KNN算法对推荐算法的改进研究开题报告

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，用户面临着海量信息的选择困境，推荐系统应运而生并逐渐成为解决信息过载的重要手段。

推荐系统通过分析用户的历史行为和偏好，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。

推荐算法是推荐系统的核心，其性能直接影响着推荐系统的效果。

2. 本选题国内外研究状况综述

knn算法作为一种经典的机器学习算法，在推荐系统领域得到了广泛的应用和研究。

近年来，国内外学者针对knn算法在推荐系统中的不足，提出了许多改进方法。

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

本研究将针对knn算法在推荐系统中的应用进行深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.knn算法原理研究:深入研究knn算法的基本思想、距离度量方法、k值选择等关键问题，分析knn算法的优缺点，为后续改进提供理论基础。

2.推荐系统中的knn算法:研究基于用户的knn算法和基于物品的knn算法，分析两种算法的适用场景和优缺点，并探讨knn算法在不同推荐场景下的应用。

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:收集和阅读国内外关于knn算法和推荐系统的相关文献，了解knn算法的基本原理、优缺点、应用现状以及改进方法，为本研究提供理论基础和研究方向。

2.算法分析与改进阶段:深入分析knn算法在推荐系统中应用的优势和局限性，针对传统knn算法存在的问题，研究和分析改进策略，包括相似度度量改进、邻居选择改进、数据降维与特征提取、结合其他算法的改进策略等，并对各种改进策略进行理论分析和比较。

3.实验设计与实现阶段:选择合适的公开数据集，设计实验方案，对改进后的knn算法进行实验验证。

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.改进knn算法的相似度度量方法:针对传统knn算法采用单一相似度度量方法的局限性，本研究将探索结合用户属性、物品属性、用户行为序列等多种信息的混合相似度度量方法，以提高推荐准确率和个性化程度。

2.优化knn算法的邻居选择策略:针对knn算法对邻居用户或物品的选择敏感性，本研究将研究基于用户活跃度、用户兴趣相似度、物品流行度等因素的邻居选择策略，以提高推荐结果的多样性和覆盖率。

3.结合其他算法改进knn算法:将knn算法与其他推荐算法（如矩阵分解、深度学习等）相结合，充分利用不同算法的优势，以克服knn算法的局限性，进一步提高推荐效果。

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] 黄立威,郭媛媛,王晓峰,等.融合评论信息和社会信息的混合推荐算法[j].小型微型计算机系统,2020,41(01):31-37.

[2] 张玉洁,王强,李晓东,等.基于knn的云平台资源调度改进算法[j].计算机工程,2020,46(03):1-8.

[3] 张晓伟,李改.改进knn算法的个性化推荐系统研究[j].计算机工程与应用,2020,56(17):63-68.