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基于记忆网络的协同会话型推荐系统研究的开题报告
一、选题背景及意义
现代社会中，随着互联网、智能手机的普及，人们的消费方式和娱乐方式也发生了很大的变化。在网络上，人们可以找到各种各样的商品和服务，进行购物、在线游戏、娱乐等多种活动。而随着互联网技术的不断发展，数据的增加和数据挖掘、机器学习等技术得到应用，协同过滤算法成为了推荐系统中应用最为广泛的算法之一。
协同过滤算法的基本思想是利用用户历史行为数据，通过计算用户之间的相似度，预测用户对未来商品的偏好，从而实现个性化推荐。虽然协同过滤算法在推荐系统中的表现比较优秀，但是由于其对历史行为数据的依赖性过强，容易出现冷启动问题和短期偏好的问题。
近些年，随着深度学习技术的发展，记忆网络在推荐系统中也得到了广泛的应用，并且在解决冷启动问题和短期偏好问题方面表现得比协同过滤算法更好。同时，在记忆网络中，我们可以将用户历史数据加以考虑，结合当前用户所在的环境及相关场景信息，更好地实现个性化推荐。
因此，基于记忆网络的协同会话型推荐系统成为了当下研究的热点之一，本文将探讨它的相关问题。
二、研究目的
本研究旨在探究基于记忆网络的协同会话型推荐系统的构建方式，并且通过比较协同过滤算法和记忆网络在推荐系统中的表现，证明记忆网络在解决冷启动问题和短期偏好问题方面的优越性。
三、研究内容
1.推荐系统的研究现状分析
通过文献综述、数据调查等方式，深入了解推荐系统的应用领域、研究现状和发展趋势等方面的情况，并结合国内外的研究成果，分析当前推荐算法的优势和不足之处，为接下来的研究提供指导。
2.基于协同过滤的推荐算法研究
通过对协同过滤算法的理论研究，设计出基于协同过滤的推荐系统，并通过实验数据对其表现进行验证，分析算法的优缺点。
3.基于记忆网络的推荐算法研究
通过对记忆网络相关算法的研究，设计出基于记忆网络的推荐系统，并通过实验数据对其表现进行验证，分析算法的优缺点。
4.基于协同会话型的推荐算法研究
将协同过滤算法和记忆网络算法结合起来，构建出协同会话型推荐系统，并通过实验数据分析其表现，探讨以协同会话型算法为基础的推荐系统的优劣势。
四、研究方法
本文将采用文献综述、模拟实验、定量分析等方法进行研究，其中文献综述是为了从理论和实践两个方面对推荐系统相关技术和算法进行深入了解，模拟实验是通过实验数据对算法的表现进行验证，而定量分析则是为了比较不同算法的优劣并确定算法的使用价值。
五、预期成果
通过本文的研究，我们预期可以得出以下成果：
1.对推荐系统相关技术和算法进行研究和综述，找出其中不足之处，并且指导后续的研究工作。
2.构建出基于协同过滤算法、基于记忆网络算法和协同会话型算法的推荐系统，并分析各自的优缺点，为推荐系统的完善提供一定的指导。
3.利用实验数据对各种算法在推荐系统中的表现进行评价，并寻找出推荐系统解决冷启动问题和短期偏好问题的最优算法。
六、论文的结构
本文将包括以下几个部分：
1.绪论：介绍选题背景和意义，阐述研究目的和内容，提出研究方法和预期成果。
2.相关研究：通过文献综述，深入了解推荐系统的应用领域、研究现状和发展趋势等方面的情况，并结合国内外的研究成果，分析当前推荐算法的优势和不足之处。
3.推荐系统基础理论：介绍推荐系统的相关基础知识和算法原理。
4.基于协同过滤的推荐算法研究：设计出基于协同过滤的推荐系统，并通过实验数据对其表现进行验证，分析算法的优缺点。
5.基于记忆网络的推荐算法研究：设计出基于记忆网络的推荐系统，并通过实验数据对其表现进行验证，分析算法的优缺点。
6.基于协同会话型的推荐算法研究：将协同过滤算法和记忆网络算法结合起来，构建出协同会话型推荐系统，并通过实验数据分析其表现，探讨以协同会话型算法为基础的推荐系统的优劣势。
7.结论：总结本文的研究成果并提出未来的研究方向。