MoSoSo系统中个性化信息推荐模型研究的开题报告.pdf

MoSoSo系统中个性化信息推荐模型研究的开题报

告

一、研究背景

随着移动互联网的快速发展与普及，移动社交媒体（MoSoSo）已

为人们日常社交、信息获取和分享重要的途径。然而，在用户使用

MoSoSo进行信息获取和交流的过程中，由于信息量巨大、内容复杂多样，

用户往往会遇到信息过载和信息冗余等问题，导致用户无法快速、有效

地获取到自己所需的信息。

针对上述问题，MoSoSo系统中的信息推荐技术被广泛应用。然而，

在当前的MoSoSo系统中，大多数信息推荐算法只考虑了用户与信息的

简单特征匹配，而忽略了用户的个人偏好和历史信息交互数据等深层次

特征，导致推荐效果不尽人意。

二、研究目的与意义

为了解决MoSoSo系统中信息推荐效果不合理的问题，本研究将探

讨一种基于个性化信息推荐模型的算法，通过考虑用户的个人偏好和历

史信息交互数据等深层次特征，来提高信息推荐的准确度和效率。通过

构建MoSoSo系统中的个性化推荐模型，在信息推荐时充分挖掘用户兴

趣偏好，更加细致、准确地满足用户的个性化需求，提高用户体验，扩

大MoSoSo系统的用户基础和社交活力，具有重要的现实意义和社会价

值。

三、研究内容

1.分析MoSoSo系统中的个性化信息推荐需求和现状，归纳和总结

已有的信息推荐算法及其不足之处。

2.分析MoSoSo系统中用户行为和兴趣偏好等深层次特征对信息推

荐的影响，确定个性化信息推荐模型的关键特征。

3.构建个性化信息推荐模型，综合运用协同过滤算法、基于内容的

过滤算法、时间混合过滤算法等方法，挖掘用户的兴趣偏好以及历史信

息交互数据，提高推荐效果。

4.实验验证个性化信息推荐模型的准确度和效率，并与现有推荐算

法进行比较分析。

四、研究方法

本研究将以MoSoSo系统为研究对象，采用机器学习和数据挖掘等

技术，构建个性化信息推荐模型，通过实验验证和比较分析等方法，验

证个性化信息推荐模型的有效性和优越性。

五、预期成果

本研究最终预期实现MoSoSo系统中基于个性化信息推荐模型的算

法，通过挖掘用户的兴趣偏好和历史信息交互数据等深层次特征，为用

户提供更加准确、合理的信息推荐服务，提高用户体验和社交效果。同

时，本研究所提出的个性化信息推荐模型，可以为其他类似社交媒体系

统的信息推荐模型提供参考和借鉴，具有一定的学术研究和社会应用价

值。