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基于项目与情绪的协同过滤算法研究与实现的开题报告
一、选题背景
随着互联网技术的不断发展，人们在日常生活中所接触到的信息越来越多，很多时候人们都会感到疲惫和无从选择。推荐算法则可以为人们提供一种快速、方便的选择方式，提高用户满意度。协同过滤算法作为推荐系统中的一种重要算法，被广泛应用于各个领域。
但是，在日常生活中，人们的情绪也是十分重要的，用户的情绪会直接影响用户对推荐结果的反馈。因此，在推荐系统中结合用户的情绪进行推荐，可以提高系统的个性化和针对性，增强用户的满意度。
二、选题意义
基于项目与情绪的协同过滤算法结合了项目和用户的情绪，对用户进行更加精细化的推荐，使得推荐结果更加个性化、专属化和符合用户兴趣。同时，该算法可以充分考虑用户的情绪，从而增强用户的信任感和依赖度，提高用户的满意度，优化整个推荐系统的效果。
三、选题内容和研究方法
本次研究的主要内容包括：1）基于项目与情绪的协同过滤算法的设计和实现；2）项目和用户情绪的数据采集和情感分析；3）算法的性能评估和优化。
具体地，该算法的实现包括以下几个步骤：
1.收集项目和用户数据
收集用户对不同项目的评分数据和用户情绪的标记数据，用于确定用户与项目的关系和情感状态。
2.情绪分析
将用户表征为一个情感值，并确定情绪的类型，从而将用户情绪状态和他们观看的项目相结合。
3.项目相似性计算
使用余弦相似性度量在“项目-情绪”空间中的项目相似性。
4.达到最终推荐并评估算法的性能
通过计算测试集上的准确度和召回率来评估算法的性能，推荐系统的其他指标也将被分析。
四、论文结构和进度安排
本篇论文的结构包括：选题背景、选题意义、选题内容和研究方法、论文结构和进度安排、参考文献。
近期的进度安排如下：
1.数据采集和情感分析（7月-8月）
数据采集、预处理和情感分析
2.算法的设计和实现（9月-11月）
基于项目与情绪的协同过滤算法的设计和实现
3.算法的性能评估和优化（12月-2月）
通过比较和评估算法的准确度、召回率等指标，进行算法的性能优化
4.论文撰写（3月-4月）
论文的写作、修改和完善
5.提交论文和答辩（5月-6月）
提交毕业论文并参加答辩
五、参考文献
[1]Herlocker,J.L.,Konstan,J.A.,Terveen,L.G.,&Riedl,J.T.(2004).Evaluatingcollaborativefilteringrecommendersystems.ACMTransactionsonInformationsystems(TOIS),22(1),5-53.
[2]Wang,L.,Li,Y.,&Tian,X.(2016,December).EmotionalCollaborativeFilteringbasedonItemSentimentAnalysis.In2016IEEEInternationalConferenceonDataScienceandAdvancedAnalytics(DSAA)(pp.662-669).IEEE.
[3]Zhai,D.,Chen,Y.,Qiu,M.,Hu,Y.,&Zhu,Y.(2015,December).Emotionalcollaborativefilteringbasedonratingsandreviews.In2015IEEEInternationalConferenceonBigData(BigData)(pp.581-588).IEEE.
[4]Zhu,J.,Hu,Q.,Zhang,L.,Zhu,M.,&Wang,J.(2018).APersonalizedItemRecommendationMethodBasedonCollaborativeFilteringandCase-BasedReasoning.WirelessPersonalCommunications,102(2),1719-1731.
[5]Zhen,S.,&Bai,K.(2020).ResearchonCollaborativeFilteringAlgorithmBasedonImprovedWeightedNetwork.WirelessPersonalCommunications,114(4),2537-2550.