基于机器学习的电影推荐系统设计与开发开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和流媒体技术的快速发展，电影作为一种重要的娱乐方式，其数量和种类都呈现爆炸式增长。

用户面对海量的电影选择，往往难以快速找到符合自身兴趣和偏好的影片，导致信息过载问题日益突出。

本课题研究的目的是为了解决用户在面对海量电影信息时遇到的选择困难问题，提升用户的观影体验。

2. 本选题国内外研究状况综述

电影推荐系统作为推荐系统的一个重要分支，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

近年来，国内外学者在电影推荐系统领域展开了大量的研究工作，取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题将围绕基于机器学习的电影推荐系统设计与开发展开研究，主要内容包括：
1.电影数据集构建:收集和整理相关的电影数据，包括电影基本信息、用户评分、用户评论等，并对数据进行预处理，构建电影推荐系统所需的数据集。

2.用户画像和电影画像构建:利用机器学习算法，对用户数据和电影数据进行分析，提取用户和电影的特征信息，构建用户画像和电影画像，为个性化推荐提供基础。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用理论分析、实验设计、系统开发和性能评估相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:阅读国内外相关领域的文献资料，了解电影推荐系统的研究现状、主要算法和关键技术，为系统设计和开发奠定理论基础。

2.需求分析与系统设计阶段:分析电影推荐系统的功能需求、性能需求和数据需求，设计系统的总体架构、模块划分以及数据库设计，确定系统的开发环境和技术路线。

3.算法设计与实现阶段:研究和比较不同的机器学习推荐算法，根据系统需求选择合适的算法，并利用python语言和相关的机器学习库进行算法实现，并对算法进行训练和优化。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.融合多源异构数据的电影推荐:不同于传统的仅依赖于用户评分数据的推荐系统，本课题将尝试融合多源异构数据，例如电影的类型、导演、演员、剧情简介、用户评论等，构建更加全面和准确的用户画像和电影画像，以提高推荐的精准性。

2.基于深度学习的推荐算法研究:探索深度学习技术在电影推荐系统中的应用，例如利用深度神经网络构建用户偏好模型，学习用户和电影的深层特征表示，以提高推荐算法的性能。

3.个性化推荐理由解释:为了增强推荐系统的可解释性和用户信任度，本课题将尝试提供个性化的推荐理由解释，例如向用户解释为什么推荐这部电影，以及该电影与用户兴趣的关联性，以帮助用户更好地理解推荐结果。

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. 刘奕伯, 秦拯, 王洋, 等. 基于深度学习的推荐系统研究综述[j]. 软件学报, 2021, 32(7): 1974-2010.

2. 何向武, 王晓玲, 李琳, 等. 基于深度学习的推荐系统: 方法、挑战与展望[j]. 计算机学报, 2022, 45(1): 1-29.

3. 孙远帅, 刘佳, 陈旭. 基于知识图谱的推荐系统研究综述[j]. 计算机研究与发展, 2021, 58(1): 3-29.