基于用户画像和因子分解机的推荐算法研究的开题报告.docx

基于用户画像和因子分解机的推荐算法研究的开题报告
开题报告
题目：基于用户画像和因子分解机的推荐算法研究
选题背景：
随着信息时代的到来，人们可以通过互联网获取到海量的信息。而在海量信息之中，如何找到自己感兴趣的并且有价值的信息成为了一个巨大的难题。因此，推荐算法成为了解决该问题的主流方法。目前，推荐算法已经在很多领域得到广泛应用，如电子商务、社交网络、电影等。
用户画像是指对用户的各种信息进行分析和建模，从而形成用户特征的，也是推荐算法中重要的部分。因子分解机作为一种新颖的机器学习方法，可以通过低维向量的表示方式，对用户特征和物品属性进行建模和预测，因此在推荐算法中得到了广泛应用。
研究内容：
本次研究旨在将用户画像和因子分解机相结合，提出一种基于用户画像和因子分解机的推荐算法。具体研究内容如下：
1.分析推荐算法的研究现状和进展。
2.对用户画像进行研究，采集用户数据，分析用户喜好和行为模式。
3.了解因子分解机的原理和算法。考虑将因子分解机应用于推荐算法中。
4.提出基于用户画像和因子分解机的推荐算法。通过训练模型，实现对用户进行特征提取和预测。
5.评价算法性能。采用一些常见评价指标，分析算法在实验数据上的表现。
预期成果：
1.提出一种结合用户画像和因子分解机的推荐算法，实现对用户兴趣的准确预测。
2.在一些经典公开数据集上验证算法的性能，与其它推荐算法进行比较。
3.掌握用户画像和因子分解机的相关知识和技术。
4.探索推荐算法的应用前景和发展趋势。
研究方法：
本研究采用实证研究方法，通过分析用户画像和因子分解机的相关理论知识，构建相应的模型，提出基于用户画像和因子分解机的推荐算法，并通过实验测试和比较来评估其性能。
研究计划：
第一阶段（2021年5月~2021年7月）：研究相关文献，了解现有的推荐算法，深入学习用户画像和因子分解机的相关知识。
第二阶段（2021年8月~2021年10月）：采集用户数据，建立用户画像模型，对用户喜好和行为模式进行分析。
第三阶段（2021年11月~2022年1月）：熟悉因子分解机的算法原理，将其应用于推荐算法中。
第四阶段（2022年2月~2022年4月）：提出基于用户画像和因子分解机的推荐算法，并通过训练模型对用户兴趣进行预测。
第五阶段（2022年5月~2022年7月）：实验部分，使用公开数据集测试算法的性能。
第六阶段（2022年8月~2022年10月）：撰写毕业论文，并做成相应的实验报告。
参考文献：
[1]王功权、雷勇.推荐系统的研究进展[J].北京邮电大学学报,2018,41(5):1-11.
[2]Rendle,S.,&S.B.(2010).FactorizationMachines[C].Berlin:SpringerBerlinHeidelberg.
[3]何斌.基于因子分解机的个性化推荐研究[D].河南大学,2018.