基于协同过滤算法的电影推荐系统设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网技术的飞速发展和流媒体服务的普及，电影作为一种重要的娱乐方式，其数量和种类都呈现出爆炸式增长。

然而，面对海量的电影信息，用户往往难以快速、准确地找到符合自身兴趣和偏好的影片，这被称为“信息过载”问题。

为了解决这一难题，电影推荐系统应运而生，其旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户提供个性化的电影推荐服务，帮助用户发现感兴趣的影片，提升用户体验。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着推荐系统技术的快速发展，国内外学者对基于协同过滤算法的电影推荐系统进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内在电影推荐系统领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题的主要研究内容包括：
1.协同过滤算法研究:深入研究不同类型协同过滤算法（基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤、基于模型的协同过滤）的原理、优缺点以及适用场景，分析各种算法在电影推荐场景下的性能表现。

2.相似度度量方法研究:研究不同相似度度量方法（例如皮尔逊相关系数、余弦相似度等）对推荐结果的影响，选择合适的相似度度量方法来提高推荐精度。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段:查阅国内外相关文献，了解电影推荐系统、协同过滤算法、相似度度量方法等方面的研究现状、最新进展和存在的问题，为本课题的研究提供理论基础和参考依据。

2.需求分析与系统设计阶段:分析电影推荐系统的功能需求和非功能需求，设计系统的架构、模块划分、数据模型以及推荐算法流程。

3.系统实现阶段:选择合适的开发语言、开发工具和数据库，根据系统设计方案进行编码实现，并进行单元测试和集成测试，确保系统功能的正确性和稳定性。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.改进的协同过滤算法:针对传统协同过滤算法的不足，结合电影推荐场景的特点，对算法进行改进，例如引入用户demographic信息、电影类型信息等，以提高推荐精度和个性化程度。

2.混合推荐策略:将协同过滤算法与其他推荐算法（如基于内容的推荐、基于知识的推荐等）相结合，构建混合推荐模型，以克服单一算法的局限性，提升推荐系统的整体性能。

3.冷启动和数据稀疏性问题解决方案:针对冷启动和数据稀疏性问题，探索有效的解决方案，例如利用用户demographic信息进行推荐、采用基于内容的推荐算法进行补充等，以提高系统的鲁棒性和实用性。

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.何艳敏,王立才,王晓峰,等.基于混合协同过滤的个性化推荐算法研究[j].计算机应用研究,2023,40(01):161-166.

2.张玉洁. 基于改进协同过滤算法的电影推荐系统研究与实现[d].西安电子科技大学,2022.

3.刘亚辉. 基于spark的电影推荐系统设计与实现[d].太原理工大学,2022.