基于社交网络图片的精准好友推荐算法开题报告

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，社交网络已成为人们生活中不可或缺的一部分。

用户在社交网络平台上分享自己的生活、交流情感、建立联系，产生了海量的图片数据。

这些图片数据蕴含着用户丰富的兴趣爱好、社交关系和行为模式等信息，为精准好友推荐提供了新的机遇。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着社交媒体平台的兴起和图像识别技术的进步，基于社交网络图片的好友推荐研究逐渐兴起，成为推荐系统领域的一个热点研究方向。

##国内研究现状国内学者在社交网络好友推荐方面取得了一定的研究成果，主要集中在基于用户属性、社交关系、兴趣标签等方面。

例如，有学者提出了一种基于用户属性和社交关系的混合推荐算法，通过融合用户人口统计学信息和社交网络结构信息来提高推荐精度。

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.用户社交网络图片特征提取:研究如何有效地从用户社交网络图片中提取特征，为后续的兴趣建模和推荐算法提供数据基础。

图像内容特征:利用深度学习模型提取图像中的物体、场景、颜色等视觉语义信息，例如使用卷积神经网络(cnn)提取图像的深度特征。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与预处理:收集包含用户社交网络图片和好友关系的公开数据集，例如flickr、instagram等社交平台的数据。

对原始数据进行清洗、去噪、格式转换等预处理操作，构建实验所需的数据集。

2.图片特征提取:采用深度学习模型提取图像内容特征和图像风格特征。

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.多模态特征融合:提出一种融合图像内容特征、图像风格特征和潜在社交关系特征的多模态用户兴趣模型，相较于传统的仅依赖于文本信息的方法，能够更全面地刻画用户的兴趣偏好，提高好友推荐的精度。

2.深度学习与社交网络分析的结合:将深度学习技术应用于社交网络图片分析，提取更深层次、更抽象的图像特征，并结合社交网络分析方法挖掘用户之间的潜在社交关系，为好友推荐提供更丰富的信息。

3.个性化推荐:根据用户的社交网络图片信息，构建个性化的用户兴趣模型，并结合用户的社交关系强度，设计个性化的推荐算法，为用户推荐更精准、更符合其社交需求的好友。

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] 赵子豪, 周雨奇, 金一, 等. 基于社交网络和兴趣标签的好友推荐算法[j]. 计算机工程, 2022, 48(8): 243-251.

[2] 刘佳, 王晓峰, 薛静. 基于用户兴趣和社交关系的好友推荐算法[j]. 计算机应用研究, 2021, 38(10): 3030-3034.

[3] 马超, 李晓明, 杨红霞, 等. 一种基于用户兴趣和社交网络的好友推荐算法[j]. 计算机科学, 2020, 47(s2): 313-318.