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基于符号数据分析的协同过滤推荐算法的开题报告.docx

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基于符号数据分析的协同过滤推荐算法的开题报告.docx

上传人:niuww 2024/4/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于符号数据分析的协同过滤推荐算法的开题报告 】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【基于符号数据分析的协同过滤推荐算法的开题报告 】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。基于符号数据分析的协同过滤推荐算法的开题报告一、研究背景如今,在信息技术飞速发展的时代,数据越来越成为促进经济和社会发展的重要力量,数据分析也因此扮演重要角色。其中,个性化推荐算法在众多场景下应用广泛,如电商平台、社交网络、智能音箱等。协同过滤是个性化推荐算法中一种成熟稳定的算法,该算法通过分析用户的历史行为(如购物、点赞、播放等)和用户之间的关系(如共同喜好、兴趣相近等),给出适合用户的推荐物品。传统的协同过滤算法主要基于评分数据,如用户对商品的评分、用户对电影的评分等。然而,在现实场景中,评分数据往往是稀疏的、不完整的,限制了基于评分数据的协同过滤算法的应用效果。因此,研究如何使用符号化数据进行协同过滤推荐算法是很有必要的。常见的符号化数据包括关键词、标签、类别等信息,这些数据更符合人的认知方式,如用户往往会对某个商品打上标签描述该商品。因此,基于符号化数据进行协同过滤推荐算法的研究具有实际应用价值。二、研究目的本文旨在研究基于符号化数据进行协同过滤推荐算法,探讨如何将符号化数据转化为隐式反馈信息,建立符号化数据的用户-商品关联矩阵,并针对此建立推荐模型。具体研究目标包括:;-商品关联矩阵;,建立基于符号化数据的协同过滤推荐算法;。三、研究方法本文主要采用如下方法::分析符号化数据的特点,探讨如何将其转化为隐式反馈信息。-商品关联矩阵:将转化后的隐式反馈信息表示为用户-商品关联矩阵,研究如何构建该矩阵。:结合用户相似度和商品相似度,建立基于符号化数据的协同过滤推荐算法,并研究算法参数的选择。:在公开数据集上进行实验验证,比较本文算法与传统协同过滤算法的表现。四、预期成果本文预期可以达到以下成果:-商品关联矩阵模型,实现符号化数据的转化。,对比传统协同过滤算法,探究符号数据的应用效果。,证明本文算法的有效性及实用性。五、研究意义本文研究基于符号数据分析的协同过滤推荐算法的方法,可以为个性化推荐算法提供新思路和实验支撑。一方面,探讨符号化数据如何转化为隐式反馈信息,挖掘出关键词、标签、类别等数据的信息内容,符合人的认知方式,更加接近用户的真实需求;另一方面,本文算法的研究成果,可以应用于电商平台、社交网络、智能音箱等领域,帮助用户更好地获取信息,促进经济和社会发展的可持续性。