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，信息过载问题日益严重，用户难以从海量信息中找到自己真正感兴趣的内容。
推荐系统作为解决信息过载问题的重要手段之一，近年来得到了广泛的关注和应用。
协同过滤算法作为推荐系统中经典且应用广泛的技术之一，其通过分析用户的历史行为数据，挖掘用户之间的兴趣偏好，进而为用户推荐可能感兴趣的项目。
2. 本选题国内外研究状况综述
协同过滤推荐算法作为推荐系统领域的研究热点之一，近年来取得了显著的进展，国内外学者在该领域展开了大量的研究工作。
1. 国内研究现状
国内学者在协同过滤推荐算法方面做了大量研究，并在解决算法面临的挑战方面取得了一定的成果。
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.深入研究协同过滤算法的基本原理，包括基于用户的协同过滤算法、基于物品的协同过滤算法以及基于模型的协同过滤算法。
2.分析和比较不同协同过滤算法的优缺点，以及它们在不同应用场景下的适用性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解协同过滤推荐算法的研究现状、发展趋势以及面临的挑战，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.算法研究阶段：深入研究基于用户的协同过滤算法、基于物品的协同过滤算法、基于模型的协同过滤算法等，分析和比较不同算法的优缺点，以及它们在不同应用场景下的适用性。
3.关键技术研究阶段：针对协同过滤算法面临的数据稀疏性、冷启动、推荐结果多样性等问题，研究相应的解决方案，例如基于矩阵分解、概率模型、深度学习等方法。
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.针对协同过滤算法的数据稀疏性问题，提出一种基于深度学习的混合推荐算法，该算法结合用户和物品的内容信息，以及用户-物品交互矩阵，利用深度学习技术学习用户和物品的潜在特征表示，从而提高推荐的准确性和鲁棒性。
2.针对协同过滤算法的冷启动问题，提出一种基于跨领域信息的推荐算法，该算法利用不同领域之间的信息关联，将源领域的用户偏好信息迁移到目标领域，从而解决目标领域新用户和新物品的冷启动问题。
3.针对协同过滤算法的推荐结果多样性问题，提出一种基于强化学习的推荐算法，该算法将推荐过程建模为一个序列决策问题，利用强化学习技术学习最优的推荐策略，从而提高推荐结果的多样性和新颖性。
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]张永锋,刘艳,王晓敏,等.个性化推荐系统中协同过滤算法的研究进展[J].计算机应用研究,2022,39(12):3553-3562.
[2]李晓东,王海峰,王斌.基于深度学习的推荐系统研究进展[J].软件学报,2015,26(1):2-25.
[3]项亮.推荐系统实践[M].北京:人民邮电出版社,2012.
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