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基于图构建与矩阵分解联合学习的协同过滤算法研究的任务书
任务书
一、选题背景
随着信息化时代的不断发展，网络技术逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。随之而来的是海量的数据和信息，而如何从中获取有价值的信息则成为一个非常重要的问题。协同过滤算法是一种流行的推荐算法，通过分析用户行为习惯，来推荐相似产品或者服务。然而，传统协同过滤算法存在冷启动问题和数据稀疏等问题。图构建和矩阵分解联合学习是两种有效的推荐算法，因此研究基于图构建与矩阵分解联合学习的协同过滤算法具有重要意义。
二、研究目的
本研究旨在探索基于图构建与矩阵分解联合学习的协同过滤算法，并运用该算法解决推荐系统中的问题。具体包括以下目标：
1.调查当前协同过滤算法存在的问题，分析基于图构建与矩阵分解联合学习的协同过滤算法的优势和局限。
2.构建用户-物品图谱，结合矩阵分解算法，训练模型，获得用户和物品的潜在特征向量。
3.基于潜在特征向量进行推荐，通过评估指标对算法进行优化和验证，比较基于图构建与矩阵分解联合学习的协同过滤算法与传统算法的优劣。
三、研究内容
1.协同过滤算法的原理和研究现状
1.1相关概念和基本原理
1.2研究现状及其局限
2.基于图构建与矩阵分解联合学习的协同过滤算法
2.1基于图的协同过滤算法
2.2矩阵分解算法
2.3基于图构建与矩阵分解联合学习的协同过滤算法
3.算法实现与优化
3.1数据预处理
3.2构建用户-物品图谱
3.3模型训练和推荐
3.4评估指标和算法优化
四、研究方案和进度安排
本研究采用文献调研、算法设计和实现、实验验证等方法进行。研究进度安排如下：
1.文献调研和算法分析（1个月）
2.数据预处理和图谱构建（1个月）
3.模型训练和推荐实现（2个月）
4.实验验证和算法优化（1个月）
5.论文撰写和毕业论文答辩（1个月）
五、参考文献
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