基于社会网络的群体推荐模型及算法研究开题报告

 2024-05-28 17:40:08

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网技术的快速发展和普及,在线信息量呈爆炸式增长,用户面临着信息过载的困扰。

推荐系统作为解决信息过载问题的有效手段,能够根据用户的兴趣偏好主动推荐用户感兴趣的信息,已经成为电商平台、社交网络、在线视频等领域不可或缺的一部分。

传统的推荐系统主要关注个体用户的兴趣偏好,而忽略了用户所处的社会环境和群体行为对用户决策的影响。

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2. 本选题国内外研究状况综述

近年来,群体推荐作为推荐系统的一个重要研究方向,受到了学术界和工业界的广泛关注。

国内外学者在群体推荐模型、算法和应用等方面开展了大量研究工作,取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

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3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.社会网络分析与群体推荐:研究社会网络的基本概念、分析方法和应用场景,探讨社会网络信息对群体推荐的影响,分析不同社会关系和群体特征对用户偏好的影响机制。

2.群体推荐模型构建:研究现有的群体推荐模型,分析其优缺点,并结合社会网络信息,构建基于社会网络的群体推荐模型。

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4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析和实验验证相结合的研究方法,具体步骤如下:
1.文献调研:深入调研群体推荐、社会网络分析、推荐系统等相关领域的国内外研究现状,了解最新的研究进展、主要挑战和未来方向,为本研究提供理论基础和方法指导。


2.模型构建:分析社会网络信息对群体推荐的影响,研究如何将社会网络信息融入群体推荐模型,构建基于社会网络的群体推荐模型。


3.算法设计:针对所提出的模型,设计相应的群体推荐算法,用于预测群体用户的偏好,并为其推荐共同感兴趣的项目。

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5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.模型创新:提出一种新的基于社会网络的群体推荐模型,该模型能够有效地融合用户个人偏好、社会关系和群体特征等多源信息,提高群体推荐的准确性和可解释性。


2.算法创新:设计新的群体推荐算法,例如,基于信任关系的群体推荐算法、基于共同兴趣的群体推荐算法,以及融合多源信息的群体推荐算法等,以提高群体推荐的效率和性能。


3.应用创新:将所提出的模型和算法应用于实际的推荐场景,例如,电商平台、社交网络、在线旅游等,以验证其有效性和实用性。

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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

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7. 参考文献(20个中文5个英文)

1. 李勇, 李晓东, 王腾蛟. 社会网络信息推荐研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2017, 54(3): 478-502.

2. 刘铭, 孟祥武, 王国仁, 等. 社会网络中的群体推荐: 方法与应用[J]. 软件学报, 2018, 29(1): 3-22.

3. 陈志刚, 薛晓冰, 胡峰, 等. 基于社会网络的群体偏好模型与推荐算法[J]. 计算机科学, 2020, 47(4): 123-130.

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