基于离散优化的推荐算法研究开题报告

2021-03-11 12:03

1. 研究目的与意义（文献综述）

1目的及意义（含国内外的研究现状分析）

1.1研究的目的和意义

随着计算机普及和互联网发展，互联网上充斥着越来越多信息，造成“信息过载”和“信息迷航”问题。面对海量信息，用户要找到自己所需信息需付出更多时间和精力，无形增加了用户获取信息负担。目前，解决“信息过载”与“信息迷航”问题的技术主要分为两大类，第一类以搜索引擎为代表的信息检索技术，第二类则是以推荐系统为代表的信息过滤技术。但是考虑到使用者往往需要掌握信息检索技术的技巧并且能够明确的表达出自己对信息的需求，才能检索到所需信息。当使用者对自己的信息需求描述不准确时，通过搜索引擎获得的信息并不符合使用者的需求。而推荐系统不需要用户提供对需求的明确描述，只需要用户从用户的历史行为数据出发，建立合适的模型去挖掘用户的信息需求，并从海量的信息中选出用户需要或感兴趣的信息。其中音乐信息作为我们日常生活中比较重要的信息需求，因此，研究一个合理的音乐推荐系统是有必要的。

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2. 研究的基本内容与方案

2研究的基本内容和目标，拟采用的技术方案及措施

2.1研究内容和目标

熟悉推荐系统的基本思想与主要方法，了解关键字向量空间模型的基本应用，了解主题模型的基本方法与em算法的基本方法，熟悉掌握矩阵的奇异值分解方法，了解哈希的基本方法，并且能够将其用到推荐系统中，同时在音乐推荐中能够加入网络标签或者地理位置这样的数据，做个性化推荐。

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3. 研究计划与安排

1-3周	查阅文献，完成开题报告
4-6周	总体设计，完成论文综述
7-10周	设计算法，功能模块设计
11-13周	编码和测试
14-15周	写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩

4. 参考文献（12篇以上）

[1] zhiyong cheng, jialie shen. on effectivelocation-aware music recommendation. acm trans. inf. syst. 34(2): 13 (2016)

[2] zhiyong cheng, jialie shen. just-for-me: an adaptive personalization system for location-aware social musicrecommendation. icmr 2014: 185

[3] markus schedl. the lfm-1b dataset formusic retrieval and recommendation. icmr 2016: 103-110

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