基于语义的个性化推荐模型研究的中期报告.docx

基于语义的个性化推荐模型研究的中期报告
一、研究背景及意义
随着互联网的发展，用户对于海量信息的获取与使用需求不断增长，此时推荐系统的作用日益凸显。传统的推荐算法主要基于协同过滤和内容过滤两种模型，虽然表现良好，但在面对特定用户喜好以及新物品的推荐上仍存在局限。因此，研究针对语义信息的个性化推荐算法已经成为当前推荐系统研究的重点。
二、研究内容
基于目前流行的深度学习技术，我们将结合文本相似度模型、注意力机制以及协同过滤模型，构建一个基于语义的个性化推荐模型，主要研究内容如下：
1.数据预处理：针对原始用户评分数据，采取数据清洗，归一化等操作，将其转化为模型可接受的数据格式。
2.文本相似度模型：将用户与物品的文本数据向量化，并计算余弦相似度来度量它们之间的语义相似度，用于后续的推荐计算。
3.注意力机制：通过引入注意力机制，使得模型能够更好地关注对用户评分贡献最大的特征，从而提升模型的推荐效果。
4.协同过滤模型：将用户与物品之间的评分信息转化为隐向量表示，并在此基础上构建协同过滤模型，作为语义信息的补充。
5.模型训练与评估：使用预处理后的数据集进行模型训练，并根据准确度、覆盖度等指标对模型性能进行评估，并与传统的推荐算法进行比较。
三、预期成果
本项目旨在探索基于语义信息的个性化推荐算法，预期实现以下成果：
1.构建语义信息推荐模型，提高推荐准确度及覆盖度。
2.实现模型可视化，并通过实验和实际应用验证模型可行性和有效性。
3.提供相关数据及代码，为推荐系统的相关研究提供参考。
四、研究进展
目前已完成的工作包括：数据预处理、文本相似度模型的构建、注意力机制的引入。接下来将完成协同过滤模型的构建、模型训练与评估以及模型的可视化等工作。