基于协同过滤的图书推荐算法任务书

 2021-08-20 12:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

随着互联网的发展,人们正处于一个信息爆炸的时代。相比于过去的信息匮乏,面对现阶段海量的信息数据,对信息的筛选和过滤成为了衡量一个系统好坏的重要指标。一个具有良好用户体验的系统,会将海量信息进行筛选、过滤,将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前。这大大增加了系统工作的效率,也节省了用户筛选信息的时间。

搜索引擎的出现在一定程度上解决了信息筛选问题,但还远远不够。搜索引擎需要用户主动提供关键词来对海量信息进行筛选。当用户无法准确描述自己的需求时,搜索引擎的筛选效果将大打折扣,而用户将自己的需求和意图转化成关键词的过程本身就是一个并不轻松的过程。

在此背景下,推荐系统出现了,推荐系统的任务就是解决上述的问题,联系用户和信息,一方面帮助用户发现对自己有价值的信息,另一方面让信息能够展现在对他感兴趣的人群中,从而实现信息提供商与用户的双赢。

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

针对所要研究的基于协同过滤的图书推荐系统的特征,本次设计主要研究的是图书推荐系统所采用的推荐算法,这里采用的是当前比较成功的个性化推荐技术——协同过滤推荐技术。其主要原理是:利用已有用户过去的行为或意见预测当前用户最可能感兴趣的物品。当然协同过滤推荐算法还存在不少的问题,本次设计在深入理解协同过滤算法在图书推荐系统中的作用的同时,结合其算法本身存在的问题利用其他算法及相关学科(如离散数学的相关知识和理论)或最新的研究理论应用到图书推荐这一具体的应用背场景下,看看针对具体的场景下对协同过滤推荐算法进行改进,使得协同过滤算法本身存在的问题有所弱化,使得基于协同过滤的改进算法能够减少推荐的失误率。

3. 主要参考文献

数据挖掘核心技术揭秘贾双成 王奇 著

离散数学古天龙 常亮 著

离散数学(第3版) 邓辉文 著

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