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基于内容和协同过滤的混合模式推荐技术研究的开

题报告

一、研究背景

推荐系统是互联网应用的重要组成部分，旨在根据用户的历史行为、

兴趣偏好等信息，为用户推荐最相关的物品。常见的推荐算法有基于内

容的推荐算法和协同过滤推荐算法。基于内容的推荐算法通过分析物品

的属性和用户的偏好进行推荐，而协同过滤推荐算法基于用户的历史行

为和对历史行为的相似度进行推荐。

然而，基于内容的推荐算法容易陷入“狭窄的视野”问题。当用户

对某一类型物品的偏好非常强的时候，会导致推荐内容过于局限，推荐

结果变得单调，用户体验降低。而协同过滤算法则面临冷启动问题，即

当新用户或新物品加入系统时，无法进行有效推荐。因此，研究如何集

成不同推荐算法，在现有推荐系统中开发出更加准确、全面的推荐系统，

成为当前研究的重点。

二、研究目的

本研究旨在探索基于内容和协同过滤的混合模式推荐技术，结合两

种算法的优势，以提高推荐结果的准确性和覆盖率。具体来说，本研究

将分析用户行为数据和物品属性信息，对不同推荐算法进行评估和比较，

设计最优的组合模型，实现更加智能化的推荐服务。

三、研究内容和方法

本研究主要包括以下内容：

1.分析用户行为数据和物品属性信息，包括浏览记录、收藏、评分

等，以及物品的关键词、标签、类别等特征。

2.探讨基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法的特点和应用场景，

比较两种算法的优缺点。

3.基于混合模式的推荐算法设计，选择合适的组合方法，如加权平

均、级联等。

4.实现推荐算法的原型系统，通过离线训练和在线测试，验证混合

模式对准确性和覆盖率的提升效果。

本研究所采用的主要方法包括：

1.数据挖掘技术，包括数据清洗、特征提取、聚类、分类等。

2.推荐系统算法，包括基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法及

其变种，如现有的基于社交网络、基于语义网络等。

3.编程开发技术，包括Python编程语言、机器学习框架等。

四、预期结果和意义

本研究可预期的结果包括：

1.设计出一种基于内容和协同过滤的混合模式推荐算法，结合两种

算法的优势，以提高推荐结果的准确性和覆盖率。

2.实现出一个原型系统，对算法进行离线模拟和在线测试。

3.验证混合模式推荐算法在现实场景中所取得的实际效果，以解决

传统推荐系统中存在的问题，提高用户体验和平台业务收益。

本研究对于现有的推荐系统研究具有重要意义，可以为企业和社会

带来实际价值。同时，在推荐算法的研究领域也具备创新性，为今后推

荐系统的发展提供了一定的理论基础和实践经验。