1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和信息技术的飞速发展,人们正面临着前所未有的信息过载问题。
如何从海量信息中快速、准确地找到用户所需的信息,已成为亟待解决的难题。
推荐系统作为解决信息过载问题的重要手段之一,近年来得到了学术界和工业界的广泛关注和研究。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来,国内外学者对基于内容的推荐算法进行了大量的研究,取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内在基于内容的推荐算法方面起步较晚,但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕基于内容的推荐算法展开深入探讨,主要内容包括以下几个方面:
1.内容分析与特征提取:研究如何对不同类型的推荐对象(如文本、图像、视频等)进行内容分析,提取有效的特征表示。
例如,对于文本信息,可以采用自然语言处理技术提取关键词、主题等特征;对于图像信息,可以采用计算机视觉技术提取颜色、纹理、形状等特征。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、案例分析法、实验研究法等方法,按照以下步骤逐步展开:
1.文献研究阶段:收集和阅读国内外关于基于内容的推荐算法、机器学习、深度学习等相关领域的文献资料,了解国内外研究现状、发展趋势以及存在的问题,为本研究提供理论基础和参考依据。
2.算法设计与实现阶段:在深入理解基于内容的推荐算法原理的基础上,设计和实现基于内容的推荐算法。
这包括选择合适的特征提取方法、推荐模型和评估指标等。
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.结合深度学习方法进行特征提取:针对传统特征提取方法的局限性,本研究将探索利用深度学习方法进行特征提取,以提高特征表示的准确性和效率。
2.构建基于深度学习的推荐模型:本研究将探索构建基于深度学习的推荐模型,例如循环神经网络、卷积神经网络等,以提高推荐系统的准确性和个性化程度。
3.针对冷启动问题提出解决方案:本研究将针对冷启动问题,探索利用用户人口统计学信息、社交网络信息等进行推荐,以缓解冷启动问题带来的影响。
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]张永锋,刘艳,谢星星,等.融合评论信息的内容推荐方法研究综述[J].计算机工程与应用,2022,58(19):20-30.
[2]李勇,王静,任晓东.融合深度学习的内容推荐算法研究综述[J].计算机工程与应用,2022,58(02):14-23.
[3]王文静,郭志刚,王晓峰,等.面向科研项目选题的深度学习推荐方法研究综述[J/OL].计算机科学:1-14[2023-02-17].
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