1. 毕业设计（论文）主要内容：

论文写作是科学研究中的重要一环。通常，论文写作依赖于写作者的经验积累，基本属于人工积累和手工工作。随着大数据时代的到来，利用机器学习的方法对论文写作进行帮助成为可能。论文写作小助手能够根据研究人员的需求自动地生成写作提纲，已经完成研究的学者可以根据该提纲来完成论文，即将开始研究的研究人员也可以得到一个有参考意义的工作蓝图。通过对该课题的研究，进行一次综合运用所学理论和技能的训练，进一步提高分析问题和解决问题的能力。

主要内容包括：
1. 了解机器学习、自然语言处理等概念和技术；
2. 对于给定的研究题目，对相关语料进行查询，得到相关素材；

3. 对相关素材进行分析挖掘，得到指定研究题目的可能研究方案等；

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

主要任务要求：
1.查阅15篇相关文献（含2篇外文），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；
2.认真填写周记，完成800字开题报告；
3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；
4.完成系统的编码与调试；
5.完成10000字以上的毕业论文；
6.进行论文答辩。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

(1)2018/1/14—2018/2/22：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
(2)2018/2/23—2018/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
(3)2018/5/1—2018/5/25：撰写及修改毕业论文；
(4)2018/5/26—2018/6/6：准备答辩。

4. 主要参考文献

[1] Cady F. Natural Language Processing[J]. The Data Science Handbook, 229-242.
[2] Farzindar A, Inkpen D. Natural language processing for social media[J]. Synthesis Lectures on Human Language Technologies, 2017, 10(2): 1-195.
[3] Roiger R J. Data mining: a tutorial-based primer[M]. CRC Press, 2017.
[4] Nguyen D Q, Nguyen D Q, Pham S B. Ripple Down Rules for question answering[J]. Semantic Web, 2017, 8(4): 511-532.
[5] Krause M, Garncarz T, Song J J, et al. Critique Style Guide: Improving Crowdsourced Design Feedback with a Natural Language Model[C]//Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. ACM, 2017: 4627-4639.
[6] Kralj J, Robnik-?ikonja M, Lavra? N. HINMINE: heterogeneous information network mining with information retrieval heuristics[J]. Journal of Intelligent Information Systems, 2017: 1-33.
[7] Zhao H, Yao Q, Li J, et al. Meta-Graph Based Recommendation Fusion over Heterogeneous Information Networks[C]//Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. ACM, 2017: 635-644.