研究生毕业论文开题报告2【优选3篇】
研究生毕业论文开题报告2篇一
标题：基于机器学习的智能推荐系统在电商行业的应用研究
摘要：
随着电商行业的迅速发展，越来越多的消费者选择在网上购物。然而，面对庞大的商品信息和广告推送，消费者在选择商品时往往感到困惑。因此，开发一种能够准确预测用户需求并给出个性化推荐的智能推荐系统对于提高用户购物体验和电商平台的盈利能力具有重要意义。本研究旨在基于机器学习算法构建一个智能推荐系统，并将其应用于电商行业，提高用户购物体验和平台盈利能力。
关键词：机器学习，智能推荐系统，电商行业，个性化推荐，用户购物体验，盈利能力
引言：
随着互联网技术的飞速发展，电子商务在全球范围内得到了广泛的应用和推广。电商平台上拥有大量的商品信息，为消费者提供了更加便捷和多样化的购物方式。然而，面对庞大的商品信息和广告推送，消费者在选择商品时往往感到困惑。传统的推荐系统往往只能根据用户的历史行为进行推荐，无法准确预测用户的需求，导致推荐结果不够个性化，用户购物体验不佳。因此，开发一种能够准确预测用户需求并给出个性化推荐的智能推荐系统迫在眉睫。
目的和意义：
本研究旨在基于机器学习算法构建一个智能推荐系统，并将其应用于电商行业，提高用户购物体验和平台盈利能力。具体目标包括：
1. 研究不同的机器学习算法在智能推荐系统中的应用效果，选择最适合电商行业的算法；
2. 构建一个基于所选算法的智能推荐系统原型，并进行系统性能测试；
3. 分析智能推荐系统对电商行业的影响，包括用户购物体验的提升和平台盈利能力的提高。
方法：
本研究将采用以下方法实现上述目标：
1. 收集和整理相关的文献和数据，了解目前智能推荐系统在电商行业的研究现状和发展趋势；
2. 分析不同的机器学习算法在智能推荐系统中的应用效果，选择合适的算法；
3. 基于所选算法，设计并实现一个智能推荐系统原型；
4. 进行系统性能测试，评估系统的准确性和推荐效果；
5. 分析智能推荐系统对电商行业的影响，包括用户购物体验的提升和平台盈利能力的提高。
预期结果：
通过本研究，预计可以实现以下结果：
1. 选择并应用合适的机器学习算法构建一个智能推荐系统原型；
2. 提高用户购物体验，增加用户的购买率和忠诚度；
3. 提高电商平台的盈利能力，增加销售额和利润。
结论：
本研究将基于机器学习算法构建一个智能推荐系统，并将其应用于电商行业，旨在提高用户购物体验和电商平台的盈利能力。通过对不同的机器学习算法进行比较和分析，选择最适合电商行业的算法，并设计并实现一个智能推荐系统原型。通过系统性能测试和数据分析，评估系统的准确性和推荐效果。预计本研究可以为电商行业提供一个更加智能化和个性化的推荐系统，提高用户的购物体验和平台的盈利能力。
参考文献：
[1] 张三，李四. 机器学习在智能推荐系统中的应用研究[J]. 计算机科学，2018，45(2)：100-110.
[2] 王五，赵六. 电商行业智能推荐系统的发展趋势分析[J]. 电子商务研究，2019，36(4)：50-60.
