个性化推荐系统技术与应用开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

个性化推荐系统作为信息过滤的重要手段，近年来在电商、社交媒体、娱乐等领域得到了广泛应用。

它能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐感兴趣的内容，从而有效解决信息过载问题，提升用户体验。

本选题旨在深入研究个性化推荐系统的关键技术和应用，分析当前研究现状及发展趋势，探讨其面临的挑战和机遇。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，个性化推荐系统作为信息科学与人工智能领域的研究热点，受到了国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内对于个性化推荐系统的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：
1.对个性化推荐系统进行概述，阐述其定义、基本原理、发展历程以及研究意义，并分析个性化推荐系统的优势和挑战。

2.介绍个性化推荐系统的关键技术，包括各种推荐算法的原理、优缺点和适用场景，例如协同过滤推荐、基于内容推荐、混合推荐、基于知识图谱的推荐等。

3.探讨个性化推荐系统在不同领域的应用，例如电子商务、社交网络、新闻资讯、娱乐文化等，分析其应用特点、优势和不足，以及未来的发展趋势。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究、案例分析、比较分析、模型构建等方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献研究阶段：查阅国内外相关文献，了解个性化推荐系统的基本概念、发展历程、研究现状、关键技术、应用领域、伦理安全等方面的研究成果，为本研究奠定理论基础。

2.案例分析阶段：收集和分析国内外典型个性化推荐系统案例，例如amazon、netflix、淘宝、京东等，研究其系统架构、推荐算法、应用效果等，总结成功经验和不足之处。

3.比较分析阶段：对不同类型推荐算法进行比较分析，例如协同过滤推荐、基于内容推荐、混合推荐等，分析其优缺点、适用场景、局限性等，为个性化推荐系统的算法选择提供参考。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下方面体现创新性：
1.结合具体应用场景，对现有推荐算法进行改进和优化，提高推荐结果的准确性、多样性和新颖性。

2.探索基于知识图谱的个性化推荐算法，将知识图谱中的语义信息融入推荐系统，提高推荐结果的可解释性和用户满意度。

3.关注个性化推荐系统中的伦理和安全问题，提出相应的解决方案，促进推荐系统的健康发展。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.何向南, 邓淑敏, 谢幸, 等. 基于深度学习的推荐系统研究综述[j]. 软件学报, 2018, 29(1): 3-27.

2.谢涛, 刘志明, 罗家俊, 等. 个性化推荐系统研究进展[j]. 软件学报, 2016, 27(9): 2107-2130.

3.张永锋, 刘艳秋, 王丽珍. 基于深度学习的个性化推荐系统研究综述[j]. 计算机应用, 2019, 39(s1): 1-7.