基于协同过滤的个性化算法的研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网技术的飞速发展和普及，信息过载问题日益突出。

用户在海量信息中难以快速找到自己感兴趣的内容。

个性化推荐系统应运而生，它能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐感兴趣的物品或服务，极大地提升了用户体验和信息获取效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

个性化推荐系统是近年来信息科学领域的研究热点，协同过滤算法作为其核心技术之一，受到了国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在协同过滤算法方面取得了一定的研究成果，主要集中在以下几个方面：1.算法改进:针对传统协同过滤算法存在的不足，国内学者提出了一系列改进算法，例如：基于用户属性的协同过滤算法:将用户属性信息融入到相似度计算中，以缓解数据稀疏性问题。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面:1.协同过滤算法研究:深入研究各种协同过滤算法，包括基于用户的协同过滤算法、基于项目的协同过滤算法、基于模型的协同过滤算法等，分析其原理、优缺点以及适用场景。

2.相似度度量方法研究:研究常用的相似度度量方法，例如余弦相似度、皮尔逊相关系数、jaccard相似度等，分析其特点和适用范围，并针对具体问题选择合适的相似度度量方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段:收集和阅读国内外关于协同过滤算法、个性化推荐系统等方面的相关文献，了解该领域的最新研究动态、主要挑战和未来方向，为本研究提供理论基础。

2.算法设计与实现阶段:在深入理解各种协同过滤算法的基础上，选择合适的算法进行改进和优化，设计出更精准、高效的个性化推荐算法，并使用python等编程语言进行算法实现。

3.实验验证阶段:选择合适的公开数据集或构建实验数据集，对所设计的算法进行实验验证，并与其他经典算法进行比较，分析算法的性能指标，例如准确率、召回率、f1值等，以评估算法的有效性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:1.改进的协同过滤算法:针对现有协同过滤算法的不足，本研究将引入新的技术或方法，例如深度学习、知识图谱等，设计一种改进的协同过滤算法，以提高算法的精度、效率和可扩展性。

2.融合多种信息源:传统的协同过滤算法主要依赖于用户的历史行为数据，本研究将尝试融合多种信息源，例如用户属性信息、项目内容信息、社交关系信息等，以构建更加全面的用户画像和项目画像，从而提高推荐的精准度。

3.面向特定应用场景:本研究将针对具体的应用场景，例如电子商务、社交网络、新闻推荐等，对算法进行优化和改进，以提高算法在特定场景下的适用性和推荐效果。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]何清,史忠植,何昕.个性化推荐系统研究进展[j].软件学报,2010,21(09):2077-2098.

[2]徐小媛,徐健,刘艳,等.基于改进协同过滤算法的个性化推荐算法研究[j].计算机工程与应用,2022,58(10):58-64.

[3]王刚,王晓峰,李晓东.融合用户评论信息的个性化推荐算法研究[j].计算机应用研究,2017,34(12):3564-3567.