研究生毕业论文开题报告2篇二
标题：基于大数据分析的航空公司客户满意度研究
摘要：
随着航空业的快速发展，航空公司面临着越来越激烈的竞争。客户满意度作为一个重要的竞争指标，对于航空公司的发展和竞争力具有重要意义。本研究旨在通过大数据分析方法研究航空公司客户满意度的影响因素，并提出相应的改进措施，以提高客户满意度和航空公司的竞争力。
关键词：大数据分析，航空公司，客户满意度，影响因素，改进措施，竞争力
引言：
随着全球旅游业的繁荣和人们生活水平的提高，航空业得到了飞速发展。然而，随之而来的是航空公司之间的激烈竞争。客户满意度作为一个重要的竞争指标，对于航空公司的发展和竞争力具有重要意义。因此，研究航空公司客户满意度的影响因素，提出相应的改进措施，对于航空公司提高客户满意度和竞争力具有重要意义。
目的和意义：
本研究旨在通过大数据分析方法研究航空公司客户满意度的影响因素，并提出相应的改进措施，以提高客户满意度和航空公司的竞争力。具体目标包括：
1. 收集和整理航空公司客户满意度相关的大数据，建立客户满意度评估模型；
2. 分析客户满意度的影响因素，包括服务质量、票价、航班准点率等；
3. 基于分析结果，提出相应的改进措施，以提高客户满意度和航空公司的竞争力。
方法：
本研究将采用以下方法实现上述目标：
1. 收集和整理航空公司客户满意度相关的大数据，包括客户意见反馈、调查问卷等；
2. 建立客户满意度评估模型，包括服务质量评价、票价评价等指标；
3. 运用大数据分析方法，分析客户满意度的影响因素，包括服务质量、票价、航班准点率等；
4. 基于分析结果，提出相应的改进措施，以提高客户满意度和航空公司的竞争力。
预期结果：
通过本研究，预计可以实现以下结果：
1. 建立一个客户满意度评估模型，可以准确评估客户对航空公司的满意度；
2. 分析客户满意度的影响因素，可以为航空公司提供改进的方向；
3. 提出相应的改进措施，以提高客户满意度和航空公司的竞争力。
结论：
本研究将通过大数据分析方法研究航空公司客户满意度的影响因素，并提出相应的改进措施，以提高客户满意度和航空公司的竞争力。通过收集和整理航空公司客户满意度相关的大数据，建立客户满意度评估模型，并运用大数据分析方法，分析客户满意度的影响因素。基于分析结果，提出相应的改进措施，以提高客户满意度和航空公司的竞争力。预计本研究可以为航空公司提供一个更加科学和有效的客户满意度评估和改进方法，提高客户满意度和竞争力。
参考文献：
[1] 张三，李四. 大数据分析在航空公司客户满意度研究中的应用[J]. 管理科学，2018，45(3)：80-90.
[2] 王五，赵六. 航空公司客户满意度影响因素的实证研究[J]. 航空经济研究，2019，36(2)：40-50.
研究生毕业论文开题报告2 篇三
研究生毕业论文开题报告范例2精选
引导语：随着社会经济的发展，人口数量的增加，用水量随之加大，水资源供需矛盾将日渐突出，在保证经济、社会、环境可持续发展的条件下，如何将水资源有效合理的分配给使用显得尤为重要。以下是小编搜集整理的研究生毕业论文开题报告范例精选，欢迎大家阅读!
论文题目：不确定条件下灌区多水源优化配置模型研究
一、选题依据与文献综述：
1.论文选题的研究意义。
1.1 选题背景。
随着社会经济的发展，人口数量的增加，用水量随之加大，水资源供需矛盾将日渐突出，在保证经济、社会、环境可持续发展的条件下，如何将水资源有效合理的分配给使用显得尤为重要。农业一直是用水大户，农业灌溉用水占总用水量的比例非常大，我国为农业生产大国，耕地面积辽阔，喷灌、滴管等高效率的灌溉方式并未在全国范围内得到有效的普及，传统的灌溉方式并不能使水资源利用率达到最大，造成水资源很大程度的流失，进一步加剧了水资源短缺匮乏的现状。
我国较为集中的农业生产基地除了长江黄河两岸及华北平原外，还有位于我国东北部地区的三江平原，总占地面积约为 5 万平方公里，除去大面积的沼泽地还有广袤的平原可以用作农作物生产基地。20 世纪 50 年代以前，三江平原在黑龙江、松花江及乌苏里江共同滋养下，野生动物聚集，树木成林，沼泽遍地，生活在这里的少数居民以狩猎打鱼维持生计。建国以来，经过五十多年的开发建设，已经把这个―北大荒‖变成了―北大仓‖，成为国家重要的商品粮基地[8].三江平原全区水资源总量为 170 亿 m3,包括地表径流、地下水资源和过境水。
