基于矩阵分解和随机游走相结合的推荐算法的任务书.docx

基于矩阵分解和随机游走相结合的推荐算法的任务书
一、选题背景
在当今的电商时代，商品越来越多，用户也变得越来越难以选择感兴趣的商品。此时推荐系统显得尤为重要，它可以为用户提供个性化的商品推荐服务，提高用户购物体验。已有的推荐算法中，基于矩阵分解的算法和随机游走算法都有各自的优缺点，基于矩阵分解算法可以很好地解决数据稀疏性问题，但容易过拟合，而随机游走算法可以很好地利用图结构信息，但容易导致传播效率低下。本文将结合矩阵分解和随机游走两种算法，提出一种新的基于矩阵分解和随机游走相结合的推荐算法，以提高推荐精度和传播效率。
二、研究目的
1.结合矩阵分解和随机游走算法，提出一种新的推荐算法，综合利用用户行为和图结构信息，提高推荐精度和传播效率。
2.基于该算法，实现一个推荐系统，并对比经典算法的推荐效果，验证该算法的优劣。
三、研究内容
1.矩阵分解算法的原理和应用。
2.随机游走算法的原理和应用。
3.基于矩阵分解和随机游走相结合的推荐算法的设计和实现。
4.推荐系统的设计和实现。
5.实验设计和数据采集。
6.对比分析实验结果，验证新算法的优劣。
四、研究方法
1.系统研究矩阵分解算法和随机游走算法的原理和应用，并挖掘两种算法的优缺点。
2.结合两种算法的思路，提出新的推荐算法，并在推荐系统中实现该算法，对比验证推荐效果。
3.使用经典推荐算法作为对照组，根据实验数据和分析结果，分析新算法的优劣。
4.使用实验数据，训练推荐模型并完成推荐任务。
五、预期成果
1.提出一种新的基于矩阵分解和随机游走相结合的推荐算法，并在推荐系统中实现该算法，验证推荐效果。
2.分析并对比该算法和经典算法的优劣。
3.根据实验数据，训练推荐模型，并完成推荐任务。
4.编写完整的研究报告，并概述该算法的应用前景。
六、时间安排
1.第1-2周：研究矩阵分解算法和随机游走算法的原理和应用。
2.第3-4周：提出新的推荐算法的思路和实现方法。
3.第5-6周：搭建推荐系统，并完成数据采集和清晰。
4.第7-8周：训练模型并对其进行测试和优化。
5.第9-10周：整理实验数据，对比分析实验结果。
6.第11-12周：完成研究报告，并进行论文撰写和修改。
七、参考文献
1.KorenY.Collaborativefilteringwithtemporaldynamics[C]//Proceedingsofthe15thACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining.ACM,2009:447-456.
2.ZhouY,WilkinsonD,SchreiberR,etal.Large-scaleparallelcollaborativefilteringforthenetflixprize[C]//InternationalConferenceonAlgorithmicApplicationsinManagement.Springer,Berlin,Heidelberg,2008:337-348.
3.LüL,PanL,ZhouT,etal.Towardslinkpredictabilityofcomplexnetworks[J].ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences,2011,108(31):12599-12600.
4.LeskovecJ,AdamicLA,HubermanBA.Thedynamicsofviralmarketing[J].ACMTransactionsontheWeb(TWEB),2007,1(1):5.