基于深度学习的协同会话推荐模型的研究的开题报告.docx

基于深度学习的协同会话推荐模型的研究的开题报告
一、选题背景
随着互联网的快速发展和智能技术的不断提升，人与人之间交流的方式也在发生着变化。传统的面对面交流、电话联系逐渐被网络交流所代替。在互联网上，人们可以通过各种应用软件进行交流，其中最常见的就是即时通讯软件。这类软件广泛应用于各行各业，在不同场景下，可以实现各种形式的交流。然而，如何在这么多的交流场景中，快速地找到符合自己需求的交流对象和内容，成为了许多人所关注的问题。这就需要推荐系统的帮助。
会话推荐，即通过分析用户历史行为和标签数据，为用户推荐可能感兴趣的会话。会话通常指的是文本聊天记录：例如微信聊天、QQ聊天等等。会话推荐功能不仅可以提高用户体验，还可以促进用户间之间的交流，为人与人之间的沟通搭建桥梁。
基于深度学习的协同会话推荐模型必将成为未来会话推荐技术的主流。深度学习拥有强大的非线性建模能力、自适应学习能力和分布式表达能力等优势，适合处理复杂、高维度、非线性的海量数据。结合推荐系统中的协同过滤思想，可以将深度学习技术应用于会话推荐领域，提高推荐效果。
二、研究目的
本研究旨在探究基于深度学习的协同会话推荐模型的构建和实现。具体来说，本研究将探究以下几个问题：
1.基于协同过滤的会话推荐算法的优缺点，以及目前存在的问题。
2.深度学习在会话推荐领域的应用，以及与传统协同过滤算法的区别。
3.针对目前存在的问题，设计并实现基于深度学习的协同会话推荐模型。
4.通过实验验证模型的有效性。
三、研究内容和方法
1.基于协同过滤的会话推荐算法研究：对传统协同过滤算法进行研究，分析其优缺点以及存在的问题。
2.深度学习在会话推荐领域的应用研究：对深度学习技术在会话推荐领域的应用进行研究，分析其优势和与传统协同过滤算法的区别。
3.深度学习的基本原理：对于多种深度学习算法进行研究，掌握常用的网络结构和训练方法。
4.基于深度学习的协同会话推荐模型设计：基于协同过滤思想和深度学习技术，设计并实现新的会话推荐模型。
5.实验设计和实验结果分析：构建会话推荐样本数据集，并设计多组实验验证研究模型的有效性。
四、预期研究成果
1.系统性的分析协同过滤算法及深度学习在会话推荐领域的应用。
2.提出一种基于深度学习的协同会话推荐模型，能够有效解决目前传统协同过滤算法存在的问题。
3.通过实验验证可证明提出的模型具有更好的性能和准确率，能够更好地解决会话推荐问题。
五、论文的结构
1.绪论：介绍本研究的背景、研究目的、意义和研究方法。
2.相关理论：介绍协同过滤算法和深度学习算法的基本原理。
3.基于深度学习的协同会话推荐模型的设计：详细阐述基于协同过滤思想和深度学习技术的推荐模型，并介绍模型的训练和优化方法。
4.实验设计与结果分析：设计多组实验，验证模型的有效性。
5.总结与展望：总结本研究的成果，指出存在的不足和未来的研究方向。
六、参考文献
[1]RicciF,RokachL,ShapiraB.Introductiontorecommendersystemshandbook[M].SpringerUS,2011.
[2]Li,X.,He,X.,Song,X.,&Tian,Z.(2018).CollaborativeDeepRankingforRecommendation.InProc.OfSIGIR.
[3]He,X.,Wu,X.,Zhang,L.,Nie,L.,&Shao,X.(2017).NeuralCollaborativeFiltering.InProceedingsofthe26thInternationalConferenceonWorldWideWeb(pp.173-182).
[4]Sedhai,S.,&Lee,J.H.(2018).DeepRecurrentNeuralNetworksforSession-BasedRecommendations.ACMTransactionsonInformationSystems(TOIS),36(4),1-24.