共有 14 个灌区，规划设计灌溉面积 86.91 万 hm2,耕地灌溉所用水主要是地下水，约占地下水用量的 90%.不难看出，作物灌溉用水较为单一，多采用地下水灌溉，随着人口增加，对粮食的需求进一步加大，粮食种植面积随着增加，则灌溉需水量随之增加，将进一步增加地下水的供水压力。同时，地下水大量用于地表灌溉且并未达到预期利用率，地下水位极具下降，可用地下水逐年减少，导致供水和需水矛盾加剧。加之近年来，在市场经济影响下，高利润经济作物广泛种植，东北平原及长江黄河以南地区多种植水稻等耗水作物，结果导致灌溉水需求加大，盲目灌溉，作物灌溉水量分配不合理。用水结构单一，水资源利用率较低，水资源分配不合理，使灌区内水资源告急，作物用水紧张不断加剧，亟需采取有效的手段来解决灌区供水和需水矛盾问题。
1.2 论文选题的研究意义。
水资源优化配置研究的意义：
(1)节约水资源，提高水资源的利用率水资源优化配置可以将灌区内可利用的水资源充分利用，根据不同作物的用水需要，考虑多重因素，以最优的方式将不同水源供给不同作物生长使用，达到水资源的分配的合理与公平，提高灌区内水资源的利用率。
(2)资源、环境、效益的协调发展水资源优化配置可以充分利用多种水源，有效缓解地下水供水压力，使水资源得到可持续供应，充分利用水资源的同时，也避免了因过度开发而造成的水环境破坏，同时将可用水量合理的分配到不同作物，避免作物缺水，使作物的产值达到最大，相应的系统的收益也会最大，最终实现资源、环境和效益的协调统一发展。
(3)建立更加符合实际的情况的水资源优化配置模型水资源优化配置的关键就是所使用的模型和方法是否科学合理，符合实际的调配水过程，而水资源优化配置研究的目的便是寻求合理的配置方法来解决实际配水问题，研究意义重大。
2.国内外研究现状。
2.1 国外水资源优化配置研究。
自 1960 年以后，国外大量关于优化农业水资源配置的报道不断涌现出来，较典型的是一个包含两维状态变量的确定性动态规划模型，研究中提及的相乘模型使计算变得更为简洁。
经过多年不断发展，出现许多优秀理论和方法，并且计算机技术的诞生，促进了水资源优化配置的发展，极大的提高了水资源优化配置水平，为配水决策提供科学有效的方案，提高了水资源的使用效率，国外相对研究较早，取得成果较多。
上世纪 70 年代，随着各类研究方法的成熟及计算机的技术的引入，使水资源管理的方法及理论突飞猛进。如 Buras 将数学规划理论和计算手段联合用于水资源理论和方法的研究;Dudley 等[10]为预测水库不同作物的需水量构建作物需水模型，通过模型求解获得水库蓄水量与作物最优种植面积间的关系;Trava 等[11]以人力和水量为约束，运用优化技术来分配灌溉水资源;Smith[12 ]等提出了一个线性规划模型用于优化农业水资源分配;Rogers[13 ]对印度南部 Cauvery 河进行规划时，建立多目标模型，实现农作物总效益和灌溉面积最大化。
进入 80 年代，优化配置研究深入，更多优秀的理论和方法产生，如 Yaron 和 Dinar[14]将线性规划模型和动态模型应用到水资源优化配置中;Chaves 等[15]建立模拟模型和优化模型耦合后的`杂交模型，以系统最大收益为目标，通过求解获得最优种植方案。
当进入 90 年代，全球正处在高速发展时期，因此对水需求不断增加，同时水源的污染加重，因此研究不再只关注收益最大，更多的兼顾多个目标，使经济社会环境协调发展。Afzal和 Javaid 等[9]针对 Pakistan 某个地区的灌溉系统建立线性规划模型，对不同水质水的使用问题进行优化，同时，模型可得到一定时期内作物耕种面积、地下水开采量等;Kumar[16 ]建立了污水排放模糊优化模型，提出了经济和技术上都可行的流域水质管理方案。
21 世纪以后，产生了多种优化配置方法，如遗传算法、两阶段规划方法等，同时在这期间出现了许多水资源管理及分析软件如 SPSS 等，为解决优化问题提供了较为先进的手段。
如 Kinney[17]将基于 GIS 系统的水资源模拟系统框架应用到水资源优化配置研究中;Lnjayant和 Chiek[18 ]构建了某流域地下水和地表水联合使用的时空分配优化模型;Farmani 等[19 ]将改进的遗传算法与传统模型比较分析，并将改进后模型应用于水资源分配问题;Lu 等[20 ]通过粗糙区间实现了水文模型与优化模型的耦合，并将其应用到农业水资源系统中。
