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基于深度学习的推荐系统研究任务书
一、研究背景和意义：
随着互联网和移动互联网的迅猛发展，数据量的爆炸式增长促使了数据分析技术的不断发展和更新。在这种背景下，推荐系统作为数据分析领域中的重要一环，受到了越来越广泛的关注和研究。早期的推荐系统主要通过基于内容的方法或基于协同过滤的方法来进行用户画像和推荐。然而，这些传统推荐系统所获得的用户画像信息和推荐结果十分有限，无法很好地满足用户的个性化需求。
近年来深度学习技术的兴起，为推荐系统的个性化和精准推荐提供了新的思路。深度学习技术通过学习庞大的用户-物品交互数据，自动提取关键特征，从而实现高效、精准的个性化推荐。因此，基于深度学习的推荐系统成为了当今研究的热点之一。
基于深度学习的推荐系统具有许多优点，例如可以发掘更多的用户和物品隐藏特征，同时可以实现更高的预测准确率和更良好的推荐效果。此外，基于深度学习的推荐系统可以更好地解决数据稀疏和冷启动问题，并可以通过增加网络的深度和复杂度来提高推荐性能。
二、研究内容：
本次研究旨在深入探究基于深度学习的推荐系统，主要包括以下研究内容：
1.深度学习与推荐系统的结合：介绍深度学习在推荐系统中的基本原理，并与传统的推荐算法进行对比分析，探究深度学习在推荐系统中的优势和应用前景。
2.模型架构的研究：分析不同基于深度学习的推荐模型的优缺点，对常用的推荐模型进行分类和描述，评估它们的性能和应用场景，并研究如何优化和改进模型的性能。
3.推荐领域研究：探究基于深度学习的推荐系统在不同领域中的应用，例如电商、社交网络、电影推荐等，分析不同领域的数据特征和推荐需求，为相应领域的推荐系统设计提供参考。
4.数据量的研究：研究基于深度学习的推荐系统对数据量的要求，提出相应的数据预处理和数据增强方法，并探究大规模数据处理的方法和工具。
5.模型评估和优化：设计评价指标，从准确率、召回率、均方差和AUC等度量标准，以及从用户、系统、商家等角度检验优化效果。
三、研究方法：
本次研究采用以下方法：
1.搜集和阅读有关基于深度学习的推荐系统的文献，了解深度学习的基本原理和推荐系统的研究前沿。
2.设计实验，对不同基于深度学习的推荐系统进行评估和对比分析，探究推荐系统的优化方法。
3.分析实验结果，比较不同方法的性能和适用性，提出改进和优化方案。
4.基于算法和模型提取特征，进行推荐模型的实现及测试，结合深度学习的优点和用途，优化推荐结果。
四、研究预期结果：
1.深入了解基于深度学习的推荐算法原理，对其应用和优化具备较深的理解和掌握。
2.对不同基于深度学习的推荐模型进行分类描述、性能分析和应用场景探究，从而为相应领域的推荐系统设计提供参考。
3.建立创新的推荐算法和模型，并通过实验和评价，验证提出方法的正确性和有效性。
4.提出针对不同场景、不同类型的数据如何进行优化和提升推荐性能的建议和思路。
五、参考文献：
[1]Zhou,Y.,Zhu,K.Q.,Song,W.,&Li,Z.C.(2018).Deeplearning-basedrecommendersystem:Asurveyandnewperspectives.ACMComputingSurveys(CSUR),51(3),1-35.
[2]He,X.,Liao,L.,Zhang,H.,Nie,L.,Hu,X.,&Chua,T.S.(2017).Neuralcollaborativefiltering.InProceedingsofthe26thinternationalconferenceonworldwideweb(pp.173-182).
[3]Sedhain,S.,Menon,A.K.,Sanner,S.,&Xie,L.(2015).Autorec:Autoencoder-basedapproachforcollaborativefiltering.InProceedingsofthe24thinternationalconferenceonworldwideweb(pp.111-112).
[4]Wu,Y.,DuBois,C.,Hui,P.,&Zhang,Y.(2016).Collaborativedenoisingauto-encodersfortop-nrecommendersystems.InProceedingsofthe10thACMconferenceonrecommendersystems(pp.123-130).