基于改进协同过滤算法的个性化景点推荐研究的开题报告.docx

基于改进协同过滤算法的个性化景点推荐研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着互联网和移动互联网的快速发展，人们的旅游方式也发生了很大的改变。现在，越来越多的人选择自由行并通过互联网来寻找自己喜欢的景点和旅游场所。然而，面对海量的信息，人们很难进行筛选，从而导致用户体验不佳。
因此，如何为用户提供个性化的景点推荐已经成为了研究的热点问题。传统的协同过滤算法可以推荐热门景点，但无法为每个用户提供个性化服务。因此，如何改进协同过滤算法并为每个用户提供个性化服务是值得研究的问题。
二、研究内容
本文旨在通过改进协同过滤算法，实现个性化的景点推荐。具体内容如下：
1.定义用户相似度和景点相似度的计算方法，使用协同过滤算法进行推荐。
2.在传统协同过滤算法的基础上，引入用户的历史评价信息和用户自身属性信息来进行优化，以提高推荐的准确度。
3.对改进算法进行评估，包括准确率、召回率和F1值等指标的评估。
三、研究方法
本研究采用如下方法：
1.分析景点推荐问题的现状和相关研究，包括协同过滤算法及其缺陷、个性化推荐算法等。
2.研究并实现用户相似度和景点相似度的计算方法，对结果进行验证。
3.在传统协同过滤算法的基础上，使用用户历史评价信息和用户自身属性信息来进行优化，并进行实验验证。
4.对改进算法进行评估，包括准确率、召回率和F1值等指标的评估。同时，对优化效果进行分析和比较。
四、预期成果与意义
1.实现个性化的景点推荐方法，并对方法进行实验验证。
2.提出一种改进协同过滤算法能够为用户提供更加个性化的景点推荐服务，为用户提高旅游选择的满意度和体验度。
3.可为旅游网站等相关领域提供技术支持，提高用户体验，进而提升平台用户量和平台价值。
总之，本研究旨在改进协同过滤算法，实现个性化的景点推荐服务，提高用户体验和平台价值。