基于主题挖掘和时间窗口划分的兴趣推荐技术研究的开题报告.docx

基于主题挖掘和时间窗口划分的兴趣推荐技术研究的开题报告 一、研究背景和意义 在互联网时代，信息爆炸的现象日益严重，用户获取和处理信息的难度也随之增加。而在此背景下，兴趣推荐技术成为了解决这一问题的关键。传统的兴趣推荐技术主要基于用户历史浏览记录和行为数据进行准确推荐，但是很多时候，用户可能需要的信息是与个人兴趣、历史行为记录不相符的，因此如何进一步提高兴趣推荐的效果就成为了研究的热点。基于主题挖掘和时间窗口划分的兴趣推荐技术顺应了这一需求，通过对用户关注的主题和事件进行挖掘，结合时间窗口对不同时间段内的用户兴趣进行动态推荐，极大地提高了推荐的精准度和实用性。因此，本研究旨在探索该技术的应用和优化，提升其在实际场景中的应用效果。 二、研究内容和目标 本研究旨在： 1. 按时间窗口划分和主题挖掘的方法对兴趣进行分类和挖掘，进一步研究时间窗口和主题挖掘在兴趣推荐中的应用价值； 2. 基于各种兴趣推荐技术的对比实验，在数据集上验证基于主题挖掘和时间窗口划分的兴趣推荐技术的准确性和用户体验，进一步分析该技术的优势和不足点； 3. 针对已有技术存在的局限性，探索技术优化方案，提高基于主题挖掘和时间窗口划分的兴趣推荐技术的推荐准确度和实用性； 4. 基于实验结果和分析，提出进一步研究方向和应用场景。 三、研究方法和步骤 本研究主要采用以下步骤和方法： 1. 数据采集和预处理，通过建立数据模型，收集网站浏览、搜索记录、社交媒体互动等数据，对数据进行预处理和筛选； 2. 主题挖掘，通过LDA、TF-IDF等算法对数据中的主题进行挖掘和识别，获取用户主题偏好； 3. 时间窗口划分，根据用户行为数据和主题分布，对时间窗口进行划分，统计不同时间窗口内的主题偏好分布； 4. 兴趣推荐算法实现，将时间窗口和主题偏好结合，采用协同过滤、矩阵分解、基于内容的推荐等兴趣推荐算法进行实现； 5. 实验和分析，以推荐准确度、用户体验和推荐效果为指标，对各种算法的表现进行对比和分析； 6. 技术优化和进一步研究方向探索，针对已有技术局限性，提出技术优化方案，并探索该技术在不同应用场景下的应用效果。 四、预期结果和意义 通过对基于主题挖掘和时间窗口划分的兴趣推荐技术的深入研究和实验，预计可以得出以下结果： 1. 基于主题挖掘和时间窗口划分的兴趣推荐技术可以提高推荐准确度和用户体验，适用于不同场景下的个性化推荐； 2. 基于研究结果提出的优化方案可以进一步提高该技术的效用性和实用性； 3. 本研究成果可以为兴趣推荐技术的研究提供新的思路和方法，推动该领域的发展。 五、参考文献 [1] Yu Guo, et al. “A Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Star Rating Time Window.” IEEE Access, vol.7, 2019, pp. 10250-10258. [2] Li Zhang, et al. “A Topic- and Time-aware Approach for Personalized Recommendation on Dynamic Data Stream.” Electronics, vol.9, no.7, 2020, p.1082. [3] Renato Herrero, et al. “A Review of Techniques to Enhance Time-Aware Recommender systems.” Information Processing Management, vol. 68, no.1, 2021, pp.82-104. [4] Qing He, et al. “A Unified Matrix Framework for Collaborative Filtering Recommender Systems.” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol.27, no.6, 2015, pp. 1454-1467.