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基于协同过滤的移动广告个性化推荐的开题报告
一、研究背景
随着移动互联网和智能手机的普及，移动广告已经成为商业营销的重要手段之一。然而，传统的广告推荐方法只能根据用户的兴趣和广告内容的相关性来进行推荐，存在一定的局限性。因此，如何结合用户行为和社交关系等信息，提高移动广告的推荐效果，成为研究的重点和难点。
协同过滤（CollaborativeFiltering，CF）是目前广泛应用于推荐系统的方法之一，它通过挖掘用户历史行为数据，建立用户兴趣模型来实现推荐。然而，协同过滤存在推荐过度依赖于个性化数据的缺陷，所以如何结合移动社交网络（MobileSocialNetwork，MSN）等其他信息进行移动广告推荐，变得更为重要。
二、研究内容和方法
本文将基于协同过滤算法，综合考虑用户历史行为和移动社交网络等多方面信息，建立移动广告个性化推荐模型。主要研究内容包括：
1.用户行为数据采集：通过移动应用获取用户的行为数据，包括浏览广告、点击率等信息。
2.用户社交网络分析：利用移动社交网络分析用户之间的关系，包括好友之间的互动、社区等信息。
3.个性化推荐模型设计：综合考虑用户行为和社交网络等多方面信息，使用协同过滤算法进行广告推荐。
4.实验评估和分析：在真实数据集上进行实验，评估推荐效果，并分析不同因素对推荐效果的影响。
三、研究意义
本文的研究意义主要体现在以下几个方面：
1.提高广告推荐准确性和用户体验，增加广告主和用户的便捷性和满意度，使广告投放更加精准。
2.将移动社交网络融入到广告推荐中，挖掘用户行为和互动之间的关系，提高推荐效果的个性化和人性化。
3.充分利用移动互联网和智能手机的特点，探索移动广告推荐的新途径和方法。
四、研究计划
时间|内容
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第1-2周|研究移动广告推荐的背景及相关研究现状
第3-4周|采集用户行为数据和移动社交网络数据
第5-6周|基于协同过滤算法设计广告推荐模型
第7-8周|实现广告推荐模型，并在真实数据集上进行实验评估
第9-10周|分析实验结果，探究提高广告推荐效果的方法
第11-12周|撰写论文，并进行答辩准备
五、预期成果
1.完成一篇移动广告个性化推荐的论文，并成功进行答辩。
2.设计和实现一个基于协同过滤的移动广告个性化推荐模型，提高广告推荐效果。
3.在真实数据集上进行实验，探究移动社交网络和用户行为对广告推荐效果的影响。