协同过滤算法中的相似度计算与用户兴趣变化问题研究及应用的任务书一、选题背景在如今数字化、信息化、智能化的时代，推荐系统的出现为人们在海量信息中快速准确地找到所需信息带来了便利。协同过滤推荐算法作为推荐系统中应用广泛、效果良好的一种算法，其基本思路是通过分析用户的历史行为，寻找具有相似行为的其他用户，根据这些用户的行为给当前用户推荐相应的物品。相似度计算是协同过滤算法的一个重要环节，不同的相似度计算方法会对推荐结果产生不同的影响。同时，用户兴趣的变化是协同过滤算法存在的一大问题，如何在用户兴趣变化的情况下仍能向用户推荐适合的物品是现阶段推荐系统中需要解决的问题。二、研究内容1.分析协同过滤推荐算法中不同的相似度计算方法，并比较其优缺点。2.分析用户兴趣变化的原因及影响因素，并探讨如何利用这些因素解决用户兴趣变化问题。3.研究如何通过用户兴趣变化的分析来对相似度计算方法进行参数调整，提高推荐准确度。4.通过实验验证研究结果，探讨不同相似度计算方法在不同用户兴趣变化场景下的推荐效果。5.研究如何将所得到的研究成果应用到现有的推荐系统中，提高推荐算法的效果和用户体验。三、研究目的和意义通过对协同过滤算法中相似度计算和用户兴趣变化问题的研究，可探讨如何在算法中更好地利用用户行为数据，提高推荐的准确性，从而提高推荐系统的使用效果和用户体验。此外，本研究还可为其他相关领域的研究提供参考和借鉴，推进相关领域的发展。四、预期结果和可行性分析1.本研究将可以提出一系列针对相似度计算和兴趣变化的研究方法及模型，可以验证和证明不同计算方法在相似度计算和用户兴趣变化问题上的有效性和可行性。2.本研究将可以通过实证研究，可以验证其研究成果在相对真实性和可靠性等方面的有效性。3.本研究还可以将实验结果应用于相关领域，推进推荐算法和相关领域的研究发展。四、研究方法和可行性分析1.本研究采用文献综述、理论分析、实证研究等多种研究方法进行科学分析和探讨。2.同时，借助于现有的大型推荐系统和相关领域的开源软件和数据，可以在实验室和网络的实验室中开展针对研究结果的实证研究，从而验证其实际应用的效果。五、研究进度1.前期调研和文献综述阶段，预计1-2个月，完成计算机与喜好学习、协同过滤推荐算法、相似度计算等相关领域的文献资料的收集和阅读。2.中期将开展相似度计算方法和用户兴趣变化问题的理论分析和实证研究，预计用时3-4个月。3.后期重点开展实验分析和结论总结，预计用时2-3个月。4.预计在1.5年内完成本研究的设计和实施。六、参考文献1.陈华,朱天颖,刘皓[等].推荐算法研究综述[J].计算机学报,2018,41(5):955-983.2.周志华.机器学习[M].北京:清华大学出版社,2016.3.Sarwar,B.,Karypis,G.,Konstan,J.,&Riedl,J.Item-basedcollaborativefilteringrecommendationalgorithms.InProceedingsofthe10thInternationalConferenceonWorldWideWeb(pp.285-295).ACM,2001.4.罗鹏,杨静波,范春东[等].基于用户行为模型和协同过滤算法的航空产品个性化推荐研究[J].计算机应用与软件,2018,35(11):85-90.5.Chen,L.,Han,J.,Luo,X.,&Wei,K.Ahybridcollaborativefilteringmethodforpersonalizedrecommendation.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,2018,9(2),483-493.