基于机器学习的电影推荐系统设计与开发开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和流媒体技术的快速发展，电影产业蓬勃发展，观影群体不断扩大，电影数量急剧增长。

观众面对海量的电影选择，往往难以快速找到符合自身兴趣和偏好的影片，导致信息过载的困扰。

为了解决这一问题，电影推荐系统应运而生。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对基于机器学习的电影推荐系统进行了广泛研究，取得了一系列成果，但也存在一些挑战。

1. 国内研究现状

国内在基于机器学习的电影推荐系统研究方面起步稍晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对电影推荐问题，设计和开发一个基于机器学习的电影推荐系统。

主要研究内容包括：
1.电影特征提取:研究如何从电影标题、简介、导演、演员、类型等信息中提取关键特征，以便于机器学习算法进行处理。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:系统地查阅国内外相关文献，了解电影推荐系统、机器学习算法、用户画像构建等方面的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术支持。

2.数据收集与处理:收集movielens、netflixprize等公开电影数据集，对数据进行清洗、转换、特征提取等预处理操作，为机器学习模型的训练和测试做好准备。

3.机器学习模型构建:研究和比较不同的机器学习算法，例如协同过滤算法、基于内容的推荐算法、矩阵分解算法、深度学习算法等，选择合适的算法构建电影推荐模型。

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.改进的推荐算法:针对现有推荐算法的不足，提出改进的算法，例如结合用户demographic信息和电影内容信息的混合推荐算法、基于深度学习的电影特征提取算法等，以提高推荐精度和个性化程度。

2.优化的系统架构:设计合理的系统架构，例如采用微服务架构提高系统的可扩展性和可维护性，利用缓存技术提高系统的响应速度，以提升用户体验。

3.个性化的用户画像:构建多维度用户画像，例如结合用户观影历史、评分记录、demographic信息、社交网络信息等，以更全面地刻画用户兴趣和偏好。

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.何向武,张维明.个性化推荐系统算法研究综述[j].计算机应用研究,2018,35(09):2561-2568 2575.

2.李艳梅,张俊.基于用户兴趣模型的协同过滤推荐算法研究[j].计算机科学,2021,48(08):17-22.

3.郭宇. 基于spark mllib的电影推荐系统的设计与实现[d].西安电子科技大学,2020.