应用word2vec实现基于内容的推荐算法开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网技术的快速发展和普及，网络信息量呈爆炸式增长，用户面临着信息过载的困扰，如何从海量信息中快速、准确地找到自己需要的信息成为亟待解决的问题。

推荐系统应运而生，它能够根据用户的兴趣偏好和历史行为，主动为用户推荐感兴趣的信息或产品，有效地缓解了信息过载问题，提升了用户体验。

本选题研究的目的是探索一种基于word2vec的内容推荐算法，旨在提高推荐系统的效率和准确性。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，推荐系统已经成为学术界和工业界的研究热点，各种推荐算法层出不穷。

本节将分别从国内和国外两个方面对基于内容的推荐算法和词向量技术的研究现状进行综述。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究内容包括以下几个方面：

1. 主要内容

1.研究word2vec模型的原理及实现方法，分析其在文本表示学习方面的优势。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤展开：
1.文献调研阶段：深入调研国内外关于内容推荐算法和word2vec模型的相关文献，了解该领域的最新研究进展、主要挑战和未来趋势。

重点关注word2vec模型的原理、训练方法、参数设置以及在推荐系统中的应用。

2.数据收集与预处理阶段：收集相关领域的数据集，例如movielens、netflix等，并对数据进行清洗、去噪、标准化等预处理操作，为后续的模型训练和算法评估做好准备。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将word2vec模型应用于内容推荐领域，提出一种新的基于word2vec的内容推荐算法。

与传统的基于关键词匹配的内容推荐算法相比，本算法能够更好地捕捉物品之间的语义关系，提高推荐结果的准确性和多样性。

2.探索基于word2vec的用户画像构建方法，利用用户的历史行为数据学习用户的兴趣偏好，构建更准确、更完整的用户画像。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 赵海燕, 王丽珍. 基于改进word2vec的情境感知推荐算法[j]. 计算机工程与应用, 2020, 56(11): 128-134.

[2] 张迪, 黄发良, 谭义军. 基于word2vec和lda的混合推荐算法[j]. 计算机应用研究, 2018, 35(10): 3023-3027.

[3] 李勇, 张振, 王超, 等. 基于word2vec和主题模型的混合推荐算法[j]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(02): 245-253.