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基于聚类与用户兴趣偏好的协同过滤推荐技术研究的开题报告
开题报告
一、选题的背景
在信息爆炸的时代，人们面临的选择越来越多，商品数量越来越大，而个人精力和时间却是有限的。因此，个性化推荐成为各大电商平台吸引消费者的重要手段之一。推荐系统根据用户过去的行为、兴趣、偏好等信息，利用机器学习、数据挖掘等技术，预测用户的需求并向其推荐个性化的商品。
目前，主流的推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和混合推荐算法等。其中，协同过滤推荐算法是最为流行的一类。其基本思想是利用用户行为相似性，发现相似用户之间的关联性，从而向目标用户推荐相似用户喜欢的商品。
但是协同过滤算法也存在一些缺点，例如对冷启动问题的适应性不强，推荐准确度难以保障等。为了克服这些缺点，学者们提出了很多改进的方案。本篇研究将基于用户聚类和用户兴趣偏好的协同过滤推荐技术进行探讨，旨在提高推荐准确率和用户体验。
二、选题的重要性
随着电商平台快速发展，个性化推荐技术越来越受到关注。一方面，通过推荐系统可以更好地了解用户需求，提升用户满意度和消费体验，从而促进平台的发展；另一方面，推荐系统可以为电商平台带来可观的商业价值。
在众多的推荐算法中，协同过滤算法是最为经典和实用的一种。然而，传统的协同过滤算法存在很多局限性，如对数据稀疏的适应性差，存在冷启动问题等。因此，改进协同过滤算法，提高推荐准确率和用户体验具有重要的研究意义。
本篇研究将基于用户聚类和用户兴趣偏好的协同过滤推荐技术，提高推荐准确率和用户体验，为电商平台的发展和用户提供更好的消费体验奠定基础。
三、研究方法和技术路线
本篇研究将基于用户聚类和用户兴趣偏好的协同过滤推荐技术，具体分为以下几步骤：
1.数据预处理
首先对数据进行处理，去掉重复数据和异常数据，将数据转换成矩阵的形式。同时，对数据进行归一化操作。
2.用户聚类
利用k-means聚类算法，将用户按照他们购买和浏览的商品进行分类。通过聚类分析，可以了解用户之间的共性和区别。
3.用户兴趣偏好
通过矩阵分解和SVD等算法，分析用户最喜欢的商品类型和关键词，并定义购买历史的权重。
4.推荐算法
利用聚类结果和兴趣偏好，通过余弦相似度等算法，计算目标用户与其他用户的相似度，并依据相似度进行推荐。
5.实验分析
通过数据集的实验分析，评估推荐算法的性能和准确率，并比较与其他算法的差距。
四、研究意义和预期结果
本篇研究将利用聚类和兴趣偏好相结合的方法，提高协同过滤推荐算法的准确率和用户体验。具体意义如下：
1.提高推荐准确率
传统的协同过滤算法没有考虑用户兴趣偏好和特征，通过结合用户聚类和用户兴趣偏好，可以更好地发现相似用户之间的关联性，从而提高推荐准确率。
2.提升用户体验
在传统协同过滤算法的基础上，结合用户兴趣偏好，可以更好地满足用户需求，提升用户体验，从而增加用户忠诚度和消费额度。
预期结果为通过聚类和兴趣偏好相结合，提高推荐准确率和用户体验，并在公开的评测数据集上，验证算法的性能和优越性。同时，本篇研究也可以为其他类型的推荐算法提供一定的参考意义。