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面向稀疏数据的推荐方法研究及在O2O服务中的应用的开题报告
一、研究背景及意义
随着互联网和智能手机的普及，O2O（OnlinetoOffline）服务已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。O2O服务为居民提供了更加便捷和高效的服务体验，也为商家提供了更大的业务机会和发展空间。近年来，互联网和移动设备技术的不断发展，呈现出越来越多的非结构化和稀疏数据。这些数据包括用户评价、用户浏览历史、用户位置数据等，为推荐算法的开发带来了挑战。
面向稀疏数据的推荐方法是推荐系统研究的一个重要方向。其目的是解决用户行为数据的稀疏性，提高推荐效果。现有的推荐算法主要基于用户-物品间的交互数据进行推荐，这些数据并不充分。为了改进这个问题，研究者们引入了多源数据进行推荐。例如，商品信息，用户个人信息，社交网络信息，位置信息等。同时，为了更好地发现用户的兴趣，研究者们提出了基于深度学习的推荐算法，这些算法能够从海量的数据中自动学习出用户的偏好和行为规律。
因此，本文将研究如何基于深度学习的方法来解决面向稀疏数据的推荐问题，并将该算法应用于O2O服务中，从而为商家和用户提供更加精准的服务推荐。
二、研究内容和方法
1.研究内容
本文将针对面向稀疏数据的推荐问题，采用深度学习技术提取多源数据中的特征，构建更加有效的推荐系统。具体包括：
（1）探究多源数据融合策略，即如何将用户评价、用户浏览历史、用户位置数据等信息融合，结合商品信息和用户个人信息进行推荐。
（2）研究基于深度学习的推荐算法，提高推荐效果。
2.研究方法
本文将采用理论分析结合实证分析的方法，具体包括：
（1）系统地研究面向稀疏数据的推荐方法，深入理解各个算法的原理和优缺点。
（2）借助现有的数据集，研究多源数据融合策略的效果，并通过实验证明该算法的优越性。
（3）将最优模型应用于O2O服务中，提供用户和商家更加精准的推荐服务，并评估推荐系统的效果。
三、预期研究成果
通过本文的研究，预期达到以下几个方面的成果：
（1）探究面向稀疏数据的推荐方法，包括多源数据融合策略、基于深度学习的推荐算法等内容，提高推荐系统效果。
（2）在现有数据集上，评估不同算法的表现效果，找到最优的推荐算法。
（3）将最优算法应用于O2O服务中，提供用户和商家精准的推荐服务，并提高经济效益。
四、研究进度安排
（1）完成文献综述，理解现有推荐算法的优劣和应用场景（预计2周）。
（2）研究多源数据融合策略，并通过实验探究各种算法的优越性（预计4周）。
（3）研究基于深度学习的推荐算法，提高推荐效果（预计4周）。
（4）将最优算法应用于O2O服务中，评估推荐算法的效果（预计2周）。
（5）撰写毕业论文并进行答辩（预计4周）。