基于排序学习和卷积神经网络的推荐算法研究的开题报告.docx

基于排序学习和卷积神经网络的推荐算法研究的开题报告
一、选题意义
在互联网时代，随着信息的爆炸式增长，用户面临着选择的困难。这也促进了推荐系统的发展，为用户提供了更加智能化、个性化的服务。然而，不同的推荐算法适用于不同的场景。基于排序学习和卷积神经网络的推荐算法则能够处理海量数据，针对多样的推荐场景，有着广泛的应用前景。因此，研究该算法具有重要的意义。
二、研究内容
本研究将基于排序学习和卷积神经网络，开发一种新的推荐算法。具体的研究内容如下：
1.基于排序学习的推荐算法研究：排序学习在组合优化问题中具有重要作用，能够将多维特征映射到一维空间，以此来进行排序。本研究将深入探究排序学习在推荐算法中的应用。
2.基于卷积神经网络的推荐算法研究：卷积神经网络已经在图像处理等领域有了很好的应用，而在推荐算法中的应用则比较少。本研究将基于卷积神经网络，研究一种新的推荐算法。
3.推荐算法的模型设计：在研究基于排序学习和卷积神经网络的推荐算法的基础上，本研究将提出一种新的模型设计。该模型将结合两种算法的优点，旨在提高推荐的准确性和效率。
4.推荐算法的实验评估：本研究将利用现有的数据集进行推荐算法的实验评估，并将结果与其他主流推荐算法进行比较，以验证本算法的有效性和可行性。
三、研究方法
1.采集数据：从真实场景中采集用户数据，数据来源包括电商平台、社交网络等。
2.预处理数据：对采集的用户数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、数据标准化等。
3.推荐算法模型建立：结合排序学习和卷积神经网络的优点，建立推荐算法模型，并进行模型优化。
4.实验评估：将模型应用于真实数据，评估推荐结果，并与其他主流推荐算法进行比较。
四、预期成果
1.本研究将研究一种基于排序学习和卷积神经网络的推荐算法，并通过实验评估将性能进行验证，从而达到提高推荐准确性和效率的目的。
2.本研究所提出的推荐算法将具有广泛的实际应用前景，可以应用于大型电商平台、社交网络等方面。
五、研究计划
1.第一阶段（1个月）：查找相关文献，进行推荐算法的调研和分析，为后续模型设计做准备。
2.第二阶段（2个月）：设计基于排序学习和卷积神经网络的推荐算法，采用大量的数据进行模型训练和优化。
3.第三阶段（2个月）：对模型进行对比实验和性能测试，并进行算法优化。
4.第四阶段（1个月）：写出论文终稿，做最后的修改和润色工作，顺利提交论文。
六、参考文献
1.Lian,D.,Fu,Y.,Mei,Q.,&He,X.(2018).xDeepFM:CombiningExplicitandImplicitFeatureInteractionsforRecommenderSystems.InProceedingsofthe24thACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscovery&DataMining(pp.1754–1763).ACM.
2.Cheng,H.T.,Koc,L.,Harmsen,J.,Shaked,T.,Chandra,T.,Aradhye,H.,…Dean,J.(2016).Wide&DeepLearningforRecommenderSystems.InProceedingsofthe1stWorkshoponDeepLearningforRecommenderSystems(pp.7–10).ACM.
3.VanDenOord,A.,Dieleman,S.,&Schrauwen,B.(2013).DeepContent-BasedMusicRecommendation.InAdvancesinNeuralInformationProcessingSystems(pp.2643–2651).
4.Hsieh,C.J.(2013).LearningtoRankforInformationRetrieval.Boston:SpringerUS.