基于二值属性聚类的个性化系统研究的开题报告题目：基于二值属性聚类的个性化系统研究一、研究背景与意义在大数据时代，个性化推荐系统已成为电商平台、社交媒体等Internet应用的重要组成部分，不仅能够提高用户点击率，也能够提高用户购买率和留存率等关键指标。在个性化推荐系统中，用户和物品的属性是重要的数据源，属性聚类可以帮助设计更好的推荐算法和实现更好的系统性能。在过去的一些研究中，数据集中的属性通常是由数字、字符串等不同类型的值组成的。这些属性的数字特征（如均值、方差等）在属性聚类中起着重要的作用。但是，在某些情况下，属性的取值可能只有两种可能：0和1。例如，在电商平台中，商品可以被赋予“男士”、“女士”、“儿童”等标签。在这种情况下，属性聚类的方法需要相应地调整。因此，本研究旨在提出一种基于二值属性的聚类算法，用于构建个性化推荐系统，以提高用户的体验和满意度。二、研究内容与目标本研究将从以下两个角度入手：1.提出一种基于二值属性的聚类算法在传统的属性聚类方法中，通常使用距离度量计算属性之间的相似性。但是，在这种情况下，将使用层次聚类算法，并应用嵌套聚类来识别具有重叠的组。2.构建个性化推荐系统为了测试算法的性能，我们将在电商平台中构建一个个性化推荐系统。系统将根据用户的历史购买记录、搜索记录和购物车等信息来生成推荐列表。这里的关键技术之一是利用用户向量模型，以使系统可以将用户映射到潜在空间中。三、研究方法本项目的研究方法将包括以下步骤：1.数据预处理将原始数据转化为聚类模型所需要的二值属性。对于电商平台，属性可以包括商品的品牌、风格、材料、产地等等，通过文本挖掘技术可以将这些属性转化为二值属性。2.聚类算法设计与实现提出基于二值属性的聚类算法，并使用层次聚类来识别具有重叠的组。选择一个合适的距离度量标准和类别合并策略，以确保最终聚类结构的质量。3.推荐系统构建与测试将聚类算法应用于购物数据，并利用用户向量模型构建个性化推荐系统。通过实验来测试算法的性能。四、研究计划本研究计划在一年内完成。具体时间安排如下：第1-3个月：收集和整理相关论文和数据。设计和实现基于二值属性的聚类算法。第4-6个月：调整和优化聚类算法。构建个性化推荐系统。第7-9个月：进行实验，并比较不同聚类算法的性能差异。第10-12个月：总结成果，撰写毕业论文。五、参考文献[1]ZhaoJ,LiX,LiY.Aclusteringalgorithmbasedonstochasticblockmodel[J].SoftComputing,2020:1-11.[2]YinM,CaiY,ZhangL,etal.Animprovedclusteringalgorithmbasedonmaximumdistanceclusteringcriterion[J].FutureGenerationComputerSystems,2019,92:872-882.[3]LuP,LiuZL,ZhouLX.A`silhouettefittingmaximumdistanceclusteringalgorithmforChineseemotionwords[J].JournalofIntelligentandFuzzySystems,2020,39(5):1-12.[4]WangY,HoNLi.Emotionclassificationofshorttextswithcluster-basedfeatureselectionandaugmentednaivebayesclassifier[J].Neurocomputing,2017,226:18-29.[5]HuangJ,LiuD,ZhangJ,etal.Aclusteringalgorithmbasedongapstatisticsandself-adaptiveslidingwindow[J].JournalofIntelligentandFuzzySystems,2019,37(5):6465-6472.