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基于图构建与矩阵分解联合学习的协同过滤算法研究的开题报告
一、研究背景
当前，推荐系统已经广泛应用在众多互联网应用中，如电商、音乐、视频等领域。其中，协同过滤是推荐系统中的一种主流算法，它通过利用用户历史行为数据，推荐用户可能感兴趣的物品。然而，传统的协同过滤算法在处理大规模数据时存在以下问题：（1）计算复杂度高（2）缺乏对用户或物品属性的考虑。为了解决这些问题，研究人员提出了基于图构建与矩阵分解联合学习的协同过滤算法。
二、研究内容
本研究旨在探究基于图构建与矩阵分解联合学习的协同过滤算法。具体来说，研究内容包括以下几个方面：
（1）构建用户物品图
在传统的协同过滤算法中，用户物品矩阵被用来表示用户之间以及物品之间的相似度关系。然而，这种方法在处理稀疏矩阵时会导致计算复杂度很高。为了解决这个问题，我们将用户物品矩阵转化为一个图结构，其中点表示用户或物品，边表示二者之间的交互。
（2）联合学习方法
为了更好地利用用户与物品间的交互信息，我们采用了联合学习的方法。具体来说，我们将用户物品图嵌入到低维向量空间中，并同时学习用户和物品的属性，以更好地预测用户对物品的评分。
（3）矩阵分解算法
为了进一步提高模型性能，我们将矩阵分解算法引入到模型中。具体来说，我们将用户物品图看作一个三元组列表，并使用矩阵分解方法对其进行分解。通过联合考虑用户、物品及其特征之间的关系，以及用户和物品之间的交互信息，我们能够更好地了解用户和物品的属性，从而提高预测模型的准确性。
三、研究意义
本研究的意义在于：（1）提高了协同过滤算法的效率和准确性，尤其是在处理大规模数据时（2）弥补了传统协同过滤算法对用户和物品属性的考虑不足的问题。另外，本研究所提出的联合学习方法也有一定的独创性和创新性。
四、研究方法
本研究采用以下研究方法：
（1）文献研究法：对图构建与矩阵分解联合学习的协同过滤算法的相关文献进行研究，明确研究目的。
（2）样本收集法：使用公开数据集进行实验，评估所提出的算法的性能。
（3）实验研究法：使用机器学习的方法对所收集到的数据进行处理，评估算法的准确性和效率。
五、研究计划
预计本研究计划为期1年，具体计划如下：
第一季度：阅读相关文献并分析相关算法的思路和特点。
第二季度：收集实验数据，搭建实验环境，实现算法并进行初步实验。
第三季度：完善算法，并进行优化实验，对实验结果进行分析。
第四季度：撰写论文，进行实验结果的总结和分析。
六、研究难点
本研究的难点主要在于设计合理有效的图构建方法和联合学习算法，以及实现矩阵分解模型的高效运算。此外，数据的质量也是影响本研究结果的重要因素。