基于项目与情绪的协同过滤算法研究与实现的开题报告

基于项目与情绪的协同过滤算法研究与实现的开题报告一、选题背景随着互联网技术的不断发展，人们在日常生活中所接触到的信息越来越多，很多时候人们都会感到疲惫和无从选择。推荐算法则可以为人们提供一种快速、方便的选择方式，提高用户满意度。协同过滤算法作为推荐系统中的一种重要算法，被广泛应用于各个领域。但是，在日常生活中，人们的情绪也是十分重要的，用户的情绪会直接影响用户对推荐结果的反馈。因此，在推荐系统中结合用户的情绪进行推荐，可以提高系统的个性化和针对性，增强用户的满意度。二、选题意义基于项目与情绪的协同过滤算法结合了项目和用户的情绪，对用户进行更加精细化的推荐，使得推荐结果更加个性化、专属化和符合用户兴趣。同时，该算法可以充分考虑用户的情绪，从而增强用户的信任感和依赖度，提高用户的满意度，优化整个推荐系统的效果。三、选题内容和研究方法本次研究的主要内容包括：1）基于项目与情绪的协同过滤算法的设计和实现；2）项目和用户情绪的数据采集和情感分析；3）算法的性能评估和优化。具体地，该算法的实现包括以下几个步骤：1.收集项目和用户数据收集用户对不同项目的评分数据和用户情绪的标记数据，用于确定用户与项目的关系和情感状态。2.情绪分析将用户表征为一个情感值，并确定情绪的类型，从而将用户情绪状态和他们观看的项目相结合。3.项目相似性计算使用余弦相似性度量在“项目-情绪”空间中的项目相似性。4.达到最终推荐并评估算法的性能通过计算测试集上的准确度和召回率来评估算法的性能，推荐系统的其他指标也将被分析。四、论文结构和进度安排本篇论文的结构包括：选题背景、选题意义、选题内容和研究方法、论文结构和进度安排、参考文献。近期的进度安排如下：1.数据采集和情感分析（7月-8月）数据采集、预处理和情感分析2.算法的设计和实现（9月-11月）基于项目与情绪的协同过滤算法的设计和实现3.算法的性能评估和优化（12月-2月）通过比较和评估算法的准确度、召回率等指标，进行算法的性能优化4.论文撰写（3月-4月）论文的写作、修改和完善5.提交论文和答辩（5月-6月）提交毕业论文并参加答辩五、参考文献[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