虚假信息对Collaborative Filtering算法的影响和过滤开题报告

 2024-07-03 17:54:02

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和电子商务的蓬勃发展,推荐系统已经成为不可或缺的一部分。

协同过滤算法作为推荐系统中应用最为广泛的算法之一,其性能受到数据质量的影响极大。

然而,互联网中充斥着大量的虚假信息,例如水军评论、虚假评分等,这些虚假信息的存在会严重影响协同过滤算法的推荐效果,甚至误导用户的决策。

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2. 本选题国内外研究状况综述

虚假信息检测和协同过滤算法是当前推荐系统领域的研究热点,国内外学者在这些方面已经取得了一些成果。

1. 国内研究现状

国内学者在虚假信息检测方面,主要集中于文本评论的情感分析和用户行为模式识别。

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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

本研究将以协同过滤算法为研究对象,针对虚假信息对推荐结果的影响,展开深入研究。

主要内容包括以下几个方面:1.虚假信息类型及特征分析:分析不同类型虚假信息的特点,例如虚假评分、虚假评论、虚假用户等,并研究其对协同过滤算法的影响机制。

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4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析和实验验证相结合的研究方法,具体步骤如下:1.文献调研与问题分析:深入调研国内外关于虚假信息检测、协同过滤算法、抗攻击性推荐系统等方面的相关文献,了解该领域的最新研究动态、主要挑战和未来趋势。

在此基础上,分析虚假信息对协同过滤算法的影响机制,明确研究目标和研究内容。

2.模型构建与算法设计:根据研究内容,选择合适的协同过滤算法作为基础模型,并针对虚假信息的影响,设计相应的过滤方法。

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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.从虚假信息类型和特征出发,深入分析其对协同过滤算法的影响机制,为设计更有效的过滤方法提供理论依据。

2.提出一种或多种基于xxx的虚假信息过滤方法,能够有效识别和过滤虚假信息,提高协同过滤算法的鲁棒性和推荐性能。

3.通过实验验证所提出方法的有效性,并与现有方法进行对比分析,展示其优越性。

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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]何波,史庭浩,何清,等.社交网络中基于评论内容的虚假信息识别研究综述[J].情报科学,2020,38(12):142-150.

[2]刘艳,王丽珍,郭岩.在线评论中虚假信息识别研究综述[J].计算机应用研究,2021,38(03):673-684 690.

[3]陈龙,黄发良.协同过滤推荐技术综述[J].计算机科学,2021,48(04):1-12.

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