基于协同过滤的图书推荐算法开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和电子商务的快速发展，信息过载问题日益突出，用户难以从海量信息中找到自己真正感兴趣的内容。

个性化推荐系统应运而生，旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐其可能感兴趣的物品或服务，从而解决信息过载问题，提升用户体验，促进电子商务的发展。

图书推荐作为推荐系统的重要应用领域之一，对于满足用户个性化阅读需求、提升图书馆服务质量、促进文化产业发展具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，协同过滤推荐算法在图书推荐领域得到了广泛的应用和研究，取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在基于协同过滤的图书推荐算法方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.协同过滤推荐算法研究：深入研究基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法，分析其优缺点和适用场景。

研究解决协同过滤算法中数据稀疏性和冷启动问题的常用方法，如矩阵分解、基于内容的推荐等。

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，逐步推进研究工作。

1.理论研究阶段：深入学习和研究推荐系统、协同过滤算法等相关理论知识，阅读相关领域的文献资料，了解国内外研究现状和发展趋势。

分析和比较不同协同过滤算法的优缺点和适用场景，为后续算法选择和改进提供理论依据。

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.算法改进：针对传统协同过滤算法存在的不足，本研究将探索新的算法改进策略，如结合用户兴趣聚类、引入深度学习技术等，以提升推荐效果。

2.数据融合：为了缓解数据稀疏性问题，本研究将尝试融合多种数据源，如用户demographic信息、图书内容信息等，以构建更加全面的用户画像和图书画像，从而提升推荐的精准度。

3.可解释性增强：为了提升用户对推荐结果的信任度，本研究将尝试引入可解释性机制，为推荐结果提供更加清晰、直观的解释，帮助用户理解推荐理由。

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] 何凯,史忠植.融合评论信息的情感倾向性协同过滤推荐算法[j].计算机学报,2017,40(04):914-927.

[2] 李晓东,王强,徐帅,王婷.融合用户评论和动态信任的协同过滤推荐算法[j].计算机科学,2021,48(01):126-132.

[3] 张玉洁,王晓峰,陈康,杨静,郑庆华.融合注意力机制和主题模型的协同过滤推荐算法[j].计算机研究与发展,2021,58(01):120-131.