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推荐式Mashup工具的设计与实现的开题报告
一、选题背景
随着Web2.0的兴起，许多Web应用程序之间开始出现强烈的互动合作需求。mashup技术应运而生，mashup是动态整合数据的Web应用程序，可以将不同的Web应用程序（如地图，气象预报，新闻，视频等）捆绑成一个完整的新应用，实现更丰富，更有趣的用户体验。为了实现这样的mashup应用程序，推荐系统被插入到了Mashup的设计和实现中。
随着推荐系统的特征，获取数据，自动化调用服务能力，为用户提供更好的服务较为方便。这就是Mashup推荐系统的魅力所在。然而现有的Mashup工具中，大多缺乏推荐模块。例如，YahooPipes仅提供了重定向和过滤操作。谷歌MashupEditor则提供了一个协作开发的平台，但它并未提供推荐服务。因此，我们需要设计并实现一种Mashup工具，其中包含对推荐模块的支持，实现数据处理，自动调用服务，为用户提供更好的mashup体验。
二、研究目的和意义
1.目的
本文目的是设计并实现一种Mashup推荐系统，它的设计和实现必须满足以下要求：
1）具有推荐算法模块，可自动推荐数据。
2）具有对数据的自动处理和服务调用功能。
3）提供友好的可视化界面，以便Mashup的组建和配置。
2.意义
Mashup推荐系统可以为用户提供定制化的服务，并为用户提供更好的用户体验。在此基础上，可以为用户提供更多的可视化数据分析功能，提高用户体验的交互性进一步增强。同时，该工具的设计和实现也可以为相关领域的研究提供基础工具的支持。
三、研究方法和技术路线
1.研究方法
本研究采用实验室研究和编码实现的方法，具体包括：
1）文献调研：通过阅读相关文献，掌握Mashup和推荐系统的基本概念，理解Mashup推荐系统的设计和实现。
2）需求分析：对Mashup推荐系统进行需求分析，包括对系统整体架构、数据处理、算法选择、推荐引擎等方面的分析和设计。
3）系统设计：设计Mashup推荐系统的各个功能模块，包括：推荐算法模块、数据处理模块、服务调用模块等。
4）系统实现：使用Java作为开发语言，根据实际需求开发Mashup推荐系统，并对系统进行调试和测试。
5）系统评估：对系统进行评估与验证，评估系统的性能和可用性。
2.技术路线
Mashup推荐系统的主要技术路线如下：
1）数据处理技术：采用Web爬虫技术获取有用信息，采用数据清洗与过滤技术。
2）推荐算法模块：基于用户CF算法和主题模型（LDA）算法对数据进行推荐。
3）服务调用技术：采用自动化调用Web服务技术，将推荐引擎与数据处理或服务调用模块进行耦合。
4）构建界面：具有友好且直观的用户界面，这有助于用户配置Mashup应用程序。同时，界面的开发采用Web技术，具有跨平台，易维护等特点。
四、研究内容和计划
1.研究内容
本研究的内容包括：
1）Mashup推荐系统的需求分析与设计。
2）数据处理模块的设计与实现。
3）推荐算法模块的设计与实现。
4）服务调用模块的设计与实现。
5）Mashup推荐系统的模块集成与测试。
2.研究计划
本研究的时间表如下：
1）2021.11.1-2021.12.1：对Mashup推荐系统进行需求分析和系统设计，开始研究数据处理，推荐算法模块和服务调用模块的实现。
2）2021.12.1-2022.2.1：设计并实现Mashup推荐系统的数据处理模块。
3）2022.2.1-2022.4.1：设计并实现Mashup推荐系统的推荐算法模块。
4）2022.4.1-2022.6.1：设计并实现Mashup推荐系统的服务调用模块。
5）2022.6.1-2022.8.1：对Mashup推荐系统进行集成和测试。
6）2022.8.1-2022.9.1：完善论文撰写，准备学位论文答辩。
五、预期结果和创新点
1.预期结果
到2022年9月，本研究预期获得以下结果：
1）完成Mashup推荐系统的设计和实现，实现以下功能：
a.采用Web爬虫技术对数据进行处理。
b.支持基于协同过滤算法和主题模型算法的数据推荐。
c.自动化调用Web服务技术，实现对数据的有效获取和分析。
d.可视化用户界面，方便用户进行Mashup应用组合和配置。
2）评估系统性能和可用性，发表学术论文1篇。
2.创新点
本研究的主要创新点包括：
1）设计一种Mashup推荐系统，使得Mashup应用更智能化、个性化和实用化。
2）提供协同过滤算法和主题模型算法两种推荐模型，实现高质量的数据推荐。
3）采用Web爬虫技术，实现获取数据的自动化处理和服务调用，简化用户操作流程。
4）提供具有可视化用户界面，增强用户交互性和使用体验。
总之，Mashup推荐系统是一个重要的研究方向，它将推荐算法和自动化调用服务技术相结