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基于异构网络标签传播算法的个性化推荐及其并行化的开题报告
一、研究背景及意义
目前，面对互联网上海量的信息资源，如何从中快速准确地获取用户需要的信息资源已成为研究热点。个性化推荐技术便是在此背景下诞生的。个性化推荐技术通过分析用户历史行为、兴趣、偏好等信息，预测用户可能感兴趣的信息，从而为用户提供有针对性的信息服务，极大地提升了用户感知的信息价值。
在个性化推荐技术中，标签传播算法被广泛运用于社交网络中的信息传播、社区发现等问题。基于异构网络的标签传播算法则是在复杂多样的异构网络中进行信息传播和社区发现的有效方法。该算法能够有效地发现网络中相似的节点，并将具有相似标签的节点聚集在一起，从而得出网络中的社群结构。因此，将基于异构网络的标签传播算法运用于个性化推荐任务中，便有可能通过对用户行为数据与物品标签进行分析和建模，从而实现对用户的精准推荐。
然而，由于异构网络中节点类型的复杂多样性，标签传播算法的计算复杂度较高，传统算法的运行效率较低。因此，如何优化基于异构网络的标签传播算法，提高算法的计算速度和准确性，成为进一步推动个性化推荐技术发展的重要研究方向。
二、研究内容及步骤
本课题旨在研究基于异构网络的标签传播算法的个性化推荐应用，并结合并行计算技术，提高算法的计算速度。具体研究步骤如下：
1.数据采集：采集用户历史行为数据和物品标签数据，建立异构网络模型。
2.算法设计：设计基于异构网络的标签传播算法，并在其基础上实现个性化推荐。
3.并行化优化：结合并行计算技术，对算法进行并行化优化，提高算法的计算速度。
4.实验评估：通过实验验证算法的性能和准确性，对比基于异构网络的标签传播算法和其他个性化推荐算法的效果。
五、研究计划与进度安排
此次研究计划于2022年9月开始，计划时限为一年。具体的进度安排如下：
1.2022年9月-11月：进行个性化推荐算法的文献调研和技术总结，确定异构网络模型，进行数据采集和数据预处理。
2.2022年12月-2023年1月：设计基于异构网络的标签传播算法，并实现个性化推荐功能。
3.2023年2月-4月：结合并行计算技术，对算法进行并行化优化，提高算法的执行速度。
4.2023年5月-7月：通过实验验证算法的性能和准确性，对比基于异构网络的标签传播算法和其他个性化推荐算法的效果。
5.2023年8月：完成论文撰写和答辩准备。
六、预期成果与意义
本次研究计划预期达到以下成果：
1.设计并实现基于异构网络的标签传播算法，并将其运用于个性化推荐任务中；
2.结合并行计算技术，对算法进行优化，提高计算速度；
3.通过实验验证算法的性能和准确性，对比基于异构网络的标签传播算法和其他个性化推荐算法的效果；
4.生成学术论文，或者获得与服务推荐相关的专利授权。
本研究对于推动个性化推荐技术的发展具有重要意义，可以为建立社会化、个性化、智能化的信息服务提供技术支持，实现信息服务的质量和效率的双提升，进而让用户可以更加方便地获取自己所需要的信息。