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基于网络结构的推荐算法的研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着互联网的快速发展，人们可以通过网络接触到更多的信息，也有更多机会选择购买更多的产品。然而，信息过载问题正在变得越来越严重，用户可能无法很好地利用这些信息。因此，推荐系统成为了一种有效的解决方案，可以为用户推荐个性化、符合用户需求的信息和产品，帮助用户更好地利用网络资源。
当前，很多推荐系统采用了协同过滤算法，但是这种方法有一些弊端，如数据稀疏性和冷启动问题。基于网络结构的推荐算法不仅能克服这些问题，而且可以对数据进行更好的利用，从而提高推荐效果。因此，将网络结构引入推荐算法成为了当前研究的热点。
二、研究内容
本文主要研究基于网络结构的推荐算法，包括以下内容：
1.分析目前推荐算法的现状和存在的问题。
2.探究基于网络结构的推荐算法的原理和实现方法。
3.实验验证基于网络结构的推荐算法的有效性，与其他常用推荐算法进行对比分析。
三、研究方法
本文将采用文献综述和实验验证相结合的方法，具体方案如下：
1.收集相关文献，进行分析总结。
2.根据研究内容搭建推荐算法模型，不断优化算法参数和模型结构。
3.通过对实验数据的处理和分析，验证基于网络结构的推荐算法的有效性。
四、预期成果
1.对目前推荐算法的现状和存在的问题进行分析，获得对推荐算法发展方向的启示。
2.掌握基于网络结构的推荐算法的原理和实现方法，发现其在解决数据稀疏性和冷启动问题方面的优势。
3.验证基于网络结构的推荐算法的有效性，与其他常用推荐算法进行对比分析，得出结论并提出改进方案。
五、研究难点和解决方案
1.推荐算法模型结构的选择。
解决方案：将目前研究的推荐算法的模型结构进行比较分析，并根据实验数据对比，选择合适的模型结构。
2.实验数据的收集与处理。
解决方案：选择合适的数据来源，并进行数据预处理和分析，提高模型的准确性。
3.实验结果的可靠性。
解决方案：增加实验次数，通过结果的稳定性进行验证，消除人为因素的误差。
六、研究计划
时间研究内容
2022.3收集相关文献，进行分析总结
2022.4探究基于网络结构的推荐算法的原理和实现方法
2022.5搭建推荐算法模型，优化算法参数和模型结构
2022.6实验验证基于网络结构的推荐算法的有效性，与其他常用推荐算法进行对比分析
2022.7分析实验结果，提出改进方案，撰写论文
2022.8论文修改和完善，并进行答辩
七、参考文献
[1]张荐秋,陈宝英,网络结构对推荐算法的影响研究,计算机技术与发展,2012(1):304-308.
[2]ChenX,LiZ,LiY,etal.Collaborativeembeddingvariationalautoencoderforpersonalizeditemrecommendation[J].JournalofInformationScience,2020,46(2):201-214.
[3]GuoG,ZhangJ,Yorke-SmithN.DeepFM:AFactorization-MachinebasedNeuralNetworkforCTRPrediction[J].arXivpreprintarXiv:1703.04247,2017.
[4]HeX,LiaoL,ZhangH,etal.Neuralcollaborativefiltering[J].Proceedingsofthe26thInternationalConferenceonWorldWideWeb,2017:173-182.