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新型协同过滤推荐算法研究的开题报告
标题：基于新型协同过滤推荐算法的研究
一、背景分析
随着互联网和电子商务的快速发展，推荐系统已成为一个重要的研究领域。推荐系统是一种信息过滤技术，可以为客户提供个性化的、精准的商品推荐，提高用户购买体验和商家的销售额，因此在各个领域都得到了广泛的应用。目前，基于协同过滤的推荐算法已成为推荐系统中最流行的算法之一。然而，传统的协同过滤推荐算法存在着冷启动问题、稀疏性问题、可扩展性等问题，因此需要进行改进。
二、研究目的
本研究旨在提出一种基于新型协同过滤推荐算法，解决传统算法的问题，并提高推荐系统的性能和准确度。
三、研究内容和方法
1.研究现有的协同过滤推荐算法，并分析其存在的问题。
2.提出一种基于深度神经网络的新型协同过滤推荐算法，并设计算法流程。
3.收集数据集并构建推荐模型。
4.在实验室中进行算法的实验验证，与传统的协同过滤推荐算法进行对比测试，并分析实验结果。
5.对测试结果进行分析和总结，并提出改进意见。
四、研究意义和预期成果
本研究提出的基于新型协同过滤推荐算法可以解决传统算法的问题，能够提高推荐系统的准确度和性能，对于电子商务、电影推荐等领域都有着广泛的应用前景。
预期成果为：提出基于深度神经网络的新型协同过滤推荐算法，论证其在解决传统算法问题和提高推荐系统的性能和准确度方面具有显著优势，并进行相关的实验验证和分析。
五、论文结构安排
本研究计划分为以下部分：
第一章：引言。介绍本研究的背景、目的、内容和意义。
第二章：相关工作。总结现有协同过滤推荐算法的优缺点，为新型算法的设计提供参考。
第三章：基于深度神经网络的新型协同过滤推荐算法。介绍算法的设计、流程、特点和优点。
第四章：实验设计与结果分析。收集数据集，构建推荐模型，进行实验验证，并对测试结果进行分析和总结。
第五章：结论与展望。总结研究成果，提出改进意见，并展望新型协同过滤推荐算法的未来研究方向。