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基于本体用户兴趣模型的个性化推荐系统的研究的开题报告.docx

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基于本体用户兴趣模型的个性化推荐系统的研究的开题报告.docx

上传人:niuww 2024/4/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于本体用户兴趣模型的个性化推荐系统的研究的开题报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于本体用户兴趣模型的个性化推荐系统的研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于本体用户兴趣模型的个性化推荐系统的研究的开题报告一、研究背景和意义随着大数据时代的到来,用户面临着信息过载的问题,而个性化推荐系统能够根据用户的历史行为、兴趣和偏好,提供符合用户喜好的推荐内容,有效帮助用户快速找到所需信息。因此,在互联网企业中,建立高效的个性化推荐系统成为了提高用户体验和促进营销的重要手段。目前的个性化推荐算法主要包括基于协同过滤、内容过滤、混合过滤等方法,但这些方法并未考虑用户的兴趣变化和多样性,从而导致推荐效果的下降。因此,本研究将基于本体用户兴趣模型,结合混合过滤算法,构建一套更加精确、准确、可靠的个性化推荐系统,以达到更好的用户体验和更高的营销效果。二、研究内容和方法本研究将包括以下内容:,探究个性化推荐系统构建的基本原理和方法。:采用本体技术建立用户和物品的语义关系图,通过用户的行为数据和知识库,获取用户的兴趣特征,并实时更新本体用户兴趣模型。:基于用户的兴趣模型,结合内容过滤和协同过滤两种推荐方法,实现更精准的推荐结果。:结合前述用户兴趣模型和混合过滤算法,设计并实现一个基于本体用户兴趣模型的个性化推荐系统,通过测试和评估,验证其准确性和可靠性。本研究将采用文献调查、实证研究和系统实现等方法,以实现相关算法和系统的设计和开发。三、预期成果和应用价值本研究预计获得以下成果:。。,验证其准确性和可靠性,并与现有的推荐系统进行性能对比。本研究将提升个性化推荐系统的推荐效果,增加用户满意度,促进营销效果的提高。同时,研究方法和技术还可以应用于在线广告推荐、社交网络、知识图谱等领域,具有非常广泛的应用价值。