2.2 国内水资源优化配置研究。
目前，在国内水资源优化配置中更加看重经济收益，而往往忽略了水资源的有效利用。
加之污水排放、过度开发、技术落后等原因使可用水量逐年减少，社会发展人口增多的同时，能够用于生产生活的水资源日益减少，水资源短缺严重制约着生产力发展。资料显示在世界水资源总量排名中，我国居于第六位，但人均可用水量却远远不够;日常生活用水加上耕地用水量远超其他发达国家，水资源利用率尚不足发达国家的三分之一，加之工业生产排放污水并未得到有效控制，污水处理再循环利用技术落后，使得我国面临严峻的用水形势。根据我国水资源的基本特点，我国在水资源的开发利用中借鉴了国外的一些成功经验。在水资源总量不变的前提下，通过水资源的合理配置，为解决严重缺水区的水资源供应，提供了一种有效的途径[21].
我国对水资源配置优化的研究要稍晚于国外，直到 20 世纪 80 年代初这项研究才真正意义上受到我国科学工作者的重视，成为研究的焦点。李佩成的“排水与灌溉结合，灌溉与供水结合”理念便在位于陕西省境内的灌区得
通过大量学者的深入研究，针对灌区水资源优化配置产生多种模型和方法，在一定条件下，可以为管理者提供水资源管理的意见和参考，但是，多种数学分析方法及各类数学模型受到其使用范围和适用条件的约束，许多模型优化所得最优解可能偏离决策者最初的构想或与其初衷相悖，或者与实际情况有偏差导致可行性差、实用价值不大[2 ].因此，建立模型过程中应满足以下 2 个条件：(1)模型的真实有效性。模型建立在解决实际问题上，全面考虑多种不确定因素，建立能够真实有效反映实际问题的模型。(2)建立的模型能够根据已有的数学方法来求解，并且计算结果必须科学合理。
二、研究方案：
1.研究目标、研究内容和拟解决的关键问题。
1.1 研究目标。
本研究在综合考虑资水资源系统中的多种不确定性，建立了基于区间两阶段模糊随机规划的灌区多水源优化配置模型，以红兴隆灌区为研究区域，将地表水和地下水联合调配给灌区内 3 种作物。在该模型中，以系统收益最大为目标函数，并将概率密度函数，区间参数和模糊集三种方法引入两阶段线性规划框架，用来解决水资源配置中不确定性问题。
1.2 研究内容。
本文首先根据灌区实际情况，分析在调配水过程中存在的不确定因素，分析各个因素特征，选用相应的数学方法来表征不确定因素，并且对多种数学方法进行了学习和研究，综合到传统两阶段规划框架中，以此建立基于区间两阶段模糊随机规划的水资源优化配置模型，并以预测年 2020 年红兴隆灌区为研究区域，通过定性和定量分析方法预测模型所需数据，最终求解模型，为灌区管理者对水资源进行优化配置提供依据。
第一章 绪论主要介绍水资源优化配置研究背景、研究的目的与意义及水资源优化配置国内外研究进展，分析水资源系统中不确定性，提出本文主要研究内容及技术路线。
第二章 系统的介绍水资源优化配置的基本理论包括水资源优化配置的内涵、原则等。
第三章 详细介绍建模技术和水资源优化配置方法，并分析灌区水资源优化配置过程中的不确定因素，建立基于区间两阶段模糊随机规划的灌区多水源优化配置模型，并且详细介绍了模型的求解过程。
第四章 介绍红兴隆灌区的区域概况，并通过定量及定性分析对预测年水资源状况和经济数据进行预测分析。获得多种水源及作物生长的基本资料。通过求解模型获得最优配置水量，为决策者提供科学合理的决策方案。
第五章 分析模型所解决的不确定性问题，得出研究结论，并对未来水资源优化配置的发展进行展望。
1.3 拟解决的关键问题。
本课题拟解决如下几个关键性问题：
以灌区多水源、多作物配水为基础，较为充分的考虑灌区系统中的不确定性，建立不确定条件下灌区多种水源联合配水模型，并将模型应用到红兴隆灌区水资源优化配置中，为灌区水资源管理提供依据。
2.拟采取的研究方法(或技术路线、实验方案)及可行性分析。
本课题的研究技术路线：
【技术路线】
3.本研究的特色与创新之处。
本研究中，对传统的区间两阶段随机规划模型进行改进和补充，使模型处理不确定性问题更为有效，更加符合实际的配水过程。
4.预期的论文进展和成果。
本研究为缓解灌区用水紧张、用水结构不均衡等问题，构建了不确定性条件下，多种水源向多种作物供水的优化配水模型，模型充分考虑了存在于水资源优化配置中的不确定性因素，通过引入不同数学方法，在一定程度上很好的解决了灌区水资源系统中的不确定性问题，为决策者提供科学的决策依据。
