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基于变分推断在推荐系统中解耦用户偏好的方法研究的开题报告
一、选题背景
随着互联网和移动终端的发展，人们进行消费和购物的方式发生了很大的变化，人们在购物消费时比以前更多地依赖推荐系统，推荐系统不仅能够给用户提供更多的选择，也可以帮助商家向用户推送更加精准的产品和服务。但是，由于用户个体之间的差异以及中间商家推荐乃至推荐系统的算法不同，很多时候推荐都是偏好导向的，推荐算法有可能会忽略这些差异，从而导致一些不符合用户偏好的推荐。因此，如何准确地了解用户的偏好成为了推荐系统研究领域的重要问题之一。
基于变分推断的方法可以帮助推荐系统解耦用户偏好，这种方法可以对用户偏好进行建模，并从中推断出每个用户的基本偏好和每个偏好的权重，从而提高推荐系统的准确度。
二、研究目的
本论文的主要研究目的是基于变分推断的方法来解耦用户偏好，构建更加准确、更加个性化的推荐系统，以满足用户的需求和商家的营销目标。
三、研究内容和方法
本研究的具体内容和方法如下：
1.基于变分推断的推荐算法研究：本研究将探究变分推断方法在推荐系统中的应用，包括变分贝叶斯推断和半参数变分推断。
2.用户偏好建模：本研究将探究不同的用户偏好模型，包括基于用户历史行为的矩阵分解模型、基于用户标签的主题模型和基于文本的深度学习模型等。
3.解耦用户偏好：本研究将探索如何解耦用户的偏好，以便更精确地预测用户的需求和行为，并构建预测模型以提高推荐准确度。
4.实验研究：为了验证本研究的方法的实用性和有效性，我们将从公共数据集中选取数据进行实验，并对结果进行比较、验证和评估。
四、预期成果和意义
通过本研究的实验和对比分析，我们预期可以得到如下的成果：
1.基于变分推断的推荐算法：我们将设计出一种基于变分推断的推荐算法，并验证其在现有推荐算法上的优越性。
2.用户偏好建模：我们将尝试不同的用户偏好模型，并评估其在推荐准确度方面的表现。
3.解耦用户偏好：我们将研究如何解耦用户偏好，并提供准确、个性化的推荐预测模型，以满足用户的需求和商家的营销目标。
本研究的意义在于提供一种新的推荐算法来解决推荐偏差问题，提高推荐系统的效率和准确度。此外，该研究可以为推荐算法的应用和优化提供新的思路和方法。
五、论文结构和安排
本论文将包括以下部分：
1.综述：介绍本研究的背景、目的、内容和意义。
2.相关技术介绍：介绍推荐系统的发展历程和现状，以及本研究所采用的技术和方法。
3.研究方法：介绍本研究所采用的实验方法和研究设计，包括数据采集、预处理、建模和预测方法等。
4.研究结果：介绍实验结果和分析，包括实验数据的描述、实验结果的分析和比较，以及效果评估。
5.总结和展望：总结本研究的成果和意义，并展望未来的研究方向和发展趋势。
六、参考文献
1.范迪，何毛祥，刘德保.推荐系统中的用户偏好分析方法研究[M].科学出版社，2015.
2.李婧，卢伟.基于变分推断的推荐系统算法研究[C].电子信息与通信学会学术年会，2019.
3.BishopCM.Patternrecognitionandmachinelearning[M].Springer，2006.
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