基于不确定决策理论下的个性化推荐研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

个性化推荐系统作为互联网时代信息过滤的重要手段，旨在解决信息过载问题，为用户提供精准、高效的信息服务。

近年来，个性化推荐系统在电商、娱乐、社交等领域取得了显著的应用成果，极大地提升了用户体验和平台收益。

然而，传统的推荐系统大多基于确定性假设，忽略了用户偏好、物品特征、环境因素等方面普遍存在的不确定性，导致推荐结果的准确性和鲁棒性受限。

2. 本选题国内外研究状况综述

个性化推荐系统作为近年来信息科学与技术领域的研究热点，已经取得了大量的研究成果，并在实际应用中取得了显著的成效。

然而，传统推荐系统大多基于用户偏好和物品特征的确定性假设，难以有效应对现实世界中普遍存在的不确定性问题，例如用户偏好的模糊性和动态性、物品特征的稀疏性和噪声等。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将围绕不确定决策理论在个性化推荐系统中的应用展开，主要内容包括：

1. 主要内容

1.不确定性来源分析:深入分析个性化推荐系统中不确定性的主要来源，包括用户偏好不确定性、物品特征不确定性、环境因素不确定性等，并探讨各种不确定性对推荐结果的影响。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:系统梳理个性化推荐系统、不确定决策理论等相关领域的文献资料，了解国内外研究现状，明确研究方向和研究内容。

2.不确定性分析:深入分析个性化推荐系统中不确定性的来源、类型和特点，为后续研究奠定基础。

3.模型构建:基于不确定决策理论，构建能够有效处理不确定性的个性化推荐模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.将不确定决策理论引入个性化推荐系统:针对传统推荐系统难以有效处理不确定性问题的局限性，本研究将引入不确定决策理论，为构建更精准、更鲁棒的推荐系统提供新的思路和方法。

2.构建基于不确定性的个性化推荐模型:本研究将构建一个能够有效处理不确定性的个性化推荐模型，该模型将综合考虑用户偏好、物品特征、环境因素等方面的不确定性，并利用不确定决策理论对这些不确定性进行建模和分析。

3.设计基于不确定性决策理论的推荐算法:本研究将设计基于不确定性决策理论的推荐算法，并通过实验验证其有效性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]张永锋,徐华,宋顺林,等.基于不确定理论的云计算资源调度研究综述[j].计算机科学,2019,46(10):1-9.

[2]张俊,龚尚福,李东波,等.基于不确定偏好的群推荐方法研究综述[j].计算机科学,2020,47(11):23-31.

[3]李晓东,李研,王超.基于不确定语言变量的群决策方法研究进展[j].系统工程理论与实践,2017,37(1):1-17.