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基于嵌入模型的深度推荐模型算法研究的开题报告
开题报告
题目：基于嵌入模型的深度推荐模型算法研究
一、研究的背景和意义
随着互联网的普及和物联网技术的发展，人们越来越依赖互联网获取各种服务和信息。而在使用互联网时，我们时常会受到个性化推荐的服务，例如购物平台的推荐商品、视频网站的推荐影片等。然而，针对不同用户的推荐服务往往面临困难，因为用户行为和利益的多样性导致推荐难度增加，仅仅依靠传统的规则或算法已经无法满足现代大数据时代的推荐需求。同时，传统的基于内容的推荐方法也受到了很大的限制。
针对以上问题，深度学习技术制定了解决方案，其中一个方法是嵌入模型。嵌入模型可以将用户和项目转换为连续的向量，将它们包括在内部模型中，通过学习向量之间的关系，训练模型并得到用户与项目的相似性指标。基于这些相似性指标，深度推荐系统可以成功的进行个性化推荐。
因此，本研究将探索基于嵌入模型的深度推荐模型算法，为个性化推荐服务提供新的方法和思路。
二、研究的内容和步骤
本研究以基于嵌入模型的深度推荐模型算法为研究主题，具体分为以下几个步骤：
1.数据清洗和准备：对于大量的用户和项目数据，需要进行数据清理和归一化处理，以确保数据质量和可靠性。
2.模型构建与训练：基于tensorflow、keras等深度学习框架，构建基于嵌入模型的深度推荐模型，并对模型进行训练，以获得用户和项目的向量表示和相似性指标。
3.模型评估与优化：对于已经训练的推荐模型，需要进行评估并最终确定最佳的推荐模型。同时，可以采用优化算法（例如梯度下降等方法）进一步提高模型性能。
4.部署与应用：最终将完成的模型进行部署，并将其集成到推荐系统中，提供个性化的推荐服务。
三、预期结果和意义
本研究将通过探索基于嵌入模型的深度推荐模型算法，提高现有推荐系统的个性化程度，并提供新的思路和方法。预期结果如下：
1.在现有数据集上，将嵌入模型与其他传统推荐方法进行比较，分析其优缺点。
2.分析嵌入模型的因素，例如采样策略、网络结构等对模型性能的影响，为进一步优化提供方向。
3.构建基于嵌入模型的深度推荐系统，并将其应用到电子商务、视频网站、社交网络等行业，评估模型的实际效果。
四、可行性分析
基于深度学习的嵌入模型在推荐系统中有很好的应用前景。同时，本研究所需的算法、模型和框架已经得到了广泛应用和成熟的支持，包括tensorflow、keras等，因此具有良好的可行性。
本研究所需的数据集也已经得到了广泛的收集。而且一些已有的数据集和数据库都可以直接使用，从而保证数据收集的可行性。
五、研究计划与进度安排
本研究拟采用以下的时间计划表：
|时间节点|研究计划|
|------|------|
|2021年4月至5月|制定毕业设计论文计划，确定论文题目|
|2021年6月至7月|撰写开题报告，收集相关文献资料|
|2021年8月至9月|准备相关数据集，进行数据清洗和处理|
|2021年10月至11月|构建深度推荐模型并进行训练，调优|
|2021年12月至2022年1月|模型评估，进行实验和结果分析|
|2022年2月至3月|完成毕业设计论文的书写和总结|
|2022年4月至5月|论文的终稿修改，完成答辩准备|
|2022年6月|参加毕业答辩，完成毕业设计论文|
六、参考文献
[1]GuoH,TangR,YeY.DeepFM:AFactorization-MachinebasedNeuralNetworkforCTRPrediction[J].2017.
[2]YangW,HuangH,ZhangX,etal.HierarchicalLatentFactorModelforPersonalizedRecommendationsofProductsandServices[J].IEEETransactionsonKnowledge&DataEngineering,2017,29(12):2639-2651.
[3]Neelam,RamakanthKavuluru,YuffieDing.DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations[C].IEEEIRI,2016:1-7.