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基于关联规则挖掘的个性化推荐方法研究的开题报告
一、选题背景
在信息爆炸的时代背景下，人们在获取信息的同时也遭遇到了筛选信息的难题。同时，做为一个最普及的应用之一的推荐系统，它的基本目的就是给用户个性化的推荐，弥补用户信息获取的漏洞，提高用户对系统的满意度。因此，个性化推荐的研究是现阶段研究方向之一。本研究选取关联规则挖掘作为推荐方法研究的基础。
二、研究目的
本研究的主要目的在于探讨利用关联规则挖掘实现个性化推荐的可行性，并对其进行实证分析。
三、研究内容
1.关联规则挖掘基础
2.个性化推荐的概念和方法
3.关联规则挖掘在个性化推荐中的应用
4.算法的评估方法与指标
四、研究方法
1.文献调研法
通过对相关文献的搜集、阅读，收集关联规则挖掘在个性化推荐中的应用案例和研究进展，了解目前已有的相关研究和实验结果。
2.实证分析法
通过对实验数据进行统计分析，包括精确度、召回率、覆盖率等指标，评估算法的性能和推荐效果，并进行结果对比分析。
五、预期结果
通过对关联规则挖掘在个性化推荐中的应用的挖掘实验和实证分析，得出关联规则挖掘在个性化推荐中具有较高可行性，且评价指标如精确度、召回率及覆盖率都比较理想的结论。同时，在这一过程中能够发现、评估和解决一些关键性问题，为后续工作做好铺垫。
六、研究意义
本研究的结果将为推荐算法提供更好的思路和方法，以便更好的改进算法性能，并且对提高个性化推荐的效果、将关联规则挖掘技术应用于实际中具有参考价值。此外，个性化推荐大有可为，因而研究成果也将有助于推动业界在该领域的发展。