5.论文工作量、年度研究计划、可能遇到的困难和问题及相应的解决办法。
20××年5月-20××年7月前期资料收集和整理
20××年7月-20××年9月前期模型建设与分析
20××年9月-20××年12月完成论文初稿
20××年1月-20××年3月初论文基本定稿
20××年3月底前定稿
三、论文大纲：
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的与意义
1.3 水资源优化配置现状
1.4 研究系统不确定性分析
1.5 研究问题的提出
1.6 主要研究内容
1.7 技术路线
2 水资源优化配置理论
2.1 水资源优化配置的内涵
2.2 水资源优化配置基本原则
3 水资源优化配置方法及模型建立
3.1 建模技术
3.2 水资源优化配置中传统方法
3.3 不确定条件下水资源优化配置方法
3.4 优化方法
3.5 模型建立
3.6 模型求解
4 区间两阶段模糊随机规划模型应用
4.1 红兴隆灌区概况
4.2 水资源状况
4.3 灌区多水源模型应用
5 结论和展望
四、参考文献：
[1] 吴季松。 现代水资源管理概论[M ]. 北京：中国水利水电出版社，2002,23-30.
[2] 张静。不确定条件下城市多水源供水优化配置研究[D].华北电力大学，2008:1-2.
[3] 郑如秉。不确定条件下农业灌溉管理规划研究[D]华北电力大学，2011:2-3.
[4] 韩洪云，赵连阁。节水农业经济分析[M ].北京：中国农业出版社，2001.
[5] 刘杰。 农业灌溉用水管理及其使用权转让补偿研究[D]. 中国农业科学院，2002.
[6] 陈敏建，梁瑞驹，刘玉龙。 我国二十一世纪的水和粮食问题[J]. 水利学报，1999,1:2-8.
[7] 郭永龙。 中国的水安全及其对策探讨[J]. 安全与环境工程，2004,11(1)：42-46.
[8] 刘兴土，何岩等。 东北区域农业综合发展研究[M ]. 北京：科学出版社，2002.
[9] 赖明华。 灌区生态需水及水资源优化配置模型研究[D]. 河海大学，2004:2-3.
[10] Dudley N J,Howell D T,Musgrave WF. Irrigation Planning 2:Choos ing Optimal Acreages within a Season[J].Water Resources Research,1971.7(5)：1051-1063.
[11] Trava J , Heerrnann D E , Labadie J W. Optimal on allocation of irrigation water[J].Transactions of-ASEA,1977,20(1)：85-88.
[12] Smith D V.Systems analys is and irrigation planning .Journal of the Irrigation and Drainage Division,1973,99:89–107.
[13] Rogers P and S Ramases han. Multi objective Analys is for Planning and Operation of Water Resource Systems:Some Examples from India.Paper Presented at Joint Automatic Control Conference,1976.
[14] Yaron D , Dinar A. Optimal alloc ation of farm irrigation water during peak seasons[J]. American Journal of Agricultural Economics,1982,64(4)：681-689.
[15] Chaves Morales J. Optimization and simulation methodology for irrigation planning [M].Davis:Univers ity of California,1985.
