推荐系统的推荐准确性和多样性的研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网信息的爆炸式增长，用户面临着信息过载的挑战，推荐系统应运而生并迅速发展。

推荐系统旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户提供个性化的推荐服务，帮助用户快速找到感兴趣的信息。

推荐系统的出现极大地提升了用户获取信息的效率，同时也为电商平台、社交媒体等应用场景带来了巨大的商业价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，推荐系统的推荐准确性和多样性问题受到了国内外学者的广泛关注，并取得了一系列重要研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在推荐系统的推荐准确性和多样性方面做了大量研究，并在推荐算法改进、评价指标设计等方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕推荐系统的推荐准确性和多样性问题展开，主要研究内容包括：
对推荐准确性和多样性进行深入分析，探讨其定义、度量指标以及两者之间的关系。

分析影响推荐准确性和多样性的关键因素，包括用户行为数据、项目特征、推荐算法等，并探讨这些因素如何影响推荐系统的性能。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究、算法设计与分析、实验验证等方法，具体步骤如下：首先，进行文献研究，深入了解推荐系统、推荐准确性、推荐多样性等相关概念、理论基础以及国内外研究现状，为研究提供理论支撑。

其次，进行算法设计与分析，研究和分析现有推荐算法，包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于知识的推荐、基于深度学习的推荐等，比较不同算法在推荐准确性和多样性方面的性能表现，并在此基础上，探索和设计能够有效平衡推荐准确性和多样性的优化策略，例如，引入多目标优化机制、设计新的排序学习模型、结合用户特征和项目特征等，并对算法进行理论分析，推导其性能边界。

然后，进行实验验证，选择合适的公开数据集，例如movielens、netflix数据集等，用于验证所提出的优化策略的有效性，设计实验方案，选择合适的评价指标，例如准确率、召回率、f1值、覆盖率、多样性等，对不同推荐算法以及优化策略进行性能评估，分析实验结果，比较不同算法和优化策略的性能差异，验证所提出的优化策略的有效性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
将从多方面因素出发，系统地研究影响推荐准确性和多样性的因素，并提出相应的优化策略，以提高推荐系统的整体性能。

将探索和设计新的推荐算法或改进现有算法，以期在推荐准确性和多样性之间取得更好的平衡。

将采用多种评价指标对推荐系统的性能进行全面评估，并结合实际应用场景对研究结果进行分析和讨论。

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. 黄立威,唐华,李凯文,等.融合知识图谱与用户评论的推荐系统[j].计算机学报,2022,45(10):2199-2218.

2. 刘铭,陈松灿,刘建平.群智感知中基于准确性和多样性的任务分配机制[j].计算机学报,2022,45(03):572-586.

3. 刘世勇,王海峰,王斌,等.多目标排序学习综述[j].软件学报,2021,32(12):3731-3764.