基于用戶興趣變化的協(xié)同過(guò)濾算法研究的開(kāi)題報(bào)告

基于用戶興趣變化的協(xié)同過(guò)濾算法研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景及意義隨著信息時(shí)代的到來(lái)，網(wǎng)絡(luò)上充滿了海量的信息，如何從這些信息中提取出用戶感興趣的信息，以及如何將這些信息推薦給用戶成為信息檢索和推薦系統(tǒng)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。協(xié)同過(guò)濾作為一種主要的推薦算法，在推薦系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用。協(xié)同過(guò)濾算法主要是通過(guò)分析用戶歷史的行為數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行推薦，具有準(zhǔn)確性高、有效性好、用戶體驗(yàn)高等優(yōu)勢(shì)，然而在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，協(xié)同過(guò)濾算法也存在著一些問(wèn)題，比如存在“冷啟動(dòng)”問(wèn)題、數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題等。隨著用戶的興趣變化，協(xié)同過(guò)濾算法還需要增加相應(yīng)的機(jī)制來(lái)及時(shí)更新用戶信息，提高推薦準(zhǔn)確度。因此，基于用戶興趣變化的協(xié)同過(guò)濾算法研究具有十分重要的意義。本研究旨在對(duì)基于用戶興趣變化的協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行研究，提高協(xié)同過(guò)濾算法的推薦準(zhǔn)確度和用戶體驗(yàn)。二、研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線1.研究?jī)?nèi)容（1）分析協(xié)同過(guò)濾算法的原理和存在的問(wèn)題。（2）通過(guò)對(duì)用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究用戶興趣變化的規(guī)律。（3）提出一種基于用戶興趣變化的協(xié)同過(guò)濾算法，利用用戶興趣變化的規(guī)律對(duì)協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行優(yōu)化。（4）對(duì)所提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。2.技術(shù)路線（1）收集用戶行為數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)集。（2）分析協(xié)同過(guò)濾算法的原理和存在的問(wèn)題。（3）通過(guò)對(duì)用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究用戶興趣變化的規(guī)律。主要采用聚類(lèi)分析和頻繁模式挖掘等方法。（4）提出一種基于用戶興趣變化的協(xié)同過(guò)濾算法。對(duì)所提出的算法進(jìn)行優(yōu)化。（5）對(duì)所提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并與傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行比較分析。三、預(yù)期研究成果本研究旨在提出一種基于用戶興趣變化的協(xié)同過(guò)濾算法，用來(lái)解決協(xié)同過(guò)濾算法的存在的問(wèn)題。預(yù)期研究成果如下：（1）提出一種基于用戶興趣變化的協(xié)同過(guò)濾算法，該算法能夠充分利用用戶興趣變化的規(guī)律，提高推薦準(zhǔn)確度和用戶體驗(yàn)。（2）通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，將所提出的算法與傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行比較分析，證明所提出的算法的有效性和優(yōu)越性。四、研究方案和進(jìn)度安排1.研究方案（1）調(diào)研現(xiàn)有的協(xié)同過(guò)濾算法和相關(guān)研究。（2）分析用戶行為數(shù)據(jù)，研究用戶興趣變化的規(guī)律。（3）提出一種基于用戶興趣變化的協(xié)同過(guò)濾算法，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證。（4）驗(yàn)證所提出的算法的有效性和優(yōu)越性。2.進(jìn)度安排第一階段（一個(gè)月）：調(diào)研現(xiàn)有的協(xié)同過(guò)濾算法和相關(guān)研究。第二階段（兩個(gè)月）：分析用戶行為數(shù)據(jù)，研究用戶興趣變化的規(guī)律。第三階段（三個(gè)月）：提出一種基于用戶興趣變化的協(xié)同過(guò)濾算法，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證。第四階段（兩個(gè)月）：驗(yàn)證所提出的算法的有效性和優(yōu)越性。五、研究團(tuán)隊(duì)本研究由本人和一名導(dǎo)師組成的團(tuán)隊(duì)開(kāi)展。六、參考文獻(xiàn)[1]Sarwar,B.,Karypis,G.,Konstan,J,A.,etal.Item-basedCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithms.InProceedingsofthe10thInternationalWorldWideWebConference(WWW10),HongKong,China,May2001.[2]Breese,J.S.,Heckerman,D.,Kadie,C.ImplementationIssuesinSpectrumEstimation.InProceedingsoftheFourteenthConferenceonUncertaintyinArtificialIntelligence.[3]Godbole,S.,Sarawagi,S.DiscriminativeMethodsforMulti-labeledClassification.InProceedingsofECML,