基于項目與情緒的協(xié)同過濾算法研究與實現(xiàn)的開題報告

基于項目與情緒的協(xié)同過濾算法研究與實現(xiàn)的開題報告一、選題背景隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們在日常生活中所接觸到的信息越來越多，很多時候人們都會感到疲憊和無從選擇。推薦算法則可以為人們提供一種快速、方便的選擇方式，提高用戶滿意度。協(xié)同過濾算法作為推薦系統(tǒng)中的一種重要算法，被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。但是，在日常生活中，人們的情緒也是十分重要的，用戶的情緒會直接影響用戶對推薦結(jié)果的反饋。因此，在推薦系統(tǒng)中結(jié)合用戶的情緒進行推薦，可以提高系統(tǒng)的個性化和針對性，增強用戶的滿意度。二、選題意義基于項目與情緒的協(xié)同過濾算法結(jié)合了項目和用戶的情緒，對用戶進行更加精細化的推薦，使得推薦結(jié)果更加個性化、專屬化和符合用戶興趣。同時，該算法可以充分考慮用戶的情緒，從而增強用戶的信任感和依賴度，提高用戶的滿意度，優(yōu)化整個推薦系統(tǒng)的效果。三、選題內(nèi)容和研究方法本次研究的主要內(nèi)容包括：1）基于項目與情緒的協(xié)同過濾算法的設(shè)計和實現(xiàn)；2）項目和用戶情緒的數(shù)據(jù)采集和情感分析；3）算法的性能評估和優(yōu)化。具體地，該算法的實現(xiàn)包括以下幾個步驟：1.收集項目和用戶數(shù)據(jù)收集用戶對不同項目的評分數(shù)據(jù)和用戶情緒的標記數(shù)據(jù)，用于確定用戶與項目的關(guān)系和情感狀態(tài)。2.情緒分析將用戶表征為一個情感值，并確定情緒的類型，從而將用戶情緒狀態(tài)和他們觀看的項目相結(jié)合。3.項目相似性計算使用余弦相似性度量在“項目-情緒”空間中的項目相似性。4.達到最終推薦并評估算法的性能通過計算測試集上的準確度和召回率來評估算法的性能，推薦系統(tǒng)的其他指標也將被分析。四、論文結(jié)構(gòu)和進度安排本篇論文的結(jié)構(gòu)包括：選題背景、選題意義、選題內(nèi)容和研究方法、論文結(jié)構(gòu)和進度安排、參考文獻。近期的進度安排如下：1.數(shù)據(jù)采集和情感分析（7月-8月）數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理和情感分析2.算法的設(shè)計和實現(xiàn)（9月-11月）基于項目與情緒的協(xié)同過濾算法的設(shè)計和實現(xiàn)3.算法的性能評估和優(yōu)化（12月-2月）通過比較和評估算法的準確度、召回率等指標，進行算法的性能優(yōu)化4.論文撰寫（3月-4月）論文的寫作、修改和完善5.提交論文和答辯（5月-6月）提交畢業(yè)論文并參加答辯五、參考文獻[1]Herlocker,J.L.,Konstan,J.A.,Terveen,L.G.,&Riedl,J.T.(2004).Evaluatingcollaborativefilteringrecommendersystems.ACMTransactionsonInformationsystems(TOIS),22(1),5-53.[2]Wang,L.,Li,Y.,&Tian,X.(2016,December).EmotionalCollaborativeFilteringbasedonItemSentimentAnalysis.In2016IEEEInternationalConferenceonDataScienceandAdvancedAnalytics(DSAA)(pp.662-669).IEEE.[3]Zhai,D.,Chen,Y.,Qiu,M.,Hu,Y.,&Zhu,Y.(2015,December).Emotionalcollaborativefilteringbasedonratingsandreviews.In2015IEEEInternationalConferenceonBigData(BigData)(pp.581-588).IEEE.[4]Zhu,J.,Hu,Q.,Zhang,L.,Zhu,M.,&Wang,J.(2018).APersonalizedItemRecommendationMethodBasedonCollaborativeFilteringandCase-BasedReasoning.WirelessPersonalCommunications,102(2),1719-1731.[5]Zhen,S.,&Bai,K.(2020).ResearchonCollaborativeFilteringAlg