基于深度特征的电影推荐系统的设计和实现开题报告

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，电影产业蓬勃发展，同时也产生了海量的电影数据。

用户面对如此庞大的电影库，如何从中找到符合自身兴趣和偏好的影片成为一个难题。

传统的电影推荐系统主要依赖于协同过滤算法或基于内容的推荐算法，这些方法往往存在数据稀疏性、冷启动和推荐精度有限等问题。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，深度学习在推荐系统中的应用越来越广泛，并取得了一系列突破性进展。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究主要围绕以下几个方面展开：
1.电影特征提取：研究如何利用深度学习模型提取电影的多模态特征，包括电影海报的视觉特征、电影简介的文本特征、电影类型、导演、演员等结构化信息。

2.用户特征提取：研究如何利用深度学习模型学习用户的偏好特征，包括用户的历史评分、观看记录、搜索记录等信息。

3.深度推荐模型设计：研究如何设计有效的深度学习模型，将提取的电影特征和用户特征进行融合，并预测用户对电影的评分或点击概率。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解电影推荐系统的研究现状、深度学习技术及其在推荐系统中的应用，为本研究提供理论基础和技术支持。

2.数据收集与预处理阶段：收集电影数据和用户数据，包括电影海报、简介、评分、用户行为等信息。

对数据进行清洗、转换、特征提取等预处理操作，为模型训练做好准备。

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.多模态特征融合：利用深度学习技术，融合电影海报、简介等多模态信息，构建更全面的电影特征表示，提高推荐的准确性。

2.深度用户偏好建模：利用深度学习模型，挖掘用户的隐含兴趣和偏好，构建更精准的用户画像，实现个性化推荐。

3.基于深度特征的推荐模型：设计新的基于深度特征的推荐模型，有效融合电影特征和用户特征，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.张伟,陈雷.深度学习在推荐系统中的应用综述[j].计算机应用,2020,40(1):1-13.

2.李晓明,王建勇.基于深度学习的推荐系统研究综述[j].软件学报,2019,30(6):1643-1672.

3.刘奕群,朱振宇,刘世杰,等.基于深度学习的推荐算法研究进展[j].计算机学报,2022,45(10):1863-1884.