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基于信任的协同过滤推荐模型研究的开题报告

一、研究背景与意义

随着互联网技术的不断发展，人们的信息获取方式也发生了变化。

在面对海量信息时，如何能够快速、准确地找到需要的信息成了一项重

要的技能。而推荐系统作为一种重要的信息过滤和推荐技术，将变得越

来越重要。

目前推荐系统中，协同过滤是一种常用的推荐算法。它利用用户历

史行为数据来发现用户之间的相似性，从而将用户划分到不同的行为群

体中，并将用户的行为数据作为推荐的基础。然而，在协同过滤算法中，

存在一些问题：

1.数据稀疏性问题。很多用户只对少数物品产生了评价行为，这样

会导致系统中物品的评价稀疏，从而影响系统的推荐效果。

2.冷启动问题。对于新用户或新物品，协同过滤算法很难进行较为

准确的推荐。

3.算法的推荐准确性问题。由于协同过滤算法只考虑了用户行为数

据，因此只能反映用户的历史行为，而不能很好地利用用户其他信息来

进行更加准确的推荐。

基于信任的协同过滤推荐模型可以一定程度上解决上述问题。该模

型利用用户间的信任关系，将用户信息扩展到社交网络上，从而提高推

荐算法的准确度和稳定性。

因此，本研究旨在研究基于信任的协同过滤推荐模型的相关算法及

其实现，以提高推荐系统的准确性和效率。

二、研究内容及方法

1.研究基于信任的协同过滤推荐模型的相关理论及算法，包括用户

信任关系建立、信任传播、推荐算法应用等方面的内容。

2.开发实验平台，完成基于信任的协同过滤推荐模型的算法实现，

通过实验验证该模型的有效性和性能。

3.从用户心理学角度出发，探究用户在信任关系上的感知与表达。

使用问题调查法、场景实验法等研究方法，获取数据并进行分析，以进

一步研究信任关系对推荐算法的影响。

三、预期结果与意义

1.实现一个基于信任的协同过滤推荐模型，可以解决协同过滤算法

中存在的数据稀疏性问题和冷启动问题，提高推荐的准确度和稳定性。

2.探究用户在信任关系上的行为表现和心理感受，为推荐算法的改

进提供一定的参考意见。

3.对推荐系统的研究和发展具有一定的实践指导和理论指导意义，

进一步提高推荐系统的运作效率和用户的使用体验。

四、研究计划与进度安排

1.阅读相关文献，研究协同过滤推荐算法及其存在的问题。时间预

计为1个月。

2.设计基于信任的协同过滤推荐模型，实现算法并进行实验测试。

时间预计为3个月。

3.确定研究问卷和实验场景，开展心理学调查研究。时间预计为2

个月。

4.进行数据分析和实验结果的总结，撰写论文并进行答辩。时间预

计为1个月。

预计完成时间为8个月。