基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤算法的任务书.docx

基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤算法的任务书
一、背景
协同过滤是推荐系统中常见的算法之一，它通过对用户历史行为数据进行挖掘和分析，获取用户偏好和兴趣，进而为用户推荐商品或服务。协同过滤算法主要分为基于邻域的协同过滤和基于矩阵分解的协同过滤两种，它们各自具有优缺点，存在的问题也不同。基于邻域的协同过滤易受数据稀疏性和噪声干扰的影响，而矩阵分解的协同过滤则需要处理高维稀疏的数据矩阵，难以保证推荐结果的准确性。
为了克服以上问题，本文提出了一种基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤算法。该算法首先利用随机游走算法模拟用户和商品之间的交互过程，求解用户和商品之间的相似度；随后，利用聚类平滑算法对相似度矩阵进行平滑处理，消除噪声干扰，得到更加准确的相似度矩阵。最后，利用处理后的相似度矩阵进行推荐，得到优质的推荐结果。
二、研究目的
该研究的目的是提高协同过滤算法的推荐准确性和鲁棒性，克服数据稀疏和噪声干扰的影响，增强推荐系统的实用性和可靠性。
三、研究内容
1.研究随机游走算法的原理和应用场景，建立用户和商品之间的交互模型；
2.利用随机游走算法求解用户和商品之间的相似度矩阵，并分析其性能和优缺点；
3.研究聚类平滑算法的原理和应用场景，对相似度矩阵进行平滑处理；
4.建立基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤推荐模型，实现对用户的个性化推荐；
5.针对数据集中的稀疏和噪声问题进行实验分析，评价算法的推荐准确性和鲁棒性；
6.对实验结果进行综合分析和总结，提出算法的改进和优化方案。
四、研究意义
本研究将随机游走算法和聚类平滑算法相结合，提出了一种新的协同过滤算法，有效地解决了传统协同过滤算法在数据稀疏和噪声干扰方面存在的问题，提高了推荐系统的推荐准确性和鲁棒性，具有重要的理论和实践意义。
五、研究计划
时间安排：
第一周：查阅相关文献，熟悉基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤算法的理论和实现方法；
第二周：建立数据集，进行数据预处理和特征工程；
第三周：利用随机游走算法计算用户和商品之间的相似度矩阵；
第四周：对相似度矩阵进行聚类平滑处理；
第五周：实现基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤推荐模型；
第六周：对模型进行实验分析，测试推荐准确性和鲁棒性；
第七周：对实验结果进行综合分析和总结，提出改进和优化方案；
第八周：撰写研究报告，进行论文排版和修改。
人员分工：
组长：负责项目的整体设计和实施安排；
研究员：负责数据集的建立和预处理，实验的具体实施和结果分析；
程序员：负责算法的具体实现和实验环境的配置。
六、预期成果
本研究预期获得以下成果：
1.基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤推荐模型；
2.针对不同数据集的实验结果，并对算法推荐准确性和鲁棒性进行评估；
3.发表相关论文，总结研究成果，并提出改进和优化方案。