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基于相似-信任度模型的协同过滤算法研究与应用的开题报告
一、课题背景及研究意义
随着互联网技术的飞速发展，人们对信息的需求愈发迫切，并且社交网络、电子商务等应用的普及也进一步推动了信息的传播和共享。然而，面对如此庞大的信息量，获取可靠、符合自己需求的信息变得更加困难。一种常见的方案便是使用推荐系统，结合历史数据和用户行为，自动为用户推荐可能感兴趣的商品、新闻、音乐等。
推荐系统的主要方法包括基于内容的过滤、基于协同过滤、混合过滤等。其中，协同过滤是最为常用的一种方法，其基本思想是，根据用户的历史行为和评价，找到和他兴趣相似的其他用户或商品，将他们的行为和评价作为参考，为其推荐相似的商品。但是，在协同过滤中如何准确地评估不同用户之间的相似度，以及如何提高推荐的准确度、稳定性等问题仍然存在需要研究的地方。
相似-信任度模型作为一种典型的协同过滤模型，通过结合用户与用户之间的相似度和用户对商品的信任度，来提高推荐效果。本研究将基于相似-信任度模型，研究如何评估用户之间的相似度以及如何提高商品推荐的质量和效率。
二、研究内容和研究方法
1.研究内容
本研究将重点探究以下内容：
（1）相似-信任度模型在协同过滤中的原理和应用；
（2）基于用户评分矩阵，设计相似度和信任度的计算算法；
（3）针对推荐的效果和稳定性问题，探究推荐算法的改进方法；
（4）利用实际数据对提出的算法进行验证和评估。
2.研究方法
本研究采用如下研究方法：
（1）在对相关资料进行文献综述的基础上，深入研究相似-信任度模型的原理及其在协同过滤中的应用；
（2）使用真实数据进行实验，评估相似度和信任度的计算算法的准确性、稳定性等；
（3）针对实验结果，提出优化方法，以提高推荐效果。
三、研究计划及预期成果
1.研究计划
本研究拟采用如下时间计划：
时间节点计划工作
第1-2个月文献综述，深入研究协同过滤和相似-信任度模型
第3-4个月设计相似度和信任度的计算算法，实现数据处理和统计分析
第5-6个月提出推荐算法优化方法，进行模拟实验
第7-8个月针对实验结果，进行分析和总结，撰写论文和技术报告
第9-10个月论文和技术报告的修改和完善
2.预期成果
（1）深入理解协同过滤和相似-信任度模型的原理，研究基于该模型的推荐方法；
（2）设计相似度和信任度的计算算法，并使用真实数据进行实验；
（3）通过实验结果，提出推荐算法优化方法，以提高推荐效果；
（4）撰写相关论文和技术报告，预计发表相关论文1-2篇，完成1个软件系统的开发应用。