基于深度矩阵分解的推荐系统研究的任务书

基于深度矩阵分解的推荐系统研究的任务书一、选题背景及意义在互联网发展的今天，推荐系统成为了各种电商平台、社交媒体等互联网应用的重要组成部分。推荐系统可以根据用户历史行为、兴趣爱好、社交关系等多个维度来

基于深度矩阵分解的推荐系统研究的任务书 一、选题背景及意义 在互联网发展的今天，推荐系统成为了各种电商平台、社交媒体等 互联网应用的重要组成部分。推荐系统可以根据用户历史行为、兴趣爱 好、社交关系等多个维度来对用户进行精准的个性化推荐，提高用户体 验和平台的商业价值。因此，如何设计一个优秀的推荐算法成为业界和 学术界的研究热点，其中深度学习技术在推荐系统中的应用越来越受到 关注。 矩阵分解是推荐系统领域中的一种重要算法，该算法基于矩阵分解 对历史行为数据进行下采样压缩，在保留数据本身特征的同时降低复杂 度，从而提高预测准确率、降低计算成本。然而，传统的矩阵分解算法 往往采用浅层的线性模型，难以处理数据的非线性特征，对于复杂的推 荐场景效果有限。 深度学习技术具有丰富的非线性建模能力和表达能力，因此很自然 地可以尝试将其应用于推荐系统领域。深度矩阵分解算法(DMF)是一种基 于深度学习的推荐算法，它依靠神经网络技术提高了矩阵分解的建模能 力，能够融合多种数据源进行联合训练，从而提高了推荐性能，并且可 以解决传统矩阵分解算法无法处理的冷启动问题。 因此，本文将基于深度矩阵分解算法，探索如何在推荐系统中应用 深度学习技术，以实现更有效、准确、个性化的推荐。 二、研究内容 本文将采用深度学习技术设计并实现一个推荐系统，其主要研究内 容如下： 1.推荐系统和矩阵分解算法的介绍：首先，本文将介绍推荐系统和 矩阵分解算法，使读者了解推荐系统的基本概念和矩阵分解算法的具体 实现过程。