评阅2025.05.17暂定 论文答辩主要参考文献不少于10篇其中外文文献不少于3篇[1]Airen Sonu,Agrawal Jitendra. Movie Recommender System Using Parameter Tuning of User and Movie Neighbourhood via Co-Clustering[J]. Procedia Computer Science,2023,218.[2]Behera Gopal,Nain Neeta. Collaborative Filtering with Temporal Features for Movie Recommendation System[J]. Procedia Computer Science,2023,218.[3]Nath K R ,Ahmad T .A novel approach to movie recommendation systems: overcoming the cold start problem with dynamic sea-horse slimmable network with a contextual attention network[J].International Journal of Information Technology,2024,(prepublish):1-19.[4]张鹏飞. 基于数据挖掘的个性化电影推荐系统设计与实现[D].杭州电子科技大学,2022.[5]胡俊凯. 基于Web的个性化电影推荐系统设计与实现[D].广东工业大学,2022.[6]张坤. 基于Spark机器学习的电影推荐系统的设计与实现[D].南京邮电大学,2022.[7]梁肇敏,梁婷婷.基于深度学习的电影推荐系统设计与实现[J].智能计算机与应用,2022,12(10):157-162.[8]宋东翔,马伽洛伦,袁铭举,王怡然.基于协同过滤和NodeJS的电影推荐系统研究[J].信息与电脑(理论版),2022,34(12):143-145.[9]关凯轩. 基于大数据技术和深度学习的混合模式电影推荐系统设计[D].东华大学,2022.[10]邓介一,陈兰兰,梁会军.基于Scala的电影推荐系统的设计与实现[J].工业控制计算机,2022,35(05):104-106.[11]高琛博.基于序列化推荐算法的电影推荐系统的设计与实现[D].北京邮电大学,2023.DOI:10.26969/d.cnki.gbydu.2023.001203.[12]王旭东.基于SparkALS的电影推荐系统设计与实现[D].重庆大学,2022.DOI:10.27670/d.cnki.gcqdu.2022.001975.[13]刘畅.基于ASP的小区在线影视点播系统的设计与实现[D].河北科技大学,2018.[14]岳瑞波.基于深度学习的个性化电影推荐系统算法与应用研究[D].三峡大学,2024.[15]蒋亚平.基于Spark的电影推荐系统关键技术研究与应用[J].电脑编程技巧与维护,2024,(08):47-49.DOI:10.16184/j.cnki.comprg.2024.08.015.