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基于LBSN的个性化推荐算法研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着社交网络与移动互联网的迅速发展，基于位置的社交网络(LBSN)已成为现代人活动生产生活的必备工具。地理位置成为了人们重要的活动信息标识，在商业产品中的地位也越来越重要。LBSN平台以用户为中心建设，通过收集用户的位置数据，在用户社交轨迹、社会属性、偏好与习惯等方面上，分析挖掘并形成大数据。而在大数据背景下进行个性化推荐显得尤为重要。
LBSN平台作为一个重要媒介，为机构和企业提供商业价值的数据。在珠江三角洲等经济发达地区，不少企业已经意识到将LBSN的数据运用于传统产品服务的重要性，比如商家可以根据用户的地理位置信息进行有效地推广宣传，帮助他们更好地与消费者产生联系，达到提高销售量的目的。同时，企业也可以根据这些地理位置信息来加强对市场的了解，以便提前预测市场动向，进而准确地把握选品和定价策略，增强市场竞争力。
在这种背景下，个性化推荐算法不仅可以帮助企业通过地理位置信息为客户提供更加精准的服务，还可以提高用户对LBSN平台的满意度，为企业与用户之间建立良好的信任关系。因此，基于LBSN的个性化推荐算法在精准营销、增强用户黏性、提高平台商业价值等方面具有非常广泛的应用价值，并且具有广阔的发展前景。
二、研究的目的、内容与意义
本研究旨在基于LBSN平台的用户数据，设计一套能够满足用户需求的个性化推荐算法。具体研究内容如下：
1.分析LBSN平台用户行为数据特征与用户需求，构建用户需求模型；
2.研究不同推荐算法的优缺点，选择适合LBSN平台的个性化推荐算法；
3.根据用户需求模型，采用选定的推荐算法进行实验测试；
4.分析测试结果，评价算法推荐效果，为企业提供个性化推荐服务的决策支持。
该研究的意义在于把握LBSN平台上的用户需求，通过个性化推荐算法，使其更好地服务于用户。随着LBSN平台和手机应用的普及，个性化推荐算法也将成为企业精细化营销的有力工具，并且将会更好地为用户提供更加精准和便捷的服务。对于企业，这也是一次能够根据用户需求，提高商业价值和品牌效应的重要机会。因此，本研究对于促进LBSN产业的发展和提升用户满意度，具有很大的社会经济价值。