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基于粗糙集和协同过滤的上下文感知推荐方法研究的开题报告
标题：基于粗糙集和协同过滤的上下文感知推荐方法研究
一、研究背景
推荐系统在各种电子商务平台、社交网络平台等应用场景中得到了广泛应用。传统的推荐算法主要基于用户历史行为数据进行推荐，但是随着移动互联网的普及，用户在不同的场景下可能会表现出不同的行为特征，因此单纯地使用历史数据进行推荐可能会出现误导用户的情况。同时，由于用户隐私保护意识的提高，用户逐渐不愿意公开自己的行为数据，这也增加了推荐系统的推荐难度。
为了解决以上问题，我们研究了一种基于粗糙集和协同过滤的上下文感知推荐方法。该方法可以在不使用用户历史行为数据的前提下，通过分析用户所处的上下文信息（如时间、地点、设备等）来进行推荐，并且可以有效保护用户隐私。
二、研究内容
本研究主要包括以下内容：
1.上下文感知推荐算法研究
我们将上下文信息分为时空上下文和设备上下文两类，对于时空上下文，我们将使用基于位置预测的方法来预测用户可能会感兴趣的物品。对于设备上下文，我们将分析用户所使用的设备类型以及设备属性来推荐合适的物品。具体来说，我们将使用粗糙集理论来进行特征选择和属性约简。
2.协同过滤推荐算法研究
我们还将使用协同过滤方法来进行推荐，但是不同于传统的协同过滤，我们将考虑邻居节点的上下文信息。具体来说，我们将使用CFN算法来进行邻居选择，并且将考虑邻居节点的时空上下文和设备上下文信息。
3.实验设计与分析
我们将使用真实数据集来测试我们的推荐算法，并且将使用多种评价指标来进行性能分析。同时，我们还将对比我们的方法与传统的基于历史行为数据和基于邻居节点的协同过滤方法的性能表现。
三、研究意义
本研究提出的上下文感知推荐算法可以有效解决推荐系统面临的隐私保护和个性化推荐的问题。通过在考虑用户的上下文信息的基础上进行推荐，我们可以更加准确和贴近用户的需求。
四、研究计划
研究计划如下：
1.研究国内外上下文感知推荐算法和协同过滤推荐算法的研究现状，总结相关文献并阅读分析。
2.研究粗糙集理论和CFN算法，掌握其相关原理和应用。
3.设计并实现上下文感知推荐算法和协同过滤推荐算法。
4.使用真实数据集进行实验，分析算法的性能表现。
5.撰写论文。
预计在6个月内完成研究任务。
五、参考文献
[1]Adomavicius,G.,&Tuzhilin,A.(2015).Context-awarerecommendersystems.Recommendersystemshandbook,217-253.
[2]Luo,C.,&Zhang,Y.(2019).AHybridCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithmBasedonContext-Awareness.In2019IEEE20thInternationalConferenceonCommunicationTechnology(ICCT)(pp.528-533).IEEE.
[3]Pawlak,Z.(1991).Roughsets:Theoreticalaspectsofreasoningaboutdata(Vol.1).SpringerScience&BusinessMedia.
[4]Zhang,S.Y.,Chen,W.H.,&Liu,X.Y.(2018).Collaborativefilteringwithsocialnetworkandcontextualinformation.Neurocomputing,284,131-141.