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基于近邻协同过滤算法中相似性度量的研究的开题报告
一、研究背景和意义
近年来，随着网络信息技术和移动互联网的飞速发展，推荐系统在电子商务、社交网络、音乐推荐、电影推荐等领域得到了广泛的应用。用户行为数据日益增多，如何利用这些数据进行有效的推荐成为了推荐系统研究的热点问题之一。
近邻协同过滤算法（Neighborhood-basedCollaborativeFiltering，NCF）是一种基于用户邻居或项目邻居进行协同推荐的方法。CF是目前推荐系统中应用最为广泛的一种算法，NCF算法可以根据用户或物品的相似性，预测用户对物品的偏好或评分，具有准确性高、可解释性好、扩展性强等优点。
相似性度量作为NCF算法中的核心之一，在协同过滤算法中扮演着至关重要的角色，能够直接影响协同过滤算法的推荐效果。因此，开展基于相似性度量研究的探讨，有助于提高基于邻域的协同过滤算法的推荐效果，推进推荐系统的研究和实践。
二、研究内容和方法
本文拟从相似性度量的角度入手，开展基于NCF算法的推荐系统研究。具体包括以下内容：
1、相似性度量方法探究
通过对不同相似性度量方法的对比实验，研究不同相似性度量方法在NCF算法中的推荐效果差异，选取合适的相似性度量方法，进行基于相似性度量的研究。
2、基于相似性度量的NCF算法
在相似性度量方法的基础上，提出一种新的基于相似性度量的NCF算法，进一步提高协同过滤算法的推荐效果，实现更好的个性化推荐。
3、实验比较与分析
利用真实的数据集进行实验，比较基于相似性度量的NCF算法与传统的NCF算法在推荐准确率、召回率、覆盖率等指标上的差异，并对结果进行分析和解释。
4、问题与挑战
在研究过程中，我们还将探讨基于相似性度量的NCF算法存在的问题与挑战，如数据稀疏问题、冷启动问题、推荐准确度与规模性等问题，并提出相应的解决方案。
本文采用文献研究、实证分析、贡献度评价等研究方法，结合真实的数据集进行实验比较与分析。
三、预期结果和贡献
本文预计通过对不同相似性度量方法的探究和研究，提出一种新的基于相似性度量的NCF算法，可望在个性化推荐领域取得更准确、更合理、更优质的推荐结果。
同时，本文将论述相似性度量方法在构建个性化推荐系统方面的重要性与应用价值，为推荐系统的改进和发展做出一定的贡献。
四、研究计划安排
2021.9-2021.12：文献调研与相关背景知识阐述
2022.1-2022.3：不同相似性度量方法比较和实验验证
2022.4-2022.6：基于相似性度量的NCF算法设计和实验验证
2022.7-2022.9：实验结果分析和比较、撰写论文和答辩准备
五、参考文献
[1]SarwarB,KarypisG,KonstanJ,etal.Item-basedcollaborativefilteringrecommendationalgorithms[C]//Proceedingsofthe10thInternationalWorld-WideWebConference.2001:285-295.
[2]SuX,KhoshgoftaarTM.Asurveyofcollaborativefilteringtechniques[J].AdvancesinArtificialIntelligence,2009,2009.
[3]KorenY.Factorizationmeetstheneighborhood:amultifacetedcollaborativefilteringmodel[C]//Proceedingsofthe14thACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining.ACM,2008:426-434.
[4]ChenD,WangY,ZhengQ,etal.Ahybridcollaborativefilteringalgorithmbasedonuserconsumerbehavioranditemattributes[J].InternationalJournalofElectronicCommerce,2012,17(2):119-144.