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多任务特征学习下基于用户偏好的知识图谱联合推荐的开题报告
一、选题背景
近年来，随着社交媒体和电子商务等信息技术的迅速发展，人们的信息获取渠道愈加丰富多样。在这样的背景下，多任务特征学习成为了推荐系统领域中一个备受追捧的研究方向。而知识图谱的出现，可以将推荐问题转化为图谱中的信息传递，解决了传统推荐算法面临的一些困境。由此，基于知识图谱的联合推荐成为了推荐系统研究的热点之一。此外，基于用户偏好的推荐算法可以在一定程度上解决用户冷启动问题，对推荐系统具有重要意义。
二、研究目的
本文旨在通过分析多任务特征学习和用户偏好的方法，以及知识图谱在推荐中的应用，探究一种基于用户偏好的知识图谱联合推荐方法。
三、研究内容和方法
本文主要研究内容包括以下几个方面：
1.分析多任务学习的相关理论，将其应用到推荐系统中。
2.挖掘用户偏好对于推荐的重要性，以及现有的用户偏好挖掘技术。
3.研究知识图谱在推荐中的应用，包括知识图谱表示和知识图谱嵌入等方面。
4.探究以用户偏好为主要考虑因素的知识图谱联合推荐模型，分析其原理和可行性。
为了实现这一研究目的，本文将采用以下研究方法：
1.相关文献综述，阅读和分析推荐系统、多任务学习、用户偏好挖掘和知识图谱等方面的研究成果。
2.数据处理和建模，包括数据预处理、知识图谱建模、联合推荐模型的建立等。
3.实验分析，通过实验和对比分析，评估所提方法的性能和效果。
四、研究意义和创新点
本文的研究将对推荐系统领域有以下意义和创新点：
1.通过多任务特征学习方法，将用户偏好和知识图谱结合起来，在推荐中更好地利用用户个性化信息与社交信息。
2.提出一种基于用户偏好的知识图谱联合推荐方法，能够有效缓解传统推荐算法中冷启动和推荐结果过于全面的问题。
3.优化推荐系统结果的准确性和效率。
五、预期成果
预期通过本文研究，实现以下成果：
1.提出一种基于用户偏好的知识图谱联合推荐模型，能够更好地利用用户的个性化信息以及社交信息进行推荐。
2.通过实验验证，证明所提方法在推荐系统中的可行性和有效性。
3.探索推荐系统中多元化和全面化的解决方案，提高推荐系统的效率和用户体验。
六、研究进度计划
本文的研究计划如下：
周次|研究内容和任务
第一周|确定研究方向、目标和研究方法；收集和筛选相关文献
第二周|研究多任务学习的理论基础，探讨其在推荐中的应用
第三周|对用户偏好的挖掘和分析，研究影响推荐系统的重要因素
第四周|对知识图谱的表示和嵌入进行深入了解，确定知识图谱在推荐系统中的应用
第五周|提出基于用户偏好的联合推荐模型，并进行初步的实现和测试
第六周|进行实验验证和结果分析，提出改进方案和优化建议
第七周|大幅度完善论文，撰写首稿
第八周|收集和整理论文的反馈和意见，进行修改和润色
第九周|完成答辩材料的准备，准备学术报告
七、参考文献
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