子报告的撰写格式和结构可以根据不同的学科、领域和报告类型有所差异，但通常包括以下几个部分：
简洁明了地概括子报告的主题。
可以包括关键词或研究问题。
提供子报告的简短概述，包括研究目的、方法、主要发现和结论。
便于读者快速了解子报告的核心内容。
介绍子报告的背景和研究的重要性。
明确研究的目的和意义。
概述相关领域的研究现状和已有研究。
指出当前研究的空白和本研究的贡献。
详细描述研究设计、样本选择、数据收集和分析方法。
说明所选方法的原因和适用性。
叙述研究步骤和具体实施过程。
包括实验设计、数据获取和分析过程。
展示研究的主要发现和数据。
使用图表和表格清晰呈现结果。
分析研究结果的意义和局限性。
将结果与已有研究进行比较和讨论。
总结研究的主要发现。
提出未来研究的建议和方向。
列出子报告中引用的所有文献。
遵循相应的引用格式（如APA、MLA等）。
提供支持性材料，如原始数据、调查问卷、额外的图表等。
示例结构
“基于深度学习的智能推荐系统用户行为分析”
本研究旨在分析智能推荐系统用户行为，采用深度学习方法进行数据挖掘和分析。通过构建推荐模型，评估用户行为模式，并提出优化建议。
随着互联网和智能设备的普及，智能推荐系统在多个领域得到广泛应用。用户行为分析是提升推荐系统性能的关键，本研究通过深度学习技术对此进行深入研究。
综述了智能推荐系统用户行为分析的相关研究，指出现有研究的不足和本研究的创新点。
采用深度学习中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行用户行为数据的处理和分析。具体步骤包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估。
详细描述了数据收集、预处理、模型构建和训练过程。使用了公开数据集和自建数据集进行实验。
通过实验结果展示了模型在用户行为预测和推荐准确性方面的表现。具体数据表明，模型在准确率和召回率上分别达到了XX%和XX%。
分析了模型的优势和局限性，讨论了深度学习技术在用户行为分析中的应用前景。
总结了本研究的主要发现，提出未来研究的方向和改进建议。
列出所有引用的文献，包括相关书籍、期刊论文和会议论文。
提供数据集样本、模型代码和实验结果图表等。
通过以上结构和步骤，可以撰写出结构清晰、内容充实的子报告。根据具体的研究内容和要求，可以适当调整各部分的内容